که حجم اطلاعات با سرعتی سرسام‌آور در حال افزایش است هنر بازاریابی و تبلیغات نیز دستخوش تحولات شگرفی شده است.
دیگر نمی‌توان با روش‌های سنتی و مبتنی بر آزمون و خطا انتظار داشت که پیام تبلیغاتی به درستی به مخاطب هدف برسد و او را به خرید محصول یا استفاده از خدمت مورد نظر ترغیب کند.
در این میان ظهور فناوری‌های نوین به ویژه یادگیری ماشین دریچه‌ای جدید به سوی تبلیغات هوشمند و مؤثر گشوده است.
یادگیری ماشین به عنوان شاخه‌ای از هوش مصنوعی به ماشین‌ها این امکان را می‌دهد که با تجزیه و تحلیل داده‌ها الگوها را شناسایی کرده و بدون نیاز به برنامه‌ریزی صریح به طور خودکار یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند.
این قابلیت در حوزه تبلیغات کاربردهای فراوانی دارد و می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا کمپین‌های تبلیغاتی خود را بهینه‌تر طراحی و اجرا کنند.
یکی از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین در تبلیغات هدف‌گیری دقیق مخاطبان است.
با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان داده‌های مربوط به رفتار کاربران در فضای آنلاین از جمله سابقه جستجو بازدید از وب‌سایت‌ها فعالیت در شبکه‌های اجتماعی و خریدهای قبلی را تجزیه و تحلیل کرد و پروفایل دقیقی از علایق نیازها و ترجیحات هر کاربر به دست آورد.
این اطلاعات به بازاریابان کمک می‌کند تا پیام‌های تبلیغاتی خود را به گونه‌ای طراحی کنند که دقیقاً با نیازها و علایق هر کاربر همخوانی داشته باشد و احتمال کلیک کردن و تبدیل شدن او به مشتری را افزایش دهد.
به عنوان مثال فرض کنید یک فروشگاه آنلاین پوشاک می‌خواهد کمپینی تبلیغاتی برای معرفی محصولات جدید خود راه‌اندازی کند.
با استفاده از یادگیری ماشین این فروشگاه می‌تواند کاربرانی را که در گذشته به دنبال خرید لباس‌های خاصی بوده‌اند یا از برندهای مشابه خرید کرده‌اند شناسایی کرده و تبلیغات خود را به طور خاص به آن‌ها نمایش دهد.
این کار شانس دیده شدن تبلیغات توسط مخاطبان هدف را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد و از هدر رفتن بودجه تبلیغاتی جلوگیری می‌کند.
علاوه بر هدف‌گیری دقیق یادگیری ماشین می‌تواند در بهینه‌سازی قیمت‌گذاری تبلیغات نیز نقش مهمی ایفا کند.
در پلتفرم‌های تبلیغاتی آنلاین مانند آگهی آریا ادز و فیسبوک ادز قیمت هر کلیک یا نمایش تبلیغ بر اساس یک سیستم حراج تعیین می‌شود.
بازاریابان باید با توجه به رقابت موجود و ارزش هر کلیک برای کسب‌وکار خود قیمت پیشنهادی خود را تعیین کنند.
یادگیری ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی مانند نرخ کلیک نرخ تبدیل و هزینه جذب مشتری به بازاریابان کمک کند تا قیمت پیشنهادی خود را به گونه‌ای تنظیم کنند که بیشترین بازدهی را از سرمایه‌گذاری خود به دست آورند.
به عنوان مثال یک شرکت خدمات مالی می‌خواهد کمپینی تبلیغاتی برای جذب مشتریان جدید راه‌اندازی کند.
با استفاده از یادگیری ماشین این شرکت می‌تواند قیمت پیشنهادی خود را بر اساس عواملی مانند زمان روز موقعیت جغرافیایی کاربر و نوع دستگاهی که از آن استفاده می‌کند تنظیم کند.
به این ترتیب در زمان‌هایی که احتمال تبدیل شدن کاربر به مشتری بیشتر است قیمت پیشنهادی را افزایش داده و در زمان‌هایی که احتمال تبدیل شدن کاربر به مشتری کمتر است قیمت پیشنهادی را کاهش می‌دهد.
همچنین یادگیری ماشین می‌تواند در شخصی‌سازی محتوای تبلیغاتی نیز نقش بسزایی داشته باشد.
با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توان محتوای تبلیغاتی را به گونه‌ای طراحی کرد که با سلیقه و ترجیحات هر کاربر همخوانی داشته باشد.
این کار می‌تواند نرخ تعامل کاربران با تبلیغات را افزایش داده و احتمال تبدیل شدن آن‌ها به مشتری را بیشتر کند.
به عنوان مثال یک وب‌سایت خبری می‌خواهد کمپینی تبلیغاتی برای افزایش تعداد بازدیدکنندگان خود راه‌اندازی کند.
با استفاده از یادگیری ماشین این وب‌سایت می‌تواند عنوان‌ها و تصاویر تبلیغاتی را به گونه‌ای انتخاب کند که با علایق و سابقه مطالعه هر کاربر همخوانی داشته باشد.
به این ترتیب کاربرانی که به اخبار ورزشی علاقه دارند تبلیغاتی با عنوان‌های ورزشی را مشاهده می‌کنند و کاربرانی که به اخبار سیاسی علاقه دارند تبلیغاتی با عنوان‌های سیاسی را مشاهده می‌کنند.
علاوه بر این موارد یادگیری ماشین می‌تواند در تشخیص تقلب در تبلیغات نیز کاربرد داشته باشد.
تقلب در تبلیغات به معنای استفاده از روش‌های غیرقانونی برای افزایش تعداد کلیک‌ها یا نمایش‌های تبلیغاتی است.
این کار می‌تواند باعث هدر رفتن بودجه تبلیغاتی و کاهش بازدهی کمپین‌های تبلیغاتی شود.
یادگیری ماشین می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک وب‌سایت و رفتار کاربران الگوهای مشکوک را شناسایی کرده و از تقلب در تبلیغات جلوگیری کند.
به عنوان مثال یک شرکت تجارت الکترونیک متوجه می‌شود که تعداد کلیک‌ها بر روی تبلیغات خود به طور ناگهانی افزایش یافته است اما نرخ تبدیل به مشتری تغییری نکرده است.
با استفاده از یادگیری ماشین این شرکت می‌تواند ترافیک وب‌سایت خود را تجزیه و تحلیل کرده و متوجه شود که بخش زیادی از کلیک‌ها از منابع غیرمعتبر و توسط ربات‌ها انجام شده است.
در مجموع یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی و افزایش بازدهی آن‌ها است.
با استفاده از این فناوری بازاریابان می‌توانند مخاطبان هدف خود را به طور دقیق‌تر شناسایی کرده قیمت‌گذاری تبلیغات را بهینه کرده محتوای تبلیغاتی را شخصی‌سازی کرده و از تقلب در تبلیغات جلوگیری کنند.
با این حال استفاده از یادگیری ماشین در تبلیغات چالش‌هایی نیز به همراه دارد.
یکی از این چالش‌ها نیاز به داده‌های زیاد و با کیفیت است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای یادگیری و تصمیم‌گیری به داده‌های زیادی نیاز دارند.
اگر داده‌های مورد استفاده ناقص نادرست یا قدیمی باشند نتایج حاصل از یادگیری ماشین نیز دقیق و قابل اعتماد نخواهند بود.
چالش دیگر نیاز به تخصص و دانش فنی است.
استفاده از یادگیری ماشین در تبلیغات نیازمند دانش و تخصص در زمینه‌هایی مانند آمار ریاضیات برنامه‌نویسی و بازاریابی است.
بازاریابان باید بتوانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به درستی انتخاب و تنظیم کرده و نتایج حاصل از آن‌ها را تفسیر کنند.
با وجود این چالش‌ها مزایای استفاده از یادگیری ماشین در تبلیغات بسیار بیشتر از معایب آن است.
با پیشرفت روزافزون فناوری و افزایش دسترسی به داده‌ها انتظار می‌رود که یادگیری ماشین نقش مهم‌تری در آینده تبلیغات ایفا کند و به بازاریابان کمک کند تا کمپین‌های تبلیغاتی خود را بهینه‌تر و مؤثرتر طراحی و اجرا کنند.
لازم به ذکر است که استفاده از یادگیری ماشین در تبلیغات نباید به معنای نادیده گرفتن خلاقیت و نوآوری در این حوزه باشد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند اما نمی‌توانند جایگزین ایده‌های خلاقانه و استراتژی‌های نوآورانه شوند.
بازاریابان باید با استفاده از یادگیری ماشین داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوها را شناسایی کنند اما این خلاقیت و نوآوری آن‌ها است که می‌تواند کمپین‌های تبلیغاتی را به موفقیت برساند.