Cómo la inteligencia artificial impulsa la automatización de PPC

A medida que la inteligencia artificial comienza a desempe√Īar un papel m√°s importante en la administraci√≥n de cuentas de PPC, el columnista Frederick Valleys cree que debemos estar atentos para comprender las capacidades de los sistemas en los que confiamos.

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Desde la década de 1970 hasta hoy, ha habido tres oleadas de innovación tecnológica en Silicon Valley que han dado lugar a muchas industrias, incluida la nuestra (marketing en línea).

Primero, estaban los semiconductores, luego las computadoras personales y, m√°s recientemente, Internet. Ahora estamos en la c√ļspide del pr√≥xima ola de innovaci√≥n, impulsado por los avances en inteligencia artificial (IA).

Dado que nuestra industria existe gracias a estas olas de innovaci√≥n y que la automatizaci√≥n, una de las principales tendencias en PPC para 2017, puede ser impulsada por IA, ¬Ņc√≥mo podr√≠an cambiar las cosas para nosotros durante esta pr√≥xima ola? ¬ŅY a qu√© riesgos nos enfrentamos cuando empezamos a utilizar mucha m√°s automatizaci√≥n sin conocer el alcance de sus capacidades?

Explorar√© todo esto y propondr√© una forma para que nuestra industria agregue una capa de transparencia a las herramientas de automatizaci√≥n para evitar que las campa√Īas sufran a manos de robots malos.

Introducción a la inteligencia artificial y sus métodos

Antes de explicar c√≥mo la IA se relaciona con el marketing online, puede resultar √ļtil aclarar qu√© significan algunas de las palabras de moda relacionadas con la IA.

Inteligencia artificial

La IA en su forma m√°s simple es cuando una m√°quina puede resolver un problema que percibimos como algo que requiere un ser humano y sus ‚Äúhabilidades humanas‚ÄĚ o cognici√≥n especiales. Debido a que esa es una definici√≥n bastante vaga, tambi√©n significa que lo que pensamos como IA ha evolucionado, y ya no nos parece tan impresionante cuando una computadora gana en el ajedrez. Ahora el list√≥n se ha elevado a los gustos de conducir un autom√≥vil que no tiene volante en la ciudad en el tr√°fico de la hora punta. No importa c√≥mo logre esta haza√Īa para que se considere IA.

Di una demostraci√≥n en el escenario durante mi discurso de apertura en la HeroConf London, donde tuve una conversaci√≥n sobre mi cuenta de AdWords con Alexa de Amazon. Hacer que ella entendiera lo que estaba preguntando fue una haza√Īa de IA realmente avanzada, pero proporcionar las respuestas a mis preguntas sobre el rendimiento de la cuenta se realiz√≥ a trav√©s de un c√≥digo simple que interactu√≥ con la API de Optmyzr (mi empresa).

Recibí excelentes críticas de esa demostración, y la gente dijo que era increíble ver este tipo de interacción con una máquina, pero habiendo construido la demostración yo mismo, me pareció fascinante que la gente pensara que la máquina podría ser mucho más capaz de lo que realmente era. .

IA programada manualmente

Si tuviera suficiente tiempo, ser√≠a posible crear IA escribiendo manualmente una gran cantidad de c√≥digo que consta de declaraciones if-then para ense√Īarle a una computadora qu√© hacer en cada situaci√≥n posible para resolver un problema. En PPC-land, eso ser√≠a como usar muchas reglas automatizadas para codificar completamente c√≥mo su gerente de cuenta optimiza una cuenta.

Ese enfoque no es muy ¬ęinteligente¬Ľ y requiere demasiado trabajo para definir todos los casos extremos posibles, por lo que a continuaci√≥n se muestran algunas formas m√°s nuevas y pr√°cticas de crear IA.

Aprendizaje autom√°tico

El aprendizaje autom√°tico es un enfoque estad√≠stico para encontrar correlaciones a partir de una gran cantidad de datos para intentar predecir eventos futuros. En lugar de decirle expl√≠citamente a la computadora qu√© hacer en cada situaci√≥n posible, la m√°quina se ense√Īa a s√≠ misma qu√© hacer en funci√≥n de los posibles resultados dados los datos hist√≥ricos.

El aprendizaje autom√°tico ha estado presente en AdWords desde al menos 2008 y afecta a los anunciantes cientos de veces al d√≠a cuando el mecanismo del Nivel de calidad ayuda a predecir en qu√© anuncios es m√°s probable que se haga clic en cada b√ļsqueda que se realiza.

Redes neuronales

Las redes neuronales son otro m√©todo para lograr la inteligencia artificial al imitar c√≥mo entendemos el funcionamiento del cerebro humano. En nuestro cerebro, la informaci√≥n se transmite de una neurona a otra hasta que finalmente llegamos a alguna interpretaci√≥n de la se√Īal. Las redes neuronales tambi√©n pasan una entrada a trav√©s de muchas capas de procesamiento y asignan una puntuaci√≥n de confianza para cada nivel de procesamiento.

El aprendizaje profundo es cuando hay muchas capas de este tipo de procesamiento. La se√Īal puede pasar por diferentes caminos, y el camino con la mayor confianza en ser correcto produce el resultado.

Uno de los ingenieros de Traductor de google me dio un ejemplo de redes neuronales recientemente. Explicó que para que Google pueda traducir el texto capturado a través de un teléfono con cámara en tiempo real, las redes neuronales se utilizan para ayudar con la visión por computadora. Un fragmento de texto tiene algunas características comunes que la red neuronal busca antes de traducirlo (lo cual se hace usando traducción automática estadística).

Si desea ver una red neuronal en acci√≥n, intente Dibujo rapido, un divertido juego de garabatos creado por Google. A medida que la m√°quina obtiene m√°s datos del usuario que contin√ļa dibujando, es divertido escuchar c√≥mo evolucionan sus conjeturas hasta que finalmente obtiene la respuesta correcta.

La mala inteligencia artificial mata las campa√Īas

Entonces, en el fondo, la IA se trata de una computadora que maneja una tarea que hist√≥ricamente se habr√≠a considerado algo que solo un humano podr√≠a hacer bien. Pasar una tarea a una computadora tambi√©n se llama automatizaci√≥n, y ese es el sue√Īo de todo comercializador de PPC.

Ahora que entendemos que existen diferentes m√©todos para lograr la IA, todos con diversos grados de competencia, hagamos una pausa por un momento para ilustrar algunos ejemplos de cuando la tecnolog√≠a detr√°s de la IA no es lo suficientemente buena para manejar correctamente las campa√Īas de PPC. Estos ejemplos no son hipot√©ticos; son cosas que he visto en cuentas reales.

Cuando la gesti√≥n de ofertas de caja negra hundi√≥ una campa√Īa de comercio electr√≥nico

Una empresa de comercio electr√≥nico estaba utilizando un sistema de automatizaci√≥n de ofertas de caja negra, similar a las Estrategias de ofertas flexibles de Google, para lograr un mejor ROAS para sus campa√Īas de AdWords. Un d√≠a lanzaron un nuevo dise√Īo de p√°gina de destino que funcion√≥ mucho peor de lo esperado. Si bien notaron r√°pidamente la disminuci√≥n en las tasas de conversi√≥n, tambi√©n lo hizo el sistema de ofertas de caja negra. El equipo restaur√≥ la versi√≥n anterior de la p√°gina de destino y las tasas de conversi√≥n volvieron a sus niveles habituales, pero por alguna raz√≥n, el n√ļmero total de conversiones no volvi√≥ a los mismos niveles que antes.

Después de muchas semanas de pérdida de ventas, se dieron cuenta de que algunas de sus palabras clave principales habían sido ofertadas hasta la página 2. Como no obtuvieron suficientes datos nuevos para revertir la decisión de reducir la oferta después de que se corrigió la página de destino, nunca volvió a la página uno de los resultados.

Cuando la minería automatizada de palabras clave causó un incumplimiento de contrato

En otro ejemplo de automatizaci√≥n que sali√≥ mal, una empresa que estaba automatizando su extracci√≥n de consultas de b√ļsqueda perdi√≥ d√≥lares de comercializaci√≥n de un fabricante cuando el sistema agreg√≥ consultas con un gran rendimiento como nuevas palabras clave, pero no se dio cuenta de que estas nuevas palabras clave inclu√≠an marcas comerciales que ten√≠an prohibido usar por contrato. bajo el contrato de comarketing. Si el sistema que administra la automatizaci√≥n es demasiado simple y simplemente eval√ļa las m√©tricas, es propenso a cometer errores como este que un humano evitar√≠a f√°cilmente.

Niveles de automatización de PPC

Si vamos a automatizar parte de nuestros trabajos, debemos comprender los l√≠mites de la IA que estamos usando, porque eso nos dice qu√© tan de cerca debemos supervisar el sistema si no queremos que nuestras campa√Īas se bloqueen y se quemen.

Hay un análogo en esto del mundo de los autos autónomos, donde la industria ha creado niveles de autonomía que van de 0 a 5, lo que ayuda a establecer expectativas con los conductores sobre qué tan involucrados deben estar.

Con una automatizaci√≥n de nivel 1 como el control de crucero, el conductor sabe que a√ļn debe prestar atenci√≥n a los veh√≠culos detenidos que se encuentran delante y al mismo tiempo se ocupa de todas las dem√°s tareas, como la direcci√≥n y el frenado. El piloto autom√°tico de Tesla es una automatizaci√≥n de nivel 2, donde el autom√≥vil maneja todos los aspectos b√°sicos por s√≠ solo en condiciones perfectas, pero el conductor humano debe permanecer completamente atento en todo momento para cuando haya una anomal√≠a.

Propongo definir niveles de automatización para que los usuarios de las herramientas PPC (incluidas las que proporciona mi empresa) tengan una mejor idea de cuáles son los límites de las herramientas.

Nivel 0

Todo en la cuenta PPC se hace de forma manual, con hojas de c√°lculo y con herramientas que requieren que todos los insumos sean proporcionados por humanos.

Nivel 1

En el nivel 1, las automatizaciones monitorean y alertan, pero no realizan ninguna acción automatizada. Un buen ejemplo es un script de AdWords como el Detector de anomalías de Google, que analiza el rendimiento de una cuenta cada hora y activa una alerta cuando las métricas se desvían más de un porcentaje establecido de las expectativas.

Detector de anomalías

Un script de AdWords para alertar cuando ocurre algo inusual en una cuenta es un ejemplo de automatización de PPC de nivel 1. (Imagen de Google,)

Nivel 2

Aqu√≠, las tareas de gesti√≥n individuales est√°n automatizadas, pero no hay interconexi√≥n entre las tareas. Un buen ejemplo de esto ser√≠a una regla automatizada que se ejecuta a diario y detiene las palabras clave que tienen un nivel de calidad inferior a un n√ļmero establecido.

Las reglas de programación sobre cómo se debe administrar una cuenta es un ejemplo de automatización de PPC de nivel 2.  Imagen de Google.com

La programación de reglas sobre cómo se debe administrar una cuenta, utilizando un sistema como Reglas automatizadas, es un ejemplo de automatización de PPC de nivel 2. Imagen de Google.com

Nivel 3

Este nivel de automatizaci√≥n maneja m√ļltiples tareas juntas y comprende la interacci√≥n de los componentes administrados. Un ejemplo aqu√≠ ser√≠a un sistema que automatiza la configuraci√≥n de ofertas y presupuestos y es lo suficientemente inteligente como para comprender que cuando se aumentan las ofertas, esto puede requerir ajustar los presupuestos para generar la mayor cantidad de tr√°fico a las campa√Īas con mejor rendimiento primero.

Una herramienta que gestiona ofertas, ajustes de oferta y presupuestos al unísono es un ejemplo de automatización de PPC de nivel 3.  Imagen de la presentación de Optmyzr.

Una herramienta que gestiona ofertas, ajustes de oferta y presupuestos al unísono es un ejemplo de automatización de PPC de nivel 3. Imagen de la presentación de Optmyzr.

Nivel 4

Ahora estamos entrando en la automatizaci√≥n total, donde la supervisi√≥n humana ya no es necesaria siempre que los anuncios se mantengan dentro de unos l√≠mites bastante estrictos. Imagine una plataforma vertical espec√≠fica en la que establece los objetivos de la campa√Īa, como un objetivo de CPA y un presupuesto m√°ximo, y debido a que la vertical est√° tan estrictamente definida, el sistema sabe lo que puede hacer con ofertas, presupuestos, anuncios, palabras clave, opciones de orientaci√≥n, etc.

Nivel 5

Creo que esto es de lo que hablaba Eric Schmidt, CEO de Google cuando trabajaba allí, durante nuestras reuniones semanales de TGIF. Imaginó un mundo en el que el sistema de anuncios fuera tan inteligente que sabría cómo hacer crecer cualquier negocio. Una empresa podría emitir un cheque en blanco a favor de Google, sabiendo que obtendría un crecimiento rentable como resultado directo.

Conclusión

A medida que la inteligencia artificial comienza a desempe√Īar un papel m√°s importante en la administraci√≥n de cuentas de PPC, creo que debemos estar atentos para comprender las capacidades de los sistemas en los que confiamos. Hay tanta publicidad y marketing en torno a la IA que podemos enga√Īarnos f√°cilmente para que confiemos en que una automatizaci√≥n es mucho m√°s avanzada y capaz de lo que realmente es.

Como industria, debemos seguir el ejemplo de la industria automotriz y desarrollar un marco claro para hablar sobre los niveles de automatización. Si no somos abiertos y transparentes y establecemos expectativas claras, se producirán errores que disminuirán la confianza de los gerentes de PPC en la tecnología, y esto puede hacer que las tasas de adopción de avances sorprendentes se desaceleren. Y como alguien que ama la tecnología, odiaría que eso sucediera.


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