SEA strategie optimaliseren met machine learning

SEA strategie optimaliseren met machine learning

Jij als SEA specialist


Je zit in je laatste jaar van jouw opleiding. Je bent onderweg om je diploma binnen te halen en vastberaden om hierna een baan te vinden in de wereld van online marketing. Want zeg nou zelf, dat werkveld ontwikkelt zich bijna elke 3 secondes, dus stil zitten dat doe je daar niet. Daarnaast kan je er ook je creativiteit in kwijt en als je een echte SEA specialist wordt dan kan je ook nog eens goed geld verdienen. Het werk ligt voor het oprapen want ondanks de Coronapandemie waarin wij nu leven heb jij als toekomstige SEA specialist nog genoeg vacatures om uit te kiezen. Hoe kun je er nou voor zorgen dat jij de beste SEA specialist wordt en de strategie van bedrijven kan optimaliseren met machine learning? Door het lezen van deze blog wordt dat duidelijk voor jou.

Wat is machine learning?


1 van de vormen van kunstmatige intelligentie (AI) is machine learning. Machine learning stelt systemen in staat om data gestructureerde beslissingen te nemen. De machine learning algorithms zorgen ervoor dat alle data wordt opgeslagen zo ook de historische data. Op basis van deze data kunnen er beslissingen voor nu worden genomen. Deze techniek zorgt voor het maken van voorspellingen. Denk maar aan de bedrijven zoals Meta, Google, Amazon of Apple door machine learning konden deze bedrijven hun producten verbeteren en optimaliseren. Steeds meer bedrijven worden zich bewust van de kracht van machine learning. Ook startups gebruiken steeds meer data die zij kunnen gebruiken bij het maken van beslissingen.

SEA strategie optimaliseren met machine learning

Wat is deep learning?


Deep learning is een sub veld van machine learning. Het doel van deep learning is om machine learning dichterbij kunstmatige intelligentie (AI) te brengen. Het stelt computers in staat om nieuwe dingen te leren over data. Bijvoorbeeld spraakherkenning zoals Siri of beeldherkenning. Deep learning maakt gebruik van alle data die wordt opgeslagen. Deze data worden opgeslagen in verschillende lagen en doordat er gebruikt wordt gemaakt van neurale netwerken kan vrijwel elk probleem worden opgelost door deep learning. Enkele goede voorbeelden hiervan zijn Siri, vertalingen, de toekomst in zelfrijdende auto’s en chatbox die je vrijwel op elke website vindt.

Wat zijn machine learning algorithms?


Nu je weet hoe machine learning werkt en je weet ook hoe deep learning haar steentje bijdraagt aan de kunstmatige intelligentie (AI) ga ik nog iets dieper in op de machine learning algorithms. Want hoe stelt machine learning systemen in staat om data gestructureerde beslissingen te nemen? Machine learning algorithms zijn hiervoor de motoren die in staat stellen dat je door middel van machine learning beslissingen kan nemen. Het betekent dat de algoritmen zijn die ervoor zorgen dat een dataset in een model verandert.

Alleen hoe profiteer je van machine learning bij het maken van jou SEA strategie voor bedrijven? En hoe zorg je ervoor dat jouw concurrenten deze strategie niet gemakkelijk kunnen kopiëren?

Voorspellingen door machine learning

Voordat wij verder kunnen ingaan om een dergelijke strategie te bepalen door machine learning zal ik eerst nog iets dieper ingaan op de voorspellingen die worden gedaan. Zoals hierboven beschreven is hebben deep learning en algorithms een invloed op de voorspellingen die door machine learning worden gedaan. Het belangrijkste voor het maken van een goede voorspelling is de input, dus de data. De data kunnen bijvoorbeeld afkomen van deep learning dus bestaande data, maar het kan ook data zijn wat nog moet worden gecreëerd. Data wat al bestaat en afkomstig is van bijvoorbeeld deep learning is gemakkelijke data en daar kan jij als SEA specialist snel bij.

Consumenten kunnen er ook voor kiezen om hun gegevens te laten verstrekken. Als je bijvoorbeeld teruggaat naar de bedrijven die ik hierboven genoemd heb. Je gebruikt bijvoorbeeld Facebook dan worden er gegevens over jou vastgelegd door het bedrijf Meta. Dit bedrijf kan met deze gegevens voorspellingen maken voor de dienst die zij aanbieden. Ze kunnen er ook voor kiezen om deze gegevens te verkopen aan andere tech bedrijven. Alleen moet dit bedrijf zich dan wel afvragen of dit ethisch verantwoord is, maar dat is een andere discussie.

Veel lastiger wordt het wanneer het niet zo gemakkelijk is om als SEA specialist achter deze data te komen. Als je van een grote groep consumenten data nodig hebt, maar deze consumenten willen hun data niet vrijwillig met jou delen dan wordt het een grote uitdaging. Als de machine learning algortihms hun dataset niet kunnen veranderen, kan jij als SEA specialist hier geen onderbouwde strategie uitvoeren voor het bedrijf.

Behoefte aan machine learning voor jou als SEA specialist


Voor jou als SEA specialist is er dus ook een grote behoefte aan machine learning. Want zonder gestructureerde data kun jij geen strategie onderbouwen. Ook als wij kijken in jouw werkveld. Tegenwoordig weet Google wat zij per ads moeten bieden, dus dit wordt overgenomen en alleen de best presteerde ad wordt zichtbaar in Google.

De nieuwste vorm hierin is de Performance Max. Dit clustert meerdere campagne types waarbij de SEA specialist alleen nog maar budget hoeft te geven.  Daarnaast het doel van de website, headlines, afbeeldingen en video’s nadat je dit hebt gedaan zorgt Google voor conversie naar de website. Dit is echt al een grote stap waarin SEA specialisten minder aan de knoppen hoeven te draaien door machine learning.

SEA strategie optimaliseren door machine learning


De SEA strategie optimaliseren met machine learning, heb je voldoende data nodig. Data die zoals hierboven beschreven is kan zorgen voor goede en juiste voorspellingen. Als deze data nog ontbreekt dan moet jij je als SEA specialist afvragen of deze data nog wel te creëren valt. Dit zou kunnen door een chatbox of consumenten vragen naar hun gegevens.

Naast de vraag of je voldoende data hebt, moet je je ook afvragen of er voldoende feedback kan worden gevraagd? De machine learning algorithms kunnen de dataset veranderen aan de hand van feedback. Alleen zo kunnen de modellen steeds weer geoptimaliseerd worden. Belangrijk is dus dat jij als SEA specialist over voldoende feedback beschikt van de klanten. Zo kan machine learning ervoor zorgen dat er aan de hand van deze feedback weer een nieuwe voorspelling wordt gedaan.

Het komt er dus op neer dat jij als SEA specialist over voldoende data moet beschikken. Ook heb je voldoende feedback nodig van consumenten. Zo kunnen voorspellingen door machine learning steeds weer geoptimaliseerd worden. Dit is een heel groot concurrentievoordeel, want alleen jij beschikt over de feedback en de voorspellingen. Dus zo kun jij als SEA specialist het best profiteren van een geoptimaliseerde SEA strategie voor jou klant.

Wat levert Machine Learning concreet op voor jou als SEA specialist?


Nu dat je weet wat machine learning inhoudt en welke behoefte er vervuld kan worden door machine learning. Daarnaast hoe je het als SEA specialist kan inzetten. Voor de strategie wil ik je een paar tools geven waarin machine learning een rol speelt:

  • Smart bidding door machine learning kunnen de bied strategieën in de loop van de tijd nog beter worden.
  • Remarketing lijsten optimaliseren en gerichte advertenties op plaatsen
  • Meehelpen de campagnestructuur in te vullen

Dit zijn de grootste voordelen voor jou als SEA specialist om machine learning te gebruiken. Wacht dus niet langer en begin vandaag nog.

Nog meer verdieping over het onderwerp Machine Learning?


Ben je nu op het punt waarvan je denkt: ‘Wow ik wil nog meer weten over machine learning.’ Dan heb ik een heel interessant onderzoek voor je gevonden. Het gaat over een onderzoek waarin ze machine learning algoritmen als een alternatieve route om oppervlaktestromen af ​​te leiden uit waarneembare satellietgrootheden. Er wordt getraind met ML-modellen met SSH, SST, en windstress van beschikbare primitieve vergelijking oceaan GCM-simulatie-output als input en voorspellingen maken van oppervlaktestromen (u, v), die vervolgens worden vergeleken et de echte GCM-output. Zie de link voor het volledige onderzoek: Frontiers | Estimating Ocean Surface Currents With Machine Learning | Marine Science (frontiersin.org)

 

 

Posted in SEA

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *