Süni intellekt əsaslı məlumat əsaslı atributsiya modelləri tarixi məlumatları təhlil etmək üçün maşın öyrənməsindən istifadə edərək ayrı-ayrı marketinq toxunma nöqtələrinin konversiyaya necə töhfə verdiyini müəyyən edir. Yalnız ilk və ya son klikə kredit verən statik qaydalara güvənmək əvəzinə, bu sistemlər müştəri səyahətindəki hər bir addıma kəsr dəyəri təyin etmək üçün böyük həcmdə qarşılıqlı əlaqə məlumatlarını emal edir. Bu yanaşma mürəkkəb rəqəmsal mühitdə hansı reklamların, sosial media yazılarının və ya axtarış terminlərinin faktiki olaraq satışa səbəb olduğunu daha aydın şəkildə göstərir.
Süni intellekt əsaslı atributsiya modelləri praktika necə işləyir?
Bu modellər insan analitiklərinin qaçıra biləcəyi nümunələri aşkar etmək üçün konversiya hadisəsi məlumatlarını qeyri-konversiya məlumatları ilə birlikdə qəbul edərək işləyir. Sistem qarşılıqlı əlaqələrin ardıcıllığını, kliklər arasındakı vaxt gecikmələrini və alışdan əvvəl gələn yaradıcı formatları qiymətləndirir. Satışla nəticələnən yolları nəticələnməyənlərlə müqayisə etməklə model müəyyən kanallara çəkilər təyin edir. Bu, təxmin etməklə bağlı deyil; bu, zamanla sizin xüsusi hesabınızda müşahidə olunan faktiki davranışa əsaslanan riyazi ehtimal hesablamasıdır.
Ev dekorasiyası satan tipik e-ticarət mağazasını nəzərdən keçirin. Müştəri displey reklamı görə bilər, üç gün sonra brend adını axtara bilər və nəticədə alış-verişi tamamlamaq üçün e-poçt keçidinə klikləyə bilər. Ənənəvi modellər çox vaxt displey reklamına ümumiyyətlə məhəl qoymur. Lakin süni intellekt modelləri displey reklamının zəruri giriş nöqtəsi olduğunu başa düşür. Onlar krediti müvafiq olaraq paylayırlar ki, bu da marketoloqa aşağı birbaşa konversiya dərəcəsinə əsaslanaraq onu kəsmək əvəzinə, həmin displey kampaniyasını aktiv saxlamağa haqq qazandırmağa imkan verir.
Niyə son klik atributsiyasından uzaqlaşmaq lazımdır?
Son klik atributsiyası konversiyadan əvvəl son qarşılıqlı əlaqəyə 100% kredit verən miras üsuludur. Bu, marketinq performansınızın təhrif olunmuş mənzərəsini yaradır, çünki o, huni başlığı video və ya məlumatlılığa yönəlmiş displey reklamları kimi kəşfiyyat kanallarını qiymətləndirmir. Yalnız son klikə güvəndiyiniz zaman, həmin giriş nöqtələri təsirsiz göründüyü üçün boru kəmərinizi yeni liderlərdən məhrum etmək riski ilə üzləşirsiniz. Süni intellekt əsaslı modellər müştərilərin bir marka ilə ilk təmaslarında nadir hallarda satın aldıqlarını qəbul edərək bunu həll edir.
Məlumat əsaslı modellərə keçid çoxsaylı platformalarda kampaniyaları idarə edərkən çox vaxt zəruridir. Axtarış, sosial və proqram displeyində reklamlar idarə edirsinizsə, bu kanallar arasındakı qarşılıqlı əlaqə sadə arifmetika üçün çox mürəkkəbdir. Süni intellekt sistemləri müştəri səyahətlərinin minlərlə permutasiyasına baxaraq bunu idarə edir. Onlar yüksək dəyərli müştərilərə səbəb olan ümumi nümunələri axtarırlar ki, bu da büdcənizi ən yaxşı sərmayə gəlirliliyini təmin edən kombinasiyalara yönəltməyə kömək edir.
Atributsiya üçün maşın öyrənməsindən istifadənin əsas üstünlükləri nələrdir?
- Huni üstü və orta huni toxunma nöqtələrinin qiymətləndirilməsində artan dəqiqlik.
- Faydasız görünən, lakin əslində konversiyalara kömək edən kanallara sərf olunan reklam xərclərinin azaldılması.
- Büdcənin bölüşdürülməsi və faktiki müştəri davranışı arasında daha yaxşı uyğunlaşma.
- İnsanın analitik imkanlarını üstələyən böyük məlumat dəstlərini emal etmək qabiliyyəti.
- Avtomatlaşdırılmış sistemlər daha yaxşı kredit siqnalları aldıqca təkmilləşdirilmiş təklif strategiyaları.
Atributsiya Strategiyalarının Müqayisəsi
| Model Növü | Fokus Sahəsi | Məlumat İstifadəsi |
|---|---|---|
| Son Klik | Son Qarşılıqlı Əlaqə | Aşağı |
| Xətti | Bütün Toxunma Nöqtələri | Orta |
| Süni İntellekt Məlumat Əsaslı | Konversiya Yolu | Yüksək |
Alien Road süni intellekt əsaslı atributsiyanı necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərə mövcud olduqda məlumat əsaslı modellərə üstünlük vermək üçün hesab parametrlərini keçirməyə kömək etməyə diqqət yetiririk. Tipik əməkdaşlıqda ilk addımımız konversiya izləməsinin düzgün konfiqurasiya olunmasını və təsdiqlənməsini təmin etməkdir. Sonra biz AI modelinin effektiv işləməsi üçün konversiya məlumatlarının həcminin kifayət olub-olmadığını müəyyən etmək üçün cari alış yolunu nəzərdən keçiririk. Kifayət qədər tarixi məlumat olmadan bu modellər dəqiq proqnozlar verə bilməz, ona görə də biz çox vaxt keçidi aktivləşdirməzdən əvvəl izləmə pikselini optimallaşdırmağa vaxt sərf edirik.
Model aktivləşdirildikdən sonra biz 30 günlük müddət ərzində kampaniya performansındakı dəyişiklikləri izləyirik. Məsələn, müştəri aşağı huni açar sözü üçün performansın aşağı düşməsini müşahidə edərsə, biz süni intellektin sadəcə olaraq istifadəçini ilk növbədə sayta gətirən yuxarı huni reklamlarına krediti yenidən bölüşdürdüyünü qiymətləndiririk. Bu proses süni intellekt atributsiyasına keçidin avtomatlaşdırmaya kor-koranə etibar deyil, hesablanmış bir keçid olmasını təmin edir. Biz yeni atributsiya məlumatlarını tarixi baza göstəriciləri ilə müqayisə etməklə şəffaflığı qoruyuruq.
Süni intellekt əsaslı modellərin məhdudiyyətləri varmı?
Bu modellər faydalı olsa da, zəif kampaniya strategiyası üçün hər şeyin dərmanı deyil. Yaradıcı məzmununuz auditoriyanızda əks olunmursa, heç bir qabaqcıl atributsiya səviyyəsi pis kampaniyanı uğura çevirməyəcək. Üstəlik, bu modellərin işləməsi üçün xeyli miqdarda konversiya məlumatı tələb olunur. Ayda cəmi on konversiyası olan kiçik biznes modelin statistik əhəmiyyətə çata bilmədiyini aşkar edə bilər ki, bu da səhv təklif vermə davranışına və ya qeyri-dəqiq kredit bölgüsünə səbəb olur.
Digər məhdudiyyət cihazlararası izləməni əhatə edir. İstifadəçi telefonunda reklama klikləsə, lakin daxil olmadan noutbukunda alış-verişi tamamlarsa, süni intellekt modeli əlaqəni qaçıra bilər. Müasir sistemlər bu baxımdan təkmilləşsə də, məlumatlarda həmişə boşluqlar olacaq. Marketinq uğurunuzun tam hekayəsini əldə etmək üçün avtomatlaşdırılmış atributsiya hesabatlarınızı həmişə müştəri sorğuları və ya satış qrupu anlayışları kimi keyfiyyətli rəylərlə tamamlamalısınız.
Bu həftə süni intellekt əsaslı atributsiyanı tətbiq etməyə necə başlamaq olar
- Hər bir toxunma nöqtəsinin ələ keçirilməsini təmin etmək üçün cari konversiya izləmənizi yoxlayın.
- Məlumat əsaslı seçimlərin olub olmadığını görmək üçün reklam platformanızın atributsiya parametrlərini yoxlayın.
- Süni intellekt modelləri üçün platformanın minimum tələblərinə cavab vermək üçün kifayət qədər konversiya həcminə sahib olduğunuzdan əmin olun.
- Əsas uyğunsuzluqları müəyyən etmək üçün son klik məlumatlarını məlumat əsaslı atributsiya ilə müqayisə edən hesabat yaradın.
- Model krediti yenidən bölüşdürməyə başlayarkən təklif strategiyalarınızı kiçik artımlarla tənzimləyin.
Tez-tez Verilən Suallar
Məlumat əsaslı atributsiya böyük büdcə tələb edirmi?
Bu, büdcə ölçüsündən deyil, konversiya həcmindən asılıdır. Daha böyük büdcələr çox vaxt daha çox konversiyaya səbəb olsa da, əsas amil qeydə alınan hadisələrin sayıdır. Maşın öyrənmə sisteminin nümunələri müəyyən etməsi üçün ardıcıl konversiya axını lazımdır. Bir ayda 300-dən az konversiyanız varsa, bir çox platformalar etibarlı model üçün kifayət qədər məlumat təmin etməyə bilər.
Oflayn satışlar üçün süni intellekt atributsiyasından istifadə edə bilərəmi?
Bəli, lakin siz oflayn konversiya izləməsini həyata keçirməlisiniz. Oflayn satış məlumatlarınızı yenidən reklam platformalarınıza yükləməklə siz süni intellektə onlayn kliklər və fiziki mağaza ziyarətləri arasındakı boşluğu aradan qaldırmaq üçün lazım olan girişləri təmin edə bilərsiniz. Bu, yüklənən məlumatların dəqiq olmasını və onlayn istifadəçi ID-ləri ilə uyğunlaşmasını təmin etmək üçün sabit CRM inteqrasiyası tələb edir.
Süni intellekt atributsiyası təkliflərimi avtomatik dəyişdirəcəkmi?
Avtomatlaşdırılmış təklif strategiyalarından istifadə edirsinizsə, atributsiya modeli sistemin klikləri necə qiymətləndirdiyinə təsir edəcək. Əvvəllər nəzərə alınmayan toxunma nöqtələrinə kredit verməklə, təklif alqoritmi səyahətin başlamasına töhfə verən açar sözlərə və ya reklamlara daha aqressiv şəkildə təklif verməyə başlaya bilər. Buna görə də modelləri dəyişdirərkən performansı yaxından izləməlisiniz, çünki bu, xərclərdə dərhal dəyişikliklərə səbəb ola bilər.
Modelin öyrənməsi nə qədər vaxt aparır?
Öyrənmə müddəti adətən 14 ilə 30 gün arasında davam edir. Bu müddət ərzində sistem tarixi məlumatları təhlil edir və yeni atributsiya məntiqinə uyğunlaşır. Siz bu öyrənmə mərhələsində kampaniyalarınızda əhəmiyyətli dəyişikliklər etməkdən çəkinməlisiniz, çünki bu, məlumat toplama prosesini poza və modelin hesabınızın qiymətləndirilməsini yenidən başlamasına səbəb ola bilər.
Qaydaya əsaslanan atributsiyadan yaxşıdırmı?
Əksər reklamverenler üçün bu, üstün seçimdir, çünki o, dinamikdir və faktiki istifadəçi davranışına əsaslanır. Xətti və ya zamanın çürüməsi kimi qaydalara əsaslanan modellər xüsusi müştəri səyahətinizə uyğun gəlməyən fərziyyələrə əsaslanır. Məlumat əsaslı modellər konversiyalarınıza səbəb olan xüsusi yolları qiymətləndirməklə təxminləri aradan qaldırır və biznesiniz üçün həqiqətən nəyin işlədiyinin daha real mənzərəsini təmin edir.
Oxumağa davam edin: Süni İntellekt Reklam Optimizasiyası · Süni İntellekt Reklam Optimizasiyası