Cómo la inteligencia artificial está cambiando el marketing: examinador de redes sociales
Miscelánea / / September 26, 2020
¿Se pregunta qué funciones de inteligencia artificial llegarán a las redes sociales y las plataformas publicitarias? ¿Quiere saber cómo el aprendizaje automático puede mejorar su marketing?
Para explorar cómo la inteligencia artificial afectará el marketing en redes sociales, entreviste a Mike Rhodes.
Más sobre este espectáculo
los Podcast de marketing en redes sociales está diseñado para ayudar a los ocupados especialistas en marketing, propietarios de negocios y creadores a descubrir qué funciona con el marketing en redes sociales.
En este episodio, entrevisto Mike Rhodes, experto en ayudar a las empresas con la adquisición de clientes. Es el coautor de La guía definitiva de Google AdWords y CEO de Expertos de la red. El ofrece cursos en la Red de Display de Google, AdWords, Google Data Studio y más.
Mike explica por qué los especialistas en marketing deben comprender la inteligencia artificial y comparte ejemplos que ilustran su impacto.
También descubrirá cómo la inteligencia artificial puede automatizar las ofertas, la orientación y la mensajería para sus anuncios.
Comparta sus comentarios, lea las notas del programa y obtenga los enlaces mencionados en este episodio a continuación.
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Estas son algunas de las cosas que descubrirás en este programa:
Inteligencia artificial para especialistas en marketing
La historia de Mike
Al principio de su carrera, Mike aprendió que le encanta ayudar a los dueños de negocios a ver lo que está a la vuelta de la esquina. En la década de 1990, Mark trabajó para una empresa de helicópteros en Hawái. A cambio de lecciones de vuelo, ayudó a la empresa a informatizarse. (Su jefe voló el helicóptero en Magnum P.I.) En 2004, Mike se enteró de cómo Google AdWords (ahora Google Ads) ayudó a las pequeñas empresas e hizo campañas como favores.
Unos años más tarde, Mike inició su agencia. Su enfoque en las herramientas y técnicas futuras lo puso en el lugar correcto en el momento adecuado. Este enfoque también llevó al interés de Mike en la inteligencia artificial (IA). Hace unos 3 años, se dio cuenta de que las empresas necesitarían pasar de leer y escuchar a formas más sofisticadas de interactuar con los clientes, y aprendió todo lo que pudo sobre el tema.
Al aprender sobre IA, Mike no se centró en cómo construir tecnologías habilitadas para IA. Estaba interesado en saber cómo usar la IA para poder descubrir cómo es relevante para los dueños de negocios. Específicamente, detecta los problemas comerciales y ayuda a las empresas a identificar cuáles de esos problemas requieren inteligencia artificial. También sabe qué herramientas listas para usar usan algo de inteligencia artificial y cuáles no.
Escuche el programa para escuchar a Mike compartir una historia sobre cómo volar un helicóptero en un cañón de Kauai.
Por qué la inteligencia artificial es importante para los especialistas en marketing
Para explicar por qué la IA es importante, Mike comparte una comparación de Andrew Ng, experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Andrew dice que la IA es la nueva electricidad. Así como la electricidad comenzó a usarse para alimentar todo hace 100 años, ahora se está agregando inteligencia artificial a todo. La llegada de la electricidad lo cambió todo, incluido el transporte, las fábricas y más. Del mismo modo, la IA cambiará la economía del conocimiento.
Para los especialistas en marketing, los cambios venideros son importantes porque su empresa se beneficiará de conocer las herramientas y técnicas basadas en inteligencia artificial antes que sus competidores. Si trabaja del lado de la agencia, desea ayudar a sus clientes a liderar con IA. Aunque los especialistas en marketing no necesitan comprender la IA en gran detalle, sí necesitan saber lo suficiente sobre la IA para detectar oportunidades.
La versión de Hollywood de la IA presenta robots con pistolas que nos convierten en clips. La realidad es más mundana e incremental.
Estamos muy lejos de la inteligencia artificial que puede ejecutar campañas de Google o enviar a sus hijos a la escuela y preparar la cena. Sin embargo, la inteligencia artificial estrecha (también abreviada a inteligencia estrecha o ANI) es probable que comience a reemplazar un número creciente de tareas humanas.
Puede pensar en ANI como un software increíblemente inteligente. Mark piensa que, en una versión muy optimista del futuro, las máquinas inteligentes nos permitirán hacer cosas que no podemos hacer hoy o realizarán tareas que podemos hacer mucho, mucho mejor. En otras palabras, ANI nos permitirá entregar tareas de baja categoría para que tengamos más tiempo para el trabajo creativo, estratégico o compasivo.
Escuche el programa para escucharnos a Mark ya mí hablar sobre la exageración frente a la realidad de otras tecnologías futuras.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Mike define la IA como la ciencia de hacer que las cosas sean inteligentes. Incluye robótica, lenguaje natural, visión y mucho más. El aprendizaje automático se refiere a las computadoras que pueden aprender sin que se les enseñe explícitamente. El aprendizaje automático es un área de la IA que está despegando en este momento, especialmente una subcategoría llamada aprendizaje profundo.
Para ilustrar, ¿cómo aprendería una computadora qué es una silla? Con la programación tradicional, usarías declaraciones condicionales como "Si la cosa tiene cuatro patas, un asiento y hacia atrás, entonces es una silla ". El código debería tener en cuenta las sillas con y sin brazos, sillas con ruedas, etc. en. El programa resultante requeriría mucho código, y si una línea tuviera un error, el código no funcionaría.
El aprendizaje automático ofrece una nueva forma de enseñarle a una computadora qué es una silla. Básicamente, le da a la máquina miles de ejemplos de sillas y no sillas (como mesas, perros y árboles) para que la computadora entienda qué es y qué no es una silla. Con el tiempo, la máquina aprende a inferir si algo es una silla. Durante los últimos 5 o 10 años, esta tecnología se ha vuelto bastante precisa.
Hoy en día, ve que esta tecnología se utiliza para ayudar a las personas a comprar. Cuando acerca un producto a una cámara, el Pinterest o Amazonas aplicaciones o Google Lens (mediante el Aplicación Google Photos en iOS) puede reconocer el producto e intentar encontrarlo por usted. Puedes apuntar una cámara Google Lens a tu amigo que lleva un vestido, y este encontrará un montón de vestidos similares y te dirá dónde puedes comprarlos.
Además de reconocer elementos, la IA puede hacer predicciones. Amazon usa IA predictiva para decirle cosas como: "Las personas que compraron este libro también compraron este libro". De manera similar, Netflix sugiere programas de televisión o películas que podrían interesarle. Netflix incluso cambia las miniaturas de la portada utilizando IA predictiva. Según sus hábitos de visualización, predice qué miniatura le atraerá más.
El aprendizaje automático en los vehículos autónomos también está resolviendo problemas de predicción. “¿En qué carril estoy? ¿En qué carril debería estar? ¿Qué va a hacer ese auto? ¿Qué hará ese peatón? Predice cómo se moverán otras cosas a su alrededor y, por lo tanto, en qué dirección conducir y si acelerar o frenar. Aunque esta explicación es una simplificación enorme, es esencialmente lo que está sucediendo.
Otro ejemplo es Siri para iPhone. A medida que más cosas incluyen el aprendizaje automático, Siri es cada vez más capaz de cumplir su promesa de ser un asistente personal. Hoy, puede recordarle que haga una llamada. En el futuro, es posible que le sugiera que se retire temprano debido al tráfico o que sienta que una reunión se está demorando y ofrezca informar a las siguientes tres personas de su calendario de hoy que llegará tarde.
https://youtu.be/bd1mEm2Fy08
Un gran ejemplo es la demostración de Google Duplex en Google IO 2018. En este video, el Asistente de Google (que está en más teléfonos que Siri y, por lo tanto, tiene más datos de los que aprender) reserva una cita para cortarse el cabello y hace una reserva en un restaurante. Mucha gente pensó que estas demostraciones eran falsas porque la tecnología Duplex era increíblemente buena para manejar una conversación que no iba de la forma habitual.
Después de que la gente comenzara a cuestionar si la tecnología era real, Google alquiló un restaurante tailandés en Nueva York e invitó periodistas para pasar la tarde probando la tecnología por sí mismos dentro del alcance de una reserva de restaurante. Los periodistas se dividieron en grupos que intentaron deshacerse de la IA, pero la IA pudo manejar sus preguntas sin problemas.
La forma en que las personas adoptan la IA depende de si se sienten asustados por las computadoras que hacen cosas similares a las humanas o aprecian la conveniencia que ofrece. Algunas personas creen que la IA estaría mirando por encima del hombro. Otros piensan que sería increíble tener una herramienta que pueda recordar instantáneamente el nombre y la fecha de nacimiento de alguien, y luego enviarle el regalo adecuado.
Escuche el programa para saber cómo descubrí la IA en la reciente actualización de iOS.
Campañas de marketing e inteligencia artificial
Los algoritmos como el de Facebook son una forma de inteligencia artificial que predice en qué artículos o anuncios es probable que hagan clic ciertos usuarios (aunque el algoritmo implica mucho más que eso). Durante más de 3 años, Mark ha realizado experimentos contra la IA de Facebook. Según estos experimentos, cree que estamos en el punto de inflexión en el que la mayoría de las veces, la máquina es tan buena como un ser humano.
El algoritmo se estropea a veces, y cuando eso sucede, tiende a cometer grandes errores. Sin embargo, la mayoría de las veces, es tan bueno como, y a veces es mucho mejor, incluso el mejor humano.
Para los especialistas en marketing, las capacidades de la IA tienen el potencial de amenazar la existencia de sus trabajos o agencias. Los especialistas en marketing que todavía pasan la mayor parte del día informando y cambiando las ofertas son especialmente vulnerables. Es probable que estos especialistas en marketing quiebren o tengan que trabajar más duro para cambiar la forma en que realizan las tareas diarias.
Todas las plataformas publicitarias están incentivadas para mejorar su IA. Cuando ayuden a los especialistas en marketing a lograr sus objetivos, seguirán usando la plataforma. Además, la inteligencia artificial que facilita el uso de las plataformas publicitarias generará más negocios.
Hoy en día, existe un gran abismo entre las empresas que consideran que las plataformas de anuncios sociales y en línea son demasiado confusas y complicadas, y las empresas que pueden contratar a una agencia o empleado para que se encargue de ello. Cuanto más empoderen estas plataformas a las empresas cotidianas para utilizar la IA para conseguir más clientes, más negocio generarán las plataformas publicitarias.
Mike dice que Google siempre se ha centrado en el usuario, el anunciante y las partes interesadas, y cómo estos tres se cruzan. Para Google, el usuario es el más grande e importante de los tres. Aunque Google debe equilibrar las necesidades de los anunciantes y las partes interesadas, Mike cree que proporcionar la mejor experiencia de usuario ayuda a lograrlo porque anima a los usuarios a volver a la plataforma.
Por ejemplo, a fines de la década de 1990, la gente abandonó los motores de búsqueda como Alta Vista y Ask Jeeves para Google porque ofrecían mejores resultados. Hoy, Google está tratando de mejorar su plataforma para los anunciantes. Si solo alrededor del 10% de las empresas que deberían utilizar una herramienta como Google Ads la están utilizando, la plataforma tiene un enorme margen de crecimiento.
Entre las pequeñas empresas, Mike cree que Google Ads puede agregar clientes que hasta ahora han encontrado la plataforma publicitaria demasiado intimidante para usar. Entre las grandes empresas, Google podría quitarle el dinero a las marcas de los medios tradicionales y educar estas grandes empresas sobre los beneficios de ahorro de costes de utilizar Google Ads en lugar de una gran participación agencias.
Escuche el programa para conocer mis pensamientos sobre la inteligencia del algoritmo de Facebook.
Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los especialistas en marketing
Google y Facebook tienen grandes iniciativas de inteligencia artificial y herramientas que los especialistas en marketing ya utilizan y que brindan cantidades increíbles de información. Para visualizar esto, Google recopila datos sobre los usuarios a través de Google Analytics, Android (que está en el 80% de los teléfonos inteligentes en todo el mundo), YouTube y Chrome (el navegador más utilizado). Google desarrolló o adquirió estos servicios para adquirir todos estos datos.
Además de Google y Facebook, Amazon, Microsoft e IBM también están haciendo cosas increíbles con la IA. Como Mike se centra en Google Ads, nuestra conversación sobre cómo la IA puede ayudar a los especialistas en marketing se centra en esa plataforma. Sin embargo, quiero enfatizar que la IA está llegando rápidamente a muchas plataformas.
Para explicar cómo la IA puede ayudar a los especialistas en marketing con Google Ads en este momento, Mike primero describe un marco basado en una pirámide con tres capas. La capa inferior está haciendo una oferta, la capa intermedia está apuntando y la capa superior es la mensajería. Juntas, estas capas ayudan a los especialistas en marketing con la publicidad que muestra el mensaje correcto a la persona adecuada en el momento adecuado y lo hace de manera rentable.
Mike usa una pirámide porque las ofertas son un buen lugar para comenzar a probar la IA de Google. Hacer ofertas es la tarea más fácil de asumir para la IA y una tarea que requiere mucho tiempo para los especialistas en marketing. Con las ofertas de manejo de IA, puede ascender en la pirámide, mantenerse por delante del robot y concentrarse en el tareas en la parte superior, como el pensamiento creativo y estratégico y el trabajo con clientes en negocios más grandes problemas.
Ofertas: Para ilustrar qué tan bien puede aprender la IA de Google, Mike comienza compartiendo una historia sobre AlphaGo de Google, que vencer al campeón mundial en el juego de Go. Entonces Google construyó AlphaGo Zero, que venció a la primera máquina. Comenzando desde cero sin ver ningún otro juego que se haya jugado, AlphaGo Zero se enseñó solo.
La IA de AlphaGo Zero es capaz de ingerir una tonelada de números y hacer predicciones con una precisión increíble. También puede aprender rápidamente. En 3 días, era tan bueno como un ser humano. Después de 40 días, AlphaGo Zero venció a AlphaGo, que supuestamente nunca perdería un juego.
De manera similar, ofertar en anuncios de Google y Facebook es un juego de números. Es posible que deba determinar cuánto ofertar por una palabra clave o cuánto ofrecer a Google si alguien hace clic en su anuncio. Las computadoras se han vuelto excelentes para hacer ofertas. Hoy son tan buenos como los humanos y, en un futuro cercano, serán mucho mejores.
Obtenga capacitación en marketing de YouTube: ¡en línea!
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HAGA CLIC AQUÍ PARA MÁS DETALLES - ¡LA VENTA TERMINA EL 22 DE SEPTIEMBRE!Google tiene siete modelos de ofertas y Mike anima a todos a probar uno de los Estrategias de Smart Bidding, que utilizan la inteligencia artificial de Google. Por ejemplo, si su empresa genera clientes potenciales, intente Costo objetivo por adquisición, que puja por su coste por cliente potencial. Si tiene una empresa de comercio electrónico, pruebe el Retorno de la inversión publicitaria objetivo estrategia.
Con Smart Bidding, le das a Google un objetivo y se está volviendo muy bueno para alcanzarlo. Para visualizar esto, si está dispuesto a pagar $ 50 por cliente potencial, Smart Bidding encontrará clientes potenciales por $ 50. Aunque no encontrará clientes potenciales por mucho menos de lo que pide (digamos $ 10 por cliente potencial), tampoco encontrará clientes potenciales por $ 100.
En comparación con las capacidades de las Ofertas inteligentes, el antiguo enfoque de los especialistas en marketing para las ofertas parece ridículamente lento y anticuado. Durante al menos 10 años, los especialistas en marketing han analizado las ofertas observando unas seis señales, bit a bit, diaria o semanalmente. Para ilustrar, si las mujeres de 35 a 44 años que viven en Nueva York respondieron mejor, aumentaron la oferta para ese pequeño grupo para aumentar la tasa de conversión.
Sin embargo, en el tiempo que tarda en escribir un término de búsqueda en Google y presionar Enter, Google puede considerar 70 millones de puntos de datos. Sabe qué aplicaciones hay en tu teléfono, las otras búsquedas que has realizado y lo que miras en YouTube. Sabe dónde estás y qué tiempo hace allí. Sabe si estás en casa, en el trabajo o de vacaciones. Los humanos no pueden competir con eso.
Con las Ofertas inteligentes, puede probar si puede dejar de lado todo el trabajo que los especialistas en marketing han puesto tradicionalmente en las ofertas. Simplemente dígale a la IA de Smart Bidding lo máximo que está dispuesto a gastar y luego deje que haga el trabajo duro por usted. Smart Bidding realizará todas las pruebas y análisis para que su anuncio llegue a las personas adecuadas al precio adecuado.
Cuando prueba las Ofertas inteligentes, puede utilizar el Función de borradores y experimentos de Google para ver cómo funciona para usted. Básicamente, puede configurar una prueba dividida que compare su método de oferta con el de la máquina. Cuando ejecuta estas pruebas, Mike enfatiza que necesita darle a la máquina un poco de tiempo. La cantidad de tiempo depende del tamaño de su campaña, pero por lo general, permite de 2 a 4 semanas.
Segmentación: Por lo general, la orientación requiere que una persona analice los datos demográficos y el contenido, y decida dónde debe aparecer un anuncio. Por ejemplo, los especialistas en marketing le dicen a Google que muestre un anuncio cuando alguien busca una palabra clave específica. En el caso de un anuncio de YouTube, un especialista en marketing podría pedirle a YouTube que coloque el anuncio junto a contenido similar a Oprah.com.
La antigua forma de orientar anuncios a través de televisión, radio y revistas se centraba en la demografía. Debido a que los medios de comunicación no tenían idea de quién estaba comprando, definieron su audiencia con grandes categorías demográficas, como mujeres, California, entre 35 y 44 años. Sin embargo, la edad de alguien que compra una lavadora no importa. Lo que importa es la intención: ¿Quién busca el tipo de lavadora que vende?
Con la IA, puede dirigirse a los clientes según su intención. Todos los datos que tiene Google ayudan a su inteligencia artificial a predecir lo que hará alguien a continuación. Por ejemplo, ¿cómo determina la IA para qué están en el mercado en este momento? Según todos los datos que recopila Google, es posible que sepa que alguien es un fanático del béisbol y un padre que suele visitar sitios para bebés, por lo que tiene un hijo menor de 3 años.
La IA puede entonces combinar el conocimiento de los intereses a largo plazo de una persona con los más inmediatos. Supongamos que un padre que ama el béisbol comienza a buscar cómo reparar lavadoras o cómo comprar una nueva lavadora por menos de $ 1,500 con entrega gratuita. La IA entonces sabe que esa persona está buscando una nueva lavadora.
Debido a que la IA tiene todos estos datos, no es necesario que le diga a Google cómo orientar su anuncio en función de la demografía y factores como ese. Para llegar a las personas que quieren comprar una lavadora porque las vendes, le das un anuncio a la IA de Google y les dices cuánto quieres gastar por cada venta o cliente potencial. A partir de ahí, la IA sabe a quién desea llegar y cómo mostrar su anuncio a la persona adecuada.
Sin embargo, Mike enfatiza que las palabras clave no son cosa del pasado. Aún puede usar la orientación por palabras clave, pero cada vez es más difícil hacerlo bien y no es la señal más importante.
Para los anuncios gráficos, Google tiene Audiencias en el mercado, que ofrece alrededor de 500 categorías. Para llegar a las personas que quieren comprar una lavadora, puede decirle a la herramienta que busque a todos en el mercado para una lavadora ahora mismo. También puede agregar otra orientación, como personas en California. Sin embargo, no es necesario especificar una edad demográfica porque la función analiza la intención de las personas.
Puede acceder a las audiencias en el mercado de dos formas. Si está publicando anuncios de la manera anterior, puede superponer la orientación de audiencia de IA sobre su orientación tradicional. Luego, puede comparar cómo se comportan los dos tipos de orientación. Si la IA se comporta como esperas, puedes darle las riendas.
Una nueva forma de acceder a la segmentación con IA es Campañas inteligentes. Con este enfoque, le dices a Google lo que quieres hacer y cuánto estás dispuesto a pagar, y la IA hace el resto. Las campañas inteligentes incluyen ofertas, orientación e incluso un poco de mensajería.
Mensajería: Descubrir su mensajería con IA está en la cima de la pirámide de Mike porque actualmente no es muy bueno para escribir textos creativos o persuasivos. Si es redactor publicitario o creador de contenido, sus posibilidades de supervivencia son mucho mayores que si se centra en pujar o en segmentar.
Sin embargo, la IA es buena para comprender el significado y el contexto de una página, y tanto Google como Facebook tienen este tipo de IA. (La versión de Facebook se llama DeepText.) Debido a que esta IA puede comprender el significado, la semántica y los matices de todas estas palabras, es muy buena en la mensajería que tiene un alcance limitado.
Para ilustrarlo, la IA puede hacer un gran trabajo escribiendo líneas de asunto de correo electrónico. Una IA llamada Frasee afirma que tiene un 98% de certeza para superar la mejor línea de asunto de su correo electrónico. La empresa trabajó para Virgin en el Reino Unido. y les ahorró millones de dólares. Phrasee también recaudó recientemente $ 4 millones, lo que significa que la empresa sigue haciendo cosas increíbles.
AI como Phrasee puede manejar una tarea limitada como las líneas de asunto del correo electrónico porque puede proporcionar miles de ejemplos en lugar de miles de reglas: líneas de asunto que ya usó, pautas de marca, ejemplos de lo que puede y no puede decir, y resultados. A partir de ahí, la IA puede predecir cuál debería ser el siguiente asunto de su correo electrónico, probarlo por usted y decirle cómo se comparan sus resultados con los suyos.
De manera similar, con la IA de Facebook, puede darle algunos titulares, opciones para copiar texto y llamadas a la acción, y la IA puede probarlos en combinación para encontrar al ganador. Google tiene una herramienta similar llamada anuncios adaptables. Puedes elegir entre anuncios de display adaptables o anuncios de búsqueda adaptables. Con Google, proporcionas alrededor de 15 títulos y 4 descripciones, y descubre todas las combinaciones.
Los anuncios adaptables de Google también le permiten proporcionar parámetros específicos a la IA. Si desea que el nombre de su marca sea el primer titular, puede fijarlo en esa posición y mezclar y combinar todos los demás. Aunque parámetros como este limitan enormemente lo que puede hacer la máquina, esta capacidad podría proteger su marca o darle al gerente de marketing una sensación de control.
Para la mensajería, Mike dice que el mejor uso de la IA es permitirle resolver los miles de millones de combinaciones y cuál funciona mejor. Además, enfatiza que la inteligencia artificial es más poderosa que las pruebas A / B tradicionales, en las que ejecuta el anuncio A contra el anuncio B durante 28 días, ve que el anuncio B es mejor, elimina el anuncio A y escribe uno nuevo. Para Google, las pruebas A / B son marketing a través de promedios, lo cual es ridículo.
La IA de Google puede determinar el mejor anuncio para un usuario específico. Para visualizar esto, la IA sabe qué ha estado buscando Mike recientemente y cómo se comporta generalmente en Google y otros sitios web. Sin embargo, el mejor anuncio de Mike será diferente del mejor anuncio de Julie. En otras palabras, la inteligencia artificial de Google intenta encontrar el mejor anuncio cada vez, y un humano no puede competir con eso.
Debido a que Google tiene acceso a una gran cantidad de datos, los servicios de terceros tampoco pueden competir con la IA de Google. Los servicios de terceros reciben las mismas seis señales que los especialistas en marketing, mientras que Google tiene alrededor de 70 millones de señales. Incluso si Google pudiera darnos esas señales, nunca lo harían. Esa información le da a Google demasiada ventaja competitiva.
En cambio, Mike dice que los especialistas en marketing deben probar la IA de Google. Bríndele sus ideas creativas basadas en lo que sabe sobre sus negocios o clientes y deje que la IA haga el resto.
Escuche el programa para escuchar a Mike compartir más sobre cómo y por qué probar la inteligencia artificial de Google a medida que continúan disponibles más funciones.
Descubrimiento de la semana
Como un láser es una herramienta genial para descubrir y concentrarse en el contenido que disfruta.
Debido a que ve menos noticias a través de Facebook, Laserlike ofrece una excelente manera de mantenerse al día con las historias de nicho. Después de instalar la aplicación, le dice cuáles son sus intereses, como el marketing digital y el liderazgo empresarial. (También puede encontrar categorías no relacionadas con negocios, como noticias o chismes de celebridades). Una vez que la aplicación comienza a mostrarle historias, puede capacitarla aún más indicando lo que le gusta o no le gusta.
Laserlike también está alimentando un Complemento de Firefox llamado Advance. El complemento dice que no lo está rastreando ni observando sus datos confidenciales, pero sí observa los sitios que visita para saber lo que le gusta y luego seleccionar sus intereses para brindarle contenido interesante. Herramientas similares incluyen Aplicación Google News y el Aplicación Apple News.
Laserlike es gratuito y está disponible para iOS y Androide.
Escuche el programa para obtener más información y háganos saber cómo funciona Laserlike para usted.
Conclusiones clave de este episodio:
- Obtenga más información sobre Mike en Expertos de la red sitio web.
- Descubrir recursos gratis para los oyentes de este podcast.
- Leer La guía definitiva de Google AdWords.
- Echa un vistazo a Mike cursos en la Red de Display de Google, AdWords, Google Data Studio y más.
- Obtenga más información sobre el experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático Andrew Ng.
- Vea cómo la IA puede ayudar a las personas a comprar a través de Pinterest o Amazonas aplicaciones o Google Lens (mediante el Aplicación Google Photos en iOS).
- Mira la demostración de Google Duplex en Google IO 2018 y aprende como los periodistas pasaron una tarde probando la tecnología.
- Descubra cómo AlphaGo de Google vencer al campeón mundial en el juego de Go y cómo AlphaGo Zero venció a AlphaGo.
- Tratar Estrategias de Smart Bidding como Costo objetivo por adquisición o Retorno de la inversión publicitaria objetivo.
- Compare las ofertas tradicionales con las ofertas basadas en IA utilizando el Función de borradores y experimentos de Google.
- Descubra más sobre Google Audiencias en el mercado y Campañas inteligentes.
- Obtenga más información sobre las DeepText.
- Revisa Frasee, el trabajo que hizo la empresa para Virgin en el Reino Unidoy su reciente esfuerzo de recaudación de fondos de $ 4 millones.
- Prueba cómo anuncios de display adaptables o anuncios de búsqueda adaptables ayuda con la mensajería básica.
- Cura un feed de historias que te interesen Como un láser para iOS y Androide, el complemento Advance para Firefox, o herramientas similares como el Aplicación Google News y el Aplicación Apple News.
- Sintonizar El viaje, nuestro video documental.
- Vea nuestro programa semanal de entrevistas sobre marketing en redes sociales los viernes a las 10 a. M. Crowdcast o sintoniza Facebook Live.
- Descargar el Informe de la industria de marketing en redes sociales 2018.
- Aprender más acerca de Mundo del marketing en redes sociales 2019.
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