汽车网络营销如何被人工智能与机器学习改变？

我们距离自主，可以独立思考和学习的人工智能还有几年的时间。我们今天所拥有的是智能算法，也称为机器学习。机器学习与传统算法不同，因为它们的决策超出了他们的显式编程。

他们实际上学会了基于大数据分析以最有效的方式执行手头的特定任务。机器学习为日常生活的许多隐藏方面提供动力，包括：策划您最喜爱的播放列表，股票价格预测，聚类新闻文章以及汽车广告的几个方面。

许多汽车制造商，代理商和经销商正在使用机器学习技术来近乎实时地处理大数据，以自动制定更明智的营销和广告决策。在当今瞬息万变的市场中，拥抱机器学习的力量以保持相关性和竞争力是很有意义的。通过机器学习，您的广告出价可以在一天内更新，预算可以自动调整到日期和月份。

在基于复杂数据的数据处理和决策制定方面，机器总是名列前茅。通过了解机器学习在线汽车营销的作用，您可以将您的组织推向技术进步的前沿。想象一下，如果你把所有的人力投入到这些“灵魂消耗”的任务上，并把它们集中在战略而不是策略上汽车网络营销，你就可以开展业务。

动态搜索，显示和重定向由机器学习提供支持

仅在几年前，汽车数字营销根据有多少人看到您的广告来衡量成功。快进到今天，营销人员现在能够根据车辆库存自动化动态广告系列：

动态搜索广告系列可满足用户的确切搜索意图，这些活动被细分为针对特定车辆，并确保预算仅用于库存车辆，动态展示广告系列可以设置为定位特定车辆的网站。

动态重定向广告系列旨在向在您的网站上浏览过该网站但未安排试驾或致电经销商的人员展示广告。这些展示广告将在访问经销商网站后的几天内在网上浏览时显示。

这些策略有助于简化操作流程，并将广告工作重点放在积极搜索车辆的人身上。然而，当这种自动化与机器学习相结合以降低每次点击成本同时增加转换次数时，真正的好处就来了。从本质上讲，您可以获得更多具有相同预算的新客户，从而使您在竞争中领先一步。

底线

动态广告系列的流动性可确保经销商始终向潜在客户展示广告，其中包含有关该广告中车辆的最新信息，这一广告比通用广告更具吸引力。

机器学习已经证明它可以更好地调整出价，因为它可以比人类更快地看到模式和紧缩数字。

通过让机器学习技术管理预算的复杂性，每次点击成本限制以及每次转化成本，客户经理能够管理更多帐户，从而使您能够以更少的人力来运营业务。

正如3GEngagement的首席执行官Chris Hanson和Mudd Advertising的产品与系统设计师Dave Meindl最近在一个题为“汽车网络研讨会的动态库存策略”的网络研讨会上进行了解释。’，当机器学习应用于动态库存活动时，会发生惊人的事情。

这些行业领先的汽车代理商都使用机器学习支持的出价和预算管理系统，该系统经常进行日内调整，以实现最佳结果。这使他们可以专注于有助于销售更多广告系列的广告系列管理方面：调整关键字（正面和负面），拆分测试广告副本，创建目标网页，添加广告附加信息等。该系统将Chris’客户的移动点击通话率提高了50％以上，并通过专注于表现最佳，最相关的关键字，推动了搜索广告系列的更多销售。

今日汽车购买状况

将机器学习优化技术应用到汽车网络营销战略中正迅速成为成功的关键。在过去的几年里，人们寻找下一辆车的方式已经彻底改变了。80％的人说他们的心思是在他们去经销商之前弥补的，这意味着他们花了很多时间事先在网上进行研究。在这一过程的每一步都要接触这些潜在客户至关重要。

由于大部分搜索都是在移动设备上进行的，因此在这些有影响力的微时刻中出现可以在用户准备购买时发挥重要作用。百度最近在汽车购买过程中发现了其中五个重要的微观时刻：

哪个车是最好的时刻

对我来说是对的

我能买得起吗？

应该在哪里购买它的时刻

这辆一定好吗时刻

利用了解移动和桌面搜索意图不同的机器学习系统，并在一整天内相应地调整出价，可以在吸引观众注意力方面发挥重要作用。这可能听起来像是一项艰巨的任务，但通过基于机器学习的优化汽车网络营销，您可以在整个过程中识别，定位和影响潜在买家。