De toekomst van machine learning

Wat is machine learning?

Machine learning is een zelflerend systeem dat door grote advertentieplatformen zoals Facebook Ads en Google Ads wordt gebruikt voor een verscheidenheid aan doeleinden. Bijvoorbeeld voor het instellen van biedingen, doelgroeptargeting van campagnes en voor het tonen en samenstellen van de meest relevante advertentie. Machine learning gebruikt data uit het verleden, om met gebruik van deze gegevens een voorspelling te kunnen doen. Wat dit in de praktijk inhoudt? Dat de machine learning van Google Ads bij iedere gebruiker van de zoekmachine een berekening maakt van het verwachte conversieratio. Vervolgens bepaalt het systeem een bod, waardoor er betere resultaten behaald worden en tijd kan worden bespaard. Mits je de ins and outs van Google Ads kent, natuurlijk.

Automatisering in de toekomst

We kunnen niks anders zeggen dan dat automatisering alleen maar meer en meer plaats gaat vinden binnen de wereld van Google adverteren. Machine learning gaat in de toekomst een steeds belangrijkere rol spelen binnen online adverteren. We vertellen later meer over de veranderingen die machine learning de komende jaren met zich mee brengt, maar vertellen eerst meer over machine learning.

Nadelen van machine learning

Met gebruik van machine learning kunnen betere resultaten behaald worden, bovendien kan het je veel kostbare tijd schelen. Echter kent machine learning ook een aantal beperkingen, waardoor sommige mensen twijfelen over het inzetten van machine learning. Welke beperkingen kent machine learning zoal?

• Onverwachte gebeurtenissen. Machine learning heeft constantheid nodig. Wanneer er door externe factoren drastische veranderingen plaatsvinden, kan de machine learning geen rekening houden met deze variabelen
• Hoe meer data, hoe beter het werkt. Voor het behalen van goede en stabiele resultaten voor een Google Ads campagne die draait op bijvoorbeeld een target ROAS-biedstrategie, moeten er in 30 dagen meer dan 15 conversies zijn gedaan.
• Afhankelijk van jouw input. Wij beschikken over intelligentie, maar machine learning niet. De machine werkt alleen wanneer wij benodigde informatie aanleveren. Is de input die je levert niet goed? Dan zijn de resultaten in de meeste gevallen ook niet goed. Zonde van het advertentiebudget! Wanneer je niet voldoende kennis hebt van Google Ads, raden we dus af om aan de slag te gaan met machine learning

Machine learning optimaal benutten

Om machine learning optimaal te benutten, moet jij je volledig richten op input die jij zelf geeft. Hierbij moet je denken aan input zoals je propositie en je website, maar ook aan andere input. Wat dacht je van de de doelstelling waar je de machine learning mee aanstuurt, de teksten afbeeldingen en video’s die je beschikbaar stelt én eigen klantdata.

Inzetten of niet?

De komende jaren blijven de advertentieplatformen verder automatiseren. Het is nuttig om te profiteren van de mogelijkheden van machine learning, mits je over voldoende kennis beschikt. Wanneer je niet genoeg kennis hebt en bijvoorbeeld de verkeerde input geeft, kost je dit meer geld dan dat het je oplevert. Wees dus vooral ook bewust van de beperkingen van machine learning, wees kritisch en schakel een professional in als het je de pet te boven gaat. Meer weten over adverteren en automatisering? Luister dan naar de podcasts van de Onwise Academy.