Die Rolle von maschinellem Lernen im Online Marketing

By 14. Februar 2018Trends
Maschinelles Lernen im Online Marketing

Maschinelles Lernen hat sich vor allem im letzten Jahr zu einem der dominierenden Themen entwickelt und zählt auch im Online Marketing zu einem der wichtigsten Trends des laufenden Jahres. Maschinelles Lernen kommt bereits in zahlreichen Anwendungen zum Einsatz, die wir täglich verwenden. Dazu zählen unter anderem Sprachassistenten, Produktempfehlungen oder Verkehrsprognosen. Im Fokus steht dabei die Automatisierung von Routinetätigkeiten, die Personalisierung von Inhalten und Produkten und die Unterstützung bei der Analyse komplexer Sachverhalte.

Suchvolumen zu maschinellem Lernen

Weltweite Entwicklung des Suchvolumens zu „Machine Learning“ und „Big Data“ in den vergangenen 5 Jahren laut Google Trends

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen beschreibt die Anwendung mathematischer Prozesse (Algorithmen) um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Systeme können diese Muster abspeichern und auf neue Situationen anwenden. Dieser Prozess entspricht dem menschlichen Lernen, bei dem wir die Erkenntnisse vergangener Erfahrungen auf neue Situationen anwenden.

Ein in diesem Zusammenhang oft genanntes Beispiel ist die Fortsetzung einer Zahlenfolge:

1 – 1, 2 – 4, 3 – 9, 4 – 16, 5 – ?

Durch die Auswertung der ersten Zahlenpaare erkennt man das wiederkehrende Muster und leitet davon ab, dass die erste Zahl quadriert werden muss um zur zweiten Zahl zu kommen. Das Ergebnis der letzten Aufgabe wäre somit 25. Genau dieser Prozess – Analyse bestehender Daten und Anwendung auf neue Aufgaben – kommt auch bei maschinellem Lernen zum Einsatz, wenngleich in deutlich komplexeren Zusammenhängen.

Besonders im Fokus stehen aktuell neuronale Netzwerke, die bei Aufgaben wie der Bilderkennung zum Einsatz kommen.

Anwendungsbereiche von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist an sich nicht neu, hat jedoch durch die stark verbesserten Rechenkapazitäten in den vergangenen Jahren eine signifikante Entwicklung vorgenommen.

Finanzwesen

Einschätzung der Kreditwürdigkeit oder Erkennung von Markttrends

Gesundheitsvorsorge

Evaluierung von Risikofaktoren und der Wahrscheinlichkeit für Krankheiten

Spracherkennung

Erkennung von Sprachmustern und Antworten auf Fragen

Google Home Sprachassistent

Sprachassistenten und Smart-Home-Lautsprecher wie Google Home werden auch dank maschinellem Lernen immer besser darin die hinter unseren Anfragen liegenden Bedürfnisse zu verstehen.

Einsatz von maschinellem Lernen im Online Marketing

Im Online Marketing wird maschinelles Lernen bereits in den unterschiedlichsten Bereichen angewendet. Unternehmen wie Google beschäftigen sich schon seit 2011 mit der Thematik und berücksichtigen maschinelles Lernen in zahlreichen Produkten und Anwendungen.

SEO

Suchmaschinen integrieren maschinelles Lernen in ihren Suchalgorithmen um Suchanfragen zu verarbeiten und die Reihenfolge von Suchergebnisse zu bestimmen

SEA

Werbeplattformen wie Google AdWords nutzen maschinelles Lernen für die Automatisierung von CPC Geboten und die laufende Optimierung von Kampagnen

Social Media

Bei sozialen Netzwerken wie Facebook kommt maschinelles Lernen zum Einsatz um Nutzern relevante Inhalte und Anzeigen auf Basis von Interessen und vergangenen Interaktionen zu zeigen

E-Commerce

Auch personalisierte Produktempfehlungen oder Angebote zu komplementären Produkten basieren zu einem immer größeren Teil auf maschinellem Lernen

Maschineller Lernalgorithmus bei Google AdWords

Die Lernalgorithmen von Google sind in der Lage über 70 Millionen Signale in Echtzeit zu analysieren.

Quelle: Google Partner Academy on Air – Automatisierung: Smart Bidding

Übernehmen Maschinen die Macht?

Zu den großen Vorteilen maschinellen Lernens zählen die Genauigkeit der Ergebnisse, die Geschwindigkeit mit der Daten analysiert und Entscheidungen getroffen werden und der geringe Einfluss von Befangenheit. In vielen Bereichen kann und werden automatisierte Prozesse Menschen ersetzen, da sie bessere Ergebnisse zu geringeren Kosten erzielen können.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass Automatisierung perfekt oder frei von Fehlern ist. Die Ergebnisse sind nur so gut und präzise, wie es die zugrundeliegenden Daten und die eingesetzten Modelle zulassen.

Dies bedeutet jedoch nicht, dass Menschen komplett durch Maschinen ersetzt werden. Es geht vielmehr darum, dass durch die Automatisierung routinemäßiger Tätigkeiten mehr Ressourcen für Aufgaben frei werden, bei denen Empathie, Kreativität oder strategischen Denken gefragt sind.

Durch die Automatisierung von CPC Geboten bei AdWords Kampagnen werden zum Beispiel Ressourcen für die Optimierung von Anzeigentexten, der Kampagnenstruktur oder den Zielseiten frei. Gemeinsam mit den in Echtzeit angepassten CPC Geboten können dadurch deutlich bessere Ergebnisse bei gleichem Ressourceneinsatz erzielt werden.