La tecnología detrás de la IA en PPC

Creo que la inteligencia artificial (IA) será un impulsor clave del cambio en PPC en 2018, ya que conduce a una mayor y mejor inteligencia de PPC.

Hasta ahora, he discutido los roles que desempeñarán los humanos cuando la administración de PPC se vuelva casi completamente automatizada y seis estrategias que las agencias pueden tomar para preparar su negocio para el futuro. En esta publicación final sobre el estado de la IA en PPC, cubriré la tecnología de la IA.

Por que la IA tardó años en importarle a PPC

La IA existe desde 1956 y la PPC existe desde finales de la década de 1990. Entonces, ¿por qué ha sido necesario hasta ahora para que el papel de la IA en la búsqueda paga se convierta en un tema tan candente en nuestra industria?

Es porque recientemente hemos llegado a un punto de inflexión en el que, debido a la naturaleza exponencial de los avances tecnológicos, ahora estamos viendo mejoras que solían llevar años suceder en semanas.

Lo que impulsa esto es el crecimiento exponencial explicado por la Ley de Moore, el principio de que la potencia informática se duplica aproximadamente cada 18 meses. El resultado del crecimiento exponencial es difícil de comprender para los humanos, así que permítanme dar un ejemplo que no involucre velocidades de computación, ya que pueden ser demasiado conceptuales. En su lugar, apliquemos esta duplicación de la velocidad a los automóviles, donde podemos comprender más fácilmente cómo afecta las distancias que recorremos y la rapidez con que llegamos a algún lugar.

Imagínese si el primer automóvil, inventado por Karl Benz en 1885 con una velocidad máxima de aproximadamente 10 mph, duplicara su velocidad cada 18 meses. En 1885, podríamos haber conducido ese automóvil a través de una ciudad típica en una hora. Después de 27 veces duplicar su velocidad (la misma cantidad de veces que el microchip ha duplicado su velocidad desde que se inventó), podríamos haber ido al sol en unos 4 minutos. Y menos de 18 meses después, se necesitarían aproximadamente 2 horas para viajar a Neptuno, el planeta más lejano de nuestro sistema solar. (La Voyager 2 hizo el mismo viaje en unos 12 años).

Debido a que la velocidad informática ya se ha duplicado 27 veces, cada duplicación adicional conduce a nuevas capacidades que están más allá de la imaginación.

Que significa el crecimiento exponencial para PPC

Entonces, si hemos llegado al punto de la automatización de PPC hoy en día donde los humanos y las computadoras son igualmente buenos, considere que el ritmo de la mejora tecnológica hace posible que las máquinas dejen a los humanos en el polvo a finales de este año. Es por eso que vale la pena pensar en los roles que jugarán los humanos en el futuro de PPC.

Y al igual que el primer automóvil no es el vehículo adecuado para un vuelo a Neptune, es posible que las herramientas que usaba para administrar AdWords hace unos años ya no sean las que tienen sentido para administrar AdWords en la actualidad. Así que echemos un vistazo a lo que la IA está haciendo con las herramientas de PPC.

Las tecnologías que impulsan la inteligencia de PPC

Al igual que desea saber de lo que son capaces sus empleados al entrevistarlos antes de contratarlos, debe comprender las capacidades (y los límites) de una tecnología antes de agregarla a su kit de herramientas. Entonces, veamos cómo funciona la inteligencia artificial en PPC.

Inteligencia PPC a través de reglas programadas

Antes del advenimiento de la IA como campo de investigación en 1956, se podía hacer que una máquina pareciera «inteligente» programándola para ofrecer respuestas específicas a una gran cantidad de escenarios. Pero esa forma de IA es muy limitada porque no puede lidiar con casos extremos, de los cuales invariablemente hay muchos en el mundo real.

En PPC, esto sería similar a usar Reglas automatizadas escribir reglas para cada escenario posible que pueda encontrar una cuenta. Las reglas son excelentes para cubrir la mayoría de los casos de uso, pero el mundo real es complicado y tratar de escribir reglas para cada escenario es simplemente imposible.

Inteligencia PPC a través de representaciones simbólicas

Entre las décadas de 1950 y 1980, la IA evolucionó hacia el uso de sistemas simbólicos para poder tomar atajos heurísticos como lo hacen los humanos. Al enmarcar los problemas en forma legible por humanos, se creía que las máquinas podían hacer deducciones lógicas.

Aquí hay un problema de PPC: está agregando una nueva palabra clave, pero no sabe cuál es la oferta correcta para establecer porque no hay datos históricos para ella. Al enseñarle a la máquina conceptos como campañas y palabras clave y cómo se relacionan entre sí, le estamos brindando las mismas heurísticas que usamos para hacer conjeturas razonables.

Por lo tanto, el sistema ahora puede automatizar la administración de ofertas y podría establecer una oferta similar para otras palabras clave en la campaña porque sabe que las campañas tienden a tener palabras clave que tienen algo en común.

Inteligencia PPC a través de métodos de aprendizaje estadístico

El tipo de IA que es responsable de mucho éxito en PPC hoy se basa en estadísticas y aprendizaje automático para categorizar las cosas. Quality Score (QS) es un gran ejemplo; Google analiza el comportamiento histórico de los clics de los usuarios y utiliza el aprendizaje automático para encontrar correlaciones que ayuden a predecir la probabilidad de un clic o una conversión.

Al tener una puntuación de la probabilidad de que cada búsqueda se traduzca en una conversión, los productos de ofertas automáticas como los que se ofrecen en AdWords pueden «pensar» en muchas más dimensiones (como la ubicación geográfica, la hora del día, el dispositivo o la audiencia) que podría afectar la probabilidad de una conversión que una persona.

Gracias a la potencia informática enormemente aumentada disponible en la actualidad, estos sistemas también pueden considerar interacciones entre dimensiones sin sentirse “abrumados” por la naturaleza combinatoria del problema.

¿Qué sigue para la inteligencia artificial?

Los sistemas de IA que reciben mucha atención en la actualidad, como AlphaGo Zero, ya no dependen de datos estructurados y pueden volverse «inteligentes» sin estar «limitados por los límites del conocimiento humano», como explicado por el CEO de DeepMind, Demis Hassabis.

El equipo creó el algoritmo AlphaZero utilizando el aprendizaje por refuerzo para que pudiera aprender a ganar otros juegos además de AlphaGo. Ellos reclamado que a finales de 2017, este algoritmo había aprendido a superar a los humanos en otros juegos como el ajedrez y el shogi en menos de 1 día, un gran paso adelante en la IA.

El aprendizaje por refuerzo utiliza una potencia informática masiva para ejecutar muchas simulaciones hasta que comienza a reconocer acciones que conducen a resultados deseables. Se puede aplicar a los juegos porque hay un resultado claro de «ganar» o «perder». Cuando Google descubra lo que significa ganar o perder en el juego de AdWords, apuesto a que veremos una gran aceleración en las mejoras de sus herramientas de automatización.

Construya su propia inteligencia de PPC

Hay muchas herramientas disponibles para automatizar su trabajo de PPC, y varios proveedores de terceros están comenzando a usar AI y ML para brindar recomendaciones más sólidas. Pero también hay muchas herramientas gratuitas de AdWords que mejoran cada día gracias a los avances en inteligencia artificial, como estrategias de oferta de cartera, audiencias con intención personalizada, rotación de anuncios optimizada, etc.

Para aquellos que estén dispuestos a invertir en conectar sus propios datos comerciales a AdWords e IA, soy un gran admirador de las soluciones de creación de prototipos con los scripts de AdWords porque brindan mucha personalización sin requerir muchos recursos de ingeniería. Desafortunadamente, los scripts simples que escriba caerán en la categoría más débil de IA, donde la inteligencia de PPC se logra a través de reglas codificadas.

Pero cuando se vuelve un poco más avanzado en sus habilidades de scripting, puede usar Motor de aprendizaje automático de Google Cloud para comenzar a mejorar sus propias automatizaciones con técnicas modernas de aprendizaje automático.

El beneficio de una solución lista para usar como esta es que no necesita aprender muchos tipos de modelos diferentes. Pero esa también es la desventaja porque no obtendrá un control total sobre cómo establece los criterios y umbrales para obtener resultados que sean utilizables. Nuestro equipo en Optmyzr probó varios sistemas listos para usar, pero finalmente decidió que necesitábamos más potencia, por lo que estamos construyendo nuestra propia IA.

Conclusión

Creo que hay tres pilares para ser un comercializador de PPC exitoso en un mundo donde la IA se hace cargo y ahora he tocado cada pilar en mis publicaciones recientes:

1. Esté preparado para los nuevos roles que jugarán los humanos.
2. Tenga un plan para su negocio y concéntrese especialmente en tener el mejor proceso para aprovechar la IA.
3. Comprenda la tecnología para que pueda detectar oportunidades más rápido.

En los próximos meses, compartiré mis propias experiencias con la IA para que los anunciantes que estén listos para dar el paso comprendan mejor lo que implica la creación de empresas exitosas que aprovechen los últimos avances en tecnología, computación y estadísticas.

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Las opiniones expresadas en este artículo pertenecen al autor invitado y no necesariamente a El Blog informatico. Los autores del personal se enumeran aquí.

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