GNS Network

Ücretli Arama Pazarlamasında Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır

Ücretli Arama Pazarlamasında Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır

Tüm modern reklam platformları artık makine öğrenimini algoritmalarına dahil ediyor. Başarılı kampanyaları yönetmek, her bir reklam ağındaki makine öğreniminin anlaşılmasını gerektirir. Bu sütunda şunları öğreneceksiniz:

  • Makine öğrenimi nedir?
  • Makine öğrenimi ücretli arama kampanyalarına nasıl etki eder?
  • Ücretli arama makine öğrenimi için nasıl optimize edilir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Algoritmalar, makine öğrenimi yoluyla bilgiyi işlemek için öğretilir . Ne kadar fazla veriye sahip olursa, o bilgiyle ne yapacağını o kadar hızlı öğrenir. Algoritmada farklı veri noktaları farklı ağırlıklar taşıyabilir. Veri noktalarına nasıl değer verildiğini anlamak önemlidir. Veri noktaları tamamen nesnel, öznel veya insan etkileşimi ile saf algoritmik öğrenmenin bir karışımı olabilir. Neleri kontrol edebileceğinizi bilmek, reklam ağı makine öğrenimiyle iş ortaklığı yaparken başarınız için çok önemlidir. Diğer kritik faktör, öğrenme süresidir (ve algoritmaya veri noktalarını işlemek için yeterli zaman verilir).

Makine Öğrenimi Ücretli Arama Kampanyalarını Nasıl Etkiler?

Makine öğrenimi, ücretli aramanın neredeyse tamamını etkiler. Herhangi bir büyük değişiklik, algoritmanın kampanyanızı nasıl işlediğini etkileyebilir. Bu değişiklikler şunları içerir:

  • Teklif Verme ve Bütçeler: Bütçelerde büyük değişiklikler veya teklif verme stratejilerinde değişiklik.
  • Kitleler: Hedefleri değiştirme veya hedefleri hariç tutma.
  • Reklam öğesi: Reklam öğesinin değiştirilmesi veya eklenmesi, reklamın eski reklamın istatistiklerine erişimi olmayan yeni bir sürümünü oluşturur.
  • Kampanya durumu: Kampanyaları duraklatmak öğrenme süresini sıfırlar.

Manuel kampanyaların bu değişikliklerden etkilenmediğini, ancak tamamen manuel kampanyaları yayınlamanın giderek zorlaştığını belirtmek önemlidir. Manuel bir kampanya yürütmek, akıllı tekliflerinde reklam ağlarının kullandığı 60'tan fazla sinyalden vazgeçmek anlamına gelir . Bu sinyaller, seçilen teklif stratejisine ve verilen bütçeye göre teklifleri ayarlamak için kullanılır. Ek olarak, genişletilmiş metin reklamların (ETA'lar) mı yoksa duyarlı arama ağı reklamlarının mı (RSA'lar) daha iyi performans gösterdiğine ilişkin karar henüz belli olmasa da, RSA'lar daha fazla gösterim payı alma eğilimindedir.

Makine öğrenimi her zaman aktif bir seçim değildir. Anahtar kelime eşleştirme ve hedef kitle etiketleme arka planda gerçekleşir ve geçmiş verilere dayanır. Yerel izleyiciler (pazar içi, yakın ilgi alanı vb.), bir eylemi tamamlayan kişilerin başka bir eylemi tamamlama olasılığının/başka bağlantılı özelliklere sahip olduğunu öğrenen algoritmaya dayanır. Reklam platformundan yüklenen bir liste/web sitesi ziyaretçilerine "benzer" kitleler bulmasını istediğinizde, reklam platformunun hangi potansiyel müşterileri değerli bulduğunuzu ve hangilerinin olmadığını anlamasına yardımcı olmak için çekirdek hedef kitleyi kullanırsınız.

Anahtar kelime eşleme ve yakın varyasyonlar, gerçek zamanlı kullanıcı davranışının yanı sıra kârlı sonuçların olasılığından da etkilenir. Algoritmalar artık bir kullanıcının iki dilli olup olmadığını bilecek kadar akıllı ve diğer dillerinin reklamları tetiklemesine izin verecek.

Twitter.com

Ücretli Arama Makine Öğrenimi için Nasıl Optimize Edilir

Ücretli aramanın makine öğrenimi için empati yapıldığında optimizasyon yapmak çok daha kolaydır. En önemli mekanik, öğrenme dönemlerini onurlandırmak ve kazara sıfırlamalardan kaçınmaktır. Örneğin, bir kampanyayı ölçeklendirmeniz gerekiyorsa, her büyük bütçe artışı arasında iki hafta içinde bütçe ayırdığınızdan emin olun. Kampanyanızın yavaşlamasına (veya durmasına) ihtiyacınız varsa, öğrenme süresini sıfırlamamak için duraklatmak yerine bütçeyi azaltın.

Negatif anahtar kelimeler ve hedef kitleler, reklam platformu algoritmalarının bütçeyi hangi fikir ve davranışlarla eşleştireceğini (ve hangilerinden kaçınacağını) anlamasına yardımcı olabilir. Bu, makine öğrenimini etkilemenin en güçlü yoludur ve tüm ücretli arama hesaplarının bir parçası olmalıdır. Dönüşümler ve dönüşüm değerleri, yeterince kullanılmayan makine öğrenimi araçlarıdır. Ücretli arama algoritmasıyla iletişim kurmanın en kolay yoludur ve reklam kanalından eyleme değer vermesini istemeden kullanıcı davranışını görmenizi sağlar.

Blog içeriklerinin temel paylaşım amacı o konuyu tartışmaya açmaktır. Sende fikirlerin ile konu hakkında katkıda bulun.
İfadeleri Gösterİfadeleri Gizle