Comment l'intelligence artificielle change le marketing: examinateur des médias sociaux

Vous vous demandez quelles fonctionnalités d'intelligence artificielle arrivent sur les réseaux sociaux et les plateformes publicitaires? Vous voulez savoir comment l'apprentissage automatique peut améliorer votre marketing?

Pour explorer l'impact de l'intelligence artificielle sur le marketing des réseaux sociaux, j'interviewe Mike Rhodes.

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le Podcast marketing sur les réseaux sociaux est conçu pour aider les spécialistes du marketing, les propriétaires d'entreprise et les créateurs occupés à découvrir ce qui fonctionne avec le marketing des médias sociaux.

Dans cet épisode, j'interviewe Mike Rhodes, un expert dans l'accompagnement des entreprises dans l'acquisition de clients. Il est le co-auteur de Le guide ultime de Google AdWords et PDG de WebSavvy. Il offre cours sur le Réseau Display de Google, AdWords, Google Data Studio, etc.

Mike explique pourquoi les spécialistes du marketing doivent comprendre l'intelligence artificielle et partage des exemples qui illustrent son impact.

Vous découvrirez également comment l'intelligence artificielle peut automatiser les enchères, le ciblage et la messagerie pour vos annonces.

Partagez vos commentaires, lisez les notes de l'émission et obtenez les liens mentionnés dans cet épisode ci-dessous.

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Voici quelques-unes des choses que vous découvrirez dans cette émission:

Intelligence artificielle pour les spécialistes du marketing

L'histoire de Mike

Au début de sa carrière, Mike a appris qu'il adorait aider les propriétaires d'entreprise à voir ce qui se passait. Dans les années 1990, Mark a travaillé pour une entreprise d'hélicoptères à Hawaï. En échange de cours de pilotage, il a aidé l'entreprise à s'informatiser. (Son patron a piloté l'hélicoptère Magnum P.I.) En 2004, Mike a appris comment Google AdWords (maintenant Google Ads) a aidé les petites entreprises et a fait des campagnes comme faveurs.

Quelques années plus tard, Mike a lancé son agence. Son accent sur les outils et techniques du futur le place au bon endroit au bon moment. Cette concentration a également conduit à l'intérêt de Mike pour l'intelligence artificielle (IA). Il y a environ 3 ans, il s'est rendu compte que les entreprises devront passer de la lecture et de l'écoute à des moyens plus sophistiqués d'interagir avec les clients et a appris tout ce qu'il pouvait sur le sujet.

En apprenant à propos de l'IA, Mike ne s'est pas concentré sur la façon de créer des technologies basées sur l'IA. Il souhaitait savoir comment utiliser l'IA afin de déterminer en quoi elle est pertinente pour les propriétaires d'entreprise. Plus précisément, il repère les problèmes commerciaux et aide les entreprises à identifier lesquels de ces problèmes nécessitent une IA. Il sait également quels outils standards utilisent une certaine IA et lesquels n'en utilisent pas.

Écoutez l'émission pour entendre Mike partager une histoire sur le vol d'un hélicoptère dans un canyon de Kauai.

Pourquoi l'intelligence artificielle est importante pour les spécialistes du marketing

Pour expliquer pourquoi l'IA est importante, Mike partage une comparaison de Andrew Ng, un expert en IA et en apprentissage automatique. Andrew dit que l'IA est la nouvelle électricité. Tout comme l'électricité a commencé à être utilisée pour tout alimenter il y a 100 ans, l'IA est maintenant ajoutée à tout. L'avènement de l'électricité a tout changé, y compris les transports, les usines, etc. De même, l'IA changera l'économie du savoir.

Pour les spécialistes du marketing, les changements à venir sont importants car votre entreprise gagnera à connaître les outils et techniques basés sur l'IA avant vos concurrents. Si vous travaillez du côté des agences, vous souhaitez aider vos clients à diriger avec l'IA. Bien que les spécialistes du marketing n'aient pas besoin de comprendre l'IA en détail, ils doivent en savoir suffisamment sur l'IA pour repérer les opportunités.

La version hollywoodienne de l'IA comprend des robots avec des fusils qui nous transforment en trombones. La réalité est plus banale et incrémentale.

Nous sommes loin de l'IA qui peut lancer des campagnes Google ou envoyer vos enfants à l'école et préparer le dîner. Cependant, l'intelligence artificielle étroite (également abrégée en intelligence étroite ou ANI) est susceptible de commencer à remplacer un nombre croissant de tâches humaines.

Vous pouvez considérer ANI comme un logiciel incroyablement intelligent. Mark pense que, dans une version très optimiste du futur, les machines intelligentes nous permettront de faire des choses que nous ne pouvons pas faire aujourd'hui ou que nous ferons des tâches que nous pouvons faire beaucoup, beaucoup mieux. En d'autres termes, ANI nous permettra de confier des tâches subalternes afin que nous ayons plus de temps pour un travail créatif, stratégique ou compatissant.

Écoutez l'émission pour entendre Mark et moi discuter du battage médiatique par rapport à la réalité d'autres technologies futures.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?

Mike définit l'IA comme la science pour rendre les choses intelligentes. Cela inclut la robotique, le langage naturel, la vision et bien plus encore. L'apprentissage automatique fait référence aux ordinateurs qui peuvent apprendre sans être explicitement enseignés. L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA qui prend son envol en ce moment, en particulier une sous-catégorie appelée apprentissage en profondeur.

Pour illustrer, comment un ordinateur apprendrait-il ce qu'est une chaise? Avec la programmation traditionnelle, vous utilisez des instructions conditionnelles telles que "Si l'objet a quatre pattes, un siège et en arrière, alors c'est une chaise. " Le code devrait tenir compte des chaises avec et sans bras, des fauteuils roulants, etc. sur. Le programme résultant nécessiterait beaucoup de code, et si une ligne contenait une erreur, le code ne fonctionnerait pas.

L'apprentissage automatique offre une nouvelle façon d'enseigner à un ordinateur ce qu'est une chaise. Essentiellement, vous donnez à la machine des milliers d'exemples de chaises et de non-chaises (comme des tables, des chiens et des arbres) afin que l'ordinateur comprenne ce qu'est une chaise et ce n'est pas. Au fil du temps, la machine apprend à déduire si quelque chose est une chaise. Au cours des 5 ou 10 dernières années, cette technologie est devenue assez précise.

Aujourd'hui, vous voyez cette technologie utilisée pour aider les gens à magasiner. Lorsque vous soumettez un produit à une caméra, le Pinterest ou Amazone applis ou Google Lens (via le Application Google Photos sur iOS) peut reconnaître le produit et essayer de le trouver pour vous. Vous pouvez pointer un appareil photo Google Lens sur votre ami vêtu d'une robe, et il trouvera un tas de robes similaires et vous dira où vous pouvez les acheter.

En plus de reconnaître les éléments, l'IA peut faire des prédictions. Amazon utilise l'IA prédictive pour vous dire des choses comme: "Les personnes qui ont acheté ce livre ont également acheté ce livre." De même, Netflix suggère des émissions de télévision ou des films qui pourraient vous intéresser. Netflix change même les vignettes en utilisant l'IA prédictive. En fonction de vos habitudes de visionnage, il prédit quelle vignette vous plaira le plus.

L'apprentissage automatique dans les voitures autonomes résout également les problèmes de prédiction. «Dans quelle voie suis-je? Dans quelle voie dois-je être? Que va faire cette voiture? Que fera ce piéton? » Il prédit comment les autres choses autour de vous se déplaceront, et donc dans quelle direction conduire et s'il faut accélérer ou freiner. Bien que cette explication soit une simplification excessive, c'est essentiellement ce qui se passe.

Un autre exemple est Siri pour l'iPhone. Comme de plus en plus de choses incluent l'apprentissage automatique, Siri est de plus en plus capable de tenir sa promesse d'être un assistant personnel. Aujourd'hui, il peut vous rappeler de passer un appel. À l'avenir, il peut vous suggérer de partir tôt en raison du trafic ou de l'impression qu'une réunion dure longtemps et vous proposer d'informer les trois personnes suivantes de votre agenda pour aujourd'hui que vous serez en retard.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Un bon exemple est la démo de Google Duplex à Google IO 2018. Dans cette vidéo, Google Assistant (qui est sur plus de téléphones que Siri et a donc plus de données à apprendre) prend un rendez-vous de coupe de cheveux et fait une réservation au restaurant. Beaucoup de gens pensaient que ces démos étaient fausses car la technologie Duplex était incroyablement efficace pour gérer une conversation qui ne se déroulait pas comme d'habitude.

Après que les gens ont commencé à se demander si la technologie était réelle, Google a loué un restaurant thaïlandais à New York et a invité journalistes pour passer l'après-midi à tester la technologie pour eux-mêmes dans le cadre d'une réservation de restaurant. Les journalistes ont été divisés en groupes qui ont tenté de se débarrasser de l'IA, mais l'IA a été en mesure de répondre parfaitement à leurs questions.

La manière dont les gens adoptent l'IA dépend du fait qu'ils se sentent effrayés par les ordinateurs faisant des choses semblables à des humains ou apprécient la commodité qu'elle offre. Certaines personnes pensent que l'IA regarderait par-dessus leur épaule. D'autres pensent qu'il serait étonnant d'avoir un outil qui peut instantanément rappeler le nom d'une personne et son anniversaire, puis lui envoyer le bon cadeau.

Écoutez l'émission pour savoir comment j'ai découvert l'IA dans la récente mise à jour iOS.

Intelligence artificielle et campagnes marketing

Les algorithmes comme Facebook sont une forme d'IA qui prédit sur quels articles ou publicités certains utilisateurs sont susceptibles de cliquer (bien que l'algorithme implique beaucoup plus que cela). Depuis plus de 3 ans, Mark mène des expériences contre l'IA de Facebook. Sur la base de ces expériences, il pense que nous sommes au point de basculement où la plupart du temps, la machine est aussi bonne qu’un humain.

L'algorithme gâche parfois, et lorsque cela se produit, il a tendance à faire d'énormes erreurs. Cependant, la plupart du temps, il est aussi bon - et parfois bien meilleur que - même le meilleur humain.

Pour les spécialistes du marketing, les capacités de l'IA ont le potentiel de menacer l'existence de leurs emplois ou de leurs agences. Les spécialistes du marketing qui passent encore la majorité de la journée à signaler et à modifier les offres sont particulièrement vulnérables. Ces spécialistes du marketing sont susceptibles de cesser leurs activités ou de devoir travailler très dur pour changer leur façon d'accomplir leurs tâches quotidiennes.

Toutes les plateformes publicitaires sont incitées à améliorer leur IA. Lorsqu'ils aident les spécialistes du marketing à atteindre leurs objectifs, ils continuent à utiliser la plate-forme. De plus, l'intelligence artificielle qui rend les plates-formes publicitaires plus faciles à utiliser générera plus d'affaires.

Aujourd'hui, un énorme gouffre existe entre les entreprises qui trouvent les plateformes publicitaires en ligne et sociales trop déroutantes et compliquées, et les entreprises qui peuvent embaucher une agence ou un employé pour le gérer. Plus ces plates-formes permettent aux entreprises quotidiennes d'utiliser l'IA pour attirer plus de clients, plus les plates-formes publicitaires génèrent de l'activité.

Mike dit que Google s'est toujours concentré sur l'utilisateur, l'annonceur et les parties prenantes, et comment ces trois éléments se croisent. Pour Google, l'utilisateur est le plus grand et le plus important des trois. Bien que Google doive équilibrer les besoins des annonceurs et des parties prenantes, Mike pense que fournir la meilleure expérience utilisateur permet d'y parvenir, car cela encourage les utilisateurs à revenir sur la plate-forme.

Par exemple, à la fin des années 1990, les gens ont quitté les moteurs de recherche comme Alta Vista et Ask Jeeves pour Google parce qu'ils offraient de meilleurs résultats. Aujourd'hui, Google tente d'améliorer sa plateforme pour les annonceurs. Si seulement environ 10% des entreprises qui devraient utiliser un outil comme Google Ads l'utilisent réellement, la plate-forme a une énorme marge de croissance.

Parmi les petites entreprises, Mike pense que Google Ads peut ajouter des clients qui ont jusqu'à présent trouvé la plate-forme publicitaire trop intimidante à utiliser. Parmi les grandes entreprises, Google pourrait retirer l'argent de la marque aux médias traditionnels et éduquer ces grandes entreprises sur les avantages économiques de l'utilisation de Google Ads au lieu d'une grande exploitation agences.

Écoutez l'émission pour entendre mes réflexions sur l'intelligence de l'algorithme de Facebook.

Comment l'intelligence artificielle peut aider les spécialistes du marketing

Google et Facebook ont ​​déjà de grandes initiatives d'IA et des outils utilisés par les spécialistes du marketing qui fournissent des quantités incroyables d'informations. Pour visualiser cela, Google collecte des données sur les utilisateurs via Google Analytics, Android (qui se trouve sur 80% des smartphones dans le monde), YouTube et Chrome (le navigateur le plus utilisé). Google a développé ou acheté ces services pour acquérir toutes ces données.

En plus de Google et Facebook, Amazon, Microsoft et IBM font également des choses incroyables avec l'IA. Étant donné que Mike se concentre sur Google Ads, notre discussion sur la manière dont l'IA peut aider les spécialistes du marketing se concentre sur cette plate-forme. Cependant, je tiens à souligner que l'IA arrive rapidement sur de nombreuses plates-formes.

Pour expliquer comment l'intelligence artificielle peut aider les spécialistes du marketing avec Google Ads dès maintenant, Mike présente d'abord un cadre basé sur une pyramide à trois couches. La couche inférieure est enchère, la couche intermédiaire est le ciblage et la couche supérieure est la messagerie. Ensemble, ces couches aident les spécialistes du marketing avec une publicité qui montre le bon message à la bonne personne au bon moment et le fait de manière rentable.

Mike utilise une pyramide, car les enchères sont un bon point de départ pour tester l'IA de Google. Les enchères sont la tâche la plus facile à prendre pour l'IA et une tâche fastidieuse pour les spécialistes du marketing. Avec les enchères de gestion de l'IA, vous pouvez monter dans la pyramide, garder une longueur d'avance sur le robot et vous concentrer sur le tâches au sommet, telles que la réflexion créative et stratégique et le travail avec des clients sur des entreprises plus importantes problèmes.

Enchère: Pour illustrer à quel point l'intelligence artificielle de Google peut apprendre, Mike commence par partager une histoire sur AlphaGo de Google, qui battre le champion du monde au jeu de Go. Puis Google a construit AlphaGo Zero, qui a battu la première machine. Partant de zéro sans voir aucun autre jeu qui ait jamais été joué, AlphaGo Zero s'est enseigné.

L'IA d'AlphaGo Zero est capable d'ingérer une tonne de nombres et de faire des prédictions avec une précision incroyable. Il peut également apprendre rapidement. En 3 jours, c'était aussi bon qu'un être humain. Après 40 jours, AlphaGo Zero a battu AlphaGo, qui ne perdrait apparemment jamais un match.

De la même manière, les enchères sur les publicités Google et Facebook sont un jeu de chiffres. Vous devrez peut-être déterminer combien d'enchères pour un mot clé ou combien offrir à Google si quelqu'un clique sur votre annonce. Les ordinateurs sont devenus excellents pour faire des offres. Aujourd'hui, ils sont aussi bons que les humains, et dans un proche avenir, ils deviendront bien meilleurs.

Google propose sept modèles d'enchères et Mike encourage tout le monde à tester l'un des Stratégies d'enchères intelligentes, qui utilisent l'IA de Google. Par exemple, si votre entreprise génère des prospects, essayez Coût par acquisition cible, qui enchérit sur votre coût par prospect. Si vous êtes une entreprise de commerce électronique, essayez la Objectif de retour sur les dépenses publicitaires stratégie.

Avec les enchères intelligentes, vous donnez un objectif à Google et il devient très efficace pour l'atteindre. Pour visualiser cela, si vous êtes prêt à payer 50 USD par prospect, les enchères intelligentes trouveront des prospects pour 50 USD. Bien qu'il ne trouve pas de prospects pour beaucoup moins que ce que vous demandez (disons 10 $ par prospect), il ne trouve pas non plus de prospects pour 100 $.

Comparée aux capacités des enchères intelligentes, l’ancienne approche d’enchères des spécialistes du marketing semble ridiculement lente et désuète. Depuis au moins 10 ans, les spécialistes du marketing analysent les enchères en examinant environ six signaux, petit à petit, quotidiennement ou hebdomadairement. À titre d'exemple, si les femmes âgées de 35 à 44 ans qui vivent à New York ont ​​mieux répondu, elles ont augmenté l'offre pour ce petit groupe afin d'augmenter le taux de conversion.

Cependant, pendant le temps que vous prenez pour taper un terme de recherche dans Google et appuyez sur Entrée, Google peut prendre en compte 70 millions de points de données. Il sait quelles applications sont présentes sur votre téléphone, les autres recherches que vous avez effectuées et ce que vous regardez sur YouTube. Il sait où vous êtes et quel temps y fait-il. Il sait si vous êtes à la maison, au travail ou en vacances. Les humains ne peuvent pas rivaliser avec cela.

Avec Smart Bidding, vous pouvez tester si vous pouvez abandonner tout le travail que les spécialistes du marketing ont traditionnellement consacré aux enchères. Dites simplement à l'intelligence artificielle d'enchères intelligentes ce que vous êtes prêt à dépenser, puis laissez-la faire le travail à votre place. Smart Bidding effectuera tous les tests et analyses pour diffuser votre annonce auprès des bonnes personnes au bon prix.

Lorsque vous testez les enchères intelligentes, vous pouvez utiliser Fonctionnalité de brouillons et de tests Google pour voir comment cela fonctionne pour vous. Pour l'essentiel, vous pouvez configurer un test fractionné qui compare votre méthode d'enchères à celle de la machine. Lorsque vous exécutez ces tests, Mike souligne que vous devez laisser un peu de temps à la machine. La durée dépend de la taille de votre campagne, mais prévoyez généralement de 2 à 4 semaines.

Ciblage: En règle générale, le ciblage nécessite qu'une personne analyse les données démographiques et le contenu, et décide où une annonce doit être diffusée. Par exemple, les spécialistes du marketing demandent à Google de diffuser une annonce lorsqu'un internaute recherche un mot clé spécifique. Pour une annonce YouTube, un responsable marketing peut demander à YouTube de placer l'annonce à côté d'un contenu similaire à Oprah.com.

L'ancienne façon de cibler les publicités via la télévision, la radio et les magazines était axée sur la démographie. Parce que les médias n'avaient aucune idée de qui achetait, ils ont défini leur public avec de grandes catégories démographiques, comme les femmes, la Californie, les 35 à 44 ans. Cependant, l'âge de quelqu'un qui achète une machine à laver n'a pas d'importance. Ce qui compte, c'est l'intention: qui recherche le type de machine à laver que vous vendez?

Avec l'IA, vous pouvez cibler les clients en fonction de leur intention. Toutes les données dont dispose Google aident son IA à prédire ce que quelqu'un fera ensuite. Par exemple, comment l'IA détermine-t-elle ce pour quoi ils sont actuellement sur le marché? Sur la base de toutes les données collectées par Google, il se peut que quelqu'un soit un fan de baseball et un parent qui a tendance à visiter des sites pour bébés afin d'avoir un enfant de moins de 3 ans.

L’IA peut alors combiner la connaissance des intérêts à long terme d’une personne avec ses intérêts plus immédiats. Disons qu'un parent qui aime le baseball commence à chercher comment réparer les machines à laver ou comment acheter une nouvelle machine à laver pour moins de 1500 $ avec livraison gratuite. L'IA sait alors que cette personne est à la recherche d'une nouvelle machine à laver.

Étant donné que l'IA dispose de toutes ces données, vous n'avez pas besoin de dire à Google comment cibler votre annonce en fonction de données démographiques et de facteurs de ce genre. Pour toucher les personnes qui souhaitent acheter une machine à laver parce que vous la vendez, vous donnez une annonce à l'IA de Google et dites combien vous voulez dépenser pour chaque vente ou prospect. À partir de là, l'IA sait qui vous souhaitez atteindre et comment diffuser votre annonce auprès de la bonne personne.

Cependant, Mike souligne que les mots clés ne font pas partie du passé. Vous pouvez toujours utiliser le ciblage par mots clés, mais il devient de plus en plus difficile de faire le bon choix et ce n'est pas le signal le plus important.

Pour les annonces graphiques, Google a Audiences sur le marché, qui propose environ 500 catégories. Pour atteindre les personnes qui souhaitent acheter une machine à laver, vous pouvez dire à l'outil de trouver tout le monde sur le marché pour une machine à laver en ce moment. Vous pouvez également ajouter d'autres ciblages, comme les personnes en Californie. Cependant, il n'est pas nécessaire de spécifier un âge démographique, car la fonctionnalité analyse l'intention des utilisateurs.

Vous pouvez accéder aux audiences sur le marché de deux manières. Si vous diffusez des annonces à l'ancienne, vous pouvez superposer le ciblage d'audience de l'IA à votre ciblage traditionnel. Ensuite, vous pouvez comparer le comportement des deux types de ciblage. Si l'IA se comporte comme vous l'espérez, vous pouvez lui donner les rênes.

Une nouvelle façon d'accéder au ciblage avec l'IA est Campagnes intelligentes. Avec cette approche, vous dites à Google ce que vous voulez faire et combien vous êtes prêt à payer, et l'IA s'occupe du reste. Les campagnes intelligentes incluent les enchères, le ciblage et même un peu de messagerie.

Messagerie: Comprendre votre message avec l'IA est au sommet de la pyramide de Mike, car il n'est actuellement pas très bon pour rédiger des textes créatifs ou convaincants. Si vous êtes rédacteur ou créateur de contenu, vos chances de survie sont bien plus grandes que si vous vous concentrez sur les enchères ou le ciblage.

Cependant, l'IA est capable de comprendre le sens et le contexte d'une page, et Google et Facebook ont ​​tous deux ce type d'IA. (La version de Facebook s'appelle DeepText.) Parce que cette IA peut comprendre le sens, la sémantique et la nuance de tous ces mots, elle est très bonne pour la messagerie qui a une portée limitée.

Pour illustrer, l'intelligence artificielle peut faire un excellent travail en écrivant les lignes d'objet des e-mails. Une IA appelée Phrasee affirme qu'il est certain à 98% de battre le meilleur objet de votre e-mail. L'entreprise a travaillé pour Virgin au Royaume-Uni et leur a fait économiser des millions de dollars. Phrasee a également récemment levé 4 millions de dollars, ce qui signifie que l'entreprise continue de faire des choses incroyables.

Une IA comme Phrasee peut gérer une tâche étroite comme les lignes d'objet des e-mails, car vous pouvez fournir des milliers d'exemples au lieu de des milliers de règles: lignes d'objet que vous avez déjà utilisées, consignes de marque, exemples de ce que vous pouvez et ne pouvez pas dire, et passé résultats. À partir de là, l'IA peut prédire quel devrait être le prochain sujet de votre e-mail, le tester pour vous et vous dire comment ses résultats sont comparés aux vôtres.

De même, avec l'IA Facebook, vous pouvez lui donner quelques titres, des choix de copie de texte et des appels à l'action, et l'IA peut les tester en combinaison pour trouver le gagnant. Google dispose d'un outil similaire appelé annonces réactives. Vous pouvez choisir annonces display responsives ou annonces responsives sur le Réseau de Recherche. Avec Google, vous fournissez environ 15 titres et 4 descriptions, et il comprend toutes les combinaisons.

Les annonces responsives de Google vous permettent également de donner des paramètres spécifiques à l'IA. Si vous voulez que votre nom de marque soit le premier titre, vous pouvez l'épingler à cette position et mélanger et assortir tous les autres. Bien que de tels paramètres limitent massivement ce que la machine peut faire, cette capacité peut protéger votre marque ou donner au responsable marketing un sentiment de contrôle.

Pour la messagerie, Mike dit que la meilleure utilisation de l'IA est de la laisser déterminer les milliards de combinaisons et laquelle fonctionne le mieux. En outre, il souligne que l'IA est plus puissante que les tests A / B traditionnels, où vous exécutez l'annonce A contre l'annonce B pendant 28 jours, voyez que l'annonce B est meilleure, supprimez l'annonce A et en écrivez une nouvelle. Pour Google, les tests A / B sont du marketing à travers des moyennes, ce qui est ridicule.

L'IA de Google peut déterminer la meilleure annonce pour un utilisateur spécifique. Pour visualiser cela, l'IA sait ce que Mike a recherché récemment et comment il se comporte généralement sur Google et d'autres sites Web. Cependant, la meilleure publicité pour Mike sera différente de la meilleure publicité pour Julie. En d'autres termes, l'IA de Google essaie de trouver la meilleure annonce à chaque fois, et un humain ne peut pas rivaliser avec cela.

Étant donné que Google a accès à une telle mine de données, les services tiers ne peuvent pas non plus rivaliser avec l'IA de Google. Les services tiers reçoivent les mêmes six signaux que les spécialistes du marketing, alors que Google a environ 70 millions de signaux. Même si Google pouvait nous donner ces signaux, ils ne le feraient jamais. Ces données donnent à Google un avantage concurrentiel trop important.

Au lieu de cela, Mike dit que les spécialistes du marketing doivent essayer l'IA de Google. Donnez-lui vos idées créatives en fonction de ce que vous savez sur vos entreprises ou vos clients et laissez l'IA faire le reste.

Écoutez l'émission pour entendre Mike partager davantage sur comment et pourquoi tester l'IA de Google alors que de nouvelles fonctionnalités continuent d'être disponibles.

Découverte de la semaine

Laserlike est un outil sympa pour découvrir et se concentrer sur le contenu que vous appréciez.

Parce que vous voyez moins de nouvelles via Facebook, Laserlike offre un excellent moyen de suivre les histoires de niche. Après avoir installé l'application, vous lui indiquez quels sont vos intérêts, tels que le marketing numérique et le leadership commercial. (Vous pouvez également trouver des catégories sans rapport avec les entreprises, comme les actualités ou les potins sur les célébrités.) Une fois que l'application commence à vous montrer des histoires, vous pouvez l'entraîner davantage en indiquant ce que vous faites ou n'aimez pas.

Laserlike alimente également un Plugin Firefox appelé Advance. Le plugin dit qu'il ne vous suit pas ou ne regarde pas vos données sensibles, mais il regarde les sites que vous visitez pour savoir ce que vous aimez, puis organise vos centres d'intérêt pour vous apporter un contenu intéressant. Des outils similaires incluent le Application Google Actualités et le Application Apple News.

Laserlike est gratuit et disponible pour iOS et Android.

Écoutez l'émission pour en savoir plus et dites-nous comment Laserlike fonctionne pour vous.

Principaux points à retenir de cet épisode:

• En savoir plus sur Mike au WebSavvy site Internet.
• Découvrir ressources gratuites pour les auditeurs de ce podcast.
• Lis Le guide ultime de Google AdWords.
• Découvrez Mike's cours sur le Réseau Display de Google, AdWords, Google Data Studio, etc.
• En savoir plus sur l'IA et l'expert en apprentissage automatique Andrew Ng.
• Découvrez comment l'IA peut aider les gens à faire leurs achats via le Pinterest ou Amazone applis ou Google Lens (via le Application Google Photos sur iOS).
• Regardez la démo de Google Duplex à Google IO 2018 et apprenez comment les journalistes ont passé un après-midi à tester la technologie.
• Découvrez comment AlphaGo de Google battre le champion du monde au jeu de Go et comment AlphaGo Zero bat AlphaGo.
• Essayer Stratégies d'enchères intelligentes tel que Coût par acquisition cible ou Objectif de retour sur les dépenses publicitaires.
• Comparez les enchères traditionnelles avec les enchères basées sur l'IA en utilisant Fonctionnalité de brouillons et de tests Google.
• En savoir plus sur Google Audiences sur le marché et Campagnes intelligentes.
• En savoir plus sur Facebook DeepText.
• Check-out Phrasee, le travail effectué par l'entreprise pour Virgin au Royaume-Uni, et son récent effort de financement de 4 millions de dollars.
• Testez comment annonces display responsives ou annonces responsives sur le Réseau de Recherche aide avec la messagerie de base.
• Organisez un flux d'histoires qui vous intéressent Laserlike pour iOS et Android, le plugin Advance pour Firefox, ou des outils similaires comme le Application Google Actualités et le Application Apple News.
• Syntoniser Le voyage, notre documentaire vidéo.
• Regardez notre talk-show hebdomadaire sur le marketing des médias sociaux les vendredis à 10 h 00 (heure du Pacifique) Crowdcast ou connectez-vous sur Facebook Live.
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• En savoir plus sur Monde du marketing des médias sociaux 2019.

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