Approfondimenti sul marketing digitale: 5 incontri con l'apprendimento automatico
Pubblicato: 2016-07-07Dal filtraggio dello spam all'ottimizzazione della linea di produzione, negli ultimi mesi e anni c'è stato un boom nell'adozione e nell'efficacia dei sistemi di apprendimento automatico e nessun settore ha visto un aumento più significativo e trasformativo del marketing digitale. Questo articolo cerca di spiegare alcuni degli esempi più interessanti di machine learning utilizzati oggi nei contesti online e fornisce commenti su come i marketer digitali dovrebbero cercare di accogliere - e capitalizzare - queste innovazioni in continua evoluzione.
Ma cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è una delle manifestazioni più utili e diffuse dell'intelligenza artificiale attualmente in uso in un contesto commerciale. Un sistema di machine learning è un algoritmo con la capacità di ottimizzare autonomamente i propri processi analizzando e agendo sui dati generati dalle proprie attività. Questa tecnologia è già utilizzata in una vasta gamma di applicazioni web.
Notizie di Facebook
L'algoritmo di Facebook ti sta imparando costantemente; analizzare il tuo comportamento al fine di personalizzare il contenuto che fornisce al tuo feed di notizie unico. Come ti aspetteresti, i Mi piace/reazioni, i clic sui link, le riproduzioni di video, i commenti e le condivisioni – gli impegni – vengono presi in considerazione nei calcoli degli algoritmi dei feed di notizie. Forse più sorprendente è il fatto che il tempo che trascorri inattivo sul tuo feed di notizie, leggendo o visualizzando contenuti senza impegnarti attivamente con esso, sia incluso anche nei calcoli dell'algoritmo. Continua a scorrere oltre un certo tipo di contenuto e ne vedrai un po' meno in futuro.
Insight – Il coinvolgimento e la copertura dei post sono intrinsecamente collegati – ma l'inclusione del tempo di inattività nell'algoritmo del feed di notizie di Facebook ci ricorda che anche il valore intrinseco di un post di Facebook come unità di contenuto autonoma ha un ruolo importante da svolgere. Se condividi link come parte della tua strategia di marketing di Facebook, potrebbe valere la pena provare ad accompagnare quei link con una copia relativamente lunga. Facebook vuole mantenere l'attenzione dei suoi utenti: è logico che premino i poster dei contenuti che li aiutano a fare esattamente questo, sul posto.
Il nuovo focus di Twitter sulla grafica
Il 2016 si sta rivelando un anno di cambiamenti radicali per Twitter, con il supporto per video clip più lunghi e un numero maggiore di caratteri per i post ricchi di numerazione tra una serie di aggiornamenti che sembrano indicare fortemente un nuovo focus su foto e video per l'app di social messenger .
Questo giugno, il fondatore di Twitter Jack Dorsey ha annunciato un'altra mossa che segnala forti ambizioni sui contenuti visivi: vale a dire, l'acquisto di esperti di apprendimento automatico con sede a Londra, Magic Pony Technology. Scrivendo sul blog ufficiale di Twitter, Dorsey ha dichiarato:
“Il team di Magic Pony si unirà a Twitter Cortex, un team di ingegneri, data scientist e ricercatori di machine learning dedicati alla creazione di un prodotto in cui le persone possono facilmente trovare nuove esperienze da condividere e a cui partecipare.
"La tecnologia di Magic Pony, basata sulla ricerca del team per creare algoritmi in grado di comprendere le caratteristiche delle immagini, verrà utilizzata per migliorare la nostra forza in live e video e apre molte interessanti possibilità creative per Twitter".
Approfondimento – Mentre le funzionalità esatte in fase di sviluppo da parte di Magic Pony Technology e Twitter devono ancora emergere, una dichiarazione sul sito Web del primo chiarisce la direzione del loro lavoro: “[…] siamo entusiasti di annunciare che stiamo unendo le forze con Twitter di utilizzare la nostra tecnologia per migliorare le esperienze visive fornite attraverso le loro app".
Sembra che potremmo essere destinati a un futuro in cui Twitter fornisce immagini ai feed di notizie degli utenti basate non solo sulle parole e sui tag utilizzati per descrivere immagini e video, ma anche sull'argomento dei media, diagnosticati algoritmicamente.
Google RankBrain
All'inizio di questa settimana abbiamo riportato la notizia fondamentale, divulgata da un dipendente senior di Google, secondo cui il 100% delle query di ricerca ricevute da Google viene ora elaborato dal sistema di apprendimento automatico RankBrain, con un'alta percentuale di classifiche di ricerca influenzate di conseguenza. RankBrain costituisce una parte importante dell'algoritmo di ricerca di Google, Hummingbird.
Non è chiaro esattamente quali fattori RankBrain tenga in considerazione quando si valuta l'efficacia dei risultati di ricerca, ma quello che sappiamo è che il sistema è in continua evoluzione, impara continuamente e cerca sempre di fornire elenchi di risultati che soddisfano meglio i requisiti dell'utente.
Insight – Se vuoi essere il migliore, sii il migliore. Bill Gates ci diceva "Content is King" nel 1996, ma alla luce del potere crescente e dell'incredibile potenziale dell'apprendimento automatico, sembra davvero che i siti Web con i migliori contenuti, in termini di qualità, profondità e pertinenza, siano finalmente impostato per eclissare i siti abilmente SEO popolati con contenuti inferiori nelle pagine dei risultati di Google. Le abilità secolari di link building, ottimizzazione dei metadati e pianificazione delle parole chiave sono ancora importanti, ma i marketer della ricerca dovrebbero iniziare a dedicare più tempo a perfezionare la pertinenza e la qualità dei contenuti.
Giornalismo
Approfondimento : alcuni scritti li leggiamo per lo stile e la voce, altri per apprezzare o rifiutare un punto di vista e altri per ricevere informazioni. Di solito uno scritto offre una combinazione di queste sfaccettature, ma in alcuni casi il lettore vuole semplicemente i fatti concreti, specialmente nelle notizie o nei rapporti sportivi. In queste situazioni, le IA del giornalismo sono già in grado di svolgere il compito con poco o nessun input da parte degli umani.
Come riportato da The Guardian nel 2015, la società americana di intelligenza artificiale Narrative Science prevede che i sistemi di apprendimento automatico come i loro saranno in grado di scrivere il 90% dei nostri articoli giornalistici entro il 2030. Ecco un esempio di rapporto sportivo, scritto in modo indipendente dalla macchina di Narrative Science:
“Martedì è stato un grande giorno per W Roberts, poiché il lanciatore junior ha lanciato una partita perfetta per portare la Virginia alla vittoria per 2-0 sul George Washington al Davenport Field.
“Ventisette coloniali sono venuti al piatto e il lanciatore della Virginia li ha sconfitti tutti, lanciando una partita perfetta. Ha eliminato 10 battitori mentre registrava la sua impresa epocale.
“Tom Gately non ha avuto la meglio per i Colonials, registrando una sconfitta. Ha giocato tre inning, ne ha camminati due, ne ha eliminato uno e ha concesso due run. I Cavaliers sono andati avanti per sempre nel quarto, segnando due punti su scelta di un difensore e un balk”.
Insight – Ma è una buona cosa? Nell'interesse dell'obiettività giornalistica, la nostra risposta sarebbe un tentativo di sì. Alle macchine può mancare la moralità e il carattere straordinariamente complessi di uno scrittore umano, ma a questo punto mancano anche i pregiudizi e i preconcetti. Naturalmente, poiché i sistemi di apprendimento automatico continuano ad evolversi e ad autoeducarsi, non c'è nulla che impedisca loro di sviluppare credi propri, completi di tutto il bagaglio, la bellezza e la complessità. ottieni ora la tua iscrizione gratuita - assolutamente non è richiesta la carta di credito
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