بازاریابی هوشمند، جمعآوری اطلاعات توسط هوش مصنوعی، پیدا کردن جامعه هدف با الگوریتم های هوشمند، آنالیز رقبا، ریتارگتینگ مشتریان از دست رفته همه و هوشمند سازی فرایند عرضه و تقاضا همه از جنبه های از تبلیغات هوشمند بودند که با آنها آشنا شدیم. اما در این مقاله میخواهیم کمی تخصصی تر به تحلیل عملکرد سیستم تبلیغات هوشمند بپردازیم. این شامل الگوریتم های هوشمند در این سیستم میشوند.
مهمترین ویژگی سیستم های هوشمند چیست؟
یادگیری مهمترین ویژگی این سیستم ها است و واژه هوشمند به همین دلیل به این الگوریتم ها نسبت داده شده است. الگوریتمی بطور هوشمند عمل میکند که بتواند در تجربه های جدید طبق دانش قبلی، تصمیمی جدید بگیرد. و مهمترین نکته این است که این تصمیم می بایست بهتر از تصمیم گیری قبلی این سیستم باشد. در این صورت میتوان گفت یادگیری صورت گرفته و الگوریتم هوشمند عمل میکند.
الگوریتم های تحلیل داده (Data Analysis) در تبلیغات هوشمند
مهمترین سرمایه، همانطور که در اهمیت جمع آوری دادهها گفتیم، دیتا یا داده است. اما نه هر داده ای! دادههایی که بطور هوشمند جمع آوری شده باشند.
الگوریتم های تحلیل داده برای تحلیل داده های مربوط به رفتار کاربران، الگو های خرید و عملکرد تبلیغات استفاده میشوند.
با تجزیه و تحلیل داده های مربوطه، الگوریتم ها به شناسایی الگوها، مشتریان هدف و محصولات مناسب برای آنها میپردازند.
الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning)
این الگوریتم ها بر پایه الگو های آموزش دیده از دادهها و تجربه های گذشته کار میکنند. آنها با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، توانایی پیشبینی عملکرد تبلیغات و تعیین مشتریان هدف را دارند. این الگوریتم ها با تجمیع داده های مربوطه، ارزیابی نتایج و بهبود مدل های پیشبینی خود، بهبود مستمری در عملکرد تبلیغات هوشمند دارند.
پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing, NLP)
برای جستجو و بازیابی اطلاعات در تبلیغات هوشمند، نیاز است که الگوریتم ها بتوانند متن تبلیغات را به خوبی تجزیه و تحلیل کنند. این شامل پردازش کلمات کلیدی، تحلیل نحوی جملات، تشخیص احساسات و استخراج اطلاعات مرتبط از متن است. الگوریتم های پردازش زبان طبیعی با توسعه رفتاری شبیه انسان بطور طبیعی متون در زمینههای مختلف را تحلیل و پردازش میکنند.
الگوریتم های جستجو (Search Algorithms)
یک جستجوی هوشمند یعنی جستجو بر اساس ویژگی های مرتبط میان کاربران و تبلیغات در دیجیتال مارکتینگ. الگوریتم های جستجوی خطی، جستجوی دودویی و الگوریتم های بهینهسازی جستجو استفاده شده و با خزش در پایگاه داده تبلیغات و بازیابی تبلیغات مناسب، مورد استفاده قرار میگیرند. این الگوریتم ها بر اساس ویژگیها و شرایط جستجو، تبلیغات مرتبط را بازیابی میکنند.
الگوریتم های دستهبندی (Classification Algorithms)
برای دستهبندی تبلیغات بر اساس ویژگیها و خصوصیات مختلف، الگوریتم های دستهبندی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکههای عصبی به کار میروند. این الگوریتم های هوشمند تبلیغات را به دسته های مختلف مانند ردهبندی محصولات، سن جمعیت هدف و سایر خصوصیات تقسیم میکنند.
الگوریتم های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) در تبلیغات هوشمند
این الگوریتم ها برای جستجو و بازیابی اطلاعات مرتبط با مخاطبان هدف استفاده میشوند. آنها میتوانند بر اساس عبارات کلیدی، نوع محتوا، مشخصات کاربران و سایر ویژگیها، اطلاعات مرتبط را استخراج و مورد استفاده قرار دهند. این الگوریتم ها به منظور اهدافی از جمله retargetting که نیاز به بازیابی اطلاعات مشتریان یا کاربران قبلی است،مورد استفاده قرار میگیرند.
الگوریتم های فیلترینگ مشتری (Customer Filtering)
الگوریتم های فیلترینگ مشتری علاوه بر انتخاب مشتریان هدف و جداسازی آنها از مخاطبان دیگر، رفتار گروههای مختلف را مورد تحلیل و ارزیابی ویژگیها و عملکرد قرار میدهند. این الگوریتم ها به تعیین مشتریان مد نظر برای تبلیغات و بازیابی آنها در دستهبندی های مختلف میپردازند.
الگوریتم های ریتارگتینگ (Retargeting)
همانطور که قبلاً در مورد عملکرد سیستم ریتارگتینگ و ریمارکتینگ گوگل به بحث پرداختیم، این الگوریتم ها برای بازگشت مشتریان به وب سایت یا برند مورد نظر استفاده میشوند. آنها با استفاده از اطلاعات قبلی و رفتار مشتریان، تبلیغات مرتبط و مخصوص به آنها را نمایش میدهند تا آنها را به خرید مجدد ترغیب کنند.
الگوریتم های استخراج ویژگی (Feature Extraction) در تبلیغات هوشمند
الگوریتم های استخراج ویژگی از دیگر الگوریتم های هوشمندی هستند که در جمع آوری اطلاعات استراتژی جذب مجدد کاربران بکار میروند. و برای تبدیل داده های اولیه به نمایشی جدید و کم ابعادتر استفاده میشوند که ویژگی های مهم را حفظ میکند.
الگوریتم های پیشبینی (Prediction Algorithms) در تبلیغات هوشمند
یکی از جذابترین و پرکاربرد ترین جنبه های الگوریتم های هوشمند قابلیت پیشبینی در آنها است. از این الگوریتم ها برای پیشبینی وضعیت عرضه و تقاضا در بازار، پیشبینی عملکرد استراتژی فروش با توجه به شرایط بازار و تخمین رفتار و علاقه مندی مشتریان استفاده میشوند. برای پیشبینی در تبلیغات هوشمند، الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی، نمونهبرداری تصادفی و تحلیل عاملی بکار میروند.
