Mechanismus strojového učení je možné využít i v marketingu. Jak a jakým způsobem jeho princip vlastně funguje? Co znamená "Učení" na Facebooku? A jak vám strojové učení pomůže dosáhnout nejlepších možných výsledků? Pojďme se na to společně podívat.

Co je strojové učení

Strojové učení je podoblastí umělé inteligence, která využívá matematické modely dat. Počítač se díky tomu učí, aniž by potřeboval přímé instrukce.

Výhodou je především fakt, že strojové učení je schopné pracovat s velkým množstvím dat. Tyto vstupní údaje stroj efektivně analyzuje a může je tedy využít při řešení obdobného problému v následujícím časovém období.

Počítač rozšiřuje své vědomosti a propojuje je do souvislostí. Mechanismus je tedy velmi podobný principu, jakým se učí člověk.

Strojové učení v marketingu

Strojové učení má široké možnosti uplatnění a lze jej využít velmi dobře i v marketingu. Což platí i pro reklamu na sociálních sítích. Jak vysvětluje samotný Facebook, výrazně to především šetří čas všech, kdo tento marketingový kanál udržují.

Reálný tým spravující reklamu by musel ono ohromné množství dat zpracovávat vlastními silami. Což je složité nejen vzhledem k množství, ale i s přihlédnutím k dynamice tohoto prostředí. Mediální svět obecně neustále přináší nové kanály, formáty a data a virtuální prostředí je tím proměnlivější.

Dochází tak prakticky k tomu, že se maximálně efektivně využívá čas, a tedy v konečném důsledku i účelně investují prostředky na reklamu vymezené. Systém strojového učení je navíc schopen pojmout i takové množství dat, které není lidskými silami vůbec obsáhnutelné.

Jak funguje systém strojového učení na Facebooku

Strojové učení lze uplatnit také na Facebooku. Sociální síť jej využívá přibližně od roku 2014. V rámci strojového učení se síť zaobírá různými faktory, jako je engagement (zapojení) uživatelů, cenová nabídka, kvalita reklamy a řadou dalších atributů.

Sociální síť se tak fakticky učí zcela autonomně znát své uživatele a například jejich nákupní zvyklosti. Činí tak jednoduše pokaždé, když se reklama někomu zobrazí. To poslouží k následnému efektivnímu umístění vaší reklamní kampaně. Jakmile se algoritmus naučí, které umístění je vhodné, využije toho.

Po dosažení dostatečného počtu konverzí, a tedy získání dostačujícího objemu dat, celý mechanismus tuto prvotní fázi opouští. Obvykle se tak děje při dosažení přibližně 50 událostí optimalizace během 7 dní.

Je žádoucí, aby se tak stalo přirozeně co nejdříve, neboť kampaň je v této fázi svého životního cyklu nejméně výdělečná.

Co může udělat správce obsahu na Facebooku pro zvýšení efektivity strojového učení

Strojové učení sice funguje samostatně, nicméně je vhodné mu lidským zásahem stále poněkud "pomoci" k tomu, aby se z fáze učení vaše kampaně dostaly co nejrychleji. Je proto nezbytné se postarat o vhodné nastavení.

1. V první řadě je proto potřeba rozšířit okruh uživatelů, čímž algoritmu poskytnete mnohem výraznější flexibilitu, jak to ostatně doporučuje i přímo samotný Facebook.
2. K dalším tipům, jak podpořit jednotlivé kampaně, patří i nastavení Automatických umístění nebo navýšení likvidity rozpočtu. 
3. Stejně tak zástupci oblíbené sociální sítě doporučují přizpůsobit nabídku cílům, což povede ke zvýšení množství příležitostí.
4. Vyberte si taktéž optimalizaci pro správnou událost, chcete-li, aby kampaň co nejrychleji opustila prvotní "učící se" fázi.
5. V neposlední řadě nastavte kampaň minimálně na 4 dny, aby měla dostatečný čas projít "učící se" fází. Kampaně nastavené jen na den či dva pak logicky nemají takové výsledky, jako reklamy nastavené na delší časové období.

Závěr: K čemu slouží strojové učení a jaké jsou jeho vyhlídky do budoucna

Strojové učení představuje primárně způsob, jak velmi účinně zlepšit cílení reklamy. Zároveň je pravděpodobné, že pokročilá technologie jej v budoucnu umožní mnohem více zdokonalit. Lze tak říci, že v budoucnu budou mít správci na sociálních sítích v tomto nástroji v rukou stále mocnější "zbraň" pro zlepšení výsledků svých marketingových kampaní na sítích.