Sztuczna inteligencja w marketingu internetowym
Google od dłuższego czasu ogłasza, że każdy kolejny rok będzie rokiem mobile lub (ostatnimi czasy) programmatic. Pokuszę się o stwierdzenie, że prawdziwy przełom może nadejść jednak w momencie, gdy kontrolę nad marketingowymi kampaniami w internecie zacznie przejmować wyspecjalizowana sztuczna inteligencja. Chwila… zacznie? A może, częściowo nieświadomie, oddaliśmy już mnóstwo naszych zadań w „ręce” zaawansowanych, samouczących się algorytmów, które pomału, lecz nieubłaganie zbliżają się do „prawdziwej” AI? Poniżej przedstawiam dotychczasowe próby stworzenia i zaadaptowania AI na potrzeby marketingu internetowego oraz perspektywy na nieodległą przyszłość.
Ex machina, czyli początek*
Początki badań nad sztuczną inteligencją datujemy na lata 50. XX wieku. Ze względu na niedostatki mocy obliczeniowej przez wiele kolejnych dziesięcioleci, pomimo rozwoju modeli matematyczno-logicznych, postęp w dziedzinie badań nad AI był dość powolny. Obecnie jednak jesteśmy już w stanie tworzyć nie tylko software potrafiący pokonać arcymistrzów szachowych (słynny pojedynek Kasparow – Deep Blue). Dziś software potrafi najpierw nauczyć się zasad gry w Go na podstawie obserwacji grających ludzi, a następnie pokonać najlepszych zawodników na świecie. Czym się to różni od pokonania człowieka w szachach? Go uznawana jest za znacznie trudniejszą do opanowania przez program komputerowy grę niż szachy. O skali trudności niech świadczy fakt, iż istnieje aż 10 do 170 potęgi stanów planszy, a więc więcej niż istnieje atomów w znanym wszechświecie. Odpowiadał za to, będący obecnie pod kontrolą Google, projekt DeepMind wykorzystujący metody uczenia maszynowego. Szczegółowe zasady działania zostały upublicznione w czasopiśmie Nature. Aktualnie to właśnie Google wydaje się przodować w badaniach nad rozwojem sztucznej inteligencji, natomiast swoje prace prowadzą też tacy giganci technologiczni jak Intel (m.in. chipy neuromorficzne) czy Nvidia. W porządku, ale jak to wszystko ma się do marketingu internetowego?
Ghost in the shell, czyli o machine learning w AdWords*
W większości kampanii, nie licząc działań stricte wizerunkowych, celem jest wygenerowanie jak najwyższej konwersji przy możliwie niskim koszcie. Specjaliści SEM analizują harmonogramy wyświetleń, stawki za kliknięcia, pozycje reklam, komunikaty reklamowe, działania konkurencji itd. i na podstawie tych sygnałów optymalizują działania.
Wyobraźcie sobie teraz, że kampania dla waszej witryny bazuje na analizie nie kilkunastu czy kilkudziesięciu, ale dziesiątek czy setek tysięcy sygnałów. Mogą one pochodzić nie tylko z kampanii, lecz biorą też pod uwagę aktualną pogodę, miejsce przebywania odbiorcy, jego nawyki, harmonogram dnia itp. Może uczyć się wręcz na podstawie wyników innych kampanii, a następnie w czasie rzeczywistym wprowadzić zmiany w strukturze swojej kampanii, aby zmaksymalizować prawdopodobieństwo konwersji. Dziś świętym Graalem marketingu internetowego jest bowiem dotarcie z właściwym przekazem, dopasowanym do indywidualnych potrzeb danego odbiorcy w odpowiednim momencie.
Już wiecie dlaczego korzystając ze smartfona z Androidem czy iOS jesteśmy zmuszani do zgody na przekazywanie mnóstwa, na pierwszy rzut oka zupełnie niepotrzebnych danych? Zaawansowane algorytmy analizując bardzo szeroki kontekst naszych działań są w stanie przygotować coraz dokładniejsze profile użytkowników dzięki danymi, którymi je „karmimy”. To z kolei jest bezcenne w kontekście docierania z przekazem reklamowym do trafnej grupy docelowej. Na podstawie analizy wpisów na Facebooku czy haseł wpisywanych w wyszukiwarkę można ocenić aktualny nastrój konsumenta, a to już wprost przekłada się na jego zachowania zakupowe.
Działania marketingowe z wykorzystaniem tzw. Big Data są już prowadzone, aczkolwiek obecnie przede wszystkim w dużych firmach, które mogą sobie pozwolić na odpowiednie wydatki z nimi związane. Google przygotowało serię świetnych artykułów na ten temat z perspektywy branży ubezpieczeniowej, jednak dostępne są one póki co w języku niemieckim. Dane takie są zresztą wykorzystywane nie tylko w kampaniach internetowych, ale też coraz głośniej zaczyna się mówić o rewolucji w obszarze funkcjonowaniu giełdy i sektora finansowego w oparciu o Big Data i AI.
Obecnie według badań Accenture problemem nie jest zdobycie odpowiednich danych (tymi bowiem sami dzielimy się mniej lub bardziej świadomie z Google, Microsoftem czy Facebookiem), ale ich analiza i dobranie najlepszej strategii na ich podstawie.
Jak widać, do wykorzystania AI w kampaniach marketingowych w internecie potrzebna jest z jednej strony ogromna ilość informacji, w których zaszyte są np. zachowania zakupowe klientów, a z drugiej zaawansowane mechanizmy software’owe wykorzystujące uczenie maszynowe. Te na podstawie dostarczonych informacji są w stanie optymalnie dobrać wszelkie ustawienia kampanii pod konkretnego użytkownika. Wszystko to wymaga oczywiście olbrzymiej mocy obliczeniowej, stąd bardzo ważny jest rozwój nie tylko w zakresie oprogramowania, ale także wyspecjalizowanych rozwiązań hardware’owych.
Co natomiast udostępnia nam już dzisiaj AdWords?
Aktualnie mamy dostęp do narzędzi, które na podstawie uczenia maszynowego są w stanie zautomatyzować w czasie rzeczywistym takie działania jak np. określanie stawek, pozycji i harmonogramu reklam, aby osiągnąć zadane im cele. Mowa tu o inteligentnym określaniu stawek, do którego należy np. docelowy CPA, ulepszony CPC czy docelowy ROAS. Możemy skorzystać także z platformy DoubleClick i możliwości automatyzacji kupowania i sprzedawania przestrzeni reklamowej.
Strategie inteligentnego określania stawek w AdWords biorą pod uwagę takie kontekstowe sygnały jak m.in.: fizyczna lokalizacja, typ urządzenia, wiek, płeć czy zachowanie w witrynie i na ich podstawie wyświetlają reklamy odpowiedniej grupie docelowej w odpowiednim czasie i w odpowiedni sposób. Obecnie algorytmy te nie są jeszcze idealne – wciąż czasem lepsze rezultaty uzyskamy ręcznie ustawiając poszczególne parametry kampanii – natomiast wraz z postępem w uczeniu maszynowym powinny one coraz lepiej spełniać swą funkcję.
Zapisz się do newslettera
i pobierz checklistę
wdrożeniową GA4
Dzięki niej prawidłowo wdrożysz Google
Analytics 4 na swojej stronie!
Poza AdWords można skorzystać także z coraz szerszej oferty usług typu marketing automation, które to w ostatnich latach przeżywają spory boom. Wykorzystują one Big Data w połączeniu z algorytmami mającymi na celu automatyzację wybierania, kupowania i określania stawek w różnych miejscach docelowych, występujących nie tylko w sieci reklamowej Google, ale obejmujących szerszy zakres witryn i aplikacji. W obecnej formie nie można tego jeszcze nazwać sztuczną inteligencją, lecz algorytmy same starają się dobrać odpowiedni czas i miejsce wyświetlenia reklamy konkretnego produktu dla danego użytkownika. Doświadczenie korzystania z kilku tego typu systemów podpowiada, że także i w ich wypadku jeszcze nie wszystko funkcjonuje optymalnie, ale w ciągu kilku lat może nastąpić znaczny progres.
Kolejne niezwykle ciekawe narzędzie udostępnia Google w ramach licencji typu open-source. Jest to platforma TensorFlow służąca m.in. do wykorzystywania uczenia maszynowego w marketingu. Dzięki niej można np. przygotować model najbardziej efektywnej sekwencję ułożenia i wyświetlania produktów w sklepie internetowym w oparciu o zachowania użytkowników, co z kolei ma ogromny wpływ na współczynnik konwersji.
AdWords 2049, czyli perspektywy na przyszłość*
Jakie perspektywy czekają marketing internetowy za sprawą wdrożenia na szeroką skalę uczenia maszynowego? W przypadku AdWords, Google dąży do tego, aby wprowadzić maksymalną personalizację i co za tym idzie zwiększać trafność reklam dla konkretnego, indywidualnego odbiorcy. Pomimo, że mowa tu o dostosowaniu reklamy w skali mikro (na poziomie pojedynczego odbiorcy), to zmiany muszą objąć skalę makro, a więc miliardy wyszukiwań dziennie, które przeprowadzają wszyscy użytkownicy za pomocą wyszukiwarki lub innych produktów Google, takich jak YouTube, Gmail itd. Tylko dzięki temu algorytmy będą w stanie nauczyć się zachowań pojedynczych odbiorców i powiązań je z kontekstem w jakim występują.
Co konkretnie można dzięki temu osiągnąć?
Google wprowadziło niedawno w DoubleClick nowe narzędzie – Custom Algorithm. Wykorzystuje on uczenie maszynowe w celu zwiększenia widocznych wyświetleń reklamy w serwisach premium. Algorytm na podstawie danych historycznych poprawia prawdopodobieństwo wyświetlenia reklam najbardziej trafnej grupie docelowej. Eksperyment Google wykazał, że wykorzystując to narzędzie udało się podnieść ponad trzykrotnie ilość wyświetleń reklamy w serwisach premium, a dodatkowo koszt tysiąca widocznych wyświetleń (viewable CPM) spadł o 34%. Takie wyniki to dopiero przedsmak tego, jak wiele może dać wykorzystywanie algorytmów AI w kampaniach marketingowych.
Bunt maszyn*
W przypadku tematu sztucznej inteligencji prędzej czy później pojawia się obawa czy obróci się w jakiś sposób przeciwko nam. W przypadku algorytmów wykorzystywanych w marketingu raczej możemy spać spokojnie, jest mało prawdopodobne, aby narzędzia mające na celu poprawę współczynników klikalności czy konwersji wyewoluowały w Skynet :) Realnym zagrożeniem może być natomiast oparcie całej kampanii na automatycznych regułach wykorzystujących uczenie maszynowe, gdyż odbiera to wszelkie możliwości ingerencji w przypadku, gdyby z jakiegoś powodu wyniki nie były satysfakcjonujące. Osobiście mam obawę, że automatyczne algorytmy mogą z jednej strony faktycznie podnosić współczynniki konwersji, ale z drugiej mogą być w taki sposób konstruowane, aby jednocześnie wymuszać korzystanie z coraz wyższych budżetów generując nieznaczną lecz stałą inflację cpc. Oznacza to, iż w przypadku nie skorzystania z alternatywnych ustawień i ręcznych zmian w kampanii może się w dłuższej perspektywie czasu bardzo negatywnie odbić na kieszeniach klientów.
Obecnie jako specjaliści SEM jesteśmy w stanie przygotowywać i kierować reklamy pod konkretną grupę docelową na podstawie analizy potrzeb i możliwości naszych klientów. Badamy ruch, przygotowujemy audyty, wyszukujemy odpowiednie słowa kluczowe i strony docelowe, tworzymy persony odpowiadające naszemu potencjalnemu klientowi itd. Ze względu na ogromną złożoność kontekstu w jakim funkcjonuje i dokonuje decyzji zakupowej każdy człowiek, nigdy nie będziemy w stanie dotrzeć z indywidualnym przekazem w idealnym momencie. W tym od jakiegoś czasu starają się nam pomóc systemy marketing automation, które potrafią poprawić efekty działań, ale im również daleko jeszcze do doskonałości. Prawdziwy przełom może natomiast przynieść wprowadzenie zaawansowanych, samouczących się i opartych na uczeniu maszynowym narzędzi, które od pewnego momentu ewolucji przestaną być ograniczone naszymi słabościami.
Biorąc pod uwagę ile energii i pieniędzy Google przeznacza na rozwój sztucznej inteligencji pytanie nie brzmi czy, ale jak i kiedy? Obecnie mamy zbyt dużo niewiadomych jak może to wpłynąć na funkcjonowanie całej branży. W najbliższych latach zapewne niewiele się zmieni, w dłuższej perspektywie czasu jestem w stanie sobie jednak wyobrazić oparcie całego ekosystemu AdWords wyłącznie na autonomicznych decyzjach AI, bez udziału czynnika ludzkiego. Czy to dobrze, czy źle, zapewne tylko czas będzie potrafił powiedzieć.
Zyskaj więcej klientów dzięki skutecznym działaniom marketingowym z certyfikowanym partnerem Google Premium.
* śródtytuły odnoszą się oczywiście do klasycznych filmów dotyczących sztucznej inteligencji, które swoją droga gorąco polecamy obejrzeć :)
Polecamy również:
O autorze:
Adam Derkacz
