Machine Learning Youtube: Teknologi Yang Sering Dikira Stalker! – Perkembangan teknologi terus meningkat secara eksponensial setiap harinya. Perkembangan ini telah membuat banyak perubahan di berbagai bidang, termasuk di bidang pemasaran. Perubahan perilaku konsumen yang semakin banyak menghabiskan waktu dengan gadget dan internet membuat brand harus memutar otak mencari alternatif agar terhubung dengan konsumen secara real time dan membuat macam-macam campaign di media sosial dan e-commerce. Teknologi digital telah mengubah aspek kecepatan, relevansi, dan jangkauan dalam marketing.
Pada era ini marketer dituntut untuk menggabungkan sisi kreatif marketing dengan sisi teknis data, teknik digital, dan analitik. Selain itu, mereka juga harus membidik segmen konsumen yang semakin spesifik. Oleh karena itu, teknologi machine learning kini turun tangan membantu marketer memprediksi target dan personalisasi. Penggunaan Machine learning ini telah terbukti meningkatkan efektivitas dan efisiensi kampanye pemasaran dengan menargetkan konsumen yang lebih spesifik. Tahukah Anda, bahwa aplikasi streaming seperti Youtube menggunakan teknologi serupa dalam meningkatkan performa iklan di platform-nya? Yuk simak penjelasannya dalam artikel kali ini!
-
Apa itu machine learning
Machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan metode agar komputer dapat belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman atau data yang dimiliki, tanpa harus diprogram langsung oleh manusia. Dengan menggunakan data dan perhitungan matematika dan statistika, sistem komputer belajar secara otomatis tentang untuk mempelajari pola dan mengambil keputusan secara otomatis dari data seperti klasifikasi gambar, prediksi harga saham, pengenalan suara, bahkan bermain game. Semakin banyak data yang diberikan kepada sistem machine learning, semakin baik sistem tersebut dalam mempelajari pola atau karakteristik data tersebut dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
-
Bagaimana machine learning bekerja?
Sebelum dapat menyelesaikan masalahnya sendiri, machine learning perlu melalui serangkaian proses pembelajaran. Berikut merupakan tahap-tahap yang harus ditempuh oleh machine learning:
1. Pengumpulan dan persiapan data
Programmer harus mengumpulkan data terkait masalah yang ingin dipecahkan. Sebelum masuk ke tahap pelatihan, data terlebih dahulu harus dibersihkan, diproses dan dikodekan.
2. Pemilihan algoritma
Setelah menyiapkan data, programmer harus memilih algoritma yang sesuai dengan masalah yang ingin dipecahkan. Pemilihan ini didasarkan pada jenis data, ukuran data, kompleksitas masalah, dan tujuan prediksi.
3. Pembuatan model
Setelah algoritma dipilih, programmer perlu membangun model machine learning. Model machine learning terdiri dari arsitektur atau struktur jaringan yang akan digunakan untuk mempelajari pola dalam data.
4. Pelatihan model
Setelah model dibuat, programmer perlu melatih model tersebut agar model dapat mempelajari pola dan hubungan antar data. Pelatihan ini dilakukan dengan cara mengoptimalkan parameter model. Setelah berhasil dilatih, programmer perlu menguji model menggunakan data yang belum pernah dilihat sebelumnya untuk mengukur kinerja dengan menggunakan metrik, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Baca juga: Engagement Seret? Strategi Gimik Bisa Jadi Solusinya!
-
Teknik pada machine learning
1. Supervised
Pada supervised learning, mesin belajar menggunakan data yang telah dikelompokan berdasarkan jenisnya dan mempelajari pola di dalam data tersebut untuk menghasilkan model yang dapat memprediksi label dari data yang belum diketahui. Tujuan penggunaan teknik iniuntuk meminimalisir ketidakakuratan prediksi.
2. Unsupervised
Kebalikan dari supervised learning, pada teknik ini mesin belajar menggunakan data yang belum dikelompokkan sebelumnya. Karena data yang dimiliki belum bertujuan mencari pola dan struktur pada data.
-
Cara kerja machine learning Youtube
Menurut data The Social Sepherd, Youtube memiliki 2.1 miliar pengguna aktif yang tersebar di seluruh dunia. Dengan banyaknya pengguna ini, tidaklah aneh jika youtube mengembangkan teknologi machine learning. Berikut merupakan output penerapan machine learning di Youtube:
1. Video rekomendasi
Salah satu output teknologi ini ialah daftar video rekomendasi yang muncul. Daftar rekomendasi biasa muncul di bagian beranda atau fitur “up next” saat Anda mengeklik tautan video. Youtube menggunakan data histori tontonan untuk membuat list rekomendasi, saat pengguna memutuskan untuk mengeklik ataupun mengabaikan rekomendasi yang ditawarkan, disaat itulah machine learning bekerja. Mereka akan menyajikan lebih banyak konten video serupa ketika anda mengeklik rekomendasinya.
2. Personalisasi iklan
Anda mungkin pernah berpikir mengapa iklan Youtube bisa menampilkan barang-barang yang sedang dicari, munculnya iklan tersebut bukan karena Youtube menstalking Anda secara pribadi, tetapi rekomendasi tersebut muncul karena aktivitas Anda di ekosistem Google. Misalnya, ketika Anda mengetikkan “blush terbaik 2022” youtube akan menganggap Anda sebagai “beauty enthusiast” dan akan menampilkan iklan-iklan yang berkaitan dengan makeup. Machine learning juga digunakan YouTube untuk mengoptimalkan tayangan iklan dengan menentukan waktu yang tepat untuk menampilkan iklan, menyesuaikan harga iklan berdasarkan durasi tayangan, serta memilih iklan yang paling sesuai untuk disajikan kepada penonton. Machine learning juga digunakan YouTube untuk mengoptimalkan tayangan iklan dengan menentukan waktu yang tepat untuk menampilkan iklan, menyesuaikan harga iklan berdasarkan durasi tayangan, serta memilih iklan yang paling sesuai untuk disajikan kepada penonton.
Baca juga: Google My Business, Rahasia UMKM Menang Lawan Brand Besar
-
Fitur machine learning yang dapat digunakan saat beriklan di Youtube
1. Responsive Search Ads
Responsive Search Ads (RSA) memungkinkan pengiklan untuk membuat satu iklan yang dapat menyesuaikan diri dengan berbagai jenis pencarian yang dilakukan pengguna. RSA terdiri dari beberapa elemen yang dapat dipilih, seperti headline, deskripsi, dan URL. Ketika iklan ditampilkan, mesin pembelajaran Google Ads akan mengkombinasikan elemen-elemen tersebut secara otomatis untuk membuat iklan yang paling sesuai dengan pencarian pengguna.
Dengan menggunakan RSA, marketer dapat menghasilkan iklan disesuaikan dengan berbagai jenis pencarian pengguna, sehingga meningkatkan peluang iklan untuk ditampilkan dan di-klik oleh pengguna. Selain itu, RSA juga memungkinkan pengiklan untuk menguji berbagai variasi elemen iklan secara otomatis, sehingga dapat memperbaiki kinerja iklan seiring waktu.
2. Smart Bidding
Smart Bidding (SB) dapat membantu marketer untuk mencapai tujuan bisnisnya dengan menggunakan strategi bidding yang tepat. Faktor seperti lokasi, perangkat, perilaku pengguna, dan waktu digunakan sebagai pertimbangan oleh SB dalam menilai performa iklan. Data-data yang didapat akan memberikan rekomendasi bid iklan yang lebih baik dan sesuai dengan tujuan iklan.
Misalnya, jika tujuan iklan untuk meningkatkan konversi, SB akan memberikan nilaii bidding yang lebih tinggi pada audiens yang lebih mungkin melakukan aksi tertentu seperti mengunjungi situs web Anda atau membeli produk Anda.
3. Local Campaign
Dengan menggunakan fitur Local Campaign (LC), marketer dapat menentukan jangkauan wilayah iklan, sehingga marketer dapat menjangkau audiens yang berada di dekat bisnis. Dalam LC pengguna dapat mengklik iklan untuk melihat detail lebih lanjut, mengunjungi situs web bisnis, atau memanggil bisnis melalui nomor telepon yang disediakan. Dengan demikian, LC dapat membantu meningkatkan online presence dan menghubungkan bisnis Anda dengan pelanggan potensial yang berada di dekat lokasi Anda.
Sekarang Anda sudah taukan siapa di balik layar youtube Anda dan bagaimana cara memanfaatkannya untuk men-scale up bisnis Anda? Untuk belajar lebih mendalam mengenai iklan digital, Anda dapat mengikuti Pelatihan dan Sertifikasi Digital Marketing yang disediakan oleh AMD Academy yang diajar langsung oleh profesional di bidangnya dan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui regional maupun internasional. Hubungi admin kami via Whatsapp atau kunjungi instagram official kami di @amd.academy dan klaim penawaran spesial minggu ini!
