Bienvenido a la era del marketing predictivo

Inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales. Todos estos son ahora parte del léxico del anunciante digital, ya que los algoritmos impulsan gran parte de la mecánica táctica de nuestras campañas. ¿El propósito? Publicar esa combinación de anuncios en esa impresión en esa oferta a ese miembro de la audiencia para lograr el objetivo de la campaña con mayor eficiencia y eficacia de lo que los especialistas en marketing podrían hacer manualmente. Todo mediante el entrenamiento de modelos algorítmicos para comprender patrones y predecir resultados basados ​​en montones de datos históricos.

Google, Microsoft, Facebook y todas las demás plataformas de publicidad digital están utilizando datos y algoritmos para identificar la intención y predecir las necesidades, el comportamiento y los resultados de marketing de los clientes.

Esta es la era del marketing predictivo. Y está cambiando la forma en que trabajan los estrategas y gerentes de medios de rendimiento y las habilidades que ellos y sus equipos deben priorizar para convertirse en comercializadores de PPC más inteligentes, ágiles y efectivos. Este fue el tema de mi keynote durante nuestro SMX virtual Next evento el martes (disponible bajo demanda con registro).

Las empresas han estado usando análisis predictivos para cosas como anticipar las necesidades de inventario, optimizar los precios y prevenir el fraude durante años. Aprendizaje automático ahora es omnipresente en muchas herramientas de marketing, incluida la compra de medios, con la creación y publicación de anuncios, las ofertas y la orientación cada vez más impulsadas por algoritmos.

El marketing de búsqueda, específicamente, está evolucionando desde la compra de palabras clave hasta la compra de audiencia y la compra de intención predictiva, con campañas automatizadas que se sirven en todas las superficies según los resultados previstos. El marketing de búsqueda ya no se trata solo de comprar la palabra clave correcta a un costo por clic eficiente.

Ahora agregue acelerante. Mucha gente ha notado que COVID-19 ha actuado como un acelerador de tendencias. Ciertamente estamos viendo eso en la publicidad y el marketing digitales. Las presentaciones de las tiendas de Facebook y las listas gratuitas en Google Shopping se aceleraron debido a COVID, por ejemplo, ya que el comportamiento de compra de los consumidores siguió una tendencia en línea. Muchos de los hábitos de consumo formados en estos meses no van a desaparecer.

Y el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están en el corazón de casi todas las funciones nuevas del marketing digital. Los anuncios se publican donde y cuando los sistemas anticipan el resultado deseado. Las palabras clave y / o las audiencias a menudo juegan un papel, pero las plataformas ahora están utilizando datos y algoritmos para identificar la intención y predecir o anticipar las necesidades, el comportamiento y los resultados de marketing de los clientes. Como escribí después de Google Marketing Live el año pasado, los nuevos tipos de campañas de la compañía entregan anuncios a través de múltiples canales, para poseer todos los aspectos del recorrido del cliente, desde la parte superior hasta la parte inferior del embudo.

La idea de ejecutar la Búsqueda y la Red de Display juntas en una campaña aún hará que muchos anunciantes se estremezcan. Pero la mayoría de los nuevos tipos de campañas no ofrecen a los anunciantes la opción de excluirse del inventario de canales. Eso, dirá Google, era una táctica necesaria en un mundo impulsado por el aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede estar sobrevalorado, pero sustenta casi todos los aspectos de las campañas y seguirá creciendo en importancia.

Comprenda cómo están diseñados para funcionar los sistemas. Para visualizar cuánto de la búsqueda paga utiliza el aprendizaje automático ahora, codificamos por colores las tablas de períodos de elementos de PPC de El Blog informatico. Es fundamental comprender cómo están diseñados para funcionar estos elementos antes de implementarlos. Aprenda todo lo que pueda sobre cómo estos sistemas de IA y ML están diseñados para funcionar, lo que sabemos sobre las señales que utilizan, sus beneficios y deficiencias.

Los algoritmos no son perfectos. Los modelos se entrenan con datos y esas entradas son importantes (existen numerosos ejemplos de las consecuencias no deseadas del sesgo algorítmico). Una buena dosis de escepticismo lo ayudará a identificar cuándo las cosas no están dando los resultados que son importantes para su negocio. Pero esto requiere comprender cómo está diseñado para funcionar un elemento.

Tome la función de ajuste de estacionalidad, por ejemplo. Muchas personas comenzaron a usarlo en sus campañas de Google Ads al comienzo de la pandemia de COVID-19. Sin embargo, el ajuste de estacionalidad no fue diseñado para usarse durante un período de cambio sostenido.

Tome en serio la administración de datos. Nada de esto funciona sin datos. Los profesionales de PPC están en condiciones de ayudar a informar la estrategia de datos en sus organizaciones. En muchos sentidos, los especialistas en marketing de búsqueda han estado en el centro de la comprensión de cómo utilizar los datos para hacer un mejor marketing y obtener mejores resultados.

¿Cómo puede asegurarse de contar con sistemas y procesos para detectar los primeros indicadores y poder segmentar y activar sus propios datos rápidamente en sus propias campañas? ¿Cómo puede establecer relaciones más directas con los usuarios para brindarle más control e información a medida que los navegadores toman medidas enérgicas contra las cookies de terceros?

¿Cómo se pueden utilizar sus propios datos u otras fuentes de datos para mejorar el reconocimiento de patrones y los resultados en sus propias campañas, de manera que se respeten las regulaciones y la privacidad del usuario?

Céntrese en las experiencias del usuario. Idealmente, en la era del marketing predictivo, los algoritmos dan prioridad a las buenas experiencias de usuario, ya que las experiencias que se prevé que tendrán los mejores resultados según los datos históricos se ponderan más. Hablé el año pasado en SMX Advanced sobre la relación entre la marca y el rendimiento, y esto también habla de la experiencia. Las marcas directas al consumidor han puesto de manifiesto la importancia de la marca y la experiencia en los resultados de rendimiento.

Preste atención a la historia, las creatividades publicitarias, las páginas de destino, las experiencias de retargeting y sus imágenes.

Vea el panorama estratégico más amplio. Particularmente con los algoritmos que dictan cada vez más dónde y a quién se muestran los anuncios en la era del marketing predictivo, las habilidades estratégicas serán mucho más valiosas que las habilidades tácticas o mecánicas.

Yo diría que los fundamentos del marketing importan aún más ahora. Esto requiere un cambio en centrarse en optimización de ingresos en lugar de simplemente optimización de canales.

A medida que los recorridos del cliente se vuelven más complicados, concéntrese en las experiencias que está creando según la intención, no en el canal. Hacer esto bien requiere pensamiento y planificación estratégicos y creativos.

Si no miramos el panorama general, podemos perder la interacción de los esfuerzos de marketing y su impacto combinado en el resultado final. Esto también podría requerir centrarse en nuevos indicadores y métricas clave de rendimiento.

Piense en las formas en que puede internalizar el marketing predictivo en cada aspecto de su trabajo para anticipar comportamientos y resultados, desde los datos que utiliza hasta las experiencias que crea y las formas en que mide el éxito.