Scurtă lecție astăzi despre cum funcționează învățarea automată... Așteptați! nu pleca!
Știu, știu. A învăța despre învățarea automată sună la fel de interesant ca și a privi iarba crește.
Dar credeți-mă, veți dori să rămâneți cu asta din două motive...
În primul rând, învățarea automată (ML) este lumea în care trăim acum cu marketing. Succesul continuu necesită cel puțin o înțelegere de bază a modului în care mașinile manipulează lucrurile (sau, mai bine, cum puteți manipula mașinile!)
În al doilea rând, nu aveți nevoie de un doctorat. (sau chiar un GED) pentru a înțelege cum funcționează ML. Tot ce trebuie să înțelegi sunt furnicile.
Da, furnici. Păcărașii gălăgioși cărora nu le acordați prea multă atenție decât dacă sunt în casa dvs. sau fug cu prânzul la picnic.
Iată cum furnicile vă pot ajuta să înțelegeți ML mai bine decât majoritatea:
Se pare că furnicile sunt creaturi fascinante. Una dintre modalitățile în care este așa este prin utilizarea feromonilor.
Când furnicile călătoresc, ele lasă în urmă o urmă de feromoni. Acest traseu este modul în care le spun prietenilor lor furnici cum să ajungă la o sursă de hrană.
Toate furnicile știu că dacă urmează acea linie de feromoni, vor ajunge la mâncare.
(Sunt atât de înțelepți în acest sens încât pot fi prinși într-un „Cercul morții” în care mărșăluiesc în cerc până când, neputând să se elibereze de urma feromonilor, mor. Iată un „scurt videoclip” al acestui fenomen.)
Pentru cei dintre voi care au fost copii curioși (diabolici?), știți că acest traseu de feromoni este destul de ușor de perturbat.
Pentru a te încurca cu furnicile, tot ce trebuie să faci este să treci cu degetul peste potecă. Acest lucru șterge unii dintre acei feromoni într-o direcție diferită.
Ceea ce îi încurcă pe sărmanii bugari.
Pentru că, pentru furnici, acea linie de feromoni este o măsură a unde trebuie să meargă. Este legătura lor cu sursa de hrană, iar când această legătură este ruptă, furnicile nu știu unde să meargă sau ce să facă.
Învățarea automată funcționează într-un mod foarte similar.
În termeni simpli, ML deschide o cale către conversii folosind toate datele care sunt introduse în el.
Din aceste date (cuvinte cheie, pagini de destinație, sume licitate, audiențe, oră, locație etc.), se construiește un model de succes pentru o campanie.
Practic, își dă seama unde sunt conversiile și apoi construiește o linie dreaptă pentru a ajunge acolo eficient și consecvent.
Dar, ca și în cazul furnicilor, poți să te încurci cu ML dacă începi acea linie.
Efectuarea de modificări într-o campanie ML este echivalentul cu trecerea cu degetul pe un traseu de feromoni de furnici.
În cazul furnicilor, dacă perturbarea traseului lor este relativ minoră, nu este mare lucru. Linia lor dreaptă poate deveni puțin mai largă. Ei pot rătăci puțin pentru a lua din nou poteca. Dar, în cele din urmă, cei mai mulți dintre ei încă mai pot găsi mâncarea.
La fel și cu modificări minore ale campaniilor de ML... mașina *ar trebui* să-și poată găsi în continuare drumul către conversii.
Dar dacă schimbările pe care le faci sunt prea mari, atunci lucrurile se pot destrama pentru furnici - și ML.
Pentru o campanie ML, acest lucru ar putea implica efectuarea de modificări majore la pagina dvs. de destinație sau o creștere prea mare a costului pe acțiune sau rentabilitatea cheltuielilor publicitare vizată a campaniei.
Acesta este echivalentul cu tragerea unui deget de mărimea lui Andre the Giant pe traseul pe care ML a construit-o pentru conversii. Această întrerupere este atât de mare încât aparatul devine confuz, iar modelul său se defectează.
Ceea ce poate face ca campania dvs. (și chiar întregul cont în unele cazuri) să se destrame complet.
Și acesta, dragă cititor, este motivul pentru care trebuie să fii atât de împuțit de atent când faci modificări campaniilor de ML!
Spre meritul Google, lucrurile se îmbunătățesc pe acest front. Efectuarea de modificări la campanii este mai puțin probabil să ducă la o criză completă în aceste zile decât a fost acum 6 luni sau un an.
Cu toate acestea, ML-ul folosit de mulți alți jucători Big Tech continuă să se recupereze.
De exemplu, recent am avut o campanie de învățare automată în Microsoft Ads care se destramă doar prin creșterea bugetului de la 57 USD la 63 USD pe zi. (Care, apropo, a fost creșterea recomandată de MS Ads - mulțumesc pentru acel sfat uimitor Microsoft - grrrrr!)
Oricum, iată două sfaturi pentru a te lăsa cu tine:
1. În general, cu cât vă puteți ține mai mult cârligele mari de carne departe de campaniile de învățare automată, cu atât mai bine.
Dacă doriți să faceți modificări majore campaniilor (cel puțin în Google), vă recomandăm să utilizați Experimente.
Împărțiți fiecare modificare pe care doriți să o testați în propriul experiment, împărțit în bucăți de 2 săptămâni (sau ceva similar).
Acest lucru va împiedica algoritmul să se sperie din cauza campaniei care funcționează... în timp ce vă va permite să vedeți ce s-ar întâmpla probabil dacă ați aplica această modificare întregii campanii.
2. Dacă faceți modificări și campania voastră, cândva plină de zbor se transformă într-o grămadă de gunoi, iată o sugestie...
Cel mai bun pariu pentru a „reseta” campania este prin eliminarea învățării automate din ea.
Da, mergeți la Old School și gestionați campania cât mai liber de orice influență ML posibil.
Readuceți-o la un punct în care obțineți date bune, rezultate, un CPA acceptabil etc. Apoi, odată ce ați îndreptat nava și este îndreptată într-o direcție bună, puteți porni ML înapoi pentru a aprinde o nouă. urma spre conversii.
Vezi, să înveți despre ML nu este atât de rău!
De fapt, un avantaj suplimentar al acestei lecții este că, dacă stai la un grătar din curte și vrei să-ți impresionezi prietenii și familia, spune-le despre furnici și învățarea automată!
S-ar putea să doriți doar să aveți un Raid în apropiere, în cazul în care vreo furnică încearcă să învingă o urmă de feromoni până la salata de fructe.
„Sugestii de trimitere la Mlearning.ai
Cum să devii scriitor pe Mlearning.aimedium.com”
