Come si sono evolute le tendenze dell’intelligenza artificiale nel marketing digitale immobiliare

L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) hanno fatto molta strada negli ultimi 10 anni.

Per un certo periodo, le piattaforme pubblicitarie hanno spinto i clienti a utilizzare la loro intelligenza artificiale, tuttavia, i risultati sono stati inferiori rispetto alle campagne gestite dall’uomo con offerte manuali. Alla fine molte delle più grandi piattaforme hanno intrecciato l’intelligenza artificiale nei loro prodotti principali e man mano che l’IA cresceva, diventava anche molto migliore.

È importante distinguere la differenza tra AI e ML. L’intelligenza artificiale viene utilizzata in modo più ampio per descrivere la capacità della macchina di identificare opportunità e risolvere problemi, mentre il machine learning è l’applicazione dell’esecuzione delle attività relative alla risoluzione del problema.

Abbiamo seguito per molti anni i risultati delle campagne gestite dall’uomo rispetto a quelle gestite dall’intelligenza artificiale per vedere quale genera le prestazioni più elevate. Un altro fattore da considerare è il tempo. Molti programmi di intelligenza artificiale e ML richiedono tempo per apprendere cose che sono già intuitive per gli esseri umani. Alcuni più veloci di altri.

Sebbene esistano molti programmi di intelligenza artificiale, abbiamo deciso di evidenziare alcuni dei programmi di intelligenza artificiale più ampi e più ampi in esecuzione a livello centrale per piattaforme pubblicitarie e operatori di marketing digitale focalizzati sul settore immobiliare:

AI di Google: attenzione alla strategia di offerta e ai test A/B

Google utilizza una varietà di programmi di intelligenza artificiale attivi per offrire agli utenti il ​​miglior annuncio, nel momento migliore, al miglior prezzo. Per fare ciò, questi programmi utilizzano l’apprendimento automatico per condurre complessi test multivariati su una varietà di piattaforme per determinare quale annuncio deve essere mostrato in un dato secondo. L’intelligenza artificiale di Google analizza variabili come il testo e le immagini degli annunci, la funzionalità delle pagine web e il comportamento online degli utenti per prendere le sue decisioni. Di seguito abbiamo evidenziato alcuni dei principali strumenti di intelligenza artificiale di base e i loro vantaggi, da utilizzare a livello pratico nella piattaforma pubblicitaria di Google Ads.

Annunci di ricerca reattivi: questo nuovo tipo di annuncio utilizza ML per testare combinazioni di titoli e descrizioni diversi per creare annunci che rispondano alle query di ricerca e alle intenzioni degli utenti. Con soli 15 titoli e 4 descrizioni Google può generare fino a 45.000 diverse combinazioni di annunci! Dopo che sono stati raccolti dati sufficienti, le combinazioni e le loro singole risorse vengono classificate. Gli inserzionisti possono quindi utilizzare questi dati per personalizzare i propri messaggi e sostituire gli asset meno performanti con altri più produttivi.

Smart Bidding

Cos’è Smart Bidding: la nuova intelligenza artificiale per le offerte di Google offre un’alternativa alla selezione manuale delle offerte per le parole chiave nelle campagne pubblicitarie CPC. Smart Bidding chiede agli utenti di selezionare un obiettivo, ad esempio CPA target, ritorno sulla spesa pubblicitaria target, Massimizza le conversioni o Massimizza il valore di conversione e consente all’intelligenza artificiale di Google di fare offerte dinamiche in ogni asta dell’annuncio per raggiungere l’obiettivo aziendale dichiarato. Gli esseri umani possono apportare modifiche alle offerte in base al rendimento passato, mentre Google può apportare aggiustamenti delle offerte in tempo reale utilizzando fattori come il tipo di dispositivo, la posizione, l’ora del giorno, le caratteristiche degli annunci, il sistema operativo, la query di ricerca, il posizionamento e la nostra esperienza utente preferita. Creando campagne con obiettivi diversi puoi confrontare i risultati per vedere quale approccio basato sull’intelligenza artificiale ha funzionato meglio per te.

Google Optimize

Cos’è Google Optimize: consente agli inserzionisti di testare A/B diversi aspetti del loro sito Web, come immagini creative, popup e testi del sito. L’intelligenza artificiale di Google guida gli utenti attraverso l’esperimento utilizzando complesse strategie di modellazione dei dati per garantire la purezza dei risultati. Per i rapporti, Google Optimize utilizza principalmente il metodo dell’inferenza bayesiana, che è un’analisi statistica che riaggiusta continuamente i risultati man mano che vengono raccolti più dati.

I vantaggi di questo metodo di raccolta dei dati sono 4 volte:

In primo luogo, consente risposte più accurate a domande fondamentali come “quale ha una probabilità di fare meglio: l’originale o la variante?”.

In secondo luogo, consente la separazione della nozione secondo cui i valori p sono gli stessi della probabilità e quindi consente elementi più utilizzabili dopo che i dati sono stati raccolti. Il p-value è un numero, calcolato da un test statistico come un test A/B, che descrive quanto è probabile che tu abbia trovato un particolare insieme di osservazioni se l’ipotesi nulla fosse vera e l’esperimento non fosse mai stato effettivamente eseguito.

In terzo luogo, evita il processo decisionale basato su ipotesi poiché determina definitivamente che una variante sarà la più performante tra una serie di altre.

Infine, consente di terminare l’esperimento quando non c’è più da imparare dal test.

In un modo più generale, tutte le funzionalità di Optimize utilizzano alcuni dei principi dell’intelligenza artificiale: automatizza un processo precedentemente manuale, apprende da se stesso ed è di natura computazionalmente pesante.

AI di Facebook: concentrati sui tuoi annunci e sul pubblico personalizzato

Meta-AI è l’ultimo modello di apprendimento automatico per l’ombrello che è tutto Meta, Facebook e Instagram inclusi. Il loro machine learning si concentra principalmente sulla pubblicazione automatica degli annunci con le migliori prestazioni e quindi sull’apprendimento di ulteriori informazioni e sull’invio di annunci selezionati. Il ML se si concentra strettamente sui punteggi di qualità dell’annuncio per la generazione di offerte, il comportamento degli utenti dentro e fuori Facebook, il contenuto dell’annuncio, l’ora del giorno, le tue interazioni su Facebook, anche con altre persone. I modelli migliorano le previsioni nel tempo.

Il periodo di apprendimento è migliorato nel corso degli anni dalle nostre osservazioni. Lavoriamo in tandem con l’IA spingendo i budget giornalieri nei set di annunci selezionati dal Meta Algorithm. Stanno anche lavorando a una nuova sezione riguardante il lato creativo e la promozione di storie e voci degli utenti. La meta-AI che abbiamo visto il maggior successo è la corrispondenza avanzata per creare un pubblico personalizzato utilizzando il tracciamento dei pixel. Comprendiamo che oltre 200 parametri vengono utilizzati nei risultati del pubblico personalizzato.

Sia Google che Facebook hanno diversi programmi AI open source disponibili tra cui TensorFlow e PyTorch

IA programmatica: concentrati sulle metriche CTR per la consapevolezza della qualit�

Le reti display utilizzano i dati di oltre 30 parametri, al centro della piattaforma pubblicitaria, per creare modelli dinamici che si stanno ottimizzando verso gli obiettivi CPC su milioni di siti web. Questi modelli sono progettati per essere costantemente riconfigurati verso tali obiettivi. Gli strumenti di ottimizzazione algoritmica possono apportare grandi aggiustamenti automatici in tempo reale per il posizionamento in campagne e annunci. In molti casi i risultati sono il motivo per cui vediamo costantemente le stesse opportunità qui. L’apprendimento automatico esegue nuovamente l’analisi dal punto iniziale ogni 12 ore.

Strumenti di intelligenza artificiale di terze parti: considera i quadranti di crescita per la pianificazione strategica

Ci sono molti algoritmi AI disponibili al centro come programmi. Analizzano più parametri come interessi del pubblico, categorie di siti Web, numero di backlink, parole chiave organiche comuni e posizioni SERP. Sulla base della concorrenza per la visibilità online, ci consentono di determinare siti Web simili all’interno di un mercato e creare un’industria. Uno di questi modelli di concentrazione del mercato che utilizziamo si basa sull’indice Herfindahl-Hirschman. Ciò che ci piace di più dei tipi di strumenti è il modo in cui possono essere utilizzati per identificare chi sta crescendo con un mercato di riferimento simile al tuo online e le opportunità identificate. Li usiamo come obiettivo per aumentare la domanda.

Conclusione e passaggi successivi: non smettere mai di imparare!

L’intelligenza artificiale sta migliorando. I modi più efficaci in cui viene utilizzata l’IA sono diversi per le diverse piattaforme. È come se l’intelligenza artificiale stesse riprendendo da dove le persone si erano interrotte in modo ampio online. Saremmo negligenti se non evidenziassimo anche l’intelligenza artificiale della sicurezza informatica che si sta verificando e la progressione con Powerdrill di Google. L’elaborazione sta diventando molto più veloce nel mondo della sicurezza informatica.

Gli approfondimenti dell’intelligenza artificiale possono cambiare la tua prospettiva. Scopri cosa stai imparando dall’intelligenza artificiale. Comprendi che anche l’intelligenza artificiale ha un proprio processo di curva di apprendimento. E non smettere mai di testare!

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