การเรียนรู้เชิงลึกกำลังเปลี่ยนแปลงเกมสำหรับทั้งผู้โฆษณาและผู้บริโภคอย่างไร

AI ได้เปลี่ยนแปลงการโฆษณาดิจิทัลไปตลอดกาล ในฐานะนักการตลาด มันทำให้เราตัดสินใจได้ว่าจะสร้างการมีส่วนร่วมกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าและตลาดได้ดีที่สุดอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

แต่มีพื้นที่ให้เติบโต เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกคือส่วนสำคัญถัดไปของการวิจัยโดยใช้ AI และจะจุดประกายคลื่นแห่งนวัตกรรมในอนาคตในทุกอุตสาหกรรม ทำให้เกิดยุคใหม่ของการตลาดที่ทั้งผู้โฆษณาและผู้ใช้ปลายทางจะได้รับประโยชน์

อินเทอร์เฟซของเราได้ปรับให้เข้ากับความสนใจของผู้ใช้ในระดับส่วนบุคคลแล้ว โดยจับคู่ข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรมและพฤติกรรมกับโฆษณาแบบดิสเพลย์หรือการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แต่อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะประสบความสำเร็จมากยิ่งขึ้น

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกำลังเปลี่ยนวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพ นี่เป็นสาขาที่มีแนวโน้มมากที่สุดของการวิจัยที่ใช้ AI ซึ่งพบได้ใน Google Translate, รถยนต์ขับของ Tesla หรือกลไกการจดจำจินตนาการของ Yahoo มันยังถูกใช้ในรูปแบบที่ล้ำยุคอีกด้วย

DeepMind AI ของ Google สามารถอ่านรายการทีวีได้ดีกว่ามืออาชีพ (ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์อธิบายคำเพียง 12.4% โดยไม่มีข้อผิดพลาดใดๆ เทียบกับ AI ที่ 46.8%) อัลกอริธึมเหล่านี้เอาชนะผู้เล่นโป๊กเกอร์ชั้นนำของโลกและยังสามารถกำกับภาพยนตร์ด้วยตนเองได้ ซึ่งแสดงโดย Saatchi & Saatchi เมื่อเร็ว ๆ นี้ที่งาน Cannes Lions International Festival of Creativity

และแน่นอนว่าอุตสาหกรรมโฆษณาจะได้สัมผัสกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก การประกาศเมื่อเร็วๆ นี้โดย Coca-Cola ระบุว่าพวกเขาต้องการใช้บอท AI เพื่อสร้างเพลงสำหรับโฆษณา เขียนสคริปต์ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และซื้อสื่อ ซึ่งหมายความว่าการปฏิวัติโฆษณาแบบ Deep Learning นั้นดูใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากกว่าที่เคย

จากมุมมองของผู้ลงโฆษณา: อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองที่ตอบสนองต่อสถานการณ์ที่คาดไม่ถึงอย่างชาญฉลาด

จากการวิจัยใหม่ของ Adlucent ผู้บริโภคกระหายประสบการณ์การโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และ 71% ของผู้ตอบแบบสำรวจชอบโฆษณาที่ปรับแต่งให้เข้ากับความสนใจและพฤติกรรมการจับจ่ายของพวกเขา การศึกษายังแสดงให้เห็นว่าผู้คนเกือบสองเท่าที่จะคลิกผ่านบนโฆษณาที่มีแบรนด์ที่ไม่รู้จัก หากโฆษณาได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการของพวกเขา

ด้วยการเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและการแข่งขันที่รวดเร็ว ทำให้นักการตลาดต้องทำความเข้าใจกับสิ่งที่รบกวนผู้ใช้รอบๆ ตัวอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน แต่ก็ไม่เคยง่ายอย่างนี้มาก่อน โมเดลส่วนบุคคลทั่วไปสามารถสร้างได้โดยไม่ต้องใช้อัลกอริธึมขั้นสูง แต่เราทราบดีถึงขีดจำกัดนี้แล้ว อย่างไรก็ตาม อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกแบบใหม่สามารถตรวจจับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิดและศักยภาพที่ซ่อนอยู่ได้

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณลืมวันเกิดเพื่อน เหลือเวลาอีกเพียงสองวันเท่านั้น ไม่มีเวลามากพอที่จะค้นหาผลิตภัณฑ์ แต่ก็ยังเพียงพอที่จะมองหาสิ่งพิเศษ ในกรณีเหล่านี้ การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างแม่นยำเป็นพิเศษสามารถสร้างความแตกต่างได้ และโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะเริ่มรู้ว่าคุณกำลังมองหาบางสิ่งอย่างกระตือรือร้น

ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันของพฤติกรรม หรือการช้อปปิ้งที่ดูเหมือนเร่งด่วน โมเดลทั่วไปอาจมองไม่เห็นจุดข้อมูลเหล่านี้ แต่การเรียนรู้เชิงลึกสามารถสร้างการเชื่อมต่อได้

ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพฤติกรรมการจับจ่ายของผู้บริโภคนั้นยังไม่มีให้บริการในวงกว้างสำหรับผู้เล่นอีคอมเมิร์ซ แต่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักการตลาด ตัวอย่างเช่น การหารูปแบบในการตัดสินใจสำหรับยอดขายสูงสุดโดยทั่วไปที่คาดการณ์ได้ เช่น วัน Black Friday หรือวันสตรีนั้นค่อนข้างง่าย การระบุเหตุการณ์แต่ละรายการจะซับซ้อนยิ่งขึ้นด้วยบริบทที่เฉพาะเจาะจงมาก (เช่น วันเกิดของเพื่อนที่ใกล้จะมาถึง หรือโอกาสที่กะทันหันใดๆ)

นี่คือที่ที่การเรียนรู้เชิงลึกเข้ามาแทนที่วิธีการดั้งเดิม ด้วยแรงบันดาลใจจากเซลล์ประสาทชีวภาพในสมองของเรา การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งจึงก้าวเข้าสู่เกม และทำให้ได้รับคำอธิบายผู้ใช้ที่น่าเชื่อถือ สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และตีความได้ด้วยเครื่องถึงศักยภาพในการซื้อของลูกค้าโดยไม่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญของมนุษย์

ตรงกันข้ามกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม การเรียนรู้เชิงลึกสามารถแยกแยะผู้ใช้รายเดียวในกลุ่มออนไลน์ ซึ่งในตอนแรกอาจดูเหมือนผู้ใช้ที่ทำตัวโกลาหล แต่จริงๆ แล้วมีศักยภาพสูงสุดในการซื้อให้เสร็จสิ้น

สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองกำหนดลูกค้าทุกคนที่ค้นหาผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างไปจากรุ่นปกติเล็กน้อย มันอ้างอิงประวัติศาสตร์ และเห็นว่าบุคคลนั้นเปลี่ยนพฤติกรรมของเขาหรือเธอแบบไดนามิก จากนั้นจึงมอบความน่าจะเป็นในการแปลงที่แม่นยำอย่างยิ่ง โดยไม่เพียงเรียนรู้จากผู้ใช้เพียงรายเดียว แต่ยังรวมถึงผู้ใช้ทุกคนในเครือข่ายด้วย

ตัวอย่างเช่น หากของขวัญวันเกิดคือ "หูฟังใหม่" การกำหนดเป้าหมายใหม่โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกจะทำให้ผู้ใช้ค้นหาได้อย่างรวดเร็วผ่าน 10 รุ่นที่แตกต่างกัน ตรวจสอบสเปก และจำกัดให้เหลือช่วงราคา มันจะกำหนดให้มันเป็นสถานการณ์ที่ไม่ปกติและเร่งด่วน ในขณะที่อัลกอริธึมแบบดั้งเดิมจะมองว่ามันเป็นพฤติกรรมที่ไม่แน่นอนและไม่แน่นอน – หรือไม่สังเกตเห็นเลย

ด้วยความรู้ที่ว่าบุคคลนั้นมีความจำเป็นเร่งด่วนในการซื้อบางอย่าง e-shop สามารถผลักดันให้ผู้บริโภคทำการซื้อที่ e-store เฉพาะของตนได้โดยอัตโนมัติ

จากมุมมองของผู้ใช้: อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ทำนายความต้องการของคุณ

เมื่อนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้กับผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์หรือการกระจายบริการใดๆ ปัญญาประดิษฐ์จะกลายเป็นส่วนเสริมที่ไม่เหมือนใครของเรา มันทำงานได้อย่างยอดเยี่ยมในระบบการแนะนำของ Netflix และภาพยนตร์หลายเรื่องที่ดูบน Netflix มาจากคำแนะนำที่ปรับปรุงการเรียนรู้เชิงลึกของบริษัท

Amazon ยังเชื่อมั่นในอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเอง ระบบ "การจัดส่งล่วงหน้า" ที่จดสิทธิบัตรของบริษัทนั้นสามารถกำหนดรูปแบบการซื้อของลูกค้าได้อย่างแม่นยำเป็นพิเศษ และคาดการณ์แบรนด์ ช่วงราคา และผลิตภัณฑ์ที่จะซื้อได้ จากข้อมูลดังกล่าว Amazon สามารถจัดส่งสินค้าไปยังศูนย์กระจายสินค้าก่อนที่จะมีการสั่งซื้อ ซึ่งเป็นการปฏิวัติอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ

AI โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึกเป็นเครื่องมือที่สมบูรณ์แบบในการทำนายความต้องการของผู้ใช้ในอุตสาหกรรมโฆษณา เทคโนโลยีนี้ทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้ในชีวิตประจำวันของเราง่ายขึ้นด้วยการนำเสนอโฆษณาที่ตรงเป้าหมายอย่างลึกซึ้ง ซึ่งไม่เพียงแต่ประกอบด้วยผลิตภัณฑ์ที่เรามีแนวโน้มที่จะซื้อเท่านั้น แต่ยังรวมถึงโฆษณาที่เราไม่เคยเห็นหรือผลิตภัณฑ์ที่เราไม่เคยคิดมาก่อนด้วย

ลองนึกภาพว่าคุณเพิ่งซื้อกล้องใหม่ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกจะวิเคราะห์ทุกส่วนของสิ่งที่คุณทำ: วันที่ซื้อและซื้อ ข้อมูลจำเพาะของกล้อง ประวัติ พฤติกรรม ฯลฯ อัลกอริทึมจะออกแบบคำแนะนำผลิตภัณฑ์ซึ่งสอดคล้องกับความต้องการส่วนบุคคลของคุณที่นอกเหนือไปจากคำแนะนำทั่วไป

เลนส์ที่เข้ากันได้หรือการ์ดหน่วยความจำเพิ่มเติมหรือขาตั้งกล้องอาจเป็นคำแนะนำที่ดี ในขณะที่โฆษณาวิดีโอแนะนำที่มีโดรนติดกล้องอาจแสดงสิ่งที่คุณไม่เคยคิดมาก่อน แต่ตอนนี้ต้องการโดยไม่รู้ตัว

คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องจาก Amazon ช่วยกระตุ้นให้ผู้ใช้ซื้อสินค้าเพิ่มเติม

เหตุผลที่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนั้นส่งผลกระทบอย่างมากก็คือการเรียนรู้แบบเดียวกับที่ผู้คนทำ เร็วกว่ามากเท่านั้น โดยจะพิจารณาความต้องการของแต่ละคนเป็นรายบุคคล ในขณะเดียวกันก็พิจารณาข้อมูลจากคนอื่นๆ อีกนับล้านและให้ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ นี่เป็นความสำเร็จที่มนุษย์ไม่เคยหวังว่าจะทำได้สำเร็จ

เครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกของผู้ลงโฆษณาจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในวิธีที่เราแนะนำผลิตภัณฑ์ การชั่งน้ำหนักมูลค่าของผู้มีโอกาสเป็นผู้ซื้ออย่างรอบคอบ คาดการณ์ความน่าจะเป็นของ Conversion และที่สำคัญที่สุดคือการเรียนรู้เกี่ยวกับความต้องการของพวกเขา อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยตนเองช่วยให้ได้รับการวิเคราะห์ผู้ใช้ที่แม่นยำอย่างยิ่ง และทำให้การโฆษณามีประสิทธิภาพมากขึ้นประมาณ 40%

ในอนาคตอันใกล้ ผู้โฆษณาและผู้ใช้จะได้สัมผัสกับวิวัฒนาการของการโฆษณา แม้ว่าเทคโนโลยีนี้อาจดูเหมือนเป็นไซไฟเล็กน้อย แต่เทคโนโลยีนี้เป็นความก้าวหน้าตามธรรมชาติในการทำให้กิจกรรมออนไลน์มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา