Белая книга: Названия должностей не помогут вам найти людей, принимающих решения. Машинное обучение поможет.

[muskanislam99]

Прошло много времени с тех пор, как поисковые системы, такие как Google и Bing, улучшили свои поисковые алгоритмы с помощью машинного обучения. Вместо того, чтобы полагаться в основном на ключевые слова для предоставления результатов поиска, большинство поисковых систем теперь используют различные формы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение (ML) и обработка естественного языка (NLP), чтобы предоставлять пользователям более качественную и релевантную информацию. Результат оказался исключительно положительным — поисковые системы сегодня намного лучше, чем десять лет назад.

Но хотя компании, работающие на основе поиска, такие как телефонная библиотека Google и Microsoft, быстро приняли ML, это не относится к каждой компании, которая выполняет поиск как основную бизнес-функцию. В отрасли генерации лидов многие компании по-прежнему полагаются на бизнес-логику для поиска в своих базах данных лидов, соответствующих критериям фильтрации клиентов. Как и поиск по ключевым словам в Интернете, бизнес-логика работает, но она не всегда обеспечивает наилучшие результаты поиска.

Вот почему TechnologyAdvice построила модель машинного обучения, чтобы определить лучшие лиды для таргетинга клиентов. Эта модель использует NLP для поиска более релевантных лидов, и все это при снижении стоимости лида. Мы подробно обсуждаем, как наша модель машинного обучения может улучшить результаты вашей кампании в нашей белой книге «Названия должностей не помогут вам найти лиц, принимающих решения. Машинное обучение поможет».