Machine learning is de toekomst van online adverteren

Het adverteren op het wereldwijde web is in de afgelopen paar jaar heel erg veranderd. Met als grootste ontwikkeling dat algoritmes zo slim zijn geworden dat zij zichzelf veel kunnen leren. Dit wordt machine learning genoemd. Als gevolg hiervan hoeft de marketeer niet meer naar zoveel dingen te kijken en kan hij zich focussen op andere optimalisatiepunten.

Machine learning gebruiken met online adverteren

Het adverteren met machine learning kan doordat de computer zichzelf heeft aangeleerd wat wel en niet werkt. Zo wordt een advertentie getoond aan de meest relevante doelgroep en is het instellen van biedingen niet meer nodig.  Dit zie je vooral terug komen bij grote advertentie platformen zoals Google Ads en Facebook Ads.

Machine learning zorgt er voor dat marketeers zich op andere punten kunnen focussen. Maar machine learning heeft ook zijn nadelen. Zo kan dit pas functioneren bij een grote hoeveelheid data, er zijn voldoende transacties nodig om correcte en stabiele resultaten te krijgen. Machine learning is niet zelfdenkend en daarom stuurt dit enkel op de input die je zelf beschikbaar stelt. Ook  worden externe factoren niet meegenomen door het systeem zelf. Het is immers geen zelfdenkend mens, er wordt daardoor geen rekening gehouden met een plotselinge verandering.

Hoe kan je het beste deze machine learning gebruiken bij het adverteren?

Deze manier van marketing kan je het beste inzetten op drie verschillende manieren:

1. Creatie: denk aan de uitingen, zoals afbeeldingen, teksten en videos.
2. Doelen: welk doel is voor jouw marketing strategie belangrijk om op te focussen?
3. Zelf vergaarde data: dit gaat om het delen van zelf verkregen klantdata.

Creatie

Facebook Ads en Google Ads kunnen de advertenties nog niet compleet zelf maken. Machine learning wordt wel steeds beter in het tonen van de juiste boodschap, aan de juiste doelgroep, op het goede moment. Hoe beter de creatie hoe meer resultaat je kan verwachten. Het is daarom belangrijk om relevante teksten te combineren met kwalitatieve afbeeldingen of onderscheidende video’s.

Doelen

Daarnaast moet je biedstrategie aansluiten bij je gestelde doel en naar voren komen in de manier waarop je campagnes aanstuurt binnen Facebook Ads en Google Ads. De kwaliteit staat altijd voorop, je kan bijvoorbeeld niet enkel op online omzet focussen, maar ook de offline winkelbezoeken optimaliseren.

Zelf vergaarde data

Als laatste eigen data, deze advertentieplatformen beschikken over veel data van hun gebruikers. Dit is belangrijk als je een bepaalde doelgroep wil bereiken. Ze hebben enkel niet de data van jouw klanten, met deze data kunnen zij zich nog beter focussen op jouw relevante doelgroep. Het is steeds belangrijker om deze data te delen aangezien de vervaltijd van cookies steeds verder terugloopt. Je kan automatisch klantlijsten inladen bij deze advertentieplatformen, gebaseerd op in ieder geval e-mailadressen en telefoonnummers. Je kan hier bijvoorbeeld een API voor instellen om zo de algoritmes van machine learning te voorzien van data.

Affiliate marketing

Binnen het affiliate marketing netwerk beschikken onze publishers over verschillende data vanuit vergelijkbare campagnes. Denk aan Google Shopping partners, zij maken gebruik van machine learning door middel van een algoritme wat automatisch de biedingen bepaald. Er wordt gekeken naar de eerder behaalde resultaten binnen het segment, maar ook naar de data welke wordt verkregen per campagne. Komt er een hoogseizoen aan voor jouw producten? Breng jouw persoonlijke accountmanager hiervan op de hoogte zodat zij dit kunnen delen en jouw producten extra gepusht kunnen worden.