Die beiden Wörter “künstliche Intelligenz” oder “Machine Learning” haben Sie sicherlich schon gesehen, wenn Sie sich die neuesten Google Updates angeschaut haben. Künstliche Intelligenz findet immer mehr Einsätze im Internet, so auch bei Google. Was diese zwei Begriffe bedeuten und wie es helfen kann den Erfolg eines jeden Unternehmens auszubauen, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Was ist überhaupt Machine Learning?
Bevor man Machine Learning verstehen kann, sollte der Begriff “künstliche Intelligenz” erläutert werden. Hierbei geht es nämlich um Technologien, mit denen Computer eine Vielzahl erweiterter Funktionen ausführen können. Dazu gehört: gesprochene und geschriebene Sprache zu verstehen und zu übersetzen, Daten zu analysieren und vieles mehr. Damit ein künstliches System immer mehr dazu lernt, braucht es Beispiele, um diese nach Beendigung der Lernphase zu verallgemeinern. Machine Learning (=Maschinelles Lernen) ist nur eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es geht hierbei um das automatisierte Entwickeln von Algorithmen, die auf erfahrungsmässigen Daten bzw. Trainings-Daten basieren. Die Optimierung von Ergebnissen bzw. Verbesserungen der Vorhersagen aufgrund von Lernprozessen stehen hier im Vordergrund. Etwas einfacher zusammengefasst: beim maschinellen Lernen ist ein Computer auf eine Art und Weise programmiert, um zu einer selbständigen Aktion fähig zu sein. Der Computer generiert selbstständig Wissen aus Erfahrung, verknüpft Daten intelligent miteinander, trifft Vorhersagen und kann eigenständig für unbekannte und neue Probleme Lösungen ausfindig machen.
Einsatz von Machine Learning bei Google
Machine Learning findet schon heutzutage in folgenden Bereichen Einsatz: Aktienmarktanalysen, Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Sprach- und Texterkennung. Aber auch bei Google wird tatsächlich schon heute mit maschinellem Lernen in einigen Bereichen die Nutzung optimiert. Jedes Jahr werden neue Google Ads Funktionen zur Verfügung gestellt, um die Nutzung mithilfe von automatisierten Prozessen erfolgreicher zu gestalten und mehr Zeit zu sparen. Ein Beispiel für Machine Learning ist die Google-Ads-Automatisierung. Am besten kann der Machine-Learning-Algorithmus signifikante Muster in Datenmengen finden, wenn Nutzer so viele qualitative Daten wie möglich angeben und die Conversion-Ziele strategisch einsetzen. Diese Muster werden dann folglich für die Optimierung von Google Ads Kampagnen genutzt. Bei Google kann Machine Learning auch beispielsweise überall da eingesetzt werden, wo Clustering von Informationen und daraus abzuleitende Vorhersagen genutzt werden oder wenn Daten mit Labels und Kommentaren versehen werden müssen, was manuell ein zu grosser Aufwand wäre. Beispiele für Labels sind: (kein) Spam, (un)zufriedener Kunde, (nicht) gekaufter Link.
Offiziell bestätigt wurde bisher auch, dass Machine Learning in der Google-Suche bei Rankbrain eingesetzt wird. Dieses System löst mithilfe künstlicher Intelligenz bisher unbekannte Suchanfragen. Es hilft bei der Verarbeitung von mehrdeutigen, komplexen oder erstmalig gestellten Suchanfragen und bei der Erkennung von Umgangssprache oder neuen Wortschöpfungen. Dazu kann es auch Dialoge und Spracheingaben verarbeiten. Machine Learning funktioniert mit sogenannten “Neural Networks” (= neuronale Netzwerke). Das sind Algorithmen, die in Anlehnung eines menschlichen Gehirns aufgebaut sind. Die Erkennung von wiederkehrenden Muster und das darauffolgende Ordnen bzw. Kategorisieren gehört zu den Hauptfunktionen. Diese Muster werden dann in mathematische Vektoren übersetzt mit der Berücksichtigung auf diverse Informationen wie Bilder, Klänge, Texte oder Zeitfolgen. Die vielen kompatiblen Google Applikationen eröffnen einige Anwendungsmöglichkeiten und werden sich vor allem in den Bereichen Bild, Text, Video, Sprachanalyse und Übersetzungen stetig weiterentwickeln.
Smart Campaigns und Smart Bidding
Kleine Unternehmen, lokale Geschäfte und Werbetreibende ohne Google Ads-Kenntnisse profitieren mit den Smart Campaigns von Google besonders. Definieren Sie das Performance-Ziel, legen Sie eine Anzeige und Ihr Budget fest und Google Ads nutzt Ihre Informationen wie Standorte, Sprache und Produkte, um passende Anzeigen zu schalten. Die Optimierung von Kampagnen wird dann vom Google Algorithmus vorgenommen.
Die Optimierung von Geboten ist eine wichtige Entwicklung von Google Ads. Auch hier wird Machine Learning von Smart Bidding genutzt, um vorauszusagen, welche Klicks am wahrscheinlichsten zu einer Conversion führen. Der Google Algorithmus analysiert den Wert der Suchanfrage für Ihr Unternehmen, sobald eine Suchanfrage in die Google Suche eingegeben wird, für die Ihre Anzeigen erscheinen können. Hierzu wird für jede Auktion Ihr Gebot mittels Tageszeit, Gerät, der Kontext der Suchanfrage und Standort ermittelt. Smart Bidding hilft Ihnen Zeit zu sparen, damit Sie diese zum Entwickeln von besseren Google Ads Strategien nutzen können, statt sich um die Gebotsoptimierung kümmern zu müssen.
Machine Learning oder Deep Learning?
Öfters wird der Begriff “Deep Learning” mit Machine Learning gleichgesetzt, jedoch ist Deep Learning (=”tiefes Lernen”) ein Teilbereich oder auch eine Weiterentwicklung des maschinellen Lernens. Die Algorithmen beim Deep-Learning erstellen und entwickeln eigenständig feste Modellgruppen zur Erkennung und Klassifizierung, wobei Machine Learning auf diese Modelle nur zurückgreifen kann. Bilder erkennen, Texte verstehen und Voraussagen besser und genauer treffen sind der Hauptnutzen von Deep Learning.
Warum erweckt Machine Learning heutzutage so eine Begeisterung?
Machine Learning beruht auf den Erkenntnissen, die bereits in den 80er Jahren im Bereich der Mustererkennung erforscht wurden. Die Verarbeitung von Daten parallel in Grafikprozessoren, Multi-Core-Architekturen, verbesserte Algorithmen und schnelle In-Memory-Datenbanken waren vor wenigen Jahren ein grosser Durchbruch. Die grosse Menge an strukturierter und unstrukturierter Daten heutzutage, lassen diese Technologie sich immer weiter entwickeln und die Algorithmen immer mehr dazulernen.
Schlusswort
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