Qual o impacto de Machine Learning no Marketing Digital?

O que é Machine Learning?

Machine Learning refere-se à capacidade de aprendizado das máquinas, sem intervenção humana, a partir de uma grande quantidade de dados. E o machine learning no marketing é exatamente a aprendizagem de dados e informações sobre as estratégias de marketing e vendas de um negócio.

Através de algoritmos e dados (big data), as máquinas identificam informações padrão e criam conexões entre elas a fim de realizar uma ação. E tudo isso é feito sem ajuda ou intervenção humana, sendo somente a máquina.

A partir de análises estatísticas, os algoritmos são capazes de antecipar respostas, entregando os melhores resultados disponíveis. Com isso, as chances de erros são reduzidas!Machine Learning refere-se à capacidade das máquinas de identificarem e reproduzirem características humanas sem intervenção das pessoas.

A tecnologia de Machine Learning é dividida em dois principais grupos:

  • Algoritmos Supervisionados;
  • Algoritmos Não Supervisionados.

Além disso, existem outros tipos de aprendizados – que não são tão utilizados quanto esses mas ainda sim imprescindíveis para seus conhecimentos. Dentre eles estão:

  • Algoritmos Semi Supervisionados;
  • Algoritmos de Reforço.

Sendo assim, todas as categorias devem ser compreendidas para que o processo de investimento em Machine Learning seja efetivo!

Algoritmos Supervisionados

Os algoritmos supervisionados são os algoritmos em que há interferência humana. Nesse grupo, é necessário que alguém controle a entrada e saída de dados e informações.

Além disso, é necessário a interferência no preparo e treinamento da máquina a fim de otimizar as previsões de respostas. A partir disso, as máquinas executam esse aprendizado para as próximas análises!

Algoritmos Não Supervisionados

Diferentemente dos supervisionados, os algoritmos não supervisionados são algoritmos que utilizam o Deep Learning (vamos apresentar esse termo mais adiante).

Deep Learning é um tipo de aprendizado sem interferência ou treinamento humano. Portanto, os algoritmos não supervisionados são aplicados a partir da execução das próprias máquinas!

Algoritmos Semi Supervisionados

Esse aprendizado é utilizado para as mesmas funcionalidades que a aprendizagem supervisionada. Entretanto, a diferença é que esse algoritmo utiliza dados e informações rotuladas e não rotuladas. Ou seja, o algoritmo semi supervisionado não exclui dados que não foram classificados.

Algoritmos de Reforço

Os algoritmos de reforços são, geralmente, utilizados para jogos e navegação. Isso deve-se ao fato de que esse aprendizado tem como base a tentativa e erro.

Além disso, há ainda o fator das recompensas. A partir das tentativas e erros, é possível descobrir qual o elemento correto e, assim, ter acesso às recompensas!

Portanto, a partir disso, esse aprendizado possui 3 elementos essenciais:

  1. O agente (que toma as decisões);
  2. O meio ambiente (objeto de interação do agente);
  3. As ações (ações que podem ser realizadas pelo agente).

Sendo assim, há um objetivo que deve ser cumprido! O agente deve escolher ações corretas que potencializem as recompensas. Assim, através de uma estratégia, ele poderá atingir seus objetivos de forma mais rápida e efetiva!

Machine Learning X Inteligência Artificial 

Muitos empreendedores acreditam que esses termos referem-se à mesma tecnologia. Entretanto, apesar de trabalharem juntas e estarem relacionadas, elas são diferentes. A partir disso, elas devem ser diferenciadas.

Inteligência artificial

A Inteligência Artificial (IA), refere-se à capacidade que as máquinas possuem de copiar e reproduzir determinadas características humanas. Dentre essas características, estão:A Inteligência Artificial é a capacidade das máquinas de copiarem determinadas características humanas.

  • Compreensão e reconhecimento de fala;
  • Apreensão visual;
  • Escolhas e tomadas de decisão;
  • Tradução de idiomas;
  • Solução de problemas;
  •  Simular o raciocínio humano.

A partir disso, pode-se dizer que o processo de aprendizado da IA funciona como uma criança. Ou seja, o sistema de aprendizado da máquina funciona de forma gradual. Além disso, o aprendizado irá depender do que é absorvido e analisado.

Portanto, as máquinas organizam os dados e informações absorvidas e, a partir disso, elas compreendem e identificam padrões, otimizando as respostas e soluções necessárias.

Machine Learning

Como você já sabe, machine learning é a capacidade das máquinas de realizarem ações a partir do big data. Os computadores são capazes de aprender e apresentarem respostas sem serem programados por um humano.

Além disso, machine learning é um subconjunto da Inteligência Artificial. Isso significa que o aprendizado das máquinas têm como base a IA. Entretanto, nem todo IA possui aprendizado automático.

E o Deep Learning?

O Deep Learning é um subconjunto do machine learning que prepara computadores para realizar ações e tarefas como os seres humanos (anteriormente citadas no tópico da IA).

Entretanto, Deep Learning não é o mesmo que IA. A tecnologia Deep Learning não organiza dados e informações a fim de colocá-los em prática por meio de equações.

O Deep Learning determina padrões básicos dos dados e treina a máquina, um computador por exemplo, a fim de que ele aprenda sozinho. Esse aprendizado se dá pelo reconhecimento dos padrões assimilados pela máquina.

Quais as vantagens de investir em Machine Learning?

Grande parte das ferramentas que utilizam machine learning no marketing são caras. Portanto, as empresas necessitam de médios ou altos investimentos para implementar essa tecnologia em seus negócios.

Entretanto, há mais vantagens que desvantagens no investimento em machine learning no marketing. Sendo assim, conheça agora as principais vantagens de investir nessa tecnologia!

#1: Serviço personalizado

Conforme já apresentamos, os algoritmos do machine learning aprendem a partir das interações. Portanto, o machine learning no marketing aprende a partir de cada estímulo. Sendo assim, ele irá funcionar de forma personalizada.

Se essa ideia ainda não é muito clara, não se preocupe. Com os exemplos que vamos apresentar logo abaixo, essa vantagem será mais fácil de entender.

Netflix

A Netflix é exatamente um serviço personalizado. A interface da empresa apresenta novos filmes e séries a partir dos interesses prévios dos usuários. A Netflix também utiliza de machine learning para otimizar a experiência de seus usuários!

A partir do momento em que um usuário Netflix assiste filmes e séries de um gênero específico, mais filmes e séries desse gênero serão sugeridos para esse usuário. Se você assiste conteúdos de comédia, por exemplo, as sugestões da Netflix são de gênero de comédia também.

Quanto mais você avalia os filmes e séries que assistiu, mais exatas serão as sugestões da Netflix.

Por esse motivo, a Netflix acrescentou à interface uma porcentagem do seu interesse em determinado filme ou série.

Spotify

O algoritmo do Spotify analisa as playlists dos usuários e sugere músicas do mesmo estilo musical para serem acrescentadas à lista!

As músicas mais ouvidas por cada usuário ajudam o machine learning no marketing da empresa a sugerir e conhecer mais a personalidade musical de cada usuário do Spotify.

Além disso, há ainda os mixes de música diárias criados pelo Spotify. O machine learning analisa músicas de suas playlists e cria – diariamente – playlists que são do mesmo gênero musical!

Google News

O Google News é um aplicativo Google, que visa reunir notícias de diversos jornais, revistas e portais em um único lugar.

À medida que o usuário utiliza a ferramenta, sua exatidão é otimizada! 

O aplicativo mostra diversas notícias que outros usuários estão lendo e as apresenta a você. A partir das notícias de seu interesse, o machine learning aprende quais tópicos você mais se interessa e passa a apresentá-los com mais frequência a você!

#2: Alta capacidade de armazenamento de dados

Como você já sabe, o machine learning trabalha com análise e armazenamento de dados. Consequentemente, o machine learning no marketing possui alta capacidade de processamento e armazenamento de dados.

A partir disso, a sua empresa é capaz de adquirir e armazenar dados relevantes e valiosos sobre seus usuários! Além disso, você ainda aumenta suas chances de otimizar a aquisição e conversão de leads!

#3: Otimização da contratação de profissionais

O machine learning otimiza o processo de contratação de profissionais de um negócio.O RH, responsável por contratar os melhores profissionais para as empresas, devem analisar centenas, se não milhares, de currículos por dia.

Assim, o processo de seleção de novos profissionais de um negócio se torna bastante trabalhoso e menos produtivo.

Entretanto, o machine learning no marketing pode ajudar nisso! Você deve estabelecer os padrões de currículos desejados por sua empresa e o machine learning irá analisar os currículos. Após isso, ele apresentará quais currículos são adequados para cada vaga disponível!

A partir disso, o processo de seleção de profissionais torna-se muito mais rápido, fácil e exato!

#4: Aprimoramento de correções de outras máquinas

O machine learning também pode ser utilizado para otimizar os produtos de uma linha de produção. Basta definir os padrões de processos e resultados corretos e o machine learning avisa sobre erros e sugerem melhorias!

Portanto, se há uma sobrecarga, erros na produção e redução da produtividade, o machine learning no marketing ajuda você a corrigir esses erros!

#5: Maior visibilidade para uma marca

Lembra quando citamos a Netflix? Ela é uma empresa que utiliza de publicidade dentro das séries e filmes disponibilizados na plataforma. E, quanto mais uma marca é exibida mais ela é vista!

Como você já sabe, os sistemas tecnológicos como o machine learning, são treinados para analisar e identificar características padrão. Por isso, esses sistemas são capazes de identificar pessoas, logos, produtos, identidade visual de uma marca, etc.

Assim, o machine learning percebe a quantidade de vezes em que esses padrões foram exibidos em um filme ou série. A partir disso, o machine learning analisa a audiência e suas opiniões sobre esses filmes/séries, otimizando ainda mais a exatidão dessa tecnologia!

Além de aumentar a visibilidade da marca, o machine learning no marketing auxilia na fidelização de clientes, otimização do customer success, etc.

#6: Previne crimes digitais

A partir de análises do histórico financeiro de um negócio, o machine learning identifica padrões. A partir disso, a tecnologia está apta a encontrar possíveis fraudes e tentativas de crime digital.

Sendo assim, o machine learning no marketing identifica até mesmo tentativas de troca e roubo de senhas!

Qual o impacto de Machine Learning no Marketing Digital?

O Marketing Digital, bem como o Marketing de Conteúdo, são estratégias que estão em constante mudança e inovação a partir das novas tecnologias.

E ambas estratégias demandam tempo, se feitas de forma correta e efetiva. Entretanto, com o machine learning no marketing, essas tarefas se tornaram mais rápidas e exatas!

Tendo dados concretos como base, os erros são reduzidos e suas estratégias de marketing são otimizadas!

Portanto, é imprescindível conhecer o impacto do machine learning na sua estratégia de Marketing Digital!

SEO – Search Engine OptimizationO machine learning no marketing possui impactos diretos na estratégia de SEO de sua empresa.

Se você trabalha com marketing digital, provavelmente já sabe que os buscadores procuram os melhores resultados para fornecer aos usuários.

Tendo como base o trabalho de SEO de um negócio, a quantidade de palavras-chave em um conteúdo poderá se tornar menos relevante. Enquanto isso, a qualidade dos conteúdos será fortemente considerada para serem apresentadas aos usuários.

Portanto, não se preocupe em encher seu texto com os termos chave que você analisou. Claro que é importante ter uma quantidade considerável desses termos.

Entretanto, se preocupe em criar um conteúdo relevante e completo para não perder oportunidades de melhorias de ranqueamento!

Marketing de Conteúdo

Como você sabe, os conteúdos de seu site, blog ou landing page devem ser de qualidade e relevante para seus leitores.

O machine learning no marketing aumenta sua produtividade, já que reduz o tempo gasto no rastreamento e identificação de dados. Além disso, o machine learning ainda faz com que você conheça melhor seus clientes e potenciais clientes.

A partir disso, você passará a conhecer os interesses de seus clientes e como os leads chegam até o seu conteúdo!

Link Building

A estratégia de Link Building visa otimizar o reconhecimento de marca de um negócio.

Como você já sabe, o machine learning identifica a relevância de um produto ou marca para um usuário. Sendo assim, o machine learning no marketing pode otimizar a visibilidade de uma marca a partir do interesse desse usuário.

Como se adaptar ao Machine Learning?

Agora que você conhece o machine learning no marketing e quais as suas vantagens, chegou a hora de saber como se adaptar à essa tecnologia!

Pesquisas por voz50% das pesquisas realizadas no Google já são referentes às pesquisas por voz no Google!

A pesquisa por voz no Google já se trata de 50% de todas as pesquisas feitas no buscador.

Sendo assim, é imprescindível otimizar seu conteúdo para esse tipo de pesquisa para que seu site tenha maior oportunidade de ser apresentado aos usuários!

Pesquisas Locais

Cada vez mais, as pesquisas locais serão realizadas com maior frequência pelos usuários.

Portanto, otimize seu site e seus conteúdos com o endereço e a URL de seu negócio para aumentar a visibilidade de sua empresa a partir de uma pesquisa local realizada no Google.

Site responsivo

É imprescindível que a sua empresa crie um site responsivo, que se adapta em diversos dispositivos diferentes. Com isso, suas chances de ranqueamento são otimizadas!

Portanto, realize testes de design para verificar a melhor estrutura para seu site em diversos dispositivos!

Confira quais são as tendências de Design para 2019 para incluir em seu site durante a transformação de responsividade!

Agora você já conhece bem o machine learning no marketing, bem como o funcionamento dos algoritmos. Agora, que tal otimizar ainda mais seus conhecimentos lendo sobre o algoritmo do Google?

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