Maskininlärning tar över annonseringen

 

Jag använde annonsverktyget Google Adwords (nu Google Ads) första gången för åtta år sedan. När jag använder samma verktyg idag 2018 så är det en enorm skillnad när det gäller att låta Google hantera inställningarna för olika annonskampanjer. 2010 var jag till exempel tvungen att ha koll på exakt hur mycket klick på olika sökord kostade. Både hur mycket ett klick fick kosta, hur kostnaden varierade över tid och hur kostnaden ökade i olika scenarion. Med tanke på antalet sökord som finns i bara en annonskampanj var det ett väldigt tidsödande jobb. Idag 2018 finns smarta budgivningsstrategier som sköter hela denna process automatiskt tack vare maskininlärning.

Mediebyrån och Maskinen

Annonsering har traditionellt handlat mycket om att välja rätt kanaler och budskap utifrån en känsla för hur du når en viss målgrupp. Ett kreativt geni har kokat ihop en superhäftig idé som ska planeras att köras i olika kanaler som billboardannonser på stan, bioreklam och tidningsannonser. Spolar vi fram till 2018 så är detta tillvägagångssätt väldigt svårt att förstå. Varför skjuta så brett? Och hur går det ens att mäta någon effekt av den typen av annonsering? Om vi tar Google Ads som exempel så finns det idag sätt att helt automatisera denna process med hjälp av maskininlärning. Allra bäst fungerar detta just nu i den kampanjtyp som heter Universal App Campaign (UAC). Det är motsatsen till det mänskliga geniet som kör på volley. Med UAC väljer Google vilket budskap, vilken annonsmedia (text, bild, video), vilka kanaler (sök, display, Youtube) och vilka positioner inom respektive kanal som fungerar bäst. Det som krävs är att du spårar konverteringen (exempelvis appnedladdning) och tillhandahåller annonsverktyget med annonstillgångar i form av olika copy, bilder och videomaterial. Resten sköter Google. Ingen människa behöver ta fram det exakta utseendet på en annons, välja vilka kanaler den ska gå i eller vilken placering som är bäst i respektive kanal. Google har med andra ord ersatt mycket av det en mediebyrå gör.

Maskinen tar över annonsproduktionen

Google jobbar löpande med att få in allt mer automatisering i alla kampanjtyper i Google Ads. Utöver smarta budgivningsstrategier som jag nämnde ovan så håller Google på att göra responsiva annonsformat tillgängliga för fler kampanjtyper. På samma sätt som i UAC-kampanjer så kan du ladda upp annonstillgångar i form av copy, bilder och video som Google sedan själv slumpar fram annonser av och med hjälp av avancerad maskininlärning tar fram de annonser som fungerar bäst för att få konverteringar. Det har funnits ganska länge för Display-kampanjer (bannerannonsering på webbplatser) och just nu rullar Google ut detta för sökkampanjer, vilket kallas för Responsive Search Ads. Jag tror att just detta annonsformat kommer bli standard för all typ av Google-annonsering i framtiden. Ytterligare en mänsklig uppgift att ta bort där maskinen gör jobbet så mycket bättre.

Människans uppgift är tänket

Men vad är det då som återstår för oss människor att göra när maskinen tar över mycket av annonseringsprocessen? Den kreativa aspekten tror jag kommer att behöva göras av en människa under överskådlig framtid, alltså att ta fram annonsunderlag som talar till kundens hjärta. Just nu behövs också en expert som sätter upp alla dessa smarta funktioner genom att förstå annonsörens köpprocess och konfigurerar vad som ska utgöra konverteringar. Det är nämligen först när vi kan läsa in dessa mål i Google Ads som vi överhuvudtaget kan börja jobba med maskininlärning. Utan mål som spåras är annonsering fortfarande bara en gissningslek och det är i princip omöjligt att mäta vad annonseringen har gett annonsören för nytta. Så all annonsering idag måste utgå från att det finns mål (konverteringar) som går att mäta (exempelvis via händelsespårning på en webbplats i Google Analytics). Men på ett djupare plan krävs en förståelse för köpprocessen för att kunna avgöra vad som faktiskt utgör en konvertering och hur mycket denna konvertering är värd för annonsören. Det är detta som jag tycker skiljer den glada amatören från den professionella digitala marknadsföraren. Och att vara professionell digital marknadsförare idag kräver att du har stenkoll på vilka nya möjligheter de stora annonsplattformarna ger oss, vare sig det är Google, Facebook/Instagram eller Snapchat.