Como o aprendizado profundo está mudando o jogo para anunciantes e consumidores

A IA mudou para sempre a publicidade digital. Como profissionais de marketing, isso já nos permite decidir a melhor forma de engajar clientes e mercados em potencial como nunca antes.

Mas há espaço para crescer. As ferramentas de aprendizado profundo são a próxima grande área de pesquisa baseada em IA e irão desencadear uma onda de inovação futura em todos os setores - trazendo uma nova era de marketing da qual tanto anunciantes quanto usuários finais se beneficiarão.

Nossas interfaces já se adaptaram para atender aos interesses do usuário em um nível pessoal, combinando percepções e comportamentos da indústria com publicidade gráfica - ou personalização. Mas os algoritmos de aprendizado profundo vão conseguir ainda mais.

O aprendizado profundo está mudando a maneira como pensamos sobre eficácia. Este é o campo mais promissor de pesquisa baseada em IA, encontrado no Google Translate, carros dirigentes Tesla ou mecanismo de reconhecimento de imagem do Yahoo. É usado também de maneiras mais futurísticas.

O DeepMind AI do Google pode ler programas de TV labiais melhor do que um profissional (um especialista humano anotou apenas 12,4% das palavras sem nenhum erro, contra AI com 46,8%). Esses algoritmos venceram os melhores jogadores de pôquer do mundo e podem até autodirigir um filme - mostrado recentemente por Saatchi & Saatchi no Festival Internacional de Criatividade de Cannes Lions.

E, claro, a indústria de publicidade experimentará aplicações de aprendizado profundo. Um anúncio recente da Coca-Cola indica que eles querem usar bots de IA para criar música para anúncios, escrever roteiros, postar um espaço na mídia social e comprar mídia - sugerindo que a revolução dos anúncios de aprendizagem profunda parece mais próxima da realidade do que nunca.

Da perspectiva do anunciante: algoritmos de autoaprendizagem que reagem de forma inteligente a situações inesperadas

De acordo com uma nova pesquisa da Adlucent, os consumidores desejam uma experiência de publicidade personalizada e 71% dos entrevistados preferem anúncios feitos sob medida para seus interesses e hábitos de compra. O estudo também mostrou que as pessoas têm quase o dobro de probabilidade de clicar em um anúncio de uma marca desconhecida, se o anúncio foi feito sob medida para suas preferências.

Com o aumento do acesso aos dados e a competição cada vez mais rápida, nunca foi tão importante para os profissionais de marketing compreender o ruído que cerca os usuários - mas também nunca foi tão fácil. Um modelo de personalização típico pode ser feito sem algoritmos altamente avançados, mas sabemos que esse limite já foi atingido. Novos algoritmos de aprendizado profundo, no entanto, podem detectar situações inesperadas e potenciais ocultos.

Por exemplo, imagine que você se esqueceu do aniversário do seu amigo. Com apenas dois dias restantes, não sobra muito tempo para procurar um produto, mas ainda o suficiente para procurar algo especial. Nesses casos, a personalização ultraprecisa pode fazer a diferença, e os modelos de aprendizado profundo podem começar a saber que você está procurando algo com entusiasmo.

Seja por uma mudança repentina de comportamento ou por uma maratona de compras aparentemente urgente, um modelo típico seria cego para esses dados, mas o aprendizado profundo pode fazer as conexões.

O conhecimento profundo do comportamento de compra do consumidor ainda não está amplamente disponível para os jogadores de e-commerce, mas é fundamental para os profissionais de marketing. Por exemplo, é muito fácil encontrar padrões na tomada de decisões para picos de vendas típicos e previsíveis, como a Black Friday ou o Dia da Mulher. Fica mais complicado quando se trata de identificar eventos individuais, com um contexto muito específico (como o aniversário de um amigo que está chegando ou qualquer ocasião repentina).

É aqui que o aprendizado profundo substitui os métodos tradicionais. Inspirado pelos neurônios biológicos em nossos cérebros, o aprendizado profundo entra no jogo e torna possível obter descrições do usuário mais confiáveis, mais ricas e interpretáveis ​​por máquina do potencial de compra dos clientes, sem a necessidade de experiência humana.

Em contraste com a abordagem de aprendizado de máquina tradicional, o aprendizado profundo é capaz de destacar um usuário em uma multidão on-line, uma pessoa que pode inicialmente parecer um usuário agindo de forma caótica, mas na verdade tem o maior potencial para finalizar uma compra.

Isso é possível porque os algoritmos de autoaprendizagem definem cada cliente potencial que procura um produto um pouco diferente dos modelos usuais. Faz referência à história e vê que a pessoa mudou seu comportamento dinamicamente. Em seguida, ele oferece probabilidades de conversão extremamente precisas, aprendendo não apenas com um usuário, mas com todos os usuários da rede.

Por exemplo, se o presente de aniversário fosse “novos fones de ouvido”, o retargeting baseado em aprendizado profundo faria com que o usuário pesquisasse rapidamente em 10 modelos diferentes, verificando as especificações, reduzindo-se a uma faixa de preço. Isso a definiria como uma situação incomum e urgente, enquanto os algoritmos tradicionais apenas a veriam como um comportamento indeciso e errático - ou nem perceberiam.

Sabendo que a pessoa tem uma necessidade urgente de comprar algo, o e-shop pode forçar automaticamente o consumidor a finalizar a compra em seu e-store específico.

Da perspectiva do usuário: algoritmos de aprendizagem profunda que predizem seus desejos

Quando a inteligência artificial é aplicada a qualquer produto comercial ou distribuição de serviço, ela se torna uma extensão única de quem somos. Funciona fenomenalmente no sistema de recomendação da Netflix, e muitos filmes assistidos na Netflix vêm de sugestões de aprendizagem avançada da empresa.

A Amazon também confia em algoritmos de autoaprendizagem. O sistema de “remessa antecipada” baseado em algoritmo patenteado da empresa pode definir com extrema precisão os padrões de compra do cliente e prever a marca, faixa de preço e produto que será comprado. Com base nisso, a Amazon pode enviar produtos aos centros de distribuição antes mesmo de um pedido ser feito - revolucionando o setor de comércio eletrônico.

A IA, especialmente o aprendizado profundo, é a ferramenta perfeita para prever os desejos do usuário na indústria de publicidade. A tecnologia está simplificando nossa experiência cotidiana do usuário, trazendo anúncios profundamente direcionados que contêm não apenas produtos que temos maior probabilidade de comprar, mas também aqueles que não vimos ou produtos nos quais nem sequer pensamos.

Imagine que acabou de comprar uma nova câmera. Algoritmos de aprendizagem profunda analisarão cada parte do que você fez: data comprada e comprada, especificações da câmera, história, comportamento, etc. Algoritmos serão capazes de criar recomendações de produtos moldadas em torno da satisfação de suas necessidades pessoais que vão além das sugestões típicas.

Lentes compatíveis ou cartões de memória adicionais ou tripé de câmera podem ser boas recomendações, enquanto um anúncio de vídeo sugerido com um drone de câmera pode mostrar algo que você nem tinha pensado - mas agora deseja inconscientemente.

Recomendações de produtos relacionados da Amazon ajudam a incentivar os usuários a compras adicionais

A razão pela qual o aprendizado profundo é tão impactante é que aprende da mesma forma que as pessoas, mas muito, muito mais rápido. Ele analisa os desejos de cada pessoa individualmente, ao mesmo tempo em que leva em consideração os dados de milhões de outras pessoas e fornece resultados em tempo real. Este é um feito que nenhum ser humano pode esperar realizar.

As ferramentas de aprendizado profundo do anunciante levarão a mudanças na maneira como recomendamos os produtos, pesando cuidadosamente o valor de um comprador potencial, prevendo a probabilidade de conversão e, o mais importante, aprendendo sobre seus desejos. Algoritmos de autoaprendizagem ajudam a obter análises superprecisas do usuário e, como resultado, tornam a publicidade aproximadamente 40% mais eficiente.

Em um futuro próximo, anunciantes e usuários experimentarão a evolução da publicidade. Embora possa parecer um pouco sci-fi, essa tecnologia é uma progressão natural para tornar as atividades online mais eficientes do que nunca.