Koneoppiva markkinointi vai manuaalinen A/B-testaus?

Taktisen markkinoinnin kohdistamisen kehitys on viime vuosina ollut huimaa. Markkinoijien käyttöön on tullut monenlaisia vaihtoehtoja markkinoinnin taktiseen toteuttamiseen, kohdistamiseen ja mittaamiseen. Aina uusin teknologia ei kuitenkaan automaattisesti ole se paras vaihtoehto. Eri vaihtoehtoja tulisikin testata ja punnita omiin tavoitteisiin nähden, jotta löydetään juuri oman yrityksen tarpeisiin toimivimmat ja tuottavimmat markkinoinnin keinot.

Miten koneoppiminen toimii kohdistetussa markkinoinnissa?

Yksinkertaistettuna koneoppivassa markkinoinnissa mainoksia kohdistetaan niille, jotka käyttäytymisen perusteella todennäköisimmin tuottavat haluttuja toimenpiteitä (klikkaus, verkkosivuvierailut, osto, konversio). Lisäksi koneoppimista voidaan hyödyntää eri mainoselementtien, kuten kuvien, videoiden, mainostekstien, otsikoiden ja toimintakutsujen – sekä näiden lukemattomien eri yhdistelmien – välisessä optimoinnissa.

Koneoppiminen valitsee juuri kyseiselle käyttäjälle parhaiten sopivan kombinaation eri mainoselementeistä. Parhaimmillaan siis kohdistetussa mainonnassa löydetään parhaiten tuottava kohderyhmä, jolle näytetään parhaiten juuri kyseiselle yleisölle toimivia mainoksia.

Koneoppimisen toiminta perustuu kanavan, kuten Facebookin tai Googlen, keräämään valtavaan datamäärään, minkä perusteella tekoälyn on mahdollista ennakoida tilastojen perusteella yksittäisten käyttäjien käyttäytymistä. Se havaitsee kohderyhmästä esimerkiksi konvertoituneiden käyttäjien yhteneväisyyksiä, minkä avulla mainontaa voidaan kohdistaa muille tällaisia ominaisuuksia omaaville käyttäjille.

Koneoppimisen plussat ja miinukset

Koneoppiva markkinointi vaatii aina paljon massaa toimiakseen, joten esimerkiksi äärimmäisen tarkasti kohdennetulle yleisölle tai mahdollisimman pientä budjettia hyödyntävälle siitä ei ole hyötyä. Kuluttajaverkkokaupan suuren volyymin markkinoinnille, jossa ostotapahtumia on lisäksi helppo seurata ja todentaa, koneoppiminen jossain määrin on varmasti toimiva ratkaisu.

Koneoppivan mainonnan suurimpina hyötyinä voidaan pitää esimerkiksi korkeaa automatisaatiota, jolloin varsinaiseen työhön kuluu vähemmän resurssia. Lisäksi koneoppimisen avulla voidaan hyödyntää tehokkaasti sitä valtavaa datamäärää, jota eri alustat käyttäjistään keräävät – tämä ei manuaalisesti ole läheskään yhtä tehokkaasti mahdollista.

Ehkä suurimpana miinuksena koneoppimisessa on luotettavan testaamisen ja sitä kautta tärkeiden oppien puuttuminen. Esimerkiksi kahden potentiaalisen yleisön tai näille parhaiten toimivien sisältöteemojen testaus jää koneoppimisessa tekoälyn varaan, eikä näin saada luotettavia testaustuloksia, jotka voisivat olla arvokkaita koko liiketoiminnan kehityksen kannalta. Koneoppimisen algoritmit ovat monimutkaisia kokonaisuuksia, joihin vaikuttavat lukemattomat eri tekijät, mikä vaikeuttaa luotettavien testitulosten saamista markkinoinnista.

Miten löytää täydellinen kombinaatio?

Itse suosittelen tekemään perustason testausta manuaalisen A/B-testaamisen avulla, jotta markkinoinnista voidaan saada itse tulosten lisäksi myös arvokasta dataa liiketoiminnan kehitykseen. Tällöin on tärkeää, että testauskohteet on huolella mietitty ja testit tehdään riittävällä otannalla niin, että ne ovat myös tilastollisesti päteviä.

Koneoppivan mainonnan elementtejä voi ottaa mukaan esimerkiksi myyntiputken loppuvaiheessa – sekä yleisöjen löytämisessä että syöttämällä esimerkiksi useampia tuotteita, joista koneoppiva mainonta luo parhaiten konvertoivat vaihtoehdot mainontaan. Lisäksi eri tavoitteiden testaaminen on tarpeen: tuoko parempia tuloksia esimerkiksi klikkausperusteinen vai konversiotavoitteinen kampanja.

Testaamisessa on tärkeää pitää huolta, että testataan kerralla vain yhtä asiaa, jotta testitulokset eivät sotkeennu toisiinsa. Lisäksi on ymmärrettävä, mitkä tekijät ovat esimerkiksi koneoppimiseen perustuvia ja näin sulkea ne elementit mahdollisimman tehokkaasti pois laskuista tuloksia analysoidessa.

Kirjoittaja

Head of Tactical Marketing

Aapo on digitaalisen liiketoiminnan monipuolinen taktikko, jolta löytyy kokemusta niin palveluliiketoiminnasta, yrittäjyydestä, B2B-myynnistä kuin digitaalisen markkinoinnin suunnittelusta ja toteutuksesta monille eri toimialoille.