Come l'intelligenza artificiale sta cambiando Marketing: Social Media Examiner

Ti chiedi quali funzionalità di intelligenza artificiale arriveranno sui social media e sulle piattaforme pubblicitarie? Vuoi sapere come il machine learning può migliorare il tuo marketing?

Per esplorare l'impatto dell'intelligenza artificiale sul social media marketing, intervisto Mike Rhodes.

Maggiori informazioni su questo spettacolo

Il Podcast di social media marketing è progettato per aiutare professionisti del marketing, imprenditori e creator impegnati a scoprire cosa funziona con il social media marketing.

In questo episodio, intervisto Mike Rhodes, un esperto nell'aiutare le aziende nell'acquisizione di clienti. È il coautore di La guida definitiva a Google AdWords e CEO di WebSavvy. Lui offre corsi sulla Rete Display di Google, AdWords, Google Data Studio e altro ancora.

Mike spiega perché i professionisti del marketing devono comprendere l'intelligenza artificiale e condivide esempi che illustrano il suo impatto.

Scoprirai anche come l'intelligenza artificiale può automatizzare le offerte, il targeting e i messaggi per i tuoi annunci.

Condividi il tuo feedback, leggi le note dello spettacolo e ottieni i link menzionati in questo episodio di seguito.

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Ecco alcune delle cose che scoprirai in questo spettacolo:

Intelligenza artificiale per i marketer

Mike’s Story

All'inizio della sua carriera, Mike ha imparato che ama aiutare gli imprenditori a vedere cosa c'è dietro l'angolo. Negli anni '90, Mark ha lavorato per una ditta di elicotteri alle Hawaii. In cambio di lezioni di volo, ha aiutato l'azienda a informatizzare. (Il suo capo ha fatto volare l'elicottero Magnum P.I.) Nel 2004, Mike ha imparato come Google AdWords (ora Google Ads) ha aiutato le piccole imprese e ha realizzato campagne come favori.

Alcuni anni dopo, Mike ha avviato la sua agenzia. La sua attenzione agli strumenti e alle tecniche del futuro lo ha messo nel posto giusto al momento giusto. Questa attenzione ha portato anche all'interesse di Mike per l'intelligenza artificiale (AI). Circa 3 anni fa, si è reso conto che le aziende dovranno passare dalla lettura e dall'ascolto a modi più sofisticati di interagire con i clienti e ha imparato tutto ciò che poteva sull'argomento.

Nell'apprendere l'IA, Mike non si è concentrato su come creare tecnologie abilitate dall'intelligenza artificiale. Era interessato a sapere come utilizzare l'intelligenza artificiale in modo da poter capire quanto fosse rilevante per gli imprenditori. Nello specifico, individua i problemi aziendali e aiuta le aziende a identificare quali di questi problemi richiedono l'IA. Sa anche quali strumenti standard utilizzano un po 'di intelligenza artificiale e quali no.

Ascolta lo spettacolo per ascoltare Mike condividere una storia sul volo di un elicottero in un canyon di Kauai.

Perché l'intelligenza artificiale è importante per i marketer

Per spiegare perché l'intelligenza artificiale è importante, Mike condivide un confronto da Andrew Ng, un esperto di intelligenza artificiale e machine learning. Andrew dice che l'IA è la nuova elettricità. Proprio come l'elettricità ha iniziato ad essere utilizzata per alimentare tutto 100 anni fa, l'intelligenza artificiale viene aggiunta a tutto ora. L'avvento dell'elettricità ha cambiato tutto, compresi i trasporti, le fabbriche e altro ancora. Allo stesso modo, l'IA cambierà l'economia della conoscenza.

Per i professionisti del marketing, i cambiamenti in arrivo sono importanti perché la tua azienda trarrà vantaggio dall'essere a conoscenza degli strumenti e delle tecniche basati sull'intelligenza artificiale prima che lo siano i tuoi concorrenti. Se lavori dal lato dell'agenzia, vuoi aiutare i tuoi clienti a guidare l'IA. Sebbene i professionisti del marketing non abbiano bisogno di comprendere l'IA nei minimi dettagli, hanno bisogno di sapere abbastanza sull'IA per individuare le opportunità.

La versione hollywoodiana dell'IA presenta robot con pistole che ci trasformano in graffette. La realtà è più banale e incrementale.

Siamo molto lontani dall'intelligenza artificiale che può eseguire campagne Google o mandare i tuoi figli a scuola e cucinare la cena. Tuttavia, l'intelligenza artificiale ristretta (anche abbreviata in intelligenza ristretta o ANI) inizierà probabilmente a sostituire un numero crescente di attività umane.

Puoi pensare ad ANI come un software incredibilmente intelligente. Mark pensa che, in una versione molto ottimistica del futuro, le macchine intelligenti ci consentiranno di fare cose che non possiamo fare oggi o faranno attività che possiamo fare molto, molto meglio. In altre parole, ANI ci consentirà di consegnare compiti umili in modo da avere più tempo per il lavoro creativo, strategico o compassionevole.

Ascolta lo spettacolo per ascoltare Mark e me discutere di hype contro la realtà di altre tecnologie future.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

Mike definisce l'IA come la scienza per rendere le cose intelligenti. Include robotica, linguaggio naturale, visione e molto altro. L'apprendimento automatico si riferisce a computer che possono apprendere senza che gli venga esplicitamente insegnato. L'apprendimento automatico è un'area dell'intelligenza artificiale che sta decollando in questo momento, in particolare una sottocategoria chiamata deep learning.

Per illustrare, in che modo un computer imparerebbe cos'è una sedia? Con la programmazione tradizionale, useresti affermazioni condizionali come "Se la cosa ha quattro gambe, un sedile e indietro, poi è una sedia. " Il codice dovrebbe tenere conto di sedie con e senza braccioli, sedie a rotelle e così via su. Il programma risultante richiederebbe molto codice e se una riga avesse un errore, il codice non funzionerebbe.

L'apprendimento automatico offre un nuovo modo per insegnare a un computer cos'è una sedia. In sostanza, dai alla macchina migliaia di esempi di sedie e non sedie (come tavoli, cani e alberi) in modo che il computer capisca cos'è una sedia e cosa non è. Nel tempo, la macchina impara a dedurre se qualcosa è una sedia. Negli ultimi 5 o 10 anni, questa tecnologia è diventata abbastanza precisa.

Oggi vedi questa tecnologia utilizzata per aiutare le persone a fare acquisti. Quando si solleva un prodotto a una fotocamera, il file Pinterest o Amazon app o Google Lens (tramite il App Google Foto su iOS) può riconoscere il prodotto e provare a trovarlo per te. Puoi puntare una fotocamera di Google Lens sul tuo amico che indossa un vestito e troverà un sacco di vestiti simili e ti dirà dove puoi acquistarli.

Oltre a riconoscere gli oggetti, l'IA può fare previsioni. Amazon utilizza l'intelligenza artificiale predittiva per dirti cose come "Le persone che hanno acquistato questo libro hanno acquistato anche questo libro". Allo stesso modo, Netflix suggerisce programmi TV o film che potrebbero interessarti. Netflix cambia persino le miniature delle copertine utilizzando l'IA predittiva. In base alle tue abitudini di visualizzazione, prevede quale miniatura ti piacerà di più.

L'apprendimento automatico nelle auto a guida autonoma sta anche risolvendo i problemi di previsione. “In quale corsia mi trovo? In quale corsia devo trovarmi? Cosa sta per fare quella macchina? Cosa farà quel pedone? " Prevede come si muoveranno le altre cose intorno a te, e quindi in quale direzione guidare e se accelerare o frenare. Sebbene questa spiegazione sia un'enorme semplificazione eccessiva, è essenzialmente ciò che sta accadendo.

Un altro esempio è Siri per iPhone. Poiché più cose includono l'apprendimento automatico, Siri è sempre più in grado di mantenere la sua promessa di essere un assistente personale. Oggi può ricordarti di fare una chiamata. In futuro, potrebbe suggerirti di partire presto a causa del traffico o avere la sensazione che una riunione sia in corso da molto e offrirti di far sapere alle prossime tre persone nel tuo calendario di oggi che sarai in ritardo.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Un ottimo esempio è la demo di Google Duplex al Google IO 2018. In questo video, l'Assistente Google (che è su più telefoni di Siri e quindi ha più dati da cui imparare) prenota un appuntamento per il taglio di capelli ed effettua una prenotazione al ristorante. Molte persone pensavano che queste demo fossero false perché la tecnologia Duplex era straordinariamente brava a gestire una conversazione che non andava nel solito modo.

Dopo che le persone hanno iniziato a chiedersi se la tecnologia fosse reale, Google ha affittato un ristorante tailandese a New York e ha invitato giornalisti per passare il pomeriggio a testare la tecnologia per se stessi nell'ambito della prenotazione di un ristorante. I giornalisti sono stati divisi in gruppi che hanno cercato di eliminare l'IA, ma l'IA è stata in grado di gestire le loro domande in modo impeccabile.

Il modo in cui le persone adottano l'intelligenza artificiale dipende dal fatto che si sentano spaventati dai computer che fanno cose simili agli umani o apprezzano la comodità che offre. Alcune persone credono che l'intelligenza artificiale si guarderebbe alle spalle. Altri pensano che sarebbe fantastico avere uno strumento in grado di richiamare all'istante il nome di qualcuno e il suo compleanno e poi inviare loro il regalo giusto.

Ascolta lo spettacolo per scoprire come ho scoperto l'IA nel recente aggiornamento di iOS.

Intelligenza artificiale e campagne di marketing

Gli algoritmi come quello di Facebook sono una forma di intelligenza artificiale che prevede su quali articoli o annunci è probabile che determinati utenti facciano clic (sebbene l'algoritmo implichi molto di più). Per più di 3 anni, Mark ha condotto esperimenti contro l'IA di Facebook. Sulla base di questi esperimenti, crede che siamo al punto di svolta in cui la maggior parte delle volte la macchina è buona come un essere umano.

L'algoritmo a volte si incasina e, quando ciò accade, tende a commettere errori enormi. Tuttavia, la maggior parte delle volte, è buono come - e talvolta è molto meglio - anche il migliore umano.

Per i professionisti del marketing, le capacità dell'intelligenza artificiale hanno il potenziale per minacciare l'esistenza dei loro lavori o agenzie. Gli operatori di marketing che trascorrono ancora la maggior parte della giornata a riferire e modificare le offerte sono particolarmente vulnerabili. È probabile che questi professionisti del marketing cessino l'attività o debbano lavorare molto duramente per cambiare il modo in cui svolgono le attività quotidiane.

Tutte le piattaforme pubblicitarie sono incentivate a migliorare la propria intelligenza artificiale. Quando aiutano i professionisti del marketing a raggiungere i loro obiettivi, continueranno a utilizzare la piattaforma. Inoltre, l'intelligenza artificiale che rende le piattaforme pubblicitarie più facili da usare porterà più affari.

Oggi esiste un enorme divario tra le aziende che trovano le piattaforme pubblicitarie online e social troppo confuse e complicate e le aziende che possono assumere un'agenzia o un dipendente per gestirlo. Più queste piattaforme consentono alle aziende di tutti i giorni di utilizzare l'IA per ottenere più clienti, più affari generano le piattaforme pubblicitarie.

Mike afferma che Google si è sempre concentrata sull'utente, sull'inserzionista e sulle parti interessate e su come questi tre si intersecano. Per Google, l'utente è il più grande e il più importante dei tre. Sebbene Google debba bilanciare le esigenze degli inserzionisti e delle parti interessate, Mike ritiene che fornire la migliore esperienza utente aiuti a farlo perché incoraggia gli utenti a tornare sulla piattaforma.

Ad esempio, alla fine degli anni '90, le persone hanno abbandonato i motori di ricerca come Alta Vista e Ask Jeeves for Google perché offrivano risultati migliori. Oggi Google sta cercando di migliorare la sua piattaforma per gli inserzionisti. Se solo il 10% circa delle aziende che dovrebbero utilizzare uno strumento come Google Ads lo utilizza effettivamente, la piattaforma ha enormi margini di crescita.

Tra le piccole imprese, Mike pensa che Google Ads possa aggiungere clienti che finora hanno trovato la piattaforma pubblicitaria troppo intimidatoria da utilizzare. Tra le grandi aziende, Google potrebbe sottrarre i dollari del marchio ai media tradizionali e istruire queste grandi aziende sui vantaggi in termini di risparmio dei costi derivanti dall'utilizzo di Google Ads invece di una grande partecipazione agenzie.

Ascolta lo spettacolo per ascoltare i miei pensieri sull'intelligenza dell'algoritmo di Facebook.

Come l'intelligenza artificiale può aiutare i marketer

Google e Facebook hanno già grandi iniziative di IA e strumenti che i marketer utilizzano che forniscono quantità incredibili di informazioni. Per visualizzarlo, Google raccoglie dati sugli utenti tramite Google Analytics, Android (che è presente sull'80% degli smartphone in tutto il mondo), YouTube e Chrome (il browser più utilizzato). Google ha sviluppato o acquistato questi servizi per acquisire tutti questi dati.

Oltre a Google e Facebook, anche Amazon, Microsoft e IBM stanno facendo cose incredibili con l'intelligenza artificiale. Poiché Mike si concentra su Google Ads, la nostra conversazione su come l'IA può aiutare i professionisti del marketing si concentra su quella piattaforma. Tuttavia, voglio sottolineare che l'IA sta arrivando rapidamente su molte piattaforme.

Per spiegare in che modo l'intelligenza artificiale può aiutare gli operatori di marketing con Google Ads in questo momento, Mike delinea prima un framework basato su una piramide con tre livelli. Il livello inferiore è l'offerta, il livello intermedio è il targeting e il livello superiore è la messaggistica. Insieme, questi livelli aiutano gli operatori di marketing con la pubblicità che mostra il messaggio giusto alla persona giusta al momento giusto e lo fa in modo redditizio.

Mike utilizza una piramide perché fare offerte è un buon punto per iniziare a testare l'intelligenza artificiale di Google. Fare offerte è il compito più semplice per l'intelligenza artificiale e un'attività che richiede tempo per i professionisti del marketing. Con l'IA che gestisce le offerte, puoi salire sulla piramide, stare davanti al robot e concentrarti sul compiti al vertice, come il pensiero creativo e strategico e il lavoro con i clienti per affari più grandi i problemi.

Fare offerte: Per illustrare quanto l'IA di Google possa imparare, Mike inizia condividendo una storia su AlphaGo di Google, che battere il campione del mondo al gioco del Go. Poi Google ha costruito AlphaGo Zero, che ha battuto la prima macchina. Partendo da zero senza vedere nessun altro gioco che sia mai stato giocato, AlphaGo Zero ha imparato da solo.

L'intelligenza artificiale di AlphaGo Zero è in grado di assorbire un sacco di numeri e fare previsioni con incredibile precisione. Può anche imparare rapidamente. In 3 giorni è stato bello come un essere umano. Dopo 40 giorni, AlphaGo Zero ha battuto AlphaGo, che presumibilmente non avrebbe mai perso una partita.

Allo stesso modo, fare offerte per gli annunci di Google e Facebook è un gioco di numeri. Potrebbe essere necessario determinare quanto offrire per una parola chiave o quanto offrire a Google se qualcuno fa clic sul tuo annuncio. I computer sono diventati eccellenti nel fare offerte. Oggi sono bravi come gli umani e nel prossimo futuro diventeranno molto migliori.

Google ha sette modelli per le offerte e Mike incoraggia tutti a testarne uno Strategie Smart Bidding, che utilizzano l'intelligenza artificiale di Google. Ad esempio, se la tua azienda genera lead, prova Costo per acquisizione target, che fa offerte sul tuo costo per lead. Se sei un'azienda di e-commerce, prova il Ritorno sulla spesa pubblicitaria target strategia.

Con Smart Bidding, dai a Google un obiettivo e sta diventando molto bravo a raggiungerlo. Per visualizzarlo, se sei disposto a pagare $ 50 per lead, Smart Bidding troverà lead per $ 50. Sebbene non trovi lead per molto meno di quanto chiedi (ad esempio $ 10 per lead), non troverà nemmeno lead per $ 100.

Rispetto alle funzionalità di Smart Bidding, il vecchio approccio dei professionisti del marketing alle offerte sembra ridicolmente lento e antiquato. Per almeno 10 anni, i professionisti del marketing hanno analizzato le offerte esaminando circa sei segnali, a poco a poco, giornalieri o settimanali. Per illustrare, se le donne di età compresa tra 35 e 44 anni che vivono a New York hanno risposto meglio, hanno aumentato l'offerta per quel piccolo gruppo di aumentare il tasso di conversione.

Tuttavia, nel tempo necessario per digitare un termine di ricerca in Google e premere Invio, Google può considerare 70 milioni di punti dati. Sa quali app sono presenti sul tuo telefono, le altre ricerche che hai effettuato e cosa guardi su YouTube. Sa dove sei e che tempo fa lì. Sa se sei a casa, al lavoro o in vacanza. Gli esseri umani non possono competere con quello.

Con Smart Bidding, puoi verificare se riesci a lasciar andare tutto il lavoro che i professionisti del marketing hanno tradizionalmente offerto. Dì semplicemente all'IA di Smart Bidding il massimo che sei disposto a spendere e poi lascia che sia lei a fare il duro lavoro per te. Smart Bidding eseguirà tutti i test e le analisi per portare il tuo annuncio alle persone giuste al giusto prezzo.

Quando provi Smart Bidding, puoi utilizzare il Funzionalità di bozze ed esperimenti di Google per vedere come funziona per te. In sostanza, puoi impostare uno split test che confronta il tuo metodo di offerta con quello della macchina. Quando esegui questi test, Mike sottolinea che devi dare alla macchina un po 'di tempo. Quanto tempo dipende dalle dimensioni della tua campagna, ma generalmente, concedi 2-4 settimane.

Targeting: In genere, il targeting richiede che una persona analizzi dati demografici e contenuti e decida dove deve essere visualizzato un annuncio. Ad esempio, i professionisti del marketing dicono a Google di mostrare un annuncio quando qualcuno cerca una parola chiave specifica. Per un annuncio YouTube, un operatore di marketing potrebbe chiedere a YouTube di posizionare l'annuncio accanto a contenuti simili a Oprah.com.

Il vecchio modo di indirizzare gli annunci tramite TV, radio e riviste incentrato sui dati demografici. Poiché i media non avevano idea di chi stesse acquistando, hanno definito il loro pubblico con grandi categorie demografiche, come donne, California, età 35-44. Tuttavia, l'età di chi compra una lavatrice non ha importanza. Ciò che conta è l'intento: chi sta cercando il tipo di lavatrice che vendi?

Con l'intelligenza artificiale, puoi indirizzare i clienti in base all'intento. Tutti i dati di cui dispone Google aiutano la sua intelligenza artificiale a prevedere cosa farà qualcuno dopo. Ad esempio, in che modo l'IA determina per cosa sono nel mercato in questo momento? Sulla base di tutti i dati raccolti da Google, potrebbe sapere che qualcuno è un appassionato di baseball e un genitore che tende a visitare i siti per bambini, quindi hanno un bambino di età inferiore ai 3 anni.

L'intelligenza artificiale può quindi combinare la conoscenza degli interessi a lungo termine di una persona con quelli più immediati. Supponiamo che quel genitore che ama il baseball inizi a cercare come riparare le lavatrici o come acquistare una nuova lavatrice per meno di $ 1.500 con consegna gratuita. L'intelligenza artificiale quindi sa che quella persona è nel mercato per una nuova lavatrice.

Poiché l'IA ha tutti questi dati, non è necessario dire a Google come indirizzare il tuo annuncio in base a dati demografici e fattori del genere. Per raggiungere le persone che vogliono acquistare una lavatrice perché le vendi, offri all'IA di Google un annuncio e dici quanto vuoi spendere per ogni vendita o lead. Da lì, l'IA sa chi vuoi raggiungere e come mostrare il tuo annuncio alla persona giusta.

Tuttavia, Mike sottolinea che le parole chiave non appartengono al passato. Puoi ancora utilizzare il targeting per parole chiave, ma sta diventando sempre più difficile da ottenere e non è il segnale più importante.

Per gli annunci display, Google ha Segmenti di pubblico in-market, che offre circa 500 categorie. Per raggiungere le persone che vogliono acquistare una lavatrice, puoi dire allo strumento di trovare tutti sul mercato per una lavatrice in questo momento. Puoi anche aggiungere altri tipi di targeting, come le persone in California. Tuttavia, non è necessario specificare un'età demografica perché la funzione analizza le intenzioni delle persone.

Puoi accedere ai segmenti di pubblico in-market in due modi. Se pubblichi gli annunci alla vecchia maniera, puoi sovrapporre il targeting per pubblico AI al tuo targeting tradizionale. Quindi puoi confrontare il comportamento dei due tipi di targeting. Se l'IA si comporta nel modo in cui speri, allora puoi darle le redini.

Un nuovo modo per accedere al targeting con AI è Campagne intelligenti. Con questo approccio, dici a Google cosa vuoi fare e quanto sei disposto a pagare, e l'IA fa il resto. Le campagne intelligenti includono offerte, targeting e persino un po 'di messaggi.

Messaggistica: Capire i tuoi messaggi con l'intelligenza artificiale è in cima alla piramide di Mike perché attualmente non è molto bravo a scrivere testi creativi o persuasivi. Se sei un copywriter o un creatore di contenuti, le tue possibilità di sopravvivenza sono molto maggiori rispetto a se ti concentri sulle offerte o sul targeting.

Tuttavia, l'IA è brava a comprendere il significato e il contesto di una pagina, e sia Google che Facebook hanno questo tipo di AI. (La versione di Facebook si chiama DeepText.) Poiché questa intelligenza artificiale può comprendere il significato, la semantica e le sfumature di tutte queste parole, è molto brava nella messaggistica che ha un ambito limitato.

Per illustrare, l'intelligenza artificiale può fare un ottimo lavoro nello scrivere l'oggetto delle e-mail. Un'intelligenza artificiale chiamata Phrasee afferma che è certo al 98% di battere il miglior oggetto dell'email. L'azienda ha lavorato per Virgin nel Regno Unito e ha fatto risparmiare loro milioni di dollari. Phrasee ha anche recentemente raccolto $ 4 milioni, il che significa che l'azienda continua a fare cose straordinarie.

L'intelligenza artificiale come Phrasee può gestire un'attività ristretta come le righe dell'oggetto delle e-mail perché puoi fornire migliaia di esempi invece di migliaia di regole: oggetto che hai già utilizzato, linee guida del marchio, esempi di ciò che puoi e non puoi dire e passato risultati. Da lì, l'IA può prevedere quale dovrebbe essere il tuo prossimo oggetto di posta elettronica, testarlo per te e dirti come i suoi risultati rispetto ai tuoi.

Allo stesso modo, con l'IA di Facebook, puoi dargli alcuni titoli, scelte per copiare testo e inviti all'azione, e l'IA può testarli in combinazione per trovare il vincitore. Google ha uno strumento simile chiamato annunci reattivi. Puoi scegliere tra annunci display reattivi o annunci di ricerca reattivi. Con Google, fornisci circa 15 titoli e 4 descrizioni e calcola tutte le combinazioni.

Gli annunci reattivi di Google ti consentono anche di fornire parametri specifici dell'IA. Se vuoi che il nome del tuo marchio sia il primo titolo, puoi appuntarlo in quella posizione e mescolare e abbinare tutti gli altri. Sebbene parametri come questo limitino enormemente ciò che la macchina può fare, questa capacità potrebbe proteggere il tuo marchio o dare al responsabile marketing un senso di controllo.

Per la messaggistica, Mike dice che il miglior uso per l'intelligenza artificiale è lasciarlo elaborare miliardi di combinazioni e quale funziona meglio. Inoltre, sottolinea che l'IA è più potente dei tradizionali test A / B, in cui si esegue l'annuncio A contro l'annuncio B per 28 giorni, si vede che l'annuncio B è migliore, si elimina l'annuncio A e si scrive uno nuovo. Per Google, il test A / B è il marketing attraverso le medie, il che è ridicolo.

L'intelligenza artificiale di Google può determinare il miglior annuncio per un utente specifico. Per visualizzarlo, l'IA sa cosa Mike ha cercato di recente e come si comporta generalmente su Google e altri siti web. Tuttavia, la migliore pubblicità per Mike sarà diversa dalla migliore pubblicità per Julie. In altre parole, l'intelligenza artificiale di Google cerca di trovare ogni volta l'annuncio migliore e un essere umano non può competere con quello.

Poiché Google ha accesso a una così vasta raccolta di dati, i servizi di terze parti non possono nemmeno competere con l'intelligenza artificiale di Google. I servizi di terze parti ricevono gli stessi sei segnali degli operatori di marketing, mentre Google ha circa 70 milioni di segnali. Anche se Google potesse darci quei segnali, non lo farebbero mai. Questi dati danno a Google un vantaggio competitivo eccessivo.

Mike afferma invece che gli esperti di marketing devono provare l'IA di Google. Dai le tue idee creative in base a ciò che sai della tua attività o dei tuoi clienti e lascia che l'IA faccia il resto.

Ascolta lo spettacolo per ascoltare Mike condividere di più su come e perché testare l'intelligenza artificiale di Google man mano che ulteriori funzionalità continuano a essere disponibili.

Scoperta della settimana

Laserlike è un ottimo strumento per scoprire e concentrarsi sui contenuti che ti piacciono.

Poiché vedi meno notizie tramite Facebook, Laserlike offre un ottimo modo per tenerti aggiornato su storie di nicchia. Dopo aver installato l'app, le dici quali sono i tuoi interessi, come il marketing digitale e la leadership aziendale. (Puoi anche trovare categorie non correlate all'attività, come notizie o pettegolezzi di celebrità.) Dopo che l'app ha iniziato a mostrarti storie, puoi addestrarla ulteriormente indicando cosa fai o non ti piace.

Laserlike sta anche alimentando un Plugin di Firefox chiamato Advance. Il plugin dice che non ti sta monitorando o guardando i tuoi dati sensibili, ma guarda i siti che visiti per sapere cosa ti piace e poi cura i tuoi interessi per portarti contenuti interessanti. Strumenti simili includono il App Google News e il App Apple News.

Laserlike è gratuito e disponibile per iOS e Android.

Ascolta lo spettacolo per saperne di più e facci sapere come funziona Laserlike per te.

Aspetti chiave di questo episodio:

• Ulteriori informazioni su Mike al WebSavvy sito web.
• Scoprire risorse gratuite per gli ascoltatori di questo podcast.
• Leggere La guida definitiva a Google AdWords.
• Dai un'occhiata a Mike corsi sulla Rete Display di Google, AdWords, Google Data Studio e altro ancora.
• Scopri di più sull'intelligenza artificiale e sugli esperti di machine learning Andrew Ng.
• Scopri come l'IA può aiutare le persone a fare acquisti tramite il Pinterest o Amazon app o Google Lens (tramite il App Google Foto su iOS).
• Guarda la demo di Google Duplex al Google IO 2018 e scopri come i giornalisti hanno passato un pomeriggio a testare la tecnologia.
• Scopri come AlphaGo di Google battere il campione del mondo al gioco del Go e come AlphaGo Zero ha battuto AlphaGo.
• Provare Strategie Smart Bidding ad esempio Costo per acquisizione target o Ritorno sulla spesa pubblicitaria target.
• Confronta le offerte tradizionali con le offerte basate sull'intelligenza artificiale utilizzando il Funzionalità di bozze ed esperimenti di Google.
• Scopri di più su Google Segmenti di pubblico in-market e Campagne intelligenti.
• Ulteriori informazioni su Facebook DeepText.
• Check-out Phrasee, il lavoro svolto dall'azienda per Virgin nel Regno Unito, e il suo recente sforzo di raccolta fondi da $ 4 milioni.
• Prova come annunci display reattivi o annunci di ricerca reattivi aiuto con la messaggistica di base.
• Cura un feed di storie che ti interessano Laserlike per iOS e Android, il plugin Advance per Firefoxo strumenti simili come App Google News e il App Apple News.
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• Guarda il nostro talk show settimanale sul marketing sui social media il venerdì alle 10:00 del Pacifico Crowdcast o sintonizzati su Facebook Live.
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• Impara di più riguardo Social Media Marketing World 2019.

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