デジタルマーケティングインサイト: 機械学習との 5 つの出会い

公開: 2022-10-07

スパムフィルタリングから生産ラインの最適化に至るまで、ここ数か月から数年にわたって機械学習システムの利用と有効性が急速に高まっており、デジタルマーケティングほど重要かつ変革的な増加が見られた分野はありません。この記事では、今日のオンラインコンテキストで使用されている機械学習の最も興味深い例をいくつか説明し、デジタルマーケターがこれらの絶え間なく進化するイノベーションにどのように対応し、それを活用する必要があるかについて解説します。

しかし、機械学習とは何ですか?

機械学習は、現在商業的な文脈で使用されている人工知能の最も有用で広範な表現の 1 つです。機械学習システムは、独自のアクティビティによって生成されたデータを分析および処理することにより、独自のプロセスを個別に最適化する機能を備えたアルゴリズムです。このテクノロジーは、すでに膨大な範囲の Web アプリケーションで使用されています。

Facebook ニュースフィード

Facebook のアルゴリズムは常にユーザーを学習しています。独自のニュースフィードに配信するコンテンツをパーソナライズするために、行動を分析します。ご想像のとおり、いいね/リアクション、リンクのクリック、ビデオの再生、コメント、共有 (エンゲージメント) は、ニュースフィードアルゴリズムの計算に組み込まれます。おそらくもっと驚くべきことは、ニュースフィードで何もせずにコンテンツを読んだり見たりして積極的に関与せずに過ごした時間も、アルゴリズムの計算に含まれているという事実です。特定のタイプのコンテンツをスクロールし続けると、将来的に表示されるコンテンツが少し少なくなります。

インサイト- 投稿のエンゲージメントとリーチは本質的に関連していますが、Facebook のニュースフィードアルゴリズムにアイドル時間を含めることで、コンテンツのスタンドアロンユニットとしての Facebook 投稿の本質的な価値にも重要な役割があることがわかります。 Facebook のマーケティング戦略の一環としてリンクを共有する場合は、リンクに比較的長いコピーを添えて実験する価値があるかもしれません。 Facebook はユーザーの注意を引き続けたいと考えています。まさにそれをオンサイトで支援するコンテンツポスターに報酬を与えることは理にかなっています。

Twitter の新たなビジュアル重視

2016 年は、Twitter にとって根本的な変化の年であることが証明されています。より長いビデオクリップのサポートと、ソーシャルメッセンジャーアプリの写真とビデオに新たな焦点が当てられていることを強く示しているように見える多数の更新の中で数えられるリッチ投稿の文字数制限の増加です。 .

今年の 6 月、Twitter の創設者である Jack Dorsey は、ビジュアルコンテンツに関する強い野心を示すもう 1 つの動きを発表しました。それは、ロンドンを拠点とする機械学習の専門家である Magic Pony Technology の買収です。ドーシーは公式Twitterブログで次のように述べています。

「Magic Pony のチームは、人々が新しい体験を簡単に見つけて共有し、参加できる製品の構築に専念するエンジニア、データサイエンティスト、機械学習研究者のチームである Twitter Cortex に参加します。

「マジックポニーの技術は、画像の特徴を理解できるアルゴリズムを作成するためのチームの研究に基づいており、ライブとビデオでの当社の強みを強化するために使用され、Twitter のエキサイティングなクリエイティブの可能性を大きく広げます。」

洞察– Magic Pony Technology と Twitter が開発中の正確な機能はまだ明らかにされていませんが、前者の Web サイトの声明は、彼らの仕事の方向性を明確にしています。当社のテクノロジーを使用して、アプリ全体で提供されるビジュアルエクスペリエンスを向上させます。」

画像や動画を説明するために使用される単語やタグだけでなく、アルゴリズムによって診断されたメディアの主題にも基づいて、Twitter がユーザーのニュースフィードに画像を配信する未来が来るかもしれません。

Google ランクブレイン

今週初め、Google の上級社員が明らかにした画期的なニュースについて、Google が受け取った検索クエリの 100% が現在、RankBrain 機械学習システムによって処理されており、その結果、検索ランキングの高い割合が影響を受けていることを報告しました。 RankBrain は、包括的な Google 検索アルゴリズムである Hummingbird の重要な部分を形成します。

検索結果の有効性を評価する際に、RankBrain がどの要素を考慮に入れるかは正確には不明ですが、私たちが知っていることは、システムが常に進化し、常に学習し、ユーザーの要件をよりよく満たす結果リストを提供することを常に求めているということです.

洞察– 最高にランク付けしたい場合は、最高になりましょう。ビルゲイツは 1996 年に「コンテンツイズキング」と語っていましたが、機械学習の力と素晴らしい可能性が高まっていることを考えると、品質、深さ、関連性の点で最高のコンテンツを備えた Web サイトのように感じられます。最終的に、Google の検索結果ページに劣悪なコンテンツが表示される巧妙に SEO されたサイトを凌駕する準備が整いました。リンクの構築、メタデータの最適化、キーワードの計画など、古くからのスキルは今でも重要ですが、検索マーケターはコンテンツの関連性と品質を磨くことにより多くの時間を費やす必要があります。

ジャーナリズム

洞察– スタイルと声のために読む文章もあれば、視点を評価または拒否するために読むものもあれば、情報を受け取るために読むものもあります。通常、文章はこれらの側面の組み合わせを提供しますが、場合によっては、特にニュースやスポーツのレポートでは、読者が単に確固たる事実を望んでいることもあります. このような状況では、ジャーナリズム AI は、人間からの入力がほとんどまたはまったくなくても、すでにタスクを実行できます。

The Guardian が 2015 年に報じたように、アメリカの AI 企業である Narrative Science は、独自の機械学習システムが 2030 年までにジャーナリズム記事の 90% を作成できるようになると予測しています。

「火曜日は、ジュニア投手がパーフェクトゲームを投げ、バージニアをダベンポートフィールドでジョージワシントンに 2 対 0 で勝利させたので、W ロバーツにとって素晴らしい日でした。

「27人のコロニアルズがプレートに来て、バージニアの投手は完全なゲームを投げてそれらすべてを打ち負かしました. 10打者奪三振で記録に残る偉業を成し遂げた。

「トム・ゲイトリーはコロニアルズのラバーで不足し、負けを記録しました。 彼は3イニング、2四球、1奪三振、2失点を許した。 キャバリアーズは4回に善戦し、野手選択とボークで2ランを記録した.

洞察– しかし、これは良いことでしょうか? ジャーナリズムの客観性のために、私たちの答えは暫定的にイエスです。機械は、人間の作家の非常に複雑な道徳と性格を欠いているかもしれませんが、現時点では、偏見と先入観も欠いています。もちろん、機械学習システムが進化し、自己教育を続けているため、すべての荷物、美しさ、複雑さを備えた独自の信条を開発することを止めるものは何もありません.