Machine learning é uma tecnologia que permite ensinar máquinas a executarem processos e assim, evoluírem, portanto, é uma tendência que só cresce no mundo.
O machine learning, ou máquina que aprende, em tradução literal, é a estratégia que busca automatizar a análise de dados de modo a alcançar mais precisão e economia. Dessa forma, é uma técnica que auxilia a evitar erros e agilizar processos.
O que é machine learning?
Machine learning é a capacidade que os computadores têm de serem programados para realizarem tarefas a partir de um grande volume de dados. Além disso, essa tática prevê que máquinas aprendam padrões e faça previsões graças a:
- algoritmos;
- big data.
Essa ferramenta de análise tem como papel identificar padrões de dados e cruzá-los, a fim de mensurar e processar sem a ajuda humana. Por isso, são capazes de realizar análises mais assertivas. Aliás, estão separadas em duas categorias, confira abaixo.
Com supervisão
Nesse nível, os algoritmos trabalham com a ajuda de pessoas, que controlam o fluxo de dados e interferem nos processos realizados pela máquina. Assim, os computadores conseguem aprender e evoluir a partir dos feedbacks do ser humano.
Sem supervisão
Essa categoria é marcada pela liberdade da máquina em alguns processos. Afinal, para realizar tarefas, os computadores utilizam aprendizado profundo, o deep learning, em que trabalham sem treinamento e observação dos seres humanos.
Autonomia do machine learning
Um ponto crucial dessa tática é como a máquina consegue aprender e evoluir com a própria experiência enquanto processa dados. Além disso, esses algoritmos estão sempre em busca de melhoria, velocidade e mais eficiência.
Quais os prós do machine learning?
Entre os principais benefícios do machine learning estão a velocidade e a precisão para processar dados. Dessa forma, apesar de ser um investimento caro, compensa pelos resultados satisfatórios, confira os pontos essenciais dessa tática.
Dados sem limites
Graças ao machine learning, é possível processar grandes volumes de dados de diversas fontes sem perder a precisão. Assim, uma vez programada para realizar a tarefa, a máquina entende padrões, identifica variáveis e é capaz de mensurar dados de modo preciso.
Processo, análise e precisão
A rapidez da execução de tarefas permite ter resultados em tempo real. Além disso, com o machine learning é possível fazer previsões e sugestões, a fim de garantir as boas ofertas e identificar os melhores horários para desenvolver atividades.
Converter
A objetividade da análise de dados permite ajudar na construção de ações e investir em marketing digital. Por isso, a precisão auxilia a saber a melhor hora para abordar o lead e quais informações são relevantes para ele.
Evoluir
Aprender o tempo todo é a missão dessas máquinas com tarefas automatizadas que analisam dados passados para melhorar os processos futuros. Assim, o machine learning tem como foco não só analisar informações, mas evoluir e otimizar rotinas.
Segmentar clientes
Agrupar leads de acordo com a conduta e o interesse ajuda a traçar estratégias mais sábias e focais. Por isso, é indicado elaborar as melhores formas, locais e horários para abordar o comprador em potencial e acompanhá-lo na jornada do cliente.
Quais as diferenças entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?
O machine learning muitas vezes é confundido com a IA e o deep learning, mas apesar das semelhanças, se diferencia pelos graus de complexidade. Assim, cada um desses conceitos aborda níveis de independência da supervisão humana.
Inteligência artificial
A inteligência artificial, também chamada de IA, consiste em máquinas que podem imitar traços humanos, como tradução de outras línguas, percepções visuais e reconhecer a voz. Além disso, há vários níveis de IA, usados em diversas funções.
Machine learning
O machine learning integra a IA. É uma tecnologia que envolve a capacidade de máquinas processarem dados e evoluírem a partir deles, com pouca ou nenhuma ação humana. Assim, é uma ferramenta que se adapta e melhora todo o tempo.
Deep learning
O deep learning integra o machine learning e é associado a redes neurais artificiais, que por sua vez são um grupo de algoritmos focados em aprender de forma profunda e complexa, que inclui sons e imagens.
Crescer de acordo com o tempo
Um dos traços mais vitais do machine learning é a capacidade de evoluir. Dessa forma, ele não só cresce a partir da análise de dados e novos desafios, mas também muda e acompanha a tecnologia que o permeia.
Enquanto máquinas antigas tinham algumas limitações, com o investimento em sistemas mais sofisticados, essa tática também se adapta e amplia o leque de alcance de acordo com a evolução dos suportes.
Quais são os métodos mais comuns de machine learning?
As categorias mais populares de machine learning são com e sem supervisão, abordadas acima. No entanto, há ainda mais métodos usuais que são cruciais e fazem parte das empresas que colhem os prós dessa tecnologia.
Semi supervisão
Esse método parece com o de aprendizado com supervisão, mas tem como diferencial o fato de usar dados rotulados e não marcados para testes ou treinos. Assim, é usado para tarefas de classificação, regressão e previsão.
Aprender com reforço
Esse método é comum nas áreas de games e robótica. Afinal, graças a ele, o algoritmo é capaz de identificar, a partir de erros e acertos, os melhores caminhos para gerar recompensas. Dessa forma, é uma categoria que evolui para elaborar estratégias eficientes.
Qual o papel do machine learning no marketing digital?
A aplicação do machine learning no marketing digital tem como benefícios otimizar processos, fazer mensuração de dados e resultados de modo eficiente. Além disso, ajuda a economizar tempo, que pode ser revertido em outras partes dos projetos.
SEO
O machine learning vai afetar a lógica do SEO, uma vez que as palavras-chave não terão mais funções tão vitais. Assim, a evolução do algoritmo fará com que os browsers privilegiem a criação de conteúdo que converte e seja relevante.
Os níveis de busca também se tornarão mais objetivos de acordo com o histórico do cliente. Dessa forma, essa tecnologia usará a própria base de dados do usuário para exibir resultados compatíveis com o jeito que ele se comporta na web.
Pagar por clique (PPC) sofre impacto com o machine learning
O Google está focado em investir em recursos eficientes, como o Smart Display Campaigns, para amparar empresas que buscam aumentar conversões. Por isso, o machine learning terá o papel vital de cruzar dados e fornecer análises de desempenho.
Marketing de conteúdo
A criação de conteúdo que se destaque na web não é uma tarefa fácil e o ML pode ser um divisor de águas. Afinal, a partir dessa tecnologia é possível entender as tendências e interesses dos leads. Assim, é possível investir em conteúdos mais assertivos.
O futuro do machine learning
Especialistas em tecnologia apontam que é difícil imaginar os limites do machine learning, porque a habilidade de evolução dessa tática é quase irrestrita. Dessa forma, daqui a pouco tempo ela pode dominar:
- aplicativos;
- assistentes digitais;
- condução de veículos;
- drones.
Há ainda a chance da criação de novos métodos de ML, compatíveis com tecnologias ainda não desenvolvidas. Por isso, a única certeza é que a potência dessa ferramenta tem proporções incríveis que moldarão as próximas gerações.
Como se adaptar ao machine learning?
Entender o que é o machine learning e os prós que ele pode trazer é o melhor caminho para incorporá-lo na rotina da empresa. Dessa forma, é vital deixar de enxergá-lo como algo abstrato, veja como facilitar esse processo.
Deixar os sites mais gentis
Essa tecnologia filtra de modo objetivo e garantirá que o usuário seja direcionado a melhor opção. Por isso, é crucial que sites sejam criados ou atualizados para atender novas demandas, como suporte para várias mídias.
Usar a arquitetura de dados de modo eficaz também é um pró. Afinal, designs mais atraentes e interativos melhoram o tráfego orgânico. Assim, a experiência do usuário deve ser o foco e estar em evolução constante.
Otimizar para pesquisa local extrai prós do machine learning
Estar próximo é um critério vital. Dessa forma, é vital estar inserido em listas que incluem URL, endereço e outros dados vitais do negócio. Afinal, com sistemas de busca mais precisos, aumentam as chances de ranqueamento.
Pesquisas por voz
Não adianta resistir, a evolução já está a caminho. Por isso, ter sites adaptados para buscas por mecanismo de voz já é uma tendência e em breve, será uma obrigação. Sites que já oferecem essa opção são vistos com bons olhos pelo Google.
O SEO e o marketing de conteúdo devem ter como foco palavras-chave relevantes e precisas. Logo, o machine learning afunila dados para mostrar os resultados mais focais para os usuários. A criação de conteúdo precisa estar atento à pesquisa por voz.
Quão vital é o machine learning?
O machine learning mostra que automatizar processos é uma tendência global. É, sem dúvidas, uma norma para o futuro. Dessa forma, empresas de todos os ramos que tenham presença digital devem se adaptar a essa tecnologia.
É vital não só estar atento às demandas dessa estratégia, mas também descobrir como tirar o proveito dela para criar conteúdos mais assertivos e conseguir mais destaque na web, além de surpreender o lead com relevância e precisão.