ก่อนอื่นเราขอพาคุณไปทำความรู้จัก Machine Learning หรือ AI กันก่อน โดยความหมายทางวิชาการของ AI (Artificial Intelligence) ก็คือ ศาสตร์แห่งการสร้างเครื่องจักรที่ทำสิ่งต่างๆ อย่างอัจฉริยะ

ส่วน Machine Learning ก็คือ ชุดคำสั่งย่อยของ AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

แล้ว 2 ยักษ์ใหญ่ของการทำโฆษณาออนไลน์ที่เหล่านักการตลาดออนไลน์นิยมมากที่สุด อย่าง Google และ Facebook นั้นมีการนำ Machine Learning มาช่วยนักการตลาดอย่างไรบ้าง?

Machine Learning กับการทำโฆษณาบน Google

1. Responsive Search Ads  โดย Machine Learning จะให้นักการตลาดใส่หัวข้อที่ต้องการ (Headline) พร้อมกับคำอธิบายในแต่ละหัวข้อ (Description) ประมาณ 4 บรรทัด จากนั้น Machine Learning จะนำเอาคำโฆษณาไปวิเคราะห์ ประมวลผลเพื่อคัดเลือก Headline และ Description ที่ดีที่สุด มาแสดงผลโฆษณาให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย ไปในอุปกรณ์ต่างๆ ให้เหมาะสมตามรูปแบบของอุปกรณ์ เพื่อให้การทำโฆษณาได้ผลดียิ่งขึ้น

 "ข้อมูลภายในของ Google ระบุว่า การใช้ Responsive Search Ads ช่วยเพิ่มยอดการคลิกได้มากกว่า 15%"

2. Smart bidding : Machine Learning จะทำการวิเคราะห์พฤติกรรมจากฐานข้อมูลของกลุ่มลูกค้า และเสนอเป้าหมายใหม่ๆ ช่วยให้การประมูลโฆษณา แม่นยำ ตรงตามวัตถุประสงค์มากยิ่งขึ้น 

นอกจากนั้น Smart Bidding  ยังสามารถ Optimize ตัว Conversion ได้ในระดับ Campaign ซึ่งแล้วแต่ว่า เราอยากเน้นเรื่องอะไร เช่น Online Sale หรือเลือก store visit (ใช้ location เข้ามาช่วย)  และยังเลือกตั้งค่าอื่นๆ ได้ เช่น เพิ่มโปรโมชั่นตามช่วงเวลาได้ หรือตั้งเงื่อนไขของ Conversion ต่างๆ เพื่อ Smart Bidding ทำงานได้ตอบโจทย์มากขึ้น 

3. Bumper ads : คือ วีดีโอโฆษณาที่แสดงทาง Youtube หรือช่องทางอื่นที่เป็น Partner กับ Google โดย Bumper ads ช่วยตัดต่อเวลาวิดีโอโฆษณาของคุณจาก 90 วินาที ให้เหลือเพียง 6 วินาทีหรือต่ำกว่านั้น โดยใช้ Machine Learning ของ Google ในการเลือกช่วงที่เหมาะสมสำหรับทำออกมาเป็น 6 วินาที

4. Shoppable Image Search Result ใน Google Shopping

เมื่อผู้ใช้งาน Search หาสินค้าบน Google จะมีการแสดงผลเป็นรูปภาพที่กดสั่งซื้อสินค้าบนแพลตฟอร์มของ Google ได้เลย และยังมีฟังก์ชั่นชำระเงินและ Return Policy เหมือนกับ Marketplace เจ้าอื่นอีกด้วย

5. Custom Affinity : คือการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่แสดงความสนใจที่ตรงหรือใกล้เคียงกับสิ่งที่เราตั้งไว้ คล้ายกับ custom audience ของการทำโฆษณาบนเฟสบุค ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายแบบเจาะจง อย่างถูกที่ ถูกเวลา

Machine Learning กับการทำโฆษณาบน Facebook

ในส่วนของการใช้ Machine Learning ของการทำโฆษณาบน Facebook นั้น จะมีความแตกต่างจากการทำโฆษณาออนไลน์บน Google คือ Facebook จะเน้นเรื่องการนำ Content ไปสู่กลุ่มเป้าหมายที่ถูกต้องมากที่สุด ซึ่งต่างจาก Google ที่จะเน้นเรื่อง Keywords หรือคำเสิร์ชจากกลุ่มเป้าหมาย

โดยการทำโฆษณาบนเฟสบุคนั้น เราสามารถเลือกเจาะกลุ่มเป้าหมายได้ทั้ง Demographic (เพศ, อายุการศึกษา อาชีพ ภาษา สถานภาพสมรส) Location (ที่อยู่ไม่ว่าจะเป็นประเทศ จังหวัด อำเภอ เขต ถนน ซอย รหัสไปรษณีย์ สนามบิน หรือเจาะลึกขนาดระบุที่อยู่ ก็ทำได้) หรือ Interest (ความสนใจต่างๆ เช่น แฟชั่น, ความงาม, สุขภาพ, อาหาร, ท่องเที่ยว หรือแม้กระทั่งเพจต่างๆ ที่กลุ่มเป้าหมายเป็นแฟนเพจหรือมักจะมีพฤติกรรม click, like, share, comment เป็นต้น)

ซึ่งเจ้า AI หรือ Machine Learning ของ Facebook นั้นก็จะไปหากลุ่มคนที่เราต้องการให้มาเจอ Content ที่เป็นสินค้าหรือบริการบนเพจของคุณ   

นอกจากนั้น การทำโฆษณาบน Facebook ยังสามารถทำการ Retargeting เลือกแสดงผลตามความสนใจลูกค้าที่เคยเข้าเว็บไซต์หรือแอพพลิเคชั่นของคุณได้ เพื่อช่วยเพิ่มโอกาสในการขายของคุณได้มากขึ้นและแม่นขึ้นได้อีกด้วย

ReadyPlanet แนะนำ 

R-Dynamic เครื่องมืออัจฉริยะ ที่ช่วยสร้างแคมเปญโฆษณาบน Facebook แบบแม่นยำ ถูกที่ ถูกคน มากยิ่งขึ้น

โดย R-Dynamic ใช้ AI เชื่อมกับการทำแคมเปญโฆษณาบน Facebook คัดกรองกลุ่มเป้าหมายที่มีความสนใจ โดยดึงกลุ่มเป้าหมายที่เคยเข้ามายังเว็บไซต์คุณ มาทำการ retargeting เพื่อให้กลุ่มเป้าหมายได้เห็นโฆษณาของคุณอีกครั้งบนเฟสบุค ด้วยการ track กลุ่มเป้าหมายที่เข้ามายังเว็บไซต์

และเมื่อระบบพบว่ามีการดูข้อมูล หรือมี reaction กับหน้าสินค้า/บริการใดมากที่สุด จะนำส่งข้อมูลไปยัง R-Dynamic เพื่อทำการสร้างแคมเปญโฆษณาแบบอัตโนมัติ ติดตามกลุ่มเป้าหมายดังกล่าวไปบน Facebook เพื่อเพิ่มโอกาสในการปิดการขายมากขึ้นกว่าเดิม