مارتک: یادگیری ماشینی در سال‌های اخیر به ابزار قدرتمندی تبدیل شده است که صنایع بسیاری را تحت تاثیر قرار داده و بازاریابی دیجیتال نیز از تاثیرات آن بی‌نصیب نمانده است. همانطور که صنعت دیجیتال به تکامل خود ادامه می‌دهد، بازاریاب‌ها هم به طور فزاینده‌ای به الگوریتم‌های یادگیری ماشینی تکیه می‌کنند تا حجم عظیمی از داده‌های تولید شده توسط رفتار آنلاین کاربران را درک، تجزیه و تحلیل کنند. به لطف یادگیری ماشینی، بازاریاب‌های دیجیتال می‌توانند استراتژی‌های موثرتری اتخاذ کنند، مخاطبان هدف خود را بهتر درک کنند و در نهایت بازده سرمایه‌گذاری بالاتری داشته باشند. در همین راستا، وب‌سایت citylife.com در مطلبی به اثرات این فناوری بر بازاریابی دیجیتال پرداخته است.
یکی از مهم‌ترین تاثیرات یادگیری ماشینی بر بازاریابی دیجیتال، توانایی آن در تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ است. با گسترش کانال‌ها و پلتفرم‌های دیجیتال، بازاریاب‌ها با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه هستند که مدیریت و تجزیه و تحلیل دستی آن می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. از سوی دیگر اما، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به سرعت این داده‌ها را پردازش کنند. این امر به بازاریابان اجازه می‌دهد تا الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که استراتژی‌های بازاریابی، آنان را دستخوش تغییر کند. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی می‌تواند به بازاریاب‌ها کمک کند تا بفهمند چه نوع محتوایی با مخاطبان‌شان سازگارتر است و آنها را قادر می‌سازد تا کمپین‌های هدفمند و جذاب‌تری ایجاد کنند.
اثر دیگری که یادگیری ماشینی بر بازاریابی دارد، در حوزه شخصی‌سازی تجربه مشتریان است. مصرف‌کنندگان امروزی انتظار تجربه‌های بسیار شخصی‌شده را دارند و یادگیری ماشینی، بازاریابان را قادر می‌سازد تا این انتظارات را برآورده کنند. با تجزیه و تحلیل رفتار و اولویت‌های کاربر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به بازاریاب کمک کنند تا محتوا، پیشنهادات و توصیه‌های شخصی‌سازی شده‌ای را ایجاد کنند که برای هر کاربر به طور خاص و ویژه طراحی شود. این سطح از شخصی‌سازی، نه تنها تجربه کاربر را ارتقا می‌دهد، بلکه احتمال فروش را نیز افزایش می‌دهد؛ زیرا مصرف‌کنندگان بیشتر با محتوای مرتبط و متناسب با علایق آنها درگیر می‌شوند.
یادگیری ماشینی همچنین روشی را متحول کرده است که بازاریاب‌ها در سئو دنبال می‌کنند. در گذشته، استراتژی‌های سئو اغلب به تحقیق و بهینه‌سازی کلمات کلیدی دستی متکی بودند. با این حال، ظهور یادگیری ماشینی به بازاریابان کمک کرده است تا از الگوریتم‌های پیشرفته برای شناسایی کلمات کلیدی با عملکرد بالا استفاده کنند. این کارکرد، نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود، بلکه تضمین می‌کند که بازاریاب مرتبط‌ترین و ارزشمندترین کلمات کلیدی را برای مخاطبان خود هدف قرار بدهد.
علاوه بر این، یادگیری ماشینی نقش مهمی در بهبود کارایی و اثربخشی تبلیغات دیجیتال ایفا می‌کند. تبلیغات برنامه‌ای – که شامل خرید و فروش خودکار فضای تبلیغات دیجیتال می‌شوند- برای تعیین مکان‌یابی و هدف‌گیری بهینه تبلیغات، به الگوریتم‌های یادگیری ماشین متکی هستند. یادگیری ماشینی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر و پیش‌بینی اینکه کدام آگهی‌ها به احتمال زیاد با مخاطب خاصی ارتباط برقرار می‌کنند، به بازاریاب‌ها کمک کند نتایج بهتری از کمپین‌های تبلیغاتی خود بدست آورده و هزینه‌های تبلیغاتی را کاهش دهند.
رسانه‌های اجتماعی حوزه دیگری است که یادگیری ماشینی در آن تأثیر قابل‌توجهی دارد. پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا تحلیل جامعی در مورد رفتار و ترجیحات کاربر بدست آورند. با استفاده از این اطلاعات می‌توان برای اطلاع‌رسانی استراتژی‌های بازاریابی رسانه‌های اجتماعی، مانند شناسایی بهترین زمان‌ها برای ارسال محتوا، تعیین اینکه کدام نوع محتوا بهترین عملکرد را دارد و حتی پیش‌بینی اینکه کدام موضوعات در آینده با اقبال بیشتری روبرو می‌شوند، بهره برد.
در نتیجه، یادگیری ماشینی به بازاریاب‌های دیجیتال این امکان را می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و در نهایت به نتایج بهتری دست یابند. بازاریابان با استفاده از قدرت یادگیری ماشینی، می‌توانند چشم‌انداز ارزشمندی از مجموعه داده‌های بزرگ بدست بیاورند، استراتژی‌های سئو خود را بهینه کنند، کارایی کمپین‌های تبلیغاتی خود را بهبود بخشند و مخاطبان خود را در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی بهتر درک کنند.
