Como a inteligência artificial está mudando o marketing: examinador de mídia social

Quer saber quais recursos de inteligência artificial estão chegando às mídias sociais e plataformas de publicidade? Quer saber como o aprendizado de máquina pode melhorar seu marketing?

Para explorar como a inteligência artificial impactará o marketing de mídia social, entrevisto Mike Rhodes.

Mais sobre este programa

o Podcast de marketing de mídia social foi projetado para ajudar profissionais de marketing, empresários e criadores ocupados a descobrir o que funciona com o marketing de mídia social.

Neste episódio, eu entrevisto Mike Rhodes, especialista em ajudar empresas na aquisição de clientes. Ele é o co-autor de The Ultimate Guide to Google AdWords e CEO da Especialista em internet. Ele oferece cursos na Rede de Display do Google, Google AdWords, Google Data Studio e muito mais.

Mike explica por que os profissionais de marketing precisam entender a inteligência artificial e compartilha exemplos que ilustram seu impacto.

Você também descobrirá como a inteligência artificial pode automatizar lances, segmentação e mensagens para seus anúncios.

Compartilhe seus comentários, leia as notas do programa e obtenha os links mencionados neste episódio abaixo.

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Role até o final do artigo para obter links para recursos importantes mencionados neste episódio.

Aqui estão algumas das coisas que você descobrirá neste programa:

Inteligência artificial para profissionais de marketing

História de Mike

No início de sua carreira, Mike aprendeu que adora ajudar os proprietários de empresas a ver o que está por vir. Na década de 1990, Mark trabalhou para uma empresa de helicópteros no Havaí. Em troca de aulas de vôo, ajudou a informatizar a empresa. (Seu chefe pilotou o helicóptero Magnum P.I.) Em 2004, Mike aprendeu como o Google AdWords (agora Google Ads) ajudou pequenas empresas e fez campanhas como favores.

Alguns anos depois, Mike iniciou sua agência. Seu foco em ferramentas e técnicas futuras o colocam no lugar certo na hora certa. Esse foco também levou ao interesse de Mike em inteligência artificial (IA). Cerca de 3 anos atrás, ele percebeu que as empresas precisarão deixar de ler e ouvir para formas mais sofisticadas de interagir com os clientes e aprendeu tudo o que podia sobre o assunto.

Ao aprender sobre IA, Mike não estava focado em como construir tecnologias habilitadas para IA. Ele estava interessado em saber como usar IA para que pudesse descobrir como isso é relevante para os proprietários de negócios. Especificamente, ele identifica os problemas de negócios e ajuda as empresas a identificar quais desses problemas exigem IA. Ele também sabe quais ferramentas de prateleira usam alguma IA e quais não.

Ouça o programa para ouvir Mike contar uma história sobre como voar um helicóptero em um desfiladeiro Kauai.

Por que a inteligência artificial é importante para os profissionais de marketing

Para explicar por que a IA é importante, Mike compartilha uma comparação de Andrew Ng, um especialista em IA e aprendizado de máquina. Andrew diz que a IA é a nova eletricidade. Assim como a eletricidade começou a ser usada para alimentar tudo há 100 anos, a IA está sendo adicionada a tudo agora. O advento da eletricidade mudou tudo, incluindo transporte, fábricas e muito mais. Da mesma forma, a IA mudará a economia do conhecimento.

Para os profissionais de marketing, as mudanças que virão são importantes porque sua empresa se beneficiará por conhecer as ferramentas e técnicas baseadas em IA antes que seus concorrentes. Se você trabalha no lado da agência, deseja ajudar seus clientes a liderar com IA. Embora os profissionais de marketing não precisem entender a IA em detalhes, eles precisam saber o suficiente sobre IA para identificar oportunidades.

A versão de Hollywood da IA ​​apresenta robôs com armas nos transformando em clipes de papel. A realidade é mais mundana e incremental.

Estamos muito longe da IA, que pode veicular campanhas do Google ou mandar seus filhos para a escola e cozinhar o jantar. No entanto, inteligência artificial estreita (também abreviado para inteligência estreita ou ANI) provavelmente começará a substituir um número crescente de tarefas manuais.

Você pode pensar no ANI como um software incrivelmente inteligente. Mark pensa, em uma versão muito otimista do futuro, as máquinas inteligentes nos permitirão fazer coisas que não podemos fazer hoje ou farão tarefas que podemos fazer muito, muito melhor. Em outras palavras, ANI nos permitirá entregar tarefas servis para que tenhamos mais tempo para o trabalho criativo, estratégico ou compassivo.

Ouça o programa para ouvir Mark e eu discutirmos o exagero versus a realidade de outras tecnologias futuras.

O que é inteligência artificial?

Mike define IA como a ciência de tornar as coisas inteligentes. Inclui robótica, linguagem natural, visão e muito mais. O aprendizado de máquina refere-se a computadores que podem aprender sem serem explicitamente ensinados. O aprendizado de máquina é uma área da IA ​​que está decolando agora, especialmente uma subcategoria chamada aprendizado profundo.

Para ilustrar, como um computador aprenderia o que é uma cadeira? Com a programação tradicional, você usaria declarações condicionais como "Se a coisa tiver quatro pernas, um assento e de volta, então é uma cadeira. " O código precisaria levar em consideração cadeiras com e sem braços, cadeiras de rodas e assim em. O programa resultante exigiria muito código e, se uma linha tivesse um erro, o código não funcionaria.

O aprendizado de máquina oferece uma nova maneira de ensinar a um computador o que é uma cadeira. Essencialmente, você dá à máquina milhares de exemplos de cadeiras e não cadeiras (como mesas, cachorros e árvores) para que o computador entenda o que é e o que não é uma cadeira. Com o tempo, a máquina aprende a inferir se algo é uma cadeira. Nos últimos 5 ou 10 anos, essa tecnologia se tornou bastante precisa.

Hoje, você vê essa tecnologia usada para ajudar as pessoas a fazer compras. Quando você segura um produto diante de uma câmera, o Pinterest ou Amazonas aplicativos ou Google Lens (através do Aplicativo Google Fotos no iOS) podem reconhecer o produto e tentar encontrá-lo para você. Você pode apontar uma câmera do Google Lens para seu amigo usando um vestido, e ela encontrará vários vestidos semelhantes e lhe dirá onde você pode comprá-los.

Além de reconhecer itens, a IA pode fazer previsões. A Amazon usa IA preditiva para dizer coisas como: “As pessoas que compraram este livro também compraram este livro”. Da mesma forma, a Netflix sugere programas de TV ou filmes que podem interessar a você. A Netflix até muda as miniaturas de capa usando IA preditiva. Com base em seus hábitos de visualização, ele prevê qual miniatura será mais atraente para você.

O aprendizado de máquina em carros autônomos também está resolvendo problemas de previsão. “Em qual pista eu estou? Em qual pista devo estar? O que esse carro está prestes a fazer? O que aquele pedestre fará? ” Ele prevê como outras coisas ao seu redor se moverão e, portanto, em que direção dirigir e se deve acelerar ou frear. Embora essa explicação seja uma simplificação excessiva, é essencialmente o que está acontecendo.

Outro exemplo é o Siri para iPhone. À medida que mais coisas incluem aprendizado de máquina, o Siri é cada vez mais capaz de cumprir sua promessa de ser um assistente pessoal. Hoje, ele pode lembrá-lo de fazer uma chamada. No futuro, pode sugerir que você saia mais cedo por causa do trânsito ou da sensação de que uma reunião está se esgotando e se ofereça para avisar as próximas três pessoas em sua agenda de hoje que você vai se atrasar.

https://youtu.be/bd1mEm2Fy08

Um ótimo exemplo é a demonstração de Google Duplex no Google IO 2018. Neste vídeo, o Google Assistente (que está em mais telefones do que o Siri e, portanto, tem mais dados para aprender) marca um corte de cabelo e faz uma reserva em um restaurante. Muitas pessoas pensaram que essas demonstrações eram falsas porque a tecnologia Duplex era incrivelmente boa em lidar com uma conversa que não acontecia da maneira usual.

Depois que as pessoas começaram a questionar se a tecnologia era real, o Google alugou um restaurante tailandês em Nova York e convidou jornalistas passarão a tarde testando a tecnologia para si próprios no âmbito de uma reserva de restaurante. Os jornalistas foram divididos em grupos que tentaram se livrar da IA, mas a IA foi capaz de lidar com suas perguntas na perfeição.

A maneira como as pessoas adotam a IA depende de se elas se sentem assustadas com os computadores que fazem coisas semelhantes às humanas ou se apreciam a conveniência que isso oferece. Algumas pessoas acreditam que a IA estaria olhando por cima do ombro. Outros acham que seria incrível ter uma ferramenta que pode lembrar instantaneamente o nome de alguém e seu aniversário e, em seguida, enviar o presente certo.

Ouça o programa para saber como descobri a IA na recente atualização do iOS.

Inteligência Artificial e Campanhas de Marketing

Algoritmos como o do Facebook são uma forma de IA que prevê quais artigos ou anúncios certos usuários têm probabilidade de clicar (embora o algoritmo envolva muito mais do que isso). Por mais de 3 anos, Mark tem feito experimentos contra a IA do Facebook. Com base nesses experimentos, ele acredita que estamos no ponto de inflexão em que, na maioria das vezes, a máquina é tão boa quanto um ser humano.

O algoritmo confunde às vezes e, quando isso acontece, tende a cometer erros enormes. No entanto, na maioria das vezes, é tão bom quanto - e às vezes é muito melhor do que - até mesmo o melhor humano.

Para os profissionais de marketing, os recursos da IA ​​têm o potencial de ameaçar a existência de seus empregos ou agências. Os profissionais de marketing que ainda passam a maior parte do dia relatando e alterando lances são especialmente vulneráveis. Esses profissionais de marketing provavelmente sairão do mercado ou terão que trabalhar muito para mudar a maneira como executam as tarefas do dia-a-dia.

Todas as plataformas de anúncios são incentivadas a melhorar sua IA. Ao ajudarem os profissionais de marketing a atingir seus objetivos, eles continuarão a usar a plataforma. Além disso, a IA que torna as plataformas de anúncios mais fáceis de usar trará mais negócios.

Hoje, existe um enorme abismo entre as empresas que consideram as plataformas de anúncios online e sociais muito confusas e complicadas e as empresas que podem contratar uma agência ou funcionário para cuidar disso. Quanto mais essas plataformas capacitam as empresas cotidianas a usar a IA para obter mais clientes, mais negócios as plataformas de anúncios geram.

Mike diz que o Google sempre se concentrou no usuário, no anunciante e nas partes interessadas e em como esses três se cruzam. Para o Google, o usuário é o maior e mais importante dos três. Embora o Google deva equilibrar as necessidades dos anunciantes e interessados, Mike acredita que fornecer a melhor experiência do usuário ajuda a fazer isso, pois incentiva os usuários a voltarem para a plataforma.

Por exemplo, no final da década de 1990, as pessoas trocaram motores de busca como Alta Vista e Ask Jeeves pelo Google porque apresentavam melhores resultados. Hoje, o Google está tentando tornar sua plataforma melhor para os anunciantes. Se apenas cerca de 10% das empresas que deveriam usar uma ferramenta como o Google Ads a estão realmente usando, a plataforma tem um enorme espaço para crescimento.

Entre as pequenas empresas, Mike acha que o Google Ads pode agregar clientes que, até agora, consideraram a plataforma de publicidade muito intimidante para usar. Entre as grandes empresas, o Google poderia tirar o dinheiro da marca da mídia tradicional e educar essas empresas maiores sobre os benefícios de economia de custos de usar o Google Ads em vez de grandes holdings agências.

Ouça o programa para ouvir meus pensamentos sobre a inteligência do algoritmo do Facebook.

Como a inteligência artificial pode ajudar os profissionais de marketing

O Google e o Facebook têm grandes iniciativas de IA e ferramentas que os profissionais de marketing já usam, que fornecem quantidades inacreditáveis ​​de informações. Para visualizar isso, o Google coleta dados de usuários via Google Analytics, Android (que está em 80% dos smartphones em todo o mundo), YouTube e Chrome (o navegador mais usado). O Google desenvolveu ou adquiriu esses serviços para adquirir todos esses dados.

Além do Google e do Facebook, Amazon, Microsoft e IBM estão fazendo coisas incríveis com IA também. Como Mike se concentra no Google Ads, nossa conversa sobre como a IA pode ajudar os profissionais de marketing se concentra nessa plataforma. No entanto, quero enfatizar que a IA está chegando rapidamente a muitas plataformas.

Para explicar como a IA pode ajudar os profissionais de marketing com o Google Ads agora, Mike primeiro descreve uma estrutura baseada em uma pirâmide com três camadas. A camada inferior é o lance, a camada intermediária é o direcionamento e a camada superior é o sistema de mensagens. Juntas, essas camadas ajudam os profissionais de marketing com publicidade que mostra a mensagem certa para a pessoa certa no momento certo e o faz de maneira lucrativa.

Mike usa uma pirâmide porque os lances são um bom lugar para começar a testar a IA do Google. A licitação é a tarefa mais fácil para a IA assumir e uma tarefa demorada para os profissionais de marketing. Com o lance de manipulação de IA, você pode subir na pirâmide, ficar à frente do robô e se concentrar no tarefas no topo, como pensamento criativo e estratégico e trabalho com clientes em negócios maiores problemas.

Licitação: Para ilustrar o quão bem a IA do Google pode aprender, Mike começa compartilhando uma história sobre o AlphaGo do Google, que venceu o campeão mundial no jogo Go. Então o Google construiu AlphaGo Zero, que venceu a primeira máquina. Começando do zero sem ver nenhum outro jogo que já foi jogado, AlphaGo Zero aprendeu sozinho.

A IA em AlphaGo Zero é capaz de ingerir uma tonelada de números e fazer previsões com incrível precisão. Ele também pode aprender rapidamente. Em 3 dias, estava tão bom quanto um ser humano. Após 40 dias, AlphaGo Zero venceu AlphaGo, que supostamente nunca iria perder um jogo.

De forma semelhante, licitar em anúncios do Google e do Facebook é um jogo de números. Você pode precisar determinar quanto lance para uma palavra-chave ou quanto oferecer ao Google se alguém clicar em seu anúncio. Os computadores tornaram-se excelentes para fazer lances. Hoje, eles são tão bons quanto os humanos e, em um futuro próximo, se tornarão muito melhores.

O Google tem sete modelos de lances e Mike incentiva todos a testar um dos Estratégias de Lances inteligentes, que usam a IA do Google. Por exemplo, se sua empresa gera leads, tente Custo alvo por aquisição, que define lances em seu custo por lead. Se você for uma empresa de comércio eletrônico, experimente o Retorno do investimento em publicidade desejado estratégia.

Com os Lances inteligentes, você define uma meta para o Google, e ele está se tornando muito bom para alcançá-la. Para visualizar isso, se você deseja pagar US $ 50 por lead, o Lances inteligentes encontrará leads de US $ 50. Embora ele não encontre leads por muito menos do que você pede (digamos $ 10 por lead), ele também não encontra leads de $ 100.

Em comparação com os recursos dos Lances inteligentes, a antiga abordagem dos profissionais de marketing em relação aos lances parece ridiculamente lenta e antiquada. Por pelo menos 10 anos, os profissionais de marketing analisaram os lances observando cerca de seis sinais, pouco a pouco, diariamente ou semanalmente. Para ilustrar, se as mulheres de 35 a 44 anos que moram em Nova York responderam melhor, elas aumentaram o lance desse pequeno grupo para aumentar a taxa de conversão.

No entanto, no tempo que você leva para digitar um termo de pesquisa no Google e pressionar Enter, o Google pode considerar 70 milhões de pontos de dados. Ele sabe quais aplicativos estão em seu telefone, as outras pesquisas que você fez e o que você assiste no YouTube. Ele sabe onde você está e como está o tempo lá. Ele sabe se você está em casa, no trabalho ou de férias. Os humanos não podem competir com isso.

Com os Lances inteligentes, você pode testar se pode dispensar todos os profissionais de marketing que tradicionalmente colocam em licitações. Basta dizer ao Smart Bidding AI o máximo que você deseja gastar e deixá-lo fazer o trabalho difícil por você. O Smart Bidding fará todos os testes e análises para levar seu anúncio às pessoas certas pelo preço certo.

Ao testar Lances inteligentes, você pode usar o Recurso de rascunhos e experimentos do Google para ver como funciona para você. Essencialmente, você pode configurar um teste de divisão que compare seu método de lance com o da máquina. Quando você executa esses testes, Mike enfatiza que é necessário dar um pouco de tempo à máquina. Quanto tempo depende do tamanho de sua campanha, mas geralmente leva de 2 a 4 semanas.

Alvejando: Normalmente, a segmentação requer que uma pessoa analise dados demográficos e conteúdo e decida onde um anúncio deve ser exibido. Por exemplo, os profissionais de marketing dizem ao Google para mostrar um anúncio quando alguém pesquisa uma palavra-chave específica. Para um anúncio do YouTube, um profissional de marketing pode pedir ao YouTube para colocar o anúncio próximo a um conteúdo semelhante a Oprah.com.

A velha maneira de direcionar anúncios via TV, rádio e revistas concentrava-se em dados demográficos. Como os meios de comunicação não tinham ideia de quem estava comprando, eles definiram seu público com grandes categorias demográficas, como mulher, Califórnia, idade entre 35 e 44 anos. No entanto, a idade de quem compra uma máquina de lavar não importa. O que importa é a intenção: quem está procurando o tipo de máquina de lavar que você vende?

Com a IA, você pode direcionar os clientes com base na intenção. Todos os dados do Google ajudam sua IA a prever o que alguém fará a seguir. Por exemplo, como a IA determina o que eles estão procurando no mercado agora? Com base em todos os dados que o Google coleta, ele pode saber que alguém é fã de beisebol e um pai que costuma visitar sites de bebês, então eles têm um filho com menos de 3 anos de idade.

A IA pode então combinar o conhecimento dos interesses de longo prazo de uma pessoa com seus interesses mais imediatos. Digamos que um pai que adora beisebol comece a pesquisar como consertar máquinas de lavar ou como comprar uma nova por menos de US $ 1.500 com entrega gratuita. A IA então sabe que a pessoa está procurando uma nova máquina de lavar.

Como a IA tem todos esses dados, você não precisa dizer ao Google como segmentar seu anúncio com base em dados demográficos e fatores como esses. Para alcançar pessoas que querem comprar uma máquina de lavar porque você as vende, você dá um anúncio à IA do Google e diz quanto deseja gastar em cada venda ou lead. A partir daí, a IA sabe quem você deseja alcançar e como exibir seu anúncio para a pessoa certa.

No entanto, Mike enfatiza que as palavras-chave não são coisa do passado. Você ainda pode usar a segmentação por palavras-chave, mas está se tornando mais difícil de acertar e não é o sinal mais importante.

Para anúncios gráficos, o Google tem Públicos-alvo no mercado, que oferece cerca de 500 categorias. Para alcançar as pessoas que desejam comprar uma máquina de lavar, você pode dizer à ferramenta para encontrar todos no mercado para uma máquina de lavar agora. Você também pode adicionar outra segmentação, como pessoas na Califórnia. No entanto, especificar uma faixa etária é desnecessário porque o recurso analisa a intenção das pessoas.

Você pode acessar os públicos-alvo no mercado de duas maneiras. Se você está exibindo anúncios da maneira antiga, pode sobrepor a segmentação por público-alvo de IA sobre sua segmentação tradicional. Em seguida, você pode comparar como os dois tipos de segmentação se comportam. Se a IA se comportar da maneira que você espera, você pode dar as rédeas a ela.

Uma nova maneira de acessar a segmentação com IA é Campanhas inteligentes. Com essa abordagem, você diz ao Google o que quer fazer e quanto está disposto a pagar, e a IA faz o resto. As campanhas inteligentes incluem lances, segmentação e até mesmo algumas mensagens.

Mensagens: Descobrir suas mensagens com IA está no topo da pirâmide de Mike porque atualmente não é muito bom em escrever textos criativos ou persuasivos. Se você é um redator ou criador de conteúdo, suas chances de sobrevivência são muito maiores do que se você estivesse focado em lances ou segmentação.

No entanto, a IA é boa para entender o significado e o contexto de uma página, e tanto o Google quanto o Facebook têm esse tipo de IA. (A versão do Facebook é chamada DeepText.) Como esta IA pode compreender o significado, a semântica e as nuances de todas essas palavras, é muito bom em mensagens que tem um escopo limitado.

Para ilustrar, a IA pode fazer um ótimo trabalho escrevendo linhas de assunto de e-mail. Um AI chamado Frase afirma que tem 98% de certeza de superar sua melhor linha de assunto de e-mail. A empresa trabalhou para a Virgin no Reino Unido e economizou milhões de dólares. O Phrasee também arrecadou recentemente US $ 4 milhões, o que significa que a empresa continua a fazer coisas incríveis.

AI like Phrasee pode lidar com uma tarefa estreita, como linhas de assunto de e-mail, porque você pode fornecer milhares de exemplos em vez de milhares de regras: assuntos que você já usou, diretrizes da marca, exemplos do que você pode e não pode dizer e passado resultados. A partir daí, a IA pode prever qual deve ser o assunto do seu próximo e-mail, testá-lo para você e dizer como seus resultados se comparam aos seus.

Da mesma forma, com a IA do Facebook, você pode fornecer alguns títulos, opções de texto para cópia e frases de chamariz, e a IA pode testá-los em combinação para encontrar o vencedor. O Google tem uma ferramenta semelhante chamada de anúncios responsivos. Você pode escolher anúncios de display responsivos ou anúncios de pesquisa responsivos. Com o Google, você fornece cerca de 15 títulos e 4 descrições, e ele descobre todas as combinações.

Os anúncios responsivos do Google também permitem que você forneça parâmetros específicos de IA. Se quiser que o nome da sua marca seja o primeiro título, você pode fixá-lo nessa posição e misturar e combinar todos os outros. Embora parâmetros como esse limitem enormemente o que a máquina pode fazer, esse recurso pode proteger sua marca ou dar ao gerente de marketing um senso de controle.

Para mensagens, Mike diz que o melhor uso para a IA é deixá-la trabalhar os bilhões de combinações e qual funciona melhor. Além disso, ele enfatiza que a IA é mais poderosa do que o teste A / B tradicional, em que você executa o Anúncio A contra o Anúncio B por 28 dias, verifica se o Anúncio B é melhor, se livra do Anúncio A e escreve um novo. Para o Google, o teste A / B é marketing por meio de médias, o que é ridículo.

A IA do Google pode determinar o melhor anúncio para um usuário específico. Para visualizar isso, a IA sabe o que Mike tem pesquisado recentemente e como ele geralmente se comporta no Google e em outros sites. No entanto, o melhor anúncio para Mike será diferente do melhor anúncio para Julie. Em outras palavras, a IA do Google tenta encontrar o melhor anúncio a cada vez, e um ser humano não pode competir com isso.

Como o Google tem acesso a um grande tesouro de dados, os serviços de terceiros também não podem competir com a IA do Google. Os serviços de terceiros recebem os mesmos seis sinais que os profissionais de marketing, enquanto o Google tem cerca de 70 milhões de sinais. Mesmo se o Google pudesse nos dar esses sinais, eles nunca o fariam. Esses dados dão ao Google uma vantagem competitiva demais.

Em vez disso, Mike diz que os profissionais de marketing precisam experimentar o Google AI. Dê a ele suas ideias criativas com base no que você sabe sobre seus negócios ou clientes e deixe a IA fazer o resto.

Ouça o programa para ouvir Mike compartilhar mais sobre como e por que testar a IA do Google à medida que mais recursos são disponibilizados.

Descoberta da semana

Semelhante a laser é uma ferramenta legal para descobrir e focar no conteúdo que você gosta.

Como você vê menos notícias no Facebook, o Laserlike oferece uma ótima maneira de se manter atualizado em histórias de nicho. Depois de instalar o aplicativo, você informa quais são seus interesses, como marketing digital e liderança empresarial. (Você também pode encontrar categorias não relacionadas a negócios, como notícias ou fofocas de celebridades.) Depois que o aplicativo começa a mostrar histórias, você pode treiná-lo ainda mais, indicando o que você gosta ou não gosta.

Laserlike também está alimentando um Plug-in do Firefox chamado Advance. O plug-in diz que não está rastreando você ou olhando seus dados confidenciais, mas olha os sites que você visita para saber do que você gosta e, em seguida, seleciona seus interesses para trazer um conteúdo interessante. Ferramentas semelhantes incluem o App Google Notícias e a App Apple News.

Laserlike é gratuito e está disponível para iOS e Android.

Ouça o programa para saber mais e nos diga como o Laserlike funciona para você.

Principais conclusões deste episódio:

• Saiba mais sobre Mike no Especialista em internet local na rede Internet.
• Descobrir recursos livres para os ouvintes deste podcast.
• Ler The Ultimate Guide to Google AdWords.
• Dê uma olhada no Mike's cursos na Rede de Display do Google, Google AdWords, Google Data Studio e muito mais.
• Saiba mais sobre IA e especialista em aprendizado de máquina Andrew Ng.
• Veja como a IA pode ajudar as pessoas a comprar por meio do Pinterest ou Amazonas aplicativos ou Google Lens (através do Aplicativo Google Fotos no iOS).
• Veja a demonstração de Google Duplex no Google IO 2018 e aprender como jornalistas passaram uma tarde testando a tecnologia.
• Descubra como o AlphaGo do Google venceu o campeão mundial no jogo Go e como AlphaGo Zero venceu AlphaGo.
• Tentar Estratégias de Lances inteligentes tal como Custo alvo por aquisição ou Retorno do investimento em publicidade desejado.
• Compare os lances tradicionais com os lances baseados em IA usando o Recurso de rascunhos e experimentos do Google.
• Saiba mais sobre o Google Públicos-alvo no mercado e Campanhas inteligentes.
• Saiba mais sobre o Facebook DeepText.
• Verificação de saída Frase, o trabalho que a empresa fez para a Virgin no Reino Unidoe seu recente esforço de arrecadação de fundos de US $ 4 milhões.
• Teste como anúncios de display responsivos ou anúncios de pesquisa responsivos ajuda com mensagens básicas.
• Organize um feed de histórias que lhe interessem Semelhante a laser para iOS e Android, o plugin Advance para Firefox, ou ferramentas semelhantes como o App Google Notícias e a App Apple News.
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• Faça o download do Relatório da indústria de marketing de mídia social 2018.
• Aprender mais sobre Social Media Marketing World 2019.

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