Machine Learning, esta palabra ha ganado más notoriedad últimamente, y que está muy en boga, debido al uso de la inteligencia artificial, siendo una de las características fundamentales en la que se basa la IA.
Podemos referirnos al Machine Learning como la capacidad de una máquina equipada con inteligencia artificial de administrar, pero con énfasis en el hecho de aprender por sí misma, y asi com también generalizar comportamientos de los datos dados.
El machine learning aparece en conjunto con la inteligencia artificial en los años 60’s, como una rama de esta que busca entender y perfeccionar el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras, se trata de llevar el concepto de aprender (learning) más allá del simple memorización y recopilación de datos, lo que realmente se persigue es que a partir de la información suministrada se cree conclusiones sobre ejemplares nunca antes vistos.
A través de estos resultados generados por el machine learning, la probabilidad de éxito de una estrategia es mayor, debido a que se va con un plan más analizado y basado en estudios de hechos o antecedentes.
Esto ha hecho que las empresas introduzcan este metodo o tecnica dentro de sus departamentos, y así conseguir identificar oportunidades rentables y evitar errores peligrosos.
Veamos cómo ha sido la evolución o desarrollo del Machine Learning
Por ser un elemento tecnológico, es indudable que este tenga y deba avanzar conforme pasa el tiempo, o de lo contrario solo quedara en el olvido, como pasa con muchas tendencias tecnológicas, sin embargo dada su eficaci y cómo ha influido en muchos aspectos desde empresarios hasta cotidianos, por ser parte de la inteligencia artificial, hace que sea usado cada vez en más proporción.
Nació del reconocimiento de patrones y del argumento, o mejor dicho teoría de que los computadores podrían aprender sin ser programados para ejecutar tareas específicas, de aquí parte todo.
Se puede situar sus inicios prácticos cuando Arthur Samuel, pionero en el campo de los juegos informáticos e IA, escribió el primer programa de aprendizaje informático, este era el “juego de damas”, que contribuyó a que la computadora mejorará en el juego conforme jugaba más, siendo un aprendizaje automático, que se perfeccionaba conforme se ejecutaba.
Más adelante, en poco menos de diez años de lo anterior, Frank Rosenblatt, inventó el Perceptrón, tecnología que asemeja al cerebro humano, ya que se trataba de un tipo de red neuronal, siendo este un avance considerable.
Sin embargo siguieron otros avances aplicados a la robótica en los 60´s, pero es en los 80´s, aparece un nuevo concepto enmarcado dentro del machine learning conocido como “Aprendizaje Basado en Explicación” (EBL, por sus siglas en inglés) creado por Gerald Dejong.
Ya para la década de los 90´s su aplicación se extendió a los campos de comerciales para la minería de datos, software adaptable y aplicaciones web, aprendizaje de texto y aprendizaje de idiomas. Ya entrados los 2000 se añade el concepto de deep learning a la inteligencia artificial, dándoles a las computadoras la facultad de “ver” y distinguir objetos y texto en imágenes y videos.
En la última década se ha ingresado o se ha tomado como herramienta tecnológica para las marcas dispositivos y estrategias con ayuda de IA y el machine learning, empresas como Facebook, Amazon, IBM, Google entre otras más, han desarrollado sus proyectos.
Visto el desarrollo e impacto del machine learning para la industria tecnológica y la internet (campañas de marketing digital, estrategia de ventas online, etc.), y como cada empresa la adapta para sí misma.
Es hora de observar y aprender como funciona en la actualidad el machine learning y cómo nos beneficia.
Para que sirve el machine learning?
En esta oportunidad queremos enfocarnos un poco en como funciona o para que nos sirve el machine learning dentro de una estrategia de marketing digital.
Y es que es innegable el papel que juega al marketing digital para cualquier marca y empresa, y el progreso de esta va de la mano con la evolución de la internet, y como se hace más importante hoy día mantener presencia en medios digitales.
Con el machine learning, se logra automatizar de forma más eficiente muchas tareas, logrando más precisión y mejores resultados debido a la propia característica del machine learning de aprender cada vez un poco más, esto sin duda es fundamental dentro un plan de marketing digital, por lo cambiante que puede ser y por la inmensa cantidad de datos, parámetros y métricas generadas a cada instante.
Marketing de Contenidos
Está arista del marketing digital, es una de las más beneficiadas del machine learning, con la recopilación de dato de forma inteligente y procesado por una Machine learning la tarea de adecuar tu contenido a un segmento en específico o basado en gustos particulares de tu audiencia es un logro indiscutible del machine learning, logrando mayor eficacia en la creación de contenido relevante y atractivo.
La posibilidad de concentrar mejor sus datos para que puedas crear tareas que te llevarán al éxito y el ahorro en tiempo invertido, permite develar con más facilidad identificar el perfil de tus clientes y cuál camino recorren para que lleguen hasta ti.
Personalización de la Experiencia
La personalización es muy apreciada por los usuarios, clientes o visitantes, de una página o sitio en la red, incluso durante una venta, el acompañamiento y la experiencia debe ser lo más amigable, satisfactoria, cómodo y eficiente.
Delta Faucet implementó contenido inteligente en su sitio y registró un aumento de 49% en visitas a la página y 45% del tráfico por publicidad pagada pasó por lo menos 40 segundos leyendo su contenido
También el uso de chatbot de IA, han acrecentado la mejora de la experiencia del cliente, dando una atención totalmente personalizado y al instante, el aprendizaje sigue siempre el mismo patrón de prueba-error por lo que cuantas más preguntas se realicen y más interacción haya con los usuarios, mejor serán sus respuestas y el servicio prestado.
SEO (Search Engine Optimization)
De igual modo el SEO se perfecciona mediante el uso de machine learning, mediante el análisis de las keywords más relevante para tu plan de marketing y tu marca, y debido a cambio en los algoritmos es esencial que el uso de palabras claves no sea desproporcionado, sino que estén enmarcadas al mismo tiempo dentro de contenido de relevancia para los usuarios, siendo bien visto por los motores de búsqueda.
Incluso estos cambios en el algoritmo, se ve reflejado en el renombramiento de Google Research a Google IA, es parte del impacto y relevancia de las aplicaciones de la inteligencia artificial y el machine learning.
Link Building
Con el machine learning, la operación de encontrar contenido de reconocimiento de marca, artículos que mencionan tu marca y búsqueda de contenido para guest posts, sea más fácil y más productivo que solo el hecho de comprar links, que incluso con la llegada y funcionamiento de Penguin de Google, la evasión de una penalización se hace más imperiosa.
Existen herramientas a nuestra disposición que realizan la tarea o cálculo de métricas, mediante procesos avanzados matemáticos para conseguir en la red la afinidad de la web prospecto con nuestra web a raíz de un rastreo completo de la misma.
Una vez realizado lo anterior, se lleva a las siguientes fases de evaluación, análisis y management, e incluso se puede contactar esas web prospectos.
Para finalizar, y cerrar la idea
Es necesario saber que el uso del machine learning perdurará por un buen tiempo, y su continua evolución lo favorece, porque ha posibilitado la realización de tareas en menos tiempo y de forma más eficaz, ganándose un buen lugar dentro de los desarrolladores de herramientas tecnológicas, que sacuden al mundo online en su totalidad, y en particular al avance del marketing digital, proveyendo de velocidad en los análisis de datos e información y enriqueciendo los contenidos, a través de la personalización y depuración de material relacionado a nuestro proyecto.
A medida que avancen los años, se prevé que la inteligencia artificial se integre más a los procesos humanos, y de interacción, y hasta en la vida cotidiana.
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