Hay al menos tres formas obvias, un spoiler y un tema muy sutil.
Por ejemplo,
- El aprendizaje automático, por supuesto, optimiza el comportamiento. Entonces, usted adivinaría que el aprendizaje automático hace que algunas campañas publicitarias sean muy rentables.
- El aprendizaje automático depende de muchos datos. Por lo tanto, los beneficios de las campañas muy rentables deberían recaer en los anunciantes que tienen mucho dinero (que pueden ejecutar muchas campañas y recopilar los datos que la máquina puede usar para optimizar las campañas).
- Si eso es cierto, entonces, para las palabras clave y los términos de búsqueda más rentables y ampliamente utilizados, las grandes cuentas deberían expulsar a las pequeñas cuentas del mercado.
Si usted y yo estamos compitiendo y usted es una empresa bien financiada y yo no, tiene una gran ventaja que no puedo vencer con suerte. Puede ejecutar muchas campañas publicitarias y encontrar cuáles optimizan el costo de adquirir un cliente.
- ¿Cuál es la diferencia entre algoritmos y heurística?
- ¿Alguno de los IIT ofrece cursos de ingeniería inversa y desarrollo de exploits?
- ¿Dónde comienza alguien cuando construye una computadora?
- Como experto en justicia penal interesado en computadoras, ¿debo aprender el aprendizaje automático u obtener mi certificado Cisco CCNA?
- ¿Cuáles son las cosas específicas que necesito aprender sobre los algoritmos de aprendizaje automático si solo quiero concentrarme en el lado de la aplicación?
Supongamos que ambos estamos vendiendo un artículo que nos hace $ 100. Publico anuncios que cuestan $ 5 por clic, y convierto 1 de cada 19 clics (o alrededor del 5.2% de los visitantes) en un comprador. Hago alrededor de $ 5 por venta.
Ingresos = $ 100
Costo (19 * 5) = $ 95
Neto = $ 5Supongamos que utiliza sus datos para identificar las palabras clave que mejor convierten. Y puede hacer coincidir la copia en su sitio web con los buscadores que hacen clic en anuncios específicos. Todavía está comprando las palabras clave por $ 5 por clic. Pero está convirtiendo 1 de cada 16 clics (o aproximadamente el 6.2% de los buscadores) en un comprador. Ahora estás ganando $ 20 por venta.
Ingresos = $ 100
Costo (16 * 5) = $ 80
Neto = $ 5Ahora, puede permitirse aumentar su oferta en esas palabras clave. Puedes ir a $ 6 por clic. Y esa es la sentencia de muerte para mí. Debido a que ha optimizado su embudo, todavía está ganando dinero:
Ingresos = $ 100
Costo (16 * 6) = $ 96
Neto = $ 4Pero todavía solo estoy convirtiendo 1 de 19 buscadores. Y ahora mi costo por clic ha aumentado (ya que estoy compitiendo contra usted) No puedo ganar dinero a ese precio:
Ingresos = $ 100
Costo (19 * 6) = $ 114
Neto = $ -14Por lo tanto, puede sacarme del negocio o comprar todo el tráfico y venderme algo.
- Aquí está el spoiler: la publicidad en línea es un juego de azar (ver arriba). Si tiene grandes datos, puede vencer a los otros jugadores en la mesa, EXCEPTO. Al igual que en el juego, tienes a los novatos, los goombas que arruinan las matemáticas. El problema con jugar al póker con novatos es que no tienen la experiencia suficiente para ver tus señales. No saben que cuando subes grande, es señal de que tienes una mano fuerte. Entonces, a menudo no puedes hacerlos (plegarlos).
Mismo problema en la publicidad en línea. Los novatos a menudo no son lo suficientemente inteligentes como para saber que tienen que mantener sus ofertas bajas o pierden sus camisas. Si está en un mercado caliente, entran y hacen una oferta alta para obtener el primer puesto. Luego pierden su camisa y son expulsados del mercado, solo para ser reemplazados por un nuevo novato que no sabe cuánto vale realmente la palabra clave.
He estado en mercados donde es muy difícil ganar dinero porque hay una puerta giratoria continua de nuevos jugadores que apuestan demasiado para sobrevivir y cerrar el negocio, pero mantienen el precio alto perpetuamente.
- Finalmente, el sutil. La gente ha pronosticado el fin del marketing durante años. Hay una buena razón (el ejemplo anterior) para pensar que el marketing (proponiendo ofertas y copias inteligentes centradas en la perspectiva) morirá a favor de la copia generada por computadora que hackea el crecimiento y que se prueba en miles o millones de transacciones. Sin embargo … hay una pregunta fundamental que nunca puede ser respondida.
¿El pirateo del crecimiento de big data realmente es marketing?
Lo que quiero decir es esto. La esencia del marketing, marketing real, marketing clásico, siempre ha sido desarrollar una teoría del cliente (TOC). Hay una gran cita de los muchachos en marketingexperiments. com (estos son los probadores de publicidad en línea originales, ver por ejemplo: Redacción publicitaria: vea los ascensos inmediatos aplicando estos 5 principios a sus titulares | Experimentos de marketing). Lo publicaré si puedo encontrarlo. Es esencialmente
Cuando haces una prueba, estás buscando un ascensor (una forma de aumentar el número de buscadores que toman medidas). Pero no solo buscas el ascensor. Está buscando una comprensión más profunda del cliente (TOC). Debido a que cuanto más entienda al cliente, mejor podrá elaborar una propuesta de valor que le resulte atractiva, mayor porcentaje comprará. Cuanto más domines tu mercado.
Entonces, si los experimentos de marketing. com es correcto, la pregunta clave con la piratería de crecimiento es: ¿está optimizando la elevación o está desarrollando un TOC más profundo? Porque si solo realiza pequeñas mejoras en la elevación, o si no llega al cliente desde ángulos suficientes, podría optimizar “localmente” en torno a una oferta específica y aún así dejar el gran dinero sobre la mesa. Debido a que no comprende a su cliente, no ve la propuesta de valor realmente asesina que todavía está ahí afuera esperando ser ofrecida.
