Definición:
El Machine Learning es una técnica de análisis de datos que enseña a las computadoras; está dentro de la rama de inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático usan métodos computacionales para aprender información directamente de los datos. Es decir, no tiene la necesidad de depender de una ecuación predeterminada como modelo.
Índice de contenidos
Tipos de Marchine Learning
Existen distintos tipos de machine learning, dependiendo del tipo de algoritmo que se utilice para ‘enseñar’ a las máquinas:
- Supervised learning (aprendizaje supervisado). La computadora dispone de ‘etiquetas’ para poder distinguir unos objetos de otros, por ejemplo.
- Unsupervised learning (aprendizaje no supervisado). El ordenador tiene la información de las características de un objeto concreto y aprende a distinguirlo de otro con características diferentes.
- Reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). Es el más frecuente. El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea y extrae sus propias conclusiones.
Cómo aplicar el Machine Learning en marketing digital
El machine learning es una herramienta muy utilizada en el marketing digital, en el que cobra relevancia la posibilidad de anticiparse al comportamiento de los usuarios. Uno de los más claros ejemplos es la proliferación de chatbots como servicio de atención al cliente en cualquier página web.
También comienza a ser frecuente que se use la inteligencia artificial en el reclutamiento por parte de recursos humanos, de modo que la tediosa inspección de curriculums parece tener los días contados.
Ejemplos de Machine Learning
Estos son otros ejemplos del uso del machine learning en marketing digital:
- Objetivos inteligentes de Google Analytics
- Campañas automatizadas de Google Shopping
- Campañas optimizadas en base a CPA en Google Ads
Preguntas frecuentes sobre Machine Learning
¿Qué significa Machine Learning en marketing digital?
El machine learning se refiere a la idea explicada en esta página del glosario: Definición: El Machine Learning es una técnica de análisis de datos que enseña a las computadoras; está dentro de la rama de inteligencia artificial . Tipos de Marchine Learning Existen distintos tipos de machine learning, dependiendo del tipo de algoritmo que se utilice para 'enseñar' a las máquinas: Supervised learning (aprendizaje supervisado). En la práctica, sirve para que el equipo hable del mismo fenómeno con un criterio común.
¿Cuándo conviene prestar atención a Machine Learning?
Conviene revisarlo cuando influye en la captación, la medición, la experiencia de usuario o el rendimiento de una campaña. Lo importante es vincular Machine Learning con una decisión concreta, no tratarlo como una definición aislada.
¿Cómo se aplica Machine Learning dentro de una estrategia digital?
Se aplica llevando la definición a acciones: revisar los datos relacionados, detectar en qué punto del embudo aparece y decidir si requiere optimización, seguimiento o documentación interna.
¿Qué errores son habituales al interpretar Machine Learning?
El error más frecuente es usar Machine Learning de forma demasiado amplia. Antes de sacar conclusiones conviene comprobar el contexto, el canal o herramienta implicados y la métrica o comportamiento que se quiere explicar.