6種方法的廣告代理機構可以在AI-第一世界中茁壯成長

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人工智能(AI)和機器學習早已PPC的一部分 - 那麼,為什麼AI和機器學習,一下子這樣的熱點話題? 這是,部分原因是因為指數的進步,現在帶來了技術的地步,它可以合法地與人類的客戶經理的性能和精度競爭。

我最近報導的新角色自動接管人應在PPC玩。 在這篇文章中,我會提供什麼樣的網絡營銷機構應該考慮這樣做,以保持成功的AI驅動的PPC管理的世界的一些想法。

是工藝大師

據該書的作者“第二台計算機時代,”國際象棋大師卡斯帕羅夫提供了一個有趣的洞察到人類和計算機應當如何攜手合作後,他成為了第一個國際象棋冠軍被由計算機在1997年他擊敗後,在比賽中損失深藍,他注意到幾件事情:

  1. 由機器幫助人類演奏者可以擊敗一台電腦。
  2. 當兩個人的球員都是由計算機輔助的,具有良好的工藝性較弱的人的球員能擊敗強手與下突。

第一點是覆蓋在我以前的帖子,這是為什麼智能PPC經理將學習與AI進行合作而不是競爭,反對它的基礎。

第二點讓我思考,其中的贏家不一定是最熟練的一些其他場景。 請問世界上最成功的咖啡連鎖店有最好的咖啡師? 做最成功的酒店僱傭誰天生知道如何讓客人高興的工作人員?

號在幾乎任何場景中人類的體驗的重要組成部分,成功是由具有由一個真正強大的流程和工具來實現任務支持的明確的任務來實現的。

因此,我認為,在PPC機構的世界中,一個主要的重點應放在建立一個驚人的工藝和裝備的團隊,工具,使這一過程容易。 因此,作為AI接管一些在你的機構的任務,要確保您的員工了解並遵從過程借力技術成果。

接受舊的價值主張是敬酒

想想你是如何說服現有的客戶與代理機構註冊。 如果你的音調包括你產生驚人的效果,因為你在投標管理真的很好(一些機器正變得越來越擅長的),你可能需要調整您的定位。 你不想讓你的主要價值主張的東西,任何人都可以把自動駕駛 - 而且是讓你成功的水平將因此變得對價格非常困難。

這並不是說,你應該停止思考類似投標管理完全。 相反,你應該提供技能,互補的AI系統,而不是反對它的競爭能力。

的Hal Varian,谷歌的首席經濟學家,給人的職業諮詢“成為一個不可缺少的補充的東西,是越來越廉價和豐富的。”例如,成為數據科學家,因為我們需要更多的人,使數據的意義,並找出如何將新的見解,我們從更複雜的AI進入新的戰略。

在廣告代理機構的情況下,這使得有很大的意義。 你想成為能說你有很大的數據科學家誰可以讓什麼樣的自動化系統都在做的意義,並為接下來的事情來測試切實的建議。

確定你的新的價值主張

你知道加州最大的農產品出口? 我猜酒,但正確答案是杏仁。 這是怎麼來呢? 事實證明,杏仁是容易收穫機械; 你基本上有一個機器,猛烈地搖動樹,以便螺母掉下來收穫。 所以,農民估計他們可能是通過使用自動化的生產效率,以及所有全州突然番茄田都變成了杏園。

但是,人們需要的不僅僅是在他們的板只是杏仁多,所以儘管自動化如何在某個方向移動整個州的經濟,這也創造了機會,為農民誰沒有自動化。

我們可以將此比喻付費搜索廣告。 由於在人工智能的進步,它是給定的,他們會做投標管理方面做得很好,並且它也認為,這項服務將是便宜,因為技術已經商品化了。

機構,像農民,可以用一些命令較高的費用,補充其高度自動化的服務產品。 所以,搞清楚什麼將是事情是很難自動化您的利基。 想想,為什麼客戶會想,如果你只是作為管理出價下一個廳的好來僱傭你。 弄清楚什麼額外的服務,你是在真正的好是很難自動化(現在),可以用來贏得新業務。

是最好的測試,因為測試引領創新

創新機構得獎,這使得它更容易為他們土地的新客戶,拓展業務。 但一個機構如何能夠在那裡有很多工作是由產生類似的結果自動化系統的少數做了世界的創新?

我相信經濟學家馬丁·韋茨曼的創新重組視圖提供了可能性。 重組創新描述創新通過哪些新的想法不斷湧現的現有觀念相結合的過程。 由於使用機器學習更好的預測系統,現在可以為機構,以測試新的想法更快迭代更快。 因此,它利用機器學習檢測和有一個真正強大的過程將能夠在創新競爭對手的機構。

在一個機構創新是重組的想法轉化為有價值的新的問題。 以測試新的問題是,它曾經採取了很多的時間。 但由於技術,您可以更快地測試更多的東西,而獲勝的機構將是那些在尋找新的贏家是最快的。 他們可以通過最可能的贏家優先進入最快的過程中,用最好的檢測技術實現這一目標。

你需要監視勞動力和技術之間的權衡

企業是一個很大的優化問題。 作為中介機構的老闆,你平衡勞動力(人數),資本投資(技術)用的速度,質量和成本的目標水平,實現成果。 隨著技術的紮根在PPC管理的多個方面,在了解如何優化方程變得至關重要。

什麼是一些廣告商看不到的是,沒有過硬的技術(就像沒有完美的人的員工),但如果技術讓你足夠接近理想的結果,同時釋放您的員工的時間來處理其它事情,那就是一場勝利。

我們都僱人為我們的企業,即使我們知道,所有的人犯錯誤。 但是,我們聘請我們不能因為它會讓我們更接近我們的目標的最好的方式,即使不是百分之百。 所以,為什麼要什麼不同,當我們考慮資本投資?

我的一位前同事誰仍處於谷歌共享的例子,廣告客戶告訴他,他們不會使用廣泛匹配,因為它造成了一定的印象它們對不相關的查詢的廣告。 但是,當進一步打了招呼,他們無法量化這種有衝擊。 在許多情況下,這些額外的點擊是可以忽略不計,而他們可以通過讓谷歌的AI手柄查詢勘探已保存的時間是顯著。

在我看來,這是該客戶經理的時間差的優化。 以換取瞄準精度小的犧牲,他們可以騰出計費時間價值數百美元。

聘請一個非凡(WO)男子

美國哲學家哈伯德說:“一台機器可以做五十個普通人的工作。 沒有任何機器能夠做一個非凡的人的工作。“他是在的東西。 在工程上,一個偉大的工程師可以做的10 優秀的工程師的工作。

因此,隨著越來越多的機構的工作得到由機器完成,你需要更少的人做重複的工作,有最聰明的人可能對仍然存在會比以往任何時候都更加重要的任務。

結論

目前PPC上工作時,主要是因為谷歌每年推這麼多的變化是從來沒有一個無聊的一天。 但今年,AI是要攪拌鍋和創造不同於我們已經習慣於處理的那些一些挑戰。 我們希望,一些在這裡共享的思想將讓你思考策略,讓您的機構成功地在AI-第一PPC的世界。

請繼續關注我在這個系列中,我將在其中覆蓋技術是如何讓我們在這裡和我們今天可以自動化的下一個職位。


在這篇文章中所表達的意見是那些客人筆者並不見得搜索引擎土地。 作者的工作人員在這裡列出。


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