Optymalizacja kampanii Google Ads poprzez uczenie maszynowe

Na czym polega uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ang. machine learning) to proces związany z projektowaniem i rozwijaniem algorytmów, które umożliwiają komputerom wykonywanie zadań bez konieczności aktywnego działania użytkownika. W praktyce oznacza to, że komputery uczą się rozpoznawania wzorców i podejmowania decyzji na podstawie dostępnych danych, zamiast polegać na z góry zdefiniowanych instrukcjach. Uczenie maszynowe jest kluczowym składnikiem sztucznej inteligencji. Jakie są jego główne rodzaje?

• Uczenie nadzorowane — w tym przypadku algorytm uczy się na podstawie par wejście-wyjście, które są dostarczone przez nauczyciela. W procesie uczenia model jest dostosowywany tak, aby zminimalizować błąd prognozowania na danych uczących. 
• Uczenie nienadzorowane — algorytm analizuje dane wejściowe bez żadnych informacji na temat poprawnych odpowiedzi. Celem jest odkrycie struktur, zależności czy wzorców w danych.
• Uczenie częściowo nadzorowane — jest to połączenie uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, gdzie algorytm uczy się na podstawie częściowo opisanych danych. Część obserwacji posiada etykiety, a pozostałe są nieoznaczone. W praktyce często pozwala to na efektywniejsze wykorzystanie dostępnych danych i osiągnięcie lepszych wyników.
• Uczenie przez wzmacnianie — w tym przypadku maszyna uczy się podejmować decyzje w oparciu o interakcje ze środowiskiem. Model otrzymuje sygnały zwrotne w postaci nagród lub kar, dzięki czemu uczy się, które działania prowadzą do lepszych wyników.

Z jakich etapów składa się proces uczenia maszynowego?

W celu rozpoczęcia uczenia maszynowego należy zgromadzić odpowiedni zbiór danych, który będzie używany do trenowania i testowania modelu. Dane mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki tekstowe, obrazy czy dane generowane przez użytkowników.

Po zebraniu danych należy je odpowiednio przetworzyć, aby stały się użyteczne dla algorytmów uczenia maszynowego. Przetwarzanie może obejmować czyszczenie danych (usuwanie błędów, brakujących wartości), normalizację, standaryzację czy transformację danych. Zbiór danych dzieli się zwykle na trzy podzbiory: 

• uczący — służy do trenowania modelu;
• walidacyjnym — pozwala na optymalizację hiperparametrów modelu;
• testowy — jest wykorzystywany do oceny ostatecznej jakości modelu.

Na podstawie problemu do rozwiązania oraz dostępnych danych wybiera się odpowiedni model i algorytm uczenia maszynowego. Można wybrać, na przykład, regresję liniową, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe czy maszyny wektorów nośnych (SVM).

Kolejny krok to trenowanie modelu. Na tym etapie model jest uczony na zbiorze danych. Proces ten polega na dostosowywaniu parametrów modelu w taki sposób, aby minimalizować błąd predykcji na danych uczących. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, może być konieczne dostrojenie hiperparametrów modelu. Służy do tego zbiór walidacyjny, a optymalizacja polega na eksperymentowaniu z różnymi ustawieniami hiperparametrów, tak aby uzyskać najlepsze wyniki na zbiorze walidacyjnym.

Po wytrenowaniu modelu należy go ocenić na zbiorze testowym. Następnie, po uzyskaniu satysfakcjonujących wyników na zbiorze testowym, model może być wdrożony w produkcyjnym środowisku, gdzie będzie wykorzystywany do podejmowania decyzji czy przewidywania na podstawie nowych danych.

Jak zoptymalizować kampanię Google Ads przy pomocy uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe oferuje wiele możliwości optymalizacji kampanii Google Ads, takich jak:

a) Automatyczne zarządzanie licytacją — uczenie maszynowe może pomóc w automatyzacji procesu licytacji, poprzez analizę danych historycznych i prognozowanie przyszłych wyników. Google Ads oferuje strategie licytacji oparte na uczeniu maszynowym, takie jak licytacja CPA (koszt na akcję) czy ROAS (zwrot z wydatków na reklamę), które pozwalają firmom osiągać swoje cele marketingowe w bardziej efektywny sposób.

b) Wybór i optymalizacja słów kluczowych — uczenie maszynowe jest niezwykle przydatne w procesie identyfikacji najbardziej efektywnych słów kluczowych. Na podstawie danych z poprzednich kampanii i bieżących trendów na rynku algorytmy uczenia maszynowego mogą sugerować nowe słowa kluczowe oraz optymalizować istniejące, co prowadzi do lepszych wyników.

c) Kreowanie i optymalizacja reklam — algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować dane dotyczące zachowań użytkowników, takie jak kliknięcia czy konwersje, a następnie wykorzystać te informacje do tworzenia i optymalizacji reklam.

Co ważne, uczenie maszynowe możesz wykorzystać w kampanii Google Ads przy użyciu Pmax od Google lub SHOPAI. Ta druga platforma funkcjonuje w oparciu o bogatą bazę danych źródłowych, związanych z branżą i produktami konkretnego użytkownika. 

Udostępnij artykuł

Skopiowano link