5 pasos para el éxito de SEM en la era del aprendizaje automático

Los especialistas en marketing de búsqueda deben integrar la popinión de rentabilidad y el aprendizaje automático para evaluar tácticas y métricas en una escala holística, en lugar de en un vacío.

SEATTLE – En lugar de luchar contra la tecnología de aprendizaje automático, los mercadólogos deben aprovechar sus capacidades y trabajar para hacerla más inteligente, el Evangelista de Búsqueda en Jefe de Google, Nicolas Darveau-Garneau, dijo en SMX Advanced en Seattle el martes durante su discurso principal sobre la optimización de las campañas en la era de la IA.

¿La línea de fondo? El aprendizaje automático está aquí para quedarse, y los profesionales de marketing deben participar si planean mantenerse a flote en un entorno digital cada vez más automatizado. Darveau-Garneau ofreció cinco recomendaciones clave para ganar en la era del marketing de aprendizaje automático.

1. medir juntos

En lugar de medir la interacción de cada cliente en un silo, los especialistas en marketing deben ver los datos de manera integral, evaluando cada punto de contacto como parte de un panorama más amplio. Al medir el ROI en cada táctica y apilarlo contra el ROI en todo Google, los profesionales de marketing podrán detectar más fácilmente las oportunidades y ver el valor integrado de todas las campañas.

2. Optimizar el objetivo correcto.

Darveau-Garneau utilizó la analogía de las compañías de seguros de automóviles para explicar cómo las empresas deben identificar objetivos distintivos según su audiencia única y su valor de mercado. El objetivo de la Compañía de seguros A, dijo, podría ser lanzar una amplia red y capturar la mayor cantidad posible de clientes potenciales, mientras que la Compañía de seguros B podría optar por centrarse en vender una amplia gama de pólizas. La compañía de seguros C podría tener un objetivo más detallado destinado a vender buenas pólizas. Con un objetivo claro, la tecnología de aprendizaje automático puede ayudar a las marcas a identificar a los consumidores ideales con mayor eficiencia.

3. Optimizar la métrica correcta.Los resultados pueden diferir dramáticamente según el objetivo que se optimice, dijo Darveau-Garneau. Es importante saber qué métricas se deben optimizar al evaluar el rendimiento integral de la campaña. Dado que una máquina solo puede aprender de lo que un profesional de marketing le dice, es importante que los equipos de búsqueda entiendan qué métricas probar y mo

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