Com modelos precisos de dados, as empresas est\u00e3o conseguindo identificar oportunidades rent\u00e1veis e evitar erros perigosos.<\/p>\n\n\n\n
Mas n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 isso. As vantagens de usar essa estrat\u00e9gia s\u00e3o muitas e podem ajudar voc\u00ea at\u00e9 mesmo com o processo de prospec\u00e7\u00e3o de clientes e vendas do seu servi\u00e7o ou produto. Por isso, a sua utiliza\u00e7\u00e3o influ\u00eancia tanto no sucesso do marketing digital<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Nesse artigo voc\u00ea vai descobrir:<\/p>\n\n\n\n[post-table-index] O Machine Learning abrange a ideia de m\u00e1quinas com a capacidade de aprenderem sozinhas a partir de grandes volumes de dados.<\/p>\n\n\n\n Mas como elas fazem isso?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Por meio de algoritmos e big data<\/a>, identificando padr\u00f5es de dados e criando conex\u00f5es entre eles para aprender a executar uma tarefa sem a ajuda humana e de forma inteligente.<\/p>\n\n\n\n Esses algoritmos usam an\u00e1lises estat\u00edsticas para prever respostas mais precisamente e entregam o melhor resultado preditivo com menos chance de erro.<\/p>\n\n\n\n Essa tecnologia pode ser separada em duas categorias principais: supervisionada ou n\u00e3o supervisionada.<\/p>\n\n\n\n Os algoritmos supervisionados<\/b> s\u00e3o aqueles em que o ser humano precisa interagir controlando a sa\u00edda e entrada de dados e interfere no treinamento da m\u00e1quina fazendo coment\u00e1rios sobre a precis\u00e3o das previs\u00f5es. Por fim, a m\u00e1quina aplica o que foi aprendido no seu algoritmo para a pr\u00f3xima an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n J\u00e1 na categoria n\u00e3o supervisionada<\/b>, os algoritmos utilizam o deep learning (aprendizagem profunda) para processar tarefas complexas sem o treinamento humano.<\/p>\n\n\n\n Vamos falar um pouco mais sobre essas categorias no t\u00f3pico \u201cm\u00e9todos populares\u201d.<\/p>\n\n\n[rock-convert-cta id=”65680″]\n\n\n\n Embora algumas ferramentas de machine learning possam ser caras, o \u00fanico fator real que os profissionais de marketing podem achar dif\u00edcil de se adaptar s\u00e3o os algoritmos em constante mudan\u00e7a lan\u00e7ados pelo Google, entre outros mecanismos de busca.<\/p>\n\n\n\n Por outro lado, n\u00e3o existem d\u00favidas de que usar a tecnologia de machine learning proporciona in\u00fameras vantagens para as empresas. Conhe\u00e7a algumas delas.<\/p>\n\n\n\n O machine learning tem a capacidade de processar quantidades praticamente ilimitadas de dados de fontes diversas.<\/p>\n\n\n\n Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel revis\u00e1-los constantemente e ajustar a mensagem com base em comportamentos de clientes.<\/p>\n\n\n\n Uma vez que um modelo \u00e9 treinado a partir de um conjunto completo de fontes de dados, ele pode identificar as vari\u00e1veis \u200b\u200bmais relevantes e transmitir as informa\u00e7\u00f5es certas, al\u00e9m de ter a possibilidade de automatizar os processos<\/a> internos da empresa.<\/p>\n\n\n\n A velocidade com que essa tecnologia pode consumir dados e identificar informa\u00e7\u00f5es relevantes \u00e9 em tempo real.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, o machine learning pode otimizar constantemente a pr\u00f3xima melhor oferta para o cliente. Portanto, o que o cliente pode ver ao meio-dia \u00e9 diferente do que o ele ver\u00e1 a uma hora da tarde.<\/p>\n\n\n\n Esses sistemas atuam sobre os resultados do aprendizado da m\u00e1quina e tornam a mensagem de marketing muito mais din\u00e2mica.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, ela ajuda com a reten\u00e7\u00e3o e convers\u00e3o<\/a> de um cliente espec\u00edfico por processar informa\u00e7\u00f5es rapidamente informando a hora certa de entrar em contato.<\/p>\n\n\n\n Uma grande vantagem do machine learning \u00e9 que os modelos podem aprender com resultados passados para melhorar continuamente suas previs\u00f5es com base em dados novos.<\/p>\n\n\n\n A segmenta\u00e7\u00e3o de clientes<\/a> \u00e9 extremamente importante, mas d\u00e1 muito trabalho.<\/p>\n\n\n\n O machine learning pode ser usado para identificar v\u00e1rios segmentos do seu mercado-alvo, bem como criar micro-segmentos com base em padr\u00f5es comportamentais que voc\u00ea n\u00e3o conseguir detectar.<\/p>\n\n\n\n Esses dados podem ajud\u00e1-lo a criar uma abordagem preditiva para a segmenta\u00e7\u00e3o de seus clientes, permitindo que voc\u00ea guie cada um individualmente atrav\u00e9s de sua jornada de compra.<\/p>\n\n\n\n O valor da vida \u00fatil do cliente<\/a> \u00e9 calculado com base em seu hist\u00f3rico demogr\u00e1fico, compras, suas intera\u00e7\u00f5es com suas campanhas de marketing e a\u00e7\u00f5es que eles tomam em sua plataforma.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado da m\u00e1quina calcula o valor da vida \u00fatil do cliente de forma mais precisa, permitindo assim otimizar suas futuras intera\u00e7\u00f5es com eles.<\/p>\n\n\n[rock-convert-cta id=”67655″]\n\n\n\n Muitas pessoas confundem o significado de intelig\u00eancia artificial, machine learning e deep learning. Apesar de estarem relacionadas, elas n\u00e3o significam a mesma coisa. Conhe\u00e7a o que \u00e9 cada uma dessas tecnologias.<\/p>\n\n\n\n A intelig\u00eancia artificial<\/a> ou IA \u00e9 a capacidade da m\u00e1quina imitar algumas caracter\u00edsticas humanas, como a percep\u00e7\u00e3o visual, reconhecimento de fala, tomada de decis\u00e3o e tradu\u00e7\u00e3o de idiomas.<\/p>\n\n\n\n H\u00e1 muitas maneiras de simular a intelig\u00eancia humana, e alguns m\u00e9todos s\u00e3o mais inteligentes do que outros, seja ele uma declara\u00e7\u00e3o simples de l\u00f3gica ou um modelo estat\u00edstico complexo.<\/p>\n\n\n\n O machine learning \u00e9 um subconjunto da IA. Ou seja, toda a aprendizagem de m\u00e1quina conta com o IA, mas nem todo IA tem aprendizado autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n Essa tecnologia \u00e9 a capacidade dos computadores aprenderem sem ser explicitamente programados, ajustando-se para dar um resposta de acordo com os dados dispon\u00edveis para an\u00e1lise.<\/p>\n\n\n\n Um aspecto que separa o machine learning de outros sistemas inteligentes \u00e9 a sua capacidade de modificar-se quando exposto a mais dados, ou seja, o aprendizado autom\u00e1tico da m\u00e1quina \u00e9 din\u00e2mico e n\u00e3o requer interven\u00e7\u00e3o humana para realizar certas mudan\u00e7as. Isso o torna menos fr\u00e1gil e menos dependente de especialistas humanos.<\/p>\n\n\n\n O deep learning \u00e9 um subconjunto do machine learning. Geralmente, quando as pessoas usam esse termo, elas est\u00e3o se referindo a redes neurais artificiais e muito complexas.<\/p>\n\n\n\n As redes neurais artificiais profundas s\u00e3o um conjunto de algoritmos que estabeleceram novos registros em precis\u00e3o para muitos problemas importantes, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de som, sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, entre outros.<\/p>\n\n\n\n Por causa das novas tecnologias de computa\u00e7\u00e3o, o machine learning de hoje n\u00e3o \u00e9 como a aprendizagem autom\u00e1tica do passado.<\/p>\n\n\n\n Essa tecnologia nasceu do reconhecimento de padr\u00f5es e da teoria de que os computadores poderiam aprender sem ser programados para executar tarefas espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n Assim, os pesquisadores interessados \u200b\u200bem intelig\u00eancia artificial decidiram ver o que os computadores poderiam aprender com os dados.<\/p>\n\n\n\n O aspecto iterativo da aprendizagem em m\u00e1quina \u00e9 importante, porque \u00e0 medida que os modelos s\u00e3o expostos a novos dados, eles s\u00e3o capazes de se adaptar independentemente.<\/p>\n\n\n\n Assim, eles aprendem com c\u00e1lculos anteriores para produzir decis\u00f5es e resultados confi\u00e1veis \u200b\u200be repet\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n Embora muitos algoritmos de machine learning tenham ocorrido h\u00e1 muito tempo, a capacidade de aplicar automaticamente c\u00e1lculos matem\u00e1ticos complexos a grandes dados de forma cada vez mais r\u00e1pida \u00e9 um desenvolvimento recente.<\/p>\n\n\n\n Como foi abordado no t\u00f3pico \u201cO que \u00e9 machine learning\u201d, os m\u00e9todos mais adotados s\u00e3o a aprendizagem supervisionada e a aprendizagem n\u00e3o supervisionada, mas tamb\u00e9m existem outros m\u00e9todos de aprendizagem por m\u00e1quinas. Conhe\u00e7a os mais populares.<\/p>\n\n\n\n Nesse m\u00e9todo, os algoritmos treinados usam entradas de dados, no qual a sa\u00edda desejada j\u00e1 \u00e9 prevista.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado supervisionado \u00e9 comumente usado em aplica\u00e7\u00f5es onde dados hist\u00f3ricos podem prever eventos futuros prov\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Por exemplo, ele pode antecipar quando as transa\u00e7\u00f5es com cart\u00e3o de cr\u00e9dito s\u00e3o suspeitas de fraude ou que um cliente provavelmente apresentar\u00e1 uma reclama\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo \u00e9 usado para dados que n\u00e3o t\u00eam hist\u00f3ricos. O sistema n\u00e3o conta a “resposta correta”. O algoritmo deve descobrir o que est\u00e1 sendo requisitado. O objetivo \u00e9 explorar os dados e encontrar alguma estrutura dentro.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado n\u00e3o supervisionado funciona bem em dados transacionais. Por exemplo, ele pode identificar segmentos de clientes com atributos semelhantes que podem ser tratados de forma semelhante em campanhas de marketing ou pode encontrar os principais atributos que separam segmentos de clientes uns dos outros.<\/p>\n\n\n\n Esses algoritmos tamb\u00e9m s\u00e3o usados \u200b\u200bpara segmentar t\u00f3picos de texto, recomendar itens e identificar valores abertos de dados.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo \u00e9 usado para as mesmas aplica\u00e7\u00f5es que a aprendizagem supervisionada. Por\u00e9m, tem uma diferen\u00e7a: ele usa dados rotulados e n\u00e3o marcados para treinamento.<\/p>\n\n\n\n Este tipo de aprendizagem pode ser usado com m\u00e9todos como classifica\u00e7\u00e3o, regress\u00e3o e previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, a aprendizagem semi supervisionada \u00e9 \u00fatil quando o custo associado \u00e0 rotulagem \u00e9 muito alto para permitir um processo de treinamento totalmente rotulado. Um exemplo disso \u00e9 poder identificar o rosto de uma pessoa em uma webcam.<\/p>\n\n\n\n Esse m\u00e9todo \u00e9 frequentemente usado para rob\u00f3tica, jogos e navega\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Com o aprendizado de refor\u00e7o, o algoritmo descobre atrav\u00e9s de tentativa e erro quais a\u00e7\u00f5es produzem as maiores recompensas.<\/p>\n\n\n\n Este tipo de aprendizagem tem tr\u00eas componentes principais: o agente (o aprendiz ou o tomador de decis\u00e3o), o meio ambiente (com o qual o agente interage) e as a\u00e7\u00f5es (o que o agente pode fazer).<\/p>\n\n\n\n O objetivo \u00e9 que o agente escolha a\u00e7\u00f5es que maximizem a recompensa esperada durante uma determinada quantidade de tempo, e assim ele atingir\u00e1 o objetivo muito mais r\u00e1pido seguindo uma boa estrat\u00e9gia. Portanto, o objetivo da aprendizagem de refor\u00e7o \u00e9 aprender a melhor estrat\u00e9gia a ser usada.<\/p>\n\n\n[rock-convert-cta id=”66646″]\n\n\n\n O marketing digital \u00e9 uma estrat\u00e9gia que est\u00e1 sempre se modificando com as novas tecnologias.<\/p>\n\n\n\n Felizmente, o machine learning veio para automatizar v\u00e1rias tarefas que antigamente levavam muito tempo para ser feitas.<\/p>\n\n\n\n Com essa t\u00e9cnica sendo usada para resolver um enorme conjunto de problemas diversos com a ajuda de dados, canais, conte\u00fado e contexto, fica mais f\u00e1cil focar na estrat\u00e9gia como um todo.<\/p>\n\n\n\n Conhe\u00e7a as principais mudan\u00e7as que ir\u00e3o ocorrer com o machine learning aplicado ao marketing digital.<\/p>\n\n\n\n Do ponto de vista de SEO<\/a>, as palavras-chave podem tornar-se menos importantes. Os motores de busca recebem mais receitas quando fornecem aos usu\u00e1rios conte\u00fado de qualidade superior.<\/p>\n\n\n\n Como resultado, o algoritmo que eles usam precisa ser mais focado em fornecer a cada usu\u00e1rio conte\u00fados relevantes, em vez de ser algo cheio de palavras-chave.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea, portanto, precisa come\u00e7ar a pensar sobre a qualidade do seu conte\u00fado como um fator de classifica\u00e7\u00e3o nos motores de busca.<\/p>\n\n\n\n Como o Google lan\u00e7ou novos recursos “inteligentes”, como Google Smart Bidding<\/a>, Smart Display Campaigns<\/a> e Audi\u00eancia no mercado para ajudar as empresas a maximizar as convers\u00f5es, o futuro do PPC<\/a> acabou envolvendo o machine learning.<\/p>\n\n\n\n Para se tornar mais estrat\u00e9gico e levar suas campanhas PPC para o pr\u00f3ximo n\u00edvel, voc\u00ea precisa:<\/p>\n\n\n\n Atualmente a internet tornou-se inundada com muito conte\u00fado, seja de boa ou de m\u00e1 qualidade.<\/p>\n\n\n\n Por\u00e9m, como mencionado acima, para ter sucesso, voc\u00ea precisa criar conte\u00fado que seja valioso para seus leitores. Para fazer isso, voc\u00ea precisa entender as tend\u00eancias do consumidor<\/a>.<\/p>\n\n\n\n As ferramentas de machine learning permitem que voc\u00ea reduza a quantidade de tempo que voc\u00ea gasta ao rastrear seus dados, al\u00e9m de permitir que voc\u00ea densifique melhor seus dados para que possa criar tarefas acion\u00e1veis \u200b\u200bque o levar\u00e3o ao sucesso.<\/p>\n\n\n\n Dessa forma, voc\u00ea conseguir\u00e1 entender melhor o perfil dos seus clientes e qual caminho eles percorrem para chegar at\u00e9 voc\u00ea. Isso te ajuda a rastrear os conte\u00fados mais relevantes para ele e o que ele gosta de consumir.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 importante lembrar que isso tamb\u00e9m \u00e9 aplic\u00e1vel \u00e0s suas campanhas de marketing por email<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Depois que o Google lan\u00e7ou o algoritmo Penguin, muitos pensaram que o link building estava morto, j\u00e1 que ele penalizou qualquer neg\u00f3cio que comprava links.<\/p>\n\n\n\n Mas, em vez de morrer, o link building evoluiu<\/a>. Agora, como profissional de marketing, voc\u00ea precisa procurar conte\u00fado de reconhecimento de marca, artigos que mencionam sua marca e pesquisa de conte\u00fado para guest post em vez de simplesmente comprar seus links.<\/p>\n\n\n\n Os especialistas acreditam que o machine learning continuar\u00e1 crescendo em todo o espa\u00e7o do mercado m\u00f3vel, adquirindo uma presen\u00e7a ainda maior dentro de aplicativos, assistentes digitais e AI como um todo. Pode at\u00e9 entrar no territ\u00f3rio dos drones e auto-condu\u00e7\u00e3o dos carros.<\/p>\n\n\n\n Por\u00e9m, como a demanda por mais dados e mais algoritmos est\u00e1 aumentando, voc\u00ea pode esperar que mais ferramentas de machine learning se tornem dispon\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n Embora isso possa ser uma \u00f3tima not\u00edcia para alguns, \u00e9 importante que ajustes nos processos de marketing<\/a> sejam feitos para evitar erros ao longo do caminho.<\/p>\n\n\n\n Como a aprendizagem por m\u00e1quina est\u00e1 em alta e novas ferramentas e algoritmos est\u00e3o sendo lan\u00e7ados todos os anos, \u00e9 essencial que voc\u00ea, como empresa, adapte seus processos. Para isso:<\/p>\n\n\n\n Ter um site responsivo que tenha tempos de carregamento r\u00e1pidos, oferece suporte a v\u00e1rias m\u00eddias e \u00e9 amig\u00e1vel para celular \u00e9 crucial para o seu ranking do Google.<\/p>\n\n\n\n A pesquisa mostra que melhorar o design do seu site pode aumentar significativamente o seu tr\u00e1fego. Certifique-se de realizar v\u00e1rios testes em seu site e manter a experi\u00eancia do usu\u00e1rio em mente em todos os momentos.<\/p>\n\n\n\n Para classificar altamente no Google voc\u00ea precisa pensar na busca inteligente<\/a> e otimizar para pesquisa local.<\/p>\n\n\n\n Isso significa que voc\u00ea deve se concentrar em listar sua empresa com o nome, o endere\u00e7o, o URL do site e outros detalhes da empresa em uma variedade de plataformas para que ela seja facilmente encontrada.<\/p>\n\n\n\n A combina\u00e7\u00e3o de machine learning com a prolifera\u00e7\u00e3o da busca por voz<\/a> fizeram da pesquisa conversacional um novo canal para empresas de todos os tipos que desejam classificar-se altamente no Google.<\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m de classificar-se para palavras-chave de longo prazo, considere criar conte\u00fados que atendam as consultas de voz espec\u00edficas de seus clientes.<\/p>\n\n\n\n No geral, \u00e9 importante entender a necessidade de criar uma conex\u00e3o com o usu\u00e1rio e automatizar tarefas por meio da tecnologia.<\/p>\n\n\n\n Com novos aparelhos inteligentes e intera\u00e7\u00e3o dos usu\u00e1rios com eles, a sua marca precisar\u00e1 adaptar-se para atender uma demanda cada vez mais digital.<\/p>\n\n\n\n Assim, o machine learning entrar\u00e1 na sua estrat\u00e9gia com o objetivo de entregar para o cliente uma experi\u00eancia mais r\u00e1pida e personalizada, que v\u00e1 al\u00e9m de suas expectativas.<\/p>\n\n\n\n Essa nova era digital \u00e9 a era da assist\u00eancia e da capacidade de surpreender o consumidor suprindo suas necessidades.<\/p>\n\n\n\n Portanto, as marcas dever\u00e3o ter um conhecimento extremamente profundo sobre a intera\u00e7\u00e3o de cada consumidor em especial, criando uma vis\u00e3o detalhada de dados que ajudam a entender as jornadas pessoais separadamente.<\/p>\n\n\n\n Nesse sentido, o machine learning se mostra uma boa op\u00e7\u00e3o para mergulhar nesses dados e ajudar voc\u00ea em todo esse processo da transforma\u00e7\u00e3o digital do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n Por\u00e9m, essa t\u00e9cnica \u00e9 s\u00f3 uma das que v\u00e3o transformar nosso cotidiano. Se quiser saber tudo sobre o que nos espera e como adaptar a sua empresa a essa nova realidade, confira o ebook Transforma\u00e7\u00e3o Digital e Marketing<\/a>!<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n[rock-convert-pdf id=”42917″]\n\n\n\nO que \u00e9 machine learning?<\/h2>\n\n\n\n
Vantagens do machine learning<\/h2>\n\n\n\n
1. Faz entrada de dados ilimitados<\/h3>\n\n\n\n
2. Processa, analisa e prev\u00ea rapidamente<\/h3>\n\n\n\n
3. Ajuda na convers\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
4. Aprende com comportamentos passados<\/h3>\n\n\n\n
5. Segmenta\u00e7\u00e3o do Cliente<\/h3>\n\n\n\n
6. Valor vital\u00edcio do cliente<\/h3>\n\n\n\n
Diferen\u00e7as entre intelig\u00eancia artificial, machine learning e deep learning<\/h2>\n\n\n\n
Intelig\u00eancia artificial<\/h3>\n\n\n\n
Machine learning<\/h3>\n\n\n\n
Deep learning<\/h3>\n\n\n\n
Evolu\u00e7\u00e3o do machine learning<\/h2>\n\n\n\n
M\u00e9todos populares<\/h2>\n\n\n\n
Aprendizagem supervisionada<\/h3>\n\n\n\n
A aprendizagem n\u00e3o supervisionada<\/h3>\n\n\n\n
A aprendizagem semi supervisionada<\/h3>\n\n\n\n
O aprendizado de refor\u00e7o<\/h3>\n\n\n\n
Machine learning no marketing digital<\/h2>\n\n\n\n
Search Engine Optimization<\/h3>\n\n\n\n
Campanhas de pagamento por clique (PPC)<\/h3>\n\n\n\n
Marketing de conte\u00fado<\/h3>\n\n\n\n
Link Building<\/h3>\n\n\n\n
Futuro dessa estrat\u00e9gia<\/h2>\n\n\n\n
Dicas para adaptar-se ao machine learning<\/h2>\n\n\n\n
Torne seu site receptivo<\/h3>\n\n\n\n
Otimize para pesquisa local<\/h3>\n\n\n\n
Esteja pronto para pesquisas de voz<\/h3>\n\n\n\n
Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n
![\"Transforma\u00e7\u00e3o](\"https:\/\/mlgzkyrbq6eh.i.optimole.com\/cb:AiM1.588\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2018\/01\/CTA-transformacao-digital-e-marketing.jpg\")
<\/a><\/figure><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"