هوش مصنوعی (AI) اخیرا بسیار مورد توجه بوده، به گونه‌ای که برندهای بزرگ هم در صدد استفاده از آن در کسب و کارشان هستند. به عنوان یک دیجیتال مارکتر یا حتی یک فرد عادی، شاید برایتان سوال شده باشد که این موضوع نگران کننده است یا نه. آیا هوش مصنوعی قرار است ما را از کار بیکار کند؟ واقعیت این است که هوش مصنوعی از طریق تکنولوژی یادگیری عمیق، باعث می‌شود کارها ساده‌تر و موثرتر شوند و در واقع به کمک ما می‌آید.
اما یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می‌کند؟ و چگونه می‌تواند به شما کمک کند؟

منظور از یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری عمیق یا deep learning زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین machine learning است و رشته‌ای در هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌های تقلید از مغز انسان استفاده می‌کند. الگوریتم های یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای یادگیری یک فرایند مشخص استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی متشکل از نرون‌های به هم پیوسته هستند که داده‌ها را هم در مغز انسان و هم در کامپیوتر پردازش می‌کنند.


دقیقا مشابه روشی که انسان‌ها از تجاربشان یاد می‌گیرند، الگوریتم یادگیری عمیق یک فرایند مشخص را تکرار می‌کند و هر بار اصلاحاتی صورت می‌دهد تا نتیجه ارتقا پیدا کند. “یادگیری عمیق” به لایه‌های وسیع شبکه‌های عصبی اشاره دارد که امکان یادگیری را فراهم می‌کنند.

یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین است. یادگیری ماشینی به این معناست که کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها، از داده‌ها می‌آموزند که بدون برنامه‌ریزی (بدون دخالت انسان) فکر کنند و عمل کنند.

همانطور که قبلا گفته شد، یادگیری عمیق در مورد کامپیوترهایی است که با استفاده از ساختارهایی که از مغز انسان الگوبرداری شده اند، یاد می‌گیرند که فکر کنند.
همچینین یادگیری ماشینی مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسان است.

یادگیری عمیق با هوش مصنوعی

مثال‌هایی از یادگیری عمیق در مارکتینگ و تبلیغات

بیایید فرض کنیم که ما یک نمایندگی آنلاین فروش خودرو هستیم، و می‌خواهیم برای تبلیغات در سایت‌های دیگر از هوش مصنوعی استفاده کنیم. یک روش برای انجام این کار RTB یا مناقصه آنی است.
مناقصه آنی، یک فرآیند خودکار است که در یک بازه زمانی کوتاه کمتر از 100 میلی‌ثانیه انجام می‌گیرد. زمانی که کاربر از یک وب‌سایت بازدید می‌کند، به تبلیغ‌کننده هشدار داده می‌شود و مجموعه‌ای از اقدامات تعیین می‌کند که آیا تبلیغ‌کننده برای نمایش آگهی پیشنهاد می‌دهد یا نه.

در RTB یا مناقصه آنی، ما از نرم‌افزار استفاده می‌کنیم تا تصمیم بگیریم که آیا می‌خواهیم برای یک تبلیغ خاص پیشنهاد بدهیم یا خیر – نرم‌افزار با پیش‌بینی میزان احتمال خرید یکی از محصولات ما توسط بازدیدکننده وب‌سایت تصمیم می‌گیرد. ما آن را “تمایل به خرید” می‌نامیم.
در این مثال، ما از یادگیری عمیق برای انجام این پیش‌بینی استفاده می‌کنیم. یعنی نرم‌افزار RTB ما از یک شبکه عصبی برای پیش‌بینی میزان تمایل به خرید استفاده می‌کند.

انواع یادگیری عمیق

شبکه عصبی داخل نرم افزار RTB از نورون ها و اتصالات بین آنها تشکیل شده است. شبکه عصبی در تصویر بالا تنها تعداد انگشت شماری نورون دارد.
در این مورد، ما می‌خواهیم بفهمیم که آیا یک بازدیدکننده وب‌سایت مشخص، تمایل به خرید خودرو ما دارد یا خیر و آیا باید برای یک تبلیغ برای هدف قرار دادن آن بازدیدکننده، هزینه کنیم یا نه. نتیجه به علایق و اقدامات بازدیدکننده وب سایت بستگی دارد.


برای پیش‌بینی تمایل به خرید، ابتدا چندین «ویژگی» را انتخاب می‌کنیم که برای تعریف رفتار دیجیتالی این شخص، کلیدی هستند. این ویژگی‌ها شامل این می‌شود که کاربر کدام یک از چهار صفحه اینترنتی زیر را مشاهده کرده است:

⦁ قیمت‌
⦁ پیکربندی خودرو
⦁ مشخصات فنی
⦁ نحوه پرداخت

این ویژگی ها بر خروجی شبکه عصبی و نتیجه‌گیری ما تأثیر خواهند گذاشت. این خروجی می تواند یکی از این دو مقدار را داشته باشد:


⦁ بازدید کننده وب سایت به محصول علاقه‌مند یا “آماده خرید” است. نتیجه: ما باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
⦁ بازدیدکننده وب سایت علاقه‌ای به محصول ندارد یا «آماده نیست». نتیجه گیری: از نمایش آگهی خودداری کنیم.


برای هر ورودی، از 0 یا 1 استفاده می کنیم.


“1” به این معنی است که کاربر از صفحه وبسایت بازدید کرده است. نورون‌های وسط، مقادیر نورون‌های متصل خود را با استفاده از وزن اضافه می‌کنند – به این معنی که اهمیت هر صفحه وب بازدید شده را مشخص می‌کنند.

این فرآیند از چپ به راست ادامه می‌یابد تا زمانی که به نورون‌های «خروجی» برسیم – یعنی کاربر «آماده برای خرید» است یا «آماده نیست».
هرچه مقدار خروجی بالاتر باشد، احتمال اینکه این خروجی صحیح باشد بیشتر است – یا شبکه با دقت بیشتری رفتار کاربر را پیش‌بینی می‌کند.


در این مثال، یکی از بازدیدکنندگان وب سایت به صفحات قیمت و پیکربندی خودرو نگاه کرده، اما صفحه مشخصات و نحوه پرداخت را نادیده گرفته است. با استفاده از سیستم عددی بالا، او “امتیاز” 0.7 را دریافت می کند، به این معنی که 70٪ احتمال دارد این کاربر “آماده خرید” محصول ما باشد.
بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، آن امتیاز نشان‌دهنده این است که باید تبلیغات را برای او نمایش دهیم.

تقویت شبکه های عصبی و یادگیری عمیق

تقویت یک شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده‌هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش این کار، ایجاد فاکتورهای «وزن» صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی است، به همین دلیل است که نیاز به آموزش و تقویت دارد.

در مثال نمایندگی خودرو، ما داده‌های شبکه عصبی را از چندین بازدیدکننده وب سایت تغذیه می‌کنیم. داده‌ها شامل ویژگی‌های بازدیدکننده می‌شود، مانند اینکه کاربران از کدام صفحات وب بازدید کرده‌اند. این داده‌ها همچنین شامل نشانگرهایی از تصمیمات خرید نهایی آنها از ما است که با برچسب “بله” یا “خیر” مشخص شده است.
شبکه عصبی تمام این داده‌ها را پردازش می‌کند و وزن هر نورون را تا زمانی که شبکه عصبی محاسبات مناسب را برای هر فرد در داده‌های آموزشی انجام دهد، تنظیم می‌کند. هنگامی که آن مرحله کامل شد، وزن‌ها ثابت می‌شوند و شبکه عصبی می‌تواند نتایج بازدیدکنندگان وب سایت جدید را با دقت بیشتری پیش‌بینی کند.

چگونه بازاریابان می‌توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

جیم لسینسکی، یکی از نویسندگان کتاب The AI ​​Marketing Canvas: A Five Stage Road to Implementing Artificial Intelligence in Marketing، در مصاحبه‌ای می گوید: “یادگیری ماشینی را می‌توان برای دستیابی به کارایی یا بهینه‌سازی استفاده کرد.”

“بنابراین، به عنوان مثال، هر گزارش مستقیمی می‌تواند خودکار و کارآمدتر انجام شود. سپس آن کارکنان تمام وقت می‌توانند تغییر کاربری داده و مجدداً در سایر پروژه‌های رشد استراتژیک اعمال شوند.”

اما مهمتر از آن، لسینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.

مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی، بیشتر از قبل، بازاریابی را به عنوان موتور اصلی رشد در نظر می‌گیرند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیبی بهینه به کار گیرد. ترکیبی بهینه از محصول مناسب با قیمت مناسب، که در مکان مناسب و از طریق کانال‌های مناسب تبلیغ می‌شود، و به دست افراد مناسب می‌رسد.”

داده‌های بزرگ و big data به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به انسان‌های بدون داده یا انسان‌هایی که صرفاً با داده‌ها کمک می‌کنند، داشته باشند.

در اینجا چند راه وجود دارد که بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق برای رشد بیشتر استفاده کنند:

تقسیم بندی

مدل‌ها و انواع یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها بیابند که آنها را برای تقسیم‌بندی پیشرفته عالی می‌کند. این به بازاریابان اجازه می‌دهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کنند، در حالی که ماشین‌ها از رفتارهای گذشته برای پیش‌بینی مشتریان بالقوه استفاده می‌کنند.

ماشین‌ها همچنین می‌توانند از شبکه‌های عصبی و داده‌ها برای شناسایی مشتریانی که در آستانه خروج هستند استفاده کنند – به بازاریابان اجازه می‌دهند تا به سرعت عمل کنند. در نهایت، هوش مصنوعی حدس و گمان را از تقسیم بندی خارج می کند و به بازاریابان اجازه می دهد تلاش های خود را در جای دیگری متمرکز کنند.

شخصی سازی

مطالعات اخیر نشان می دهد که 71٪ از مصرف کنندگان انتظار دارند که شرکت ها تعاملات شخصی ارائه دهند و 76٪ وقتی این اتفاق نمی افتد ناامید می‌شوند. با وجود اینکه، شخصی سازی برای تجربه مشتری بسیار مهم است، زمانی که اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد، اجرای آن دشوار است.

با این حال، برخی مدلهای یادگیری عمیق می‌تواند برای توسعه موتورهای شخصی سازی استفاده شود که می تواند به بازاریابان کمک کند تا فرآیند ارائه محتوای شخصی سازی شده را ساده کنند. نمونه‌هایی از مطالب شخصی‌سازی شده شامل وب‌سایت‌هایی است که محتوایی را نمایش می‌دهند که بسته به اینکه چه کسی در حال بازدید از آن است، متفاوت است. یا اعلان‌های پوش برای مشتریانی که بدون خرید صفحه را ترک می‌کنند، نمایش می‌دهند.

شخصی سازی می تواند به ویژگی های ارتباطی مانند چت های زنده نیز گسترش یابد و یادگیری عمیق می‌تواند جمع آوری اطلاعات از این چت های زنده را آسان کند. برای مثال، هوش مصنوعی تشخیص نام در چت زنده، می‌تواند اطلاعات تماس با ارزش (مانند نام‌ها) را جمع‌آوری کند و بدون نیاز به دخالت افراد آنها را در CRM به‌روزرسانی کند.

پیش بینی رفتار مصرف کننده

یادگیری عمیق همچنین به بازاریابان کمک می‌کند تا با ردیابی اینکه چگونه در وب‌سایت شما حرکت می‌کنند و هر چند وقت یک‌بار خرید انجام می‌دهند، پیش‌بینی کنند که مشتریان در مرحله بعدی چه خواهند کرد. در انجام این کار، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپین‌های آتی باشند.

پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی

اگرچه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما در واقع ابزار دیگری است که بازاریابان می‌توانند برای ساده‌سازی فرآیندها و ارتقای رشد شرکت خود از آن استفاده کنند. بازاریابان می توانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را در بسیاری از جنبه‌های بازاریابی دیجیتال و اتوماسیون فروش ادغام کنند. بنابراین، از ماشین نترسید – آن را در آغوش بگیرید!

منبع

از همین نویسنده: