人工智能如何推动PPC自动化

作者:马垛

<p>从20世纪70年代到今天,硅谷出现了三波技术创新浪潮,产生了许多行业,包括我们的(在线营销)首先,有半导体,然后是个人电脑,最近,互联网现在我们是在人工智能的进步推动下一波创新的风口浪尖(AI)鉴于我们的行业存在,这要归功于这些创新浪潮和自动化 - 2017年PPC的最大趋势 - 可以由人工智能驱动,怎么可能在下一波浪潮中,事情会改变吗</p><p>当我们开始使用更多的自动化而不知道其能力的程度时,我们会面临什么样的风险</p><p>我将探讨所有这些并为我们的行业提供一种方法,为自动化工具增加一层透明度,以防止广告系列受到坏机器人的影响在解释AI如何与在线营销相关之前,澄清一些内容可能会有所帮助与AI相关的流行语意味着最简单的AI就是机器可以解决我们认为需要人类及其特殊的“人类技能”或认知的问题因为这是一个相当宽松的定义,它也意味着什么我们认为随着人工智能的发展,当计算机在国际象棋中获胜时,我们再也找不到那么令人印象深刻现在这个酒吧已经被提升到喜欢驾驶一辆在高峰时段没有方向盘穿过城镇的汽车如何实现这个专长无关紧要因为它被认为是AI我在伦敦HeroConf的主题演讲中演示了一个演示,在那里我与亚马逊的Alexa谈了我的AdWords帐户让她明白我的问题ing是一个非常先进的人工智能的壮举,但提供我关于帐户性能的问题的答案是通过与Optmyzr(我的公司)的API交互的一些简单代码完成的</p><p>我得到了一些关于该演示的好评,人们说它是很高兴看到这种与机器的交互,但是自己构建了这个演示,我发现很有趣的是人们认为机器可能比实际上要强大得多</p><p>如果你有足够的时间,就有可能创建AI手动编写大量由if-then语句组成的代码,教会计算机在每种可能的情况下如何解决问题在PPC-land中,这就像使用大量的自动规则来完全编纂您的客户经理的去法关于优化帐户这种方法不是非常“智能”,需要太多的工作来定义所有可能的边缘情况,所以下面是一些更新,更实用的方法来创建AI机器学习是一个统计从大量数据中查找相关性以尝试预测未来事件的方法不是明确地告诉计算机在每种可能的情况下做什么,机器根据历史数据可能的结果教会自己做什么在AdWords中存在机器学习至少在2008年,当质量得分机制有助于预测每次发生的每次搜索最有可能被点击的广告时,它每天会影响广告客户数百次神经网络是通过模仿我们理解的方式实现AI的另一种方法工作的人脑在我们的大脑中,信息从神经元传递到神经元,直到我们最终对信号进行一些解释神经网络也通过多层处理传递输入并为每个处理级别分配置信度得分深度学习是当这种类型的处理发生很多层时,信号可以通过不同的路径,并且最有信心正确的路径产生结果谷歌翻译工程师之一最近给了我一个神经网络的例子他解释说,谷歌能够实时翻译通过照相手机拍摄的文本,使用神经网络帮助计算机视觉一段文本具有神经网络在翻译之前所寻找的一些共同特征(使用统计机器翻译完成)如果你想看到一个神经网络在运行,试试Quick,Draw,一个有趣的涂鸦谷歌构建的游戏随着机器从用户继续绘制的数据中获取更多数据,听到它的猜测如何演变直到最终得到正确的答案很有趣 因此,AI的核心是一台计算机处理一项历史上被认为只是人类可以做的事情的计算机将任务交给计算机也称为自动化,这是每个PPC营销人员的梦想现在我们知道有不同的方法来实现人工智能,所有这些都有不同程度的熟练程度,让我们停下来暂时说明一下AI背后的技术何时不足以正确处理PPC活动的一些例子这些例子不是假想;它们是我在真实账户中看到的东西一家电子商务公司正在使用黑盒竞标自动化系统,类似于谷歌的灵活出价策略,以实现更好的AdWords广告系列投资回报率有一天,他们推出了新的目标网页设计表现比预期差得多虽然他们很快注意到转换率的下降,黑匣子投标系统也是如此</p><p>团队恢复了旧版本的目标网页,转换率恢复到通常的水平,但出于某种原因,总转化次数没有恢复到与以前相同的水平经过数周的销售损失后,他们发现他们的一些主要关键词已降至第2页因为他们没有获得足够的新数据来扭转在着陆页修复后决定降低出价,它从未回到第一页结果中另一个自动化出错的例子,一家自动化其搜索查询minin的公司如果系统添加了具有良好性能的查询作为新关键字,但未能意识到这些新关键字包含合同中禁止在合作营销合同下使用的商标,那么制造商的联合营销资金就会丢失如果管理自动化的系统过于简单而仅仅评估这些指标,它很容易犯这样一个人类会轻易避免的错误如果我们要自动完成部分工作,我们需要了解我们正在使用的人工智能的极限,因为它告诉我们有多紧密如果我们不想监督系统,我们希望我们的活动能够崩溃和燃烧那里,这是一个类似于自动驾驶汽车世界的模拟,业界已经提出了从0到5的标准化自治水平,帮助与驾驶员一起设定他们应该如何参与的期望对于像巡航控制这样的1级自动化,驾驶员知道他们仍然需要关注已停止的车辆ahe广告同时还处理所有其他任务,如转向和制动特斯拉,自动驾驶仪是一个二级自动驾驶仪,汽车在完美的条件下自行处理所有基本功能,但人类驾驶员需要始终保持充分专注,以便在那里是一个异常我建议定义自动化水平,以便PPC工具的用户(包括我公司提供的工具)更好地了解工具的限制.PPC帐户中的所有内容都是手动完成的,使用电子表格和工具需要所有输入由人类提供在第1级中,自动化监控和警报但不采取自动操作一个很好的例子是Google脚本,例如异常检测器,它每小时扫描一个帐户的性能并在指标与预期的偏差超过一定百分比当帐户中出现异常情况时,AdWords脚本会发出警报,这是1级PPC自动化的示例(来自Goog的图片) le,)在这里,各个管理任务是自动化的,但任务之间没有互连</p><p>这方面的一个很好的例子是每天运行的自动规则并暂停任何质量得分低于设定数量的关键字如何编程规则如何应该使用像自动规则这样的系统来管理帐户,这是来自Googlecom的2级PPC自动化图像这种自动化级别可以同时处理多个任务并理解托管组件的相互作用这里的一个示例是一个自动化两者的系统设置出价和预算,并且足够聪明,可以了解在提高出价时,可能需要调整预算以便将流量最大的广告系列投放到效果最佳的广告系列中同时管理出价,出价调整和预算的工具就是一个例子</p><p> 3级PPC自动化来自Optmyzr演示的图像 现在我们正在进入完全自动化,只要广告保持在一些非常紧凑的范围内,就不再需要人工监督想象一个垂直特定平台,您可以在其中设置广告系列的目标,例如每次转化费用目标,以及最高预算,并且因为纵向是如此严格定义,系统知道允许对出价,预算,广告,关键字,定位选项等做什么,我认为这就是我在那里工作的Google首席执行官Eric Sc​​hmidt,我们将在每周一次的TGIF会议上谈论他设想一个广告系统非常聪明的世界,它会知道如何发展任何业务一家公司可以向Google写一张空白支票,知道他们会看到盈利增长直接导致As人工智能开始在PPC账户管理中发挥更大的作用,我相信我们必须保持警惕,了解我们所依赖的系统的功能</p><p>围绕人工智能进行大量宣传和营销,我们可以轻松实现被愚弄相信自动化比实际更先进和更强大作为一个行业,我们应该跟随汽车行业的领导,并建立一个清晰的框架来谈论自动化水平如果我们不能公开透明和设定明确的期望,将会发生错误,这会降低PPC经理对技术的信任,这会导致采用惊人的进步速度减速而且作为热爱技术的人,我不愿意看到这种情况发生在本文中表达的意见是那些客座作者,....