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Em : Web Analytics Comentários : 0 Autor : Denis Casita Data : 16 mar 2018
Entenda de uma vez por todas o que é Machine Learning

Hoje em dia, os avanços da tecnologia já chegaram ao que chamamos de Inteligência Artificial, isto é, uma forma que a máquina possui de imitar certos aspectos da inteligência humana. Nos últimos anos, dentro disso, um aspecto que tem ganhado força é o Machine Learning. Essencialmente, esse é o próximo passo na evolução de sistemas inteligentes.

Muitas vezes, pode parecer algo tirado de um filme de ficção científica, mas esse conceito já é muito mais comum do que aparenta. Na verdade, diversas empresas utilizam esse tipo de aprendizado em seus sistemas para se tornarem mais eficientes, inclusive, em suas campanhas de marketing.

Quer entender como essa tecnologia pode ajudar a potencializar os resultados do seu negócio? Então, continue lendo e descubra como ela funciona!

Qual é a definição de Machine Learning?

Em termos gerais, o Machine Learning é um conjunto de processos que permite que uma máquina aprenda por conta própria. Assim sendo, não é necessário criar respostas específicas para cada caso; deixa-se que o sistema tome as próprias decisões e adapte-se com base em paradigmas simplificados. A grande vantagem disso é a quantidade de dados processada simultaneamente, que supera, em muito, a capacidade de qualquer ser humano.

Esse aprendizado ocorre por meio de duas ferramentas: o big data, que é um banco de dados amplo, e os algoritmos de atuação, que oferecem, à máquina, um ponto de partida para reconhecer padrões de dados e descobrir como reagir. A seguir, vamos falar sobre algumas variações principais em como esse processo ocorre. Acompanhe!

Quais são seus principais conceitos?

Aprendizagem supervisionada

Nessa forma de Machine Learning, a máquina não atua com 100% de autonomia. Todo o trabalho de coleta de dados, de identificação de padrões e de criação de projeções ainda está ativo, mas há um ser humano monitorando o processo e aprovando a decisão antes que ela seja executada.

Digamos que uma máquina avalie o número de visitas em diversos sites e identifique um aspecto que torna determinadas páginas mais populares para um público específico. Após essa descoberta, a máquina propõe um formato que atenda a essas expectativas, mas um profissional avalia a proposta e gera um feedback, informando qual foi o erro de cálculo da máquina. Isso gera novos dados para análise e ajuda a criar resultados mais precisos.

Aprendizagem não supervisionada

Também chamado de Deep Learning, ou aprendizado profundo, esse é o modelo utilizado quando não há uma vasta quantidade de dados com a qual trabalhar. Aqui, a máquina não busca uma resposta para uma questão, mas sim uma identificação de padrões. Em muitos aspectos, a própria máquina vai descobrir sua demanda e entregar o que acredita ser relevante.

Esse é o caso das sugestões de links ao final de algumas páginas. O sistema tentará encontrar o que melhor se encaixa em suas preferências, baseando-se em interações anteriores e dados fornecidos por você.

Como o Machine Learning mudou o marketing?

Link building

Antigamente, uma prática comum era comprar links que apontavam para sua página, o que aumentava sua relevância diante dos motores de busca. Porém, com a chegada do Penguin — uma grande atualização no algoritmo do Google —, sites que compravam links e praticavam spam links passaram a ser penalizados.

Em parte, isso dificultou o trabalho de marketing. No entanto, depois de algum tempo, fez com que as práticas de link building melhorassem bastante. Em vez de usar movimentação paga, agora os sites contam com menções orgânicas, guest postings e conteúdos mais relevantes. Além disso, também passaram a interpretar se as frases fazem sentido dentro do contexto.

Search Engine Optimization

Com o crescimento do Machine Learning, a relevância das palavras-chave tem caído bastante nas páginas. Repetir um termo inúmeras vezes não é mais o suficiente para estar no topo das pesquisas, já que a máquina consegue apontar quais conteúdos são realmente relevantes. Portanto, elevar a qualidade das informações é a melhor prática de SEO hoje em dia.

Marketing de conteúdo

Falando em qualidade, focar em conteúdo mais do que em divulgação de produtos tem se mostrado uma prática cada vez mais forte. Isso não só eleva a relevância da sua marca diante do público, como também é uma forma eficaz de captar e nutrir leads de maior valor. E graças ao Machine Learning, é possível identificar os conteúdos mais relevantes para cada público em menos tempo.

Quais são as aplicações do Machine Learning na sua empresa?

Análise ampla e ilimitada de dados

A principal vantagem de combinar algoritmos inteligentes e big data é a amplitude da análise resultante. Como já mencionamos, a velocidade com a qual se obtém uma resposta é muito maior do que a de um ser humano comum. Algo que levaria meses para ser avaliado pode ser concluído em poucas horas.

Além disso, o sistema tende a observar um espectro ainda mais amplo de dados. Muitas informações que seriam perdidas em arquivos obscuros ou que apenas não seriam conectadas na memória humana são utilizadas com mais consistência.

Maior poder de segmentação

Com essa grande gama de dados e correlações, os processos de Machine Learning permitem que a máquina encontre padrões de comportamento que escapariam aos olhos de qualquer pessoa. O resultado é que você pode segmentar o público da sua empresa com mais precisão e de formas mais inovadoras.

Pode parecer um pouco exagerado, mas esse aumento na especificidade de suas campanhas, mesmo que pontualmente, faz uma grande diferença na sua taxa de conversão. Especialmente se você trabalha com grupos muito heterogêneos e de diversas localidades.

Acúmulo de conhecimento

Além de continuar renovando seu aprendizado, esse tipo de sistema também preserva todas as informações obtidas até o momento. Se sua máquina já presenciou comportamentos anteriores de forma consistente diante de determinadas situações, então ela pode concluir rapidamente qual resposta entregar.

Por exemplo, se toda vez que ocorre algum evento específico em uma cidade, suas vendas aumentam em um grupo específico, a máquina pode reconhecer esse padrão e sugerir maneiras de capitalizar nesse período. Entre elas estão novas promoções, campanhas mais ousadas, entre outras atitudes que podem chamar a atenção do público e aumentar as vendas.

Agora que você entendeu melhor o que é o Machine Learning e como esse conceito pode ser aplicado ao seu trabalho em marketing digital, é hora de começar a investir nessa tecnologia e impulsionar sua rentabilidade. Quer continuar recebendo nossas dicas? Então, assine nossa newsletter e fique sempre por dentro dos nossos conteúdos exclusivos.

 

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