Tecnologia

Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning são usados no marketing digital?

Soluções que antes eram aplicadas apenas a processos computacionais complexos agora fazem parte do dia a dia do profissional de marketing digital.

Por Nerdweb - Dia 30 de Setembro de 2019 às 21:09

Embora à primeira vista termos como inteligência artificial ou machine learning possam parecer conceitos distantes do nosso dia a dia, o fato é essas ferramentas são mais do que uma realidade: elas são uma necessidade para os profissionais de marketing digital.

Porém, não se assuste: você não precisa ser um expert em linguagens de programação para compreender o que são e para que servem essas duas tecnologias. Conhecê-las em mais detalhes é fundamental para compreender as possibilidades que elas oferecem para o seu trabalho.

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é um campo de estudos que busca simular por meio de softwares a mesma lógica de funcionamento da mente humana. Aplicando à tecnologia em si, trata-se da possibilidade de que os softwares consigam executar tarefas de maneira automática, sem a intervenção dos usuários, de acordo com parâmetros pré-estabelecidos.

Um bom exemplo disso é o aplicativo Google Fotos, disponível gratuitamente na maioria dos smartphones. As fotos salvas em sua conta na nuvem são categorizadas de forma automática. Para isso, o algoritmo varre todas as imagens e identifica elementos em comum entre elas, com um determinado rosto ou um objeto. Assim, ao pesquisar por “carro” dentro da sua conta serão listadas todas as fotos que correspondam a essa resposta.

O que é Machine Learning?

A grosso modo, podemos definir machine learning – ou “aprendizado de máquina”, em tradução direta – como o alimento da inteligência artificial. Por meio dessa tecnologia as máquinas aprendem a partir das decisões que são tomadas e podem se tornar capazes de prever comportamentos ou desenvolver soluções de maneira automática.

Em outras palavras, podemos definir machine learning como a capacidade das máquinas de aprenderem sem que seja preciso programá-las para isso. Novamente, por mais futurista que esse conceito possa parecer, trata-se de uma realidade presente também em nossos smartphones: baseado na nossa forma de uso, o sistema operacional “aprende” os nossos hábitos e toma ações para economizar a bateria em certos momentos, por exemplo.

Inteligência Artificial e Machine Learning aplicados ao marketing digital

Agora que você já sabe o que é cada uma dessas tecnologias e conhece aplicações práticas delas, vamos conhecer como esses conceitos se aplicam ao marketing digital.

Um dos exemplos do dia a dia da maioria desses profissionais e que foi aprimorado com inteligência artificial é o Google Analytics. O que antes era apenas uma ferramenta de registro de comportamento, ou seja, que categorizava a forma como um usuários se comportam em um site, hoje já conta com recursos que oferecem insights aos usuários.

A interpretação dos dados e as sugestões de ações oferecidas são uma consequência do aprimoramento de ferramentas de inteligência artificial. Vale lembrar que elas não substituem a análise de um profissional de marketing digital, que adicionará novos elementos a essa equação.

Contudo, graças aos elementos de machine learning, o software será capaz de “aprender” se as sugestões que ele oferece são úteis ou não. Se forem ele seguirá na mesma linha; se não forem, ele buscará se adaptar para que as próximas tenham alguma serventia para você com relação às ações a serem executadas.

Outra aplicação dessas duas tecnologias diz respeito à veiculação de anúncios. Como ser específico o suficiente para compreender as particularidades do consumidor e oferecer a ele o produto certo no momento que ele precisa? A combinação de variáveis e, a partir delas, a produção de insights é o melhor caminho.

As vantagens da análise realizadas pelas máquinas se relacionam com a velocidade com a qual as informações são checadas e com a possível aleatoriedade de algumas conclusões. Nós, humanos, temos tendência a fazermos combinações de dados que, inicialmente, já tenham um certo sentido, enquanto as máquinas não seguem esse preceito.

Storytelling: machine learning a serviço da análise de dados

Embora os números sejam essenciais, eles sozinhos não conseguem traduzir a linguagem que pode ser utilizada para dialogar com os consumidores. No entanto, os softwares preditivos são capazes de dar insights poderosos indicando o que pode funcionar melhor ou não.

Pesquisa realizada pelo Google com executivos do mercado de marketing digital norte-americano indicaram que 81% dos entrevistados concordam que o machine learning é essencial para proporcionar experiências personalizadas durante a jornada do consumidor.

Ao qualificar a sua base de usuários e compreender melhor o comportamento deles, você se torna também mais assertivo não só apenas no que oferece, mas em como faz essa oferta. Trata-se de uma forma eficaz e inteligente de maximizar os seus investimentos, fazendo com que eles resultem em uma melhor relação de conversão em relação ao custo.

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