Skontaktuj się z nami i zacznij zarabiać więcej

kontakt@adpresso.pl

61 6700393

ul. Dąbrowskiego 29 biuro 3, 60-840 Poznań

Eksperci od skutecznych kampanii Google Adwords

Google AdWords a rozwój sztucznej inteligencji

06—06—2017

Sztuczna inteligencja i systemy samouczące się będą miały coraz większe znaczenie w rozwoju nowych narzędzi amerykańskiego giganta – w tym w rozwoju systemu reklamowego Google AdWords.

Choć Google zapowiada, że dzięki systemom samouczącym się i sztucznej inteligencji można walczyć z globalnymi problemami dotyczących takich kwestii jak zmiany klimatyczne, ochrona zdrowia czy edukacja, to jednak warto przyjrzeć się także, w jaki sposób systemy uczące się są szeroko w systemie reklamowym Google AdWords. O ile bowiem komunikacja między samouczącymi się sieciami neuronowymi za plecami ludzi to wciąż kwestia eksperymentów, to zbieranie informacji i wykorzystywanie ich do dopasowania reklam AdWords to kwestia, która dotyka już większości z nas.

Czym są systemy samouczące się?

Systemy samouczące – znane także jako samouczenie się maszyn, systemy uczące się czy po angielsku machine learning – to termin nierozerwalnie związany z nowymi technologiami, ale bez wątpienia mający wpływ na wiele dziedzin życia. Samouczenie się maszyn to nic innego jak analizowanie danych przez komputer oraz wykorzystywanie ich do samodoskonalenia się i nabywania wiedzy, potrzebnej do rozwiązania konkretnego problemu. Z takimi systemami można się spotkać nawet podczas wykonywania najbardziej banalnych czynności, np. podczas korzystania z map i GPS-a Google'a, translatora czy używania autokorekty w klawiaturze smartfona i tabletu. 

Rozwiązania oparte na machine learning znane są od dawna, ale w ostatnich latach – dzięki rozwojowi technologii – zdobywają coraz większą popularność, także w działaniach związanych z rozwojem biznesu. Jak wynika z danych podanych przez IDC, firmę doradczą z branży IT, w 2020 roku wydatki związane z machine learning i sztuczną inteligencją w firmach wyniosą 47 miliardów dolarów (dla porównania – w 2016 roku było to 8 miliardów dolarów). Potwierdza to badanie przeprowadzone przez międzynarodową agencję SAS – już teraz samouczące się systemy wykorzystuje 28 proc. respondentów, ale w najbliższych latach grono to ma się powiększyć o kolejne 30 proc. respondentów. 68 proc. respondentów postrzega natomiast systemy samouczące się jako istotny trend technologiczny. Informacje o wynikach badań, przeprowadzonych przez firmy IDC oraz SAS, zostały opublikowane w dziale nowych technologii w serwisie interia.pl – cały artykuł można przeczytać tutaj

Systemy uczące się mogą zostać wykorzystane również w działaniach marketingowych, ponieważ umożliwiają analizę dużej ilości danych w czasie rzeczywistym, co w efekcie pozwala na dotarcie do użytkowników z odpowiednimi reklamami w odpowiednich momentach – przy czym uwzględniane są nie tylko zachowania użytkowników w świecie wirtualnym, ale także i realnym. Jak już kilka tygodni pisaliśmy w naszym tekście ,,Czy warto automatyzować procesy marketingowe?", już teraz wydatki na działania reklamowe na całym świecie liczone są w setkach miliardów dolarów, a prognozy zapowiadają dalsze wzrosty i jeszcze zacieklejszą walkę o klienta. W takim wypadku automatyzacja działań marketingowych wydaje się naturalnym rozwiązaniem. Obecnie istotna jest personalizacja przekazu, ale jeśli firma będzie korzystać wyłącznie z tradycyjnych metod komunikacji, to dotarcie do szerokiego grona odbiorców będzie raczej niewykonalne – stąd coraz większa popularność automatyzacji procesów marketingowych. 

Co zapowiedział Google na konferencjach?

Coraz większe znaczenie systemów samouczących się oraz sztucznej inteligencji zostało także ostatnio potwierdzone przez Google’a – organizatora dwóch ważnych międzynarodowych konferencji: Google I/O 2017 oraz Google Marketing Next. 

Google I/O 2017 to coroczne wydarzenie, w którym biorą udział programiści z całego świata. Dla Google'a jest to okazja, by pochwalić się swoimi osiągnięciami i pokazać, w jakich obszarach teraz najaktywniej działa i w jakim kierunku będzie się rozwijał. W tym roku konferencja trwała od 17 do 20 maja, w tym czasie Google podał m.in. informacje o  zmianach w Asystencie Google'a, planowanym udostępnieniu Google Home, który umożliwia sterowanie urządzeniami w domu, dwóch nowych komunikatorach (w tym jednym służącym do kontaktów video), o zmianach w systemie operacyjnym Android oraz w Firebase – platformie dla deweloperów. Większość z proponowanych rozwiązań bazuje na systemach samouczących się i sztucznej inteligencji (Google AI). 

Google Marketing Next z kolei skierowana jest do ekspertów marketingu online, a poruszane tematy dotyczą rozwiązań i nowości wprowadzanych w Google AdWords, Google Analytics oraz DoubleClick. Tegoroczne spotkanie trwało od 22 do 24 maja w San Francisco. W tym roku Google zapowiedziało m.in. wykorzystanie technologii AMP w kampaniach Google AdWords, wprowadzenie rozszerzeń lokalizacji w reklamach na YouTube, możliwość sprawdzenia, jak kampanie video wpływają na ruch w sklepie stacjonarnym, wprowadzenie nowego interface’a Google AdWords na wszystkich kontach najpóźniej w grudniu 2017 roku, możliwość połączenia konta Google Optimize z kontem Google AdWords, dostępność unikalnego zasięgu dla kampanii w sieci reklamowej i DoubleClick, kierowanie reklam AdWords według zainteresowań dostępne także w sieci wyszukiwania, ulepszone planowanie w DoubleClick Bid Manager, integracja Google AdWords z Google Surveys 360 oraz wykorzystanie wirtualnego asystenta Google’a także w sprzedaży. Szczegóły zapowiedzi można znaleźć w naszym artykule „Jakie nowości szykuje Google? Relacja z Google Marketing Next 2017”.

Google Adwords a systemy samouczące się 

Z informacji podanych podczas konferencji wynika, że Google systemy samouczące się zamierza szeroko wykorzystywać również w swoim systemie reklamowym Google AdWords, przy ustawianiu kampanii, ich optymalizacji oraz analizie danych. Jak już pisaliśmy wcześniej, machine learning pozwala analizować dużą ilość danych w czasie rzeczywistym i umożliwia dotarcie do użytkowników z odpowiednimi reklamami w odpowiednich momentach. Uwzględniane przy tym są informacje o różnych urządzeniach i kanałach, z których korzystają użytkowników – przy czym warto zaznaczyć, że dotyczy to zarówno świata wirtualnego, jak i realnego. Wszystko to ma olbrzymi wpływ na ustawienie i ocenę skuteczności kampanii Google AdWords, a następnie zaplanowanie kolejnych działań.

Przykładów na wprowadzanie nowych rozwiązań nie trzeba daleko szukać – od kilku dni istnieje możliwość kierowania reklam AdWords w sieci wyszukiwania według zainteresowań odbiorców. Nowa funkcja „Podobni odbiorcy” dotyczy kampanii AdWords prowadzonych w wyszukiwarce Google – reklam tekstowych oraz Google Shopping. Dotychczas reklamy tekstowe w sieci wyszukiwania można było kierować do tych użytkowników, którzy wpisali konkretną frazę do pola wyszukiwania. Nowa funkcja, dzięki wykorzystaniu systemów samouczących się, umożliwia natomiast dotarcie także do tych osób, które zachowują się podobnie jak ci użytkownicy, którzy już odwiedzili stronę i znajdują się na liście remarketingowej.

Innym przykładem może być powiązanie aktywności użytkowników w sieci oraz ich zakupów robionych w tradycyjnych sklepach. Zbieranie takich danych było do tej pory możliwe, ale dość czasochłonne. Google zapowiedział jednak udostępnienie nowego narzędzia – Google Attribution, który pozwoli na błyskawiczną integrację danych pochodzących z Google AdWords, Google Analytics oraz DoubleClick Search (platformy do zarządzania kampaniami marketingowymi w wyszukiwarkach). Pozwoli to sprawdzić, które działania marketingowe najlepiej działają na odbiorców, czy przynoszą efekty w postaci zwiększenia sprzedaży i w jaki sposób można poprawić wyniki, np. poprzez zmianę stawek czy przesunięcia budżetu między różnymi kanałami. 

W 2014 roku Google zaczęło też sprawdzać, w jaki sposób wygląda proces zakupowy, który rozpoczyna się w świecie wirtualnym, a kończy – w realnym. W ciągu trzech lat udało się sprawdzić ponad 5 miliardów takich wizyt. Zlokalizowanie użytkowników odbywa się bez problemu, skoro większość użytkowników ma przy sobie smartfony. Liczenie wizyt jest już dostępne w kampanii AdWords w sieci wyszukiwania, Google Shopping oraz kampanii w sieci reklamowej, niedługo ma być dostępne także dla kampanii TrueView, prowadzonych na YouTube.

Od jakiegoś czasu Google AdWords umożliwia także ustawienie strategii nastawionej na maksymalizację liczby konwersji (konwersja w kampanii Google AdWords to wykonane przez użytkowników działanie, na którym szczególnie zależy reklamodawcy, np. złożenie zamówienia, zapisanie się do newslettera, liczba przeglądanych podstron, czas spędzony na stronie, itp.). Nowa opcja ustawiania stawek pozwala na uzyskanie jak największej liczby konwersji w ramach dziennego budżetu przeznaczonego na kampanię. 

Nowe rozwiązanie należy do grona strategii Inteligentnego określania stawek. Należą do niej także takie strategie jak docelowy CPA, docelowy ROAS czy ulepszony CPC. Wszystkie one korzystają z samouczących się systemów, które umożliwiają optymalizację liczby lub wartości konwersji we wszystkich aukcjach AdWords.

Technologia jest ważna, ale umiejętności ekspertów są ważniejsze 

Przy korzystaniu z nowych rozwiązań trzeba pamiętać, że technologia jest oczywiście ważna, ale umiejętności ekspertów są ważniejsze. Tutaj jeszcze raz warto odnieść się do rozmowy z Ianem Michelsem, prezesem Gleanster Research, konsultantem i ekspertem z zakresu m.in. procesów automatyzacji marketingu, opublikowanej na stronie internetowej magazynu Harvard Business Review Polska. Jak zaznaczył Ian Michels, przy automatyzacji procesów marketingowych technologia jest ważna, ale jeszcze ważniejsze jest to, kto z niej korzysta. Nawet najlepsze rozwiązania na świecie będą bezużyteczne, jeśli brakować będzie pracowników z odpowiednimi kompetencjami, by z nich korzystać. Muszą mieć odpowiednie kompetencje, ponieważ z jednej strony muszą rozumieć ludzi i wiedzieć, dlaczego ktoś kupuje dany produkt czy usługę, jakie ma potrzeby, jakie czynniki mają wpływ na grupę docelową, itd., ale z drugiej strony muszą też umieć zbierać, analizować i interpretować dane, a następnie podejmować odpowiednie decyzje w oparciu o zebrane wcześniej informacje. Osoby zainteresowane artykułem „Czy warto automatyzować procesy marketingowe?” mogą przeczytać go tutaj.

Rozwój sztucznej inteligencji oznacza scenariusz jak z filmów science-fiction?

Choć Google zapowiada użycie nowych technologii m.in. w walce z globalnymi problemami, to jednak część osób wskazuje także na zagrożenia, obawiając się scenariuszy niczym z filmów science-fiction. 

W październiku 2016 roku Martín Abadi i David G. Andersen z Carnegie Mellon University, prywatnego uniwersytetu badawczego w Pittsburghu, opublikowali artykuł opisujący doświadczenie zrealizowane w ramach projektu Google Brain, zajmującego się tematem sztucznej inteligencji. Badaniu poddane zostały trzy zaawansowane samouczące się sieci neuronowe. Nadano im „ludzkie” imiona Bob, Eve oraz Alice, każde z nich otrzymało też zadanie – Alice miała stworzyć wiadomość, odpowiednio ją zaszyfrować i wysłać do Boba, Bob miał ją odczytać, a Eve miała za zadanie odszyfrować treść. Po 15 tysiącach prób w końcu udało się osiągnąć sukces – Alice stworzyła taki algorytm szyfrujący, którego Eve nie mogła rozszyfrować. Co ciekawe – eksperyment udowadnia, że obecnie rozwój sztucznej inteligencji jest obecnie na tak zaawansowanym poziomie, że do komunikacji między systemami nie jest już potrzebny człowiek. Naukowcy przyznali bowiem, że nie wiedzą, jaką metodę szyfrowania wymyśliła Alice.

W lutym 2017 roku dziennik ,,Rzeczpospolita" opublikował natomiast artykuł „Sztuczna inteligencja robi się agresywna”. Autor tekstu, Piotr Kościelniak podał, że podczas gry samouczący się system sztucznej inteligencji Google'a – obawiając się przegranej – uznał, że najlepszym rozwiązaniem będzie eliminacja przeciwnika. System o nazwie Deep Mind wykorzystywał tylko zasady gry podane przez ludzi, a dzięki wykorzystaniu algorytmu sztucznej inteligencji obmyślał cały plan gry. W prostej grze polegającej na zbieraniu jabłek wzięło udział dwóch graczy, sterowani przez system Deep Mind. Gra przebiegała bez problemu do czasu, gdy jabłek wystarczało zarówno dla jednego, jak i dla drugiego gracza. Gdy jabłek zaczynało brakować, jeden z systemów unieszkodliwił drugiego – strzelił do niego laserem i sparaliżował na kilka sekund, dzięki temu uzyskał cenne sekundy na zbieranie jabłek. Nie upłynęło dużo czasu, jak gracze zaczęli strzelać do siebie z lasera, nie przejmując się już kompletnie zbieraniem jabłek. Autor przytacza przy tej okazji cytat znanego brytyjskiego astrofizyka Stephena Hawkinga, który w październiku 2016 roku powiedział, że „spędzamy wiele czasu, studiując historię, która – mówiąc szczerze – jest głównie historią głupoty, zamiast zastanawiać się nad przyszłością inteligencji”. Cały artykuł opublikowany na stronie internetowej „Rzeczpospolitej” można przeczytać tutaj

Na podobne zagrożenia wskazuje branżowy portal Spider's Web, który zajmuje się tematyką nowoczesnych technologii. W swoim artykule „Mamy problem. Programiści nie wiedzą, jak tak naprawdę działa sztuczna inteligencja” autor Maciej Gajewski zaznacza, że za wcześnie na stwierdzenie, że maszyny wymknęły się człowiekowi spod kontroli, ponieważ nie posiadają tego, co najważniejsze – świadomości. Jednocześnie też przytacza słowa Stephena Hawkinga, że oczywiście sztuczna inteligencja może przyczynić się do eliminacji chorób, ubóstwa i zmian klimatycznych, ale może doprowadzić też do takich przypadków jak autonomiczna broń, zakłócenia gospodarcze i maszyny, które po rozwinięciu własnej woli mogłyby wejść w konflikt z ludźmi. Już teraz bowiem – jak pisze – programiści przyznają, że „za decyzjami podejmowanymi przez sieci neuronowe kryje się wielka niewiadoma” (cały artykuł można przeczytać tutaj).

Choć może się wydawać, że wszystkie te powyższe przykłady dowodzą, że sztuczna inteligencja na razie funkcjonuje na etapie eksperymentowania i badania różnych rozwiązań, to trzeba pamiętać, że wcale tak nie jest. Tu jeszcze raz możemy się odwołać do zastosowania samouczących się systemów w reklamach AdWords, dzięki którym możliwe jest np. zbadanie całego procesu zakupowego – także tego kończącego się w realnym sklepie. Po tym, jak kilka tygodni temu Google opublikował o tym informację, rozpoczęła się dyskusja o granicach zbierania danych użytkowników i ochronę ich prywatności – a to już są przecież kwestie, które dotyczą nas wszystkich.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja i systemy uczące się będą miały coraz większe znaczenie w rozwoju amerykańskiego giganta. Choć Google zapowiada, że dzięki systemom samouczącym się i sztucznej inteligencji można walczyć z globalnymi problemami dotyczących takich kwestii jak zmiany klimatyczne, ochrona zdrowia czy edukacja, to jednak warto przyjrzeć się także, w jaki sposób systemy uczące się i sztuczna inteligencja używane są także w systemie reklamowym Google AdWords, przy ustawianiu kampanii, ich optymalizacji oraz analizie danych.

Machine learning pozwala analizować dużą ilość danych w czasie rzeczywistym i umożliwia dotarcie do użytkowników z odpowiednimi reklamami w odpowiednich momentach. Uwzględniane przy tym są informacje o różnych urządzeniach i kanałach, z których korzystają użytkowników – przy czym warto zaznaczyć, że dotyczy to zarówno świata wirtualnego, jak i realnego. Wszystko to ma olbrzymi wpływ na ustawienie i ocenę kampanii Google AdWords, a następnie zaplanowanie kolejnych działań.

Przykładów na wprowadzanie nowych rozwiązań nie trzeba daleko szukać – od kilku dni istnieje możliwość kierowania reklam AdWords w sieci wyszukiwania według zainteresowań odbiorców. Nowa funkcja „Podobni odbiorcy” dotyczy kampanii AdWords prowadzonych w wyszukiwarce Google – reklam tekstowych oraz Google Shopping.

Innym przykładem może być powiązanie aktywności użytkowników w sieci oraz ich zakupów w tradycyjnych sklepach. Zbieranie takich danych było do tej pory możliwe, ale dość czasochłonne. Google zapowiedział jednak udostępnienie nowego narzędzia – Google Attribution, który pozwoli na błyskawiczną integrację danych pochodzących z Google’a. AdWords, Google Analytics oraz DoubleClick Search. Pozwoli to sprawdzić, które działania marketingowe działają, czy przynoszą efekty w postaci zwiększenia sprzedaży i w jaki sposób można poprawić wyniki.

Eksperci wskazują jednak też na drugą stronę medalu, w tym scenariusze znane do tej pory wyłącznie z filmów science fiction. Kilka miesięcy temu znany brytyjski astrofizyk Stephen Hawking powiedział, że „spędzamy wiele czasu, studiując historię, która – mówiąc szczerze – jest głównie historią głupoty, zamiast zastanawiać się nad przyszłością inteligencji”.

Słowa kluczowe

  • Google Adwords
  • SEM
  • Google AI
  • Google Brain

Najnowsze artykuły

Jak szybko działa Twoja firmowa strona? Nowe dane pomogą w analizie

Google szykuje się do aktualizacji swojego narzędzia PageSpeed Insights, które pozwala ocenić szybkość działania strony internetowej. Użytkownicy uzyskają nowe dane do analizy.

Ustawienia języka w kampaniach Google Ads – na co warto zwrócić uwagę?

Mogłoby się wydawać, że wybór i ustawienie języka jest jednym z najłatwiejszych etapów konfigurowania kampanii Google Ads. Warto jednak wiedzieć o kilku ważnych kwestiach dotyczących ustawień języka.

Kierujesz reklamy Google Ads do konkretnych klientów? Sprawdź nowe wymagania

Od niedawna każdy reklamodawca, który chce kierować reklamy Google Ads do konkretnych klientów, musi spełnić dodatkowe wymagania, związane z historią swojego konta.