Machine Learning: Aprendizaje Automático en el Mktg

Machine Learning: Aprendizaje Automático en el Mktg
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El machine learning, o aprendizaje automático, mejora el rendimiento en las tareas comunes del marketing, como la segmentación de clientes, la generación de material publicitario de marca, la extracción y clasificación de contenido relevante, la comunicación con el cliente, la productividad y el rendimiento en general.

El éxito del marketing depende de muchos factores. Necesita una investigación precisa del consumidor para construir una estrategia de marca, contenido atractivo para atraer al público, una comprensión razonable de la economía conductal y una habilidad casi mística para intuir cómo la gente recibirá tu mensaje enfrente a los de tus competidores más feroces.

En la era digital, los profesionales del marketing no pueden ganar sin dominar los datos, el análisis y la automatización.

Breve introducción al Machine Learning

Los algoritmos del aprendizaje automático pueden parecer tan extraños y aterradores como un ataque alienígena, pero están teniendo un impacto enorme en la forma en que los motores de búsqueda como Google evalúan tu sitio web y tu contenido.

El marketing tradicional se lanza con una visión muy limitada de los comportamientos y los patrones de compra de la audiencia objetivo.

Mientras tanto, los proyectos basados en inteligencia artificial para el marketing digital están completamente equipados con información específica sobre el comportamiento del cliente, patrones de compra y muchos otros parámetros.

Esta información adicional ayuda a lograr mejores tasas de conversión y un aumento sustancial en las ventas de una compañía.

Pero primero aclaremos qué es el aprendizaje automático en realidad.

Qué es el Machine Learning

El aprendizaje automático enseña a las computadoras a hacer lo que es natural en
los seres humanos y animales: aprender de la experiencia.

El aprendizaje automático en su forma más básica es la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo en el mundo.

Y estos algoritmos mejoran de forma adaptativa su rendimiento a medida que acceden a más datos e información en forma de observaciones e interacciones del mundo real.

Cuanta más información se les proporcione, más precisos y personalizados serán los resultados.

Los algoritmos de aprendizaje automático encuentran patrones naturales en los datos que generan una visión y entendimiento que te ayudan a tomar mejores decisiones y a conseguir predicciones.

Cómo funciona el Machine Learning

El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas de aprendizaje: supervisada y no supervisada.

En el aprendizaje supervisado se entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir resultados basados en la evidencia.

El aprendizaje no supervisado encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un método utilizado para permitir que las máquinas clasifiquen objetos, problemas o situaciones en base a datos relacionados introducidos en las mismas.

Se les proporciona a las máquinas datos tales como características, patrones, dimensiones, color y altura de objetos, personas o situaciones de forma sistemática hasta que las máquinas pueden realizar clasificaciones precisas.

Por ejemplo, si se requiere un sistema para clasificar la fruta, se le proporcionarían datos de entrenamiento como el color, las formas, la dimensión y el tamaño. En base a estos datos, la máquina podría clasificar la fruta.

Los algoritmos del aprendizaje supervisado son de dos tipos: clasificación y regresión.

El aprendizaje supervisado es una tecnología o concepto popular que se utiliza para proporcionar recomendaciones de productos, segmentar clientes en función de los datos, diagnosticar enfermedades basadas en síntomas anteriores y realizar muchas otras tareas.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es un método utilizado para permitir que las máquinas clasifiquen objetos tangibles e intangibles sin proporcionar a las máquinas información previa sobre los objetos.

Las máquinas pueden clasificar intereses muy variados, desde los hábitos de compra de los clientes a los patrones de comportamiento de las bacterias o los ataques de hackers.

La idea principal detrás del aprendizaje no supervisado es exponer a las máquinas a grandes volúmenes de datos variados y permitir que aprenda e infiera a partir de los mismos. Sin embargo, las máquinas primero deben programarse para aprender de los datos.

En el aprendizaje no supervisado se utilizan algoritmos de clustering o agrupación.

El clustering hace referencia a la agrupación de las observaciones de tal manera que los miembros de un grupo común son similares entre sí y diferentes de los miembros de otros grupos.

Una aplicación habitual de esta técnica en el marketing es la identificación de segmentos de clientes o prospectos con preferencias o hábitos de compra similares. Las ofertas relacionadas en Amazon, por ejemplo.

Aclaración oportuna

Te encontrarás que a veces se utilizan de forma indistinta los términos Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.

Sin embargo no son exactamente lo mismo y puedes pensar en ellos como en un conjunto de muñecas rusas anidadas una dentro de la otra.

El Deep Learning es un subconjunto del aprendizaje automático, y el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Siendo la inteligencia artificial un término genérico para cualquier programa informático que haga algo inteligente.

Aprendizaje Automático en el Mktg Digital

machine learning _ aprendizaje automatico

Al emplear algoritmos de machine learning más refinados y capacidades de SEM más avanzadas, los motores de búsqueda, es decir, Google, presionan a los productores de contenido y a los especialistas en marketing para que suban contenido más sofisticado.

Es predecible que, a medida que pase el tiempo, los motores de búsqueda adquieran una mayor lucidez con respecto a la calidad del contenido en línea.

Las palabras clave se volverán menos importantes para el SEO, ya que el algoritmo se centrará más en proporcionar a cada usuario el contenido que sirva a un propósito específico, en lugar del que tenga la densidad de palabras clave correcta.

Por lo tanto es conveniente comenzar a pensar en la calidad del contenido como un factor de posicionamiento clave en los motores de búsqueda.

Dependerá de los responsables del SEO y el marketing digital en una compañía verificar si el contenido:

  • Es de alta calidad y relevante
  • Satisface la intención del usuario
  • Proporciona una experiencia positiva
  • Es lo suficientemente útil para mover a los usuarios a una conversión

A continuación vemos cómo los algoritmos de machine learning afectan las actividades más comunes del marketing digital.

Marketing de contenidos

Las reglas del marketing de contenidos cambian cada año. Además de que las publicaciones en los blogs ya son más largas, las páginas web hipercentradas en páginas de aterrizaje y la publicidad personalizada se han convertido en una necesidad.

Y Google continúa lanzando nuevas actualizaciones en su algoritmo refinando las técnicas de aprendizaje automático.

Los resultados de las búsquedas tendrán en cuenta a la persona en concreto que realiza la búsqueda.

Lo que significa que será más importante que nunca crear contenido de calidad que se centre específicamente en lo que busca el cliente objetivo.

Por ejemplo, el contenido para un profesional IT de 30 años que vive en Barcelona debería diferir del contenido para una madre de 27 años con dos hijos en un pueblo del interior del país.

La mayoría de las veces, aunque busquen exactamente lo mismo, deben resolver problemas diferentes y, lo más probable, es que se encuentren en diferentes etapas del viaje del comprador. Y los algoritmos de machine learning avanzados de Google lo sabrán y tendrán en cuenta.

SEO onpage

Con el avance en los algoritmos de aprendizaje automático, los métodos tradicionales de optimización en la página disminuirán en importancia.

Las etiquetas de título, las metadescripciones, las URL y los textos alternativos desempeñarán sus roles, pero ya no serán factores que determinen el éxito del SEO.

Linkbuilding

Los enlaces orgánicos también serán menos importantes.

Aunque actualmente funcionan como votos de calidad en la vida digital y son por mucho el factor de posicionamiento más importante, una vez que Google afine sus técnicas de aprendizaje automático, será capaz de evaluar de manera realista el verdadero valor de una página sin tener que depender de señales relacionadas con el enlace.

Siempre que DeepMind comprenda el contenido de una página, los algoritmos de Google podrán analizar si un enlace concreto está colocado correctamente dentro del contexto y cómo se comportan los usuarios una vez que hacen clic en el enlace.

Si tiene un alto índice de rebote, Google se dará cuenta de que el enlace proporciona valor cero y no calculará el valor del enlace para los SERP.

Con el refinamiento en los algoritmos de machine learning, Google se volverá demasiado inteligente para ser manipulado. Podrá discernir entre los buenos enlaces orgánicos de los manipulados en segundos.

SEO técnico

La progresiva implementación de los algoritmos de aprendizaje automático harán que el conocimiento técnico y la experiencia sean menos relevantes para el SEO.

Los archivos sitemaps, robots.txt y los scripts serán configurados y corregidos por la máquina.

Por ejemplo, hoy, Google Search Console notifica a los propietarios de sitios web sobre errores en sus sitios, pero en un futuro no muy lejano, podrá corregir esos errores sobre el terreno.

También, los aspectos técnicos de la administración del sitio web desde una perspectiva SEO requerirán menos interacción humana. Sin embargo, el SEO técnico no se convertirá en obsoleto.

Google necesita que los propietarios de sitios web instalen y configuren sus proposiciones, como AMP, datos estructurados y optimización para los dispositivos de búsqueda por voz, como Google Home, Alexa y Amazon Echo.

El caso es que sin esa instalación y configuración inicial, el sitio web no será accesible a los algoritmos de machine learning y no podrán realizar su magia.

Por otro lado, la velocidad de carga del sitio web en los diferentes dispositivos será aún más relevante.

PPC

Con Google lanzando nuevas funcionalidades inteligentes como Google Smart Bidding, Smart Display Campaigns y In-Market Audience para ayudar a las empresas a maximizar las conversiones, está claro que el futuro del PPC reside en el aprendizaje automático.

Con el auge del aprendizaje automático como parte central del algoritmo de Google, la edad de oro de la publicidad pagada podrá realizarse plenamente a medida que los especialistas en marketing comprendan mejor el comportamiento de los usuarios y optimicen sus campañas publicitarias en consecuencia.

Email marketing

El aprendizaje automático se puede utilizar para automatizar y optimizar muchos aspectos de tu programa de marketing por correo electrónico, como el contenido, los tiempos de envío y la frecuencia.

Al mismo tiempo, también es deseable que sea capaz de maximizar la interacción y las conversiones.

Mediante las técnicas del aprendizaje automático idealmente podrías predecir el contenido y la oferta que con mayor probabilidad impulsarán a un cliente individual a convertir, junto con la mejor hora del día y la frecuencia con la que es más probable lograr una mayor interacción.

Ahora bien, un determinado suscriptor puede realizar una compra a partir del creciente interés despertado desde el asunto del correo, la imagen y posteriormente la promoción en el cuerpo del mensaje, pero es probable que otro suscriptor convierta desde un correo electrónico totalmente diferente, por ejemplo, uno que tenga un enlace a un vídeo sobre el uso del producto.

Los humanos simplemente no podemos replicar este grado de aprendizaje constante y optimización individual de las campañas a ese ritmo.

Llevaría una gran cantidad de pruebas A / B determinar finalmente el contenido, la frecuencia y las ofertas más efectivas para cada suscriptor individual. Y eso sin contar la creación del contenido apropiado !!

La implementación de algoritmos de machine learning avanzados tienen el potencial de hacer esto en segundos, liberando el tiempo de los responsables del email marketing para pensar de manera más estratégica.

Ya puedes comenzar a prepararte y esperar nuevas herramientas que ofrezcan mejoras significativas en las siguientes áreas del marketing por correo electrónico:

  • Pruebas multivariadas y A/B
  • Línea de asunto y optimización del texto
  • Optimización de la hora de envío
  • Personalización Predictiva
  • Analytics
  • Marketing automation

Experiencia del usuario

A diferencia de la optimización en la página, los enlaces y los aspectos técnicos del SEO, los factores de experiencia del usuario seguirán aumentando en importancia.

La experiencia satisfactoria del usuario es un factor clave que sin duda utilizará Google para posicionar los sitios web en los resultados del motor de búsqueda.

Dado que la tasa de clics y la participación del usuario son los mejores indicadores de que una página específica ha estado a la altura de las expectativas de un usuario, es muy probable que Google continúe puliendo sus algoritmos de aprendizaje automático hasta el punto en que puedan experimentar la páginas como lo haría un ser humano.

Mediante las técnicas de aprendizaje automático llegará el momento en que Google podrá juzgar la UX instantáneamente y clasificar las páginas en consecuencia.

Llévate esto

En el futuro, de forma cada vez más evidente, podrás notar que un número de webs, incluída la propia, experimentan grandes altibajos en el ranking de Google.

La primera suposición podría ser que el gigante de la búsqueda ha lanzado una nueva actualización en su algoritmo.

Y aunque ese puede ser el caso, las caídas erráticas en los SERP y el tráfico podrían estar relacionados con los esfuerzos de Google para implementar el aprendizaje automático, a fin de posicionar los sitios de manera más eficiente.

Es el momento apropiado para que los profesionales del SEO consideren que su rol y objetivos tendrán que evolucionar en los próximos años y descubrir qué pueden hacer para adaptarse a las nuevas realidades de la búsqueda orgánica.

También es un buen momento para aprender más sobre cómo funciona el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en general para comprender las herramientas que se están creando y comenzar a aplicarlas de la forma que mejor convenga a la situación.

No solo las herramientas gratuitas que ofrece Google, sino también las herramientas especializadas que incorporan progresivamente los algoritmos de la inteligencia artificial y machine learning que puedan servir mejor a las necesidades de tu negocio y de formas que ni siquiera habías imaginado.

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