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利用Machine Learning机器学习技术升级广告和分析服务

迎接Google归因分析告别最终点击

「我的营销策略是否奏效」是营销人员长久以来的疑问而今天我们要介绍的新产品Google归因分析将能解答这个问题。Google归因分析是业界首创技术营销人员有史以来第一次能够透过单一介面集中评估自己的营销工作在各种设备及渠道中的表现而且完全免费。

以当前复杂的消费历程来说同一位消费者可能透过多媒体、影片、搜索、社交媒体及您的网站或应用程式与贵商家互动十几次但这些互动发生在多部设备上让评估工作难上加难。

长久以来营销人员都在尝试如何归纳营销成效但现行的解决方案就是做不到。大多数的归因工具都有以下限制:

– 难以设定

– 消费者改用不同设备时就无法继续追踪消费者历程

– 未与广告工具进行整合使营销人员难以采取行动

受限于上述因素许多营销人员只好改用最终点击归因分析因而错失评估多数营销接触点影响力的机会。Google归因分析能协助您全面了解所有营销工作交互作用的效果并提供必要的深入分析数据协助您改善成效。

原理如下:

Google归因分析与AdWords、GoogleAnalytics (分析)和DoubleClick Search整合可以将所有营销渠道的资料归纳一处并汇整为一份完整的成效图表。

Google归因分析也能让您轻松改用以数据为准归属功能。以数据为准归属功能会运用机器学习技术来判断消费者历程中每一步的功劳从消费者开始研究产品时初次与您的品牌互动一路到完成购物前的最终点击都能全程追踪。这项功能会分析您帐户的不重复转换模式并比较成功完成转换的使用者与未完成转换的使用者取得更精确的业务分析结果。

最后您还可以利用与AdWords和DoubleClick Search等广告工具整合的Google归因分析迅速采取行动并将广告最佳化。可采取的行动会立即显示在报表中方便您更新出价或调整各个渠道的预算。

Google归因分析目前仍在测试阶段接下来几个月将陆续开放更多广告客户使用。

本地移动创新服务吸引更多消费者上门光顾

行动设备打破了数字与现实世界之间的界线。虽然绝大多数的购物行为都是在实体商店完成但使用者越来越常事先使用智慧型手机研究购物情报特别是在Google和Google地图上。

以图表方式呈现统计资料

为了帮助消费者选出购物地点营销人员可以使用「宣传地点」和本地库存广告等创新技术显示优惠资讯和附近商店内的库存商品。除此之外现在还可以在YouTube影片广告中加入地点额外资讯协助消费者轻松找到商店。

我们之前在2014年推出了亲临门店指标协助营销人员深入分析由网路促成并在实体店中完成购物的消费者历程。短短不到三年全球广告客户使用AdWords追踪到的亲临门市次数已超过50亿次。

只有Google具备进阶机器学习和比对技术能为您准确评估大规模的实体店造访次数并使用这些深入分析数据改善本地广告体验品质。Google最近一次的深度学习模式技术升级让我们得以训练规模更大的资料集在更具挑战性的情境中评估到更多实体店造访次数且对评估结果更有把握。无论是在多楼层购物商场或是上海北京及纽约这类人口和商家均密集的城市中我们都能确实追踪发生的实体店造访次数。

亲临门店指标已在搜索、购物和多媒体广告活动中提供也即将应用于YouTubeTrueView广告活动协助您评估影片广告为商家吸引来店人潮的效果。

不过亲临门市指标只是我们解决方案的一部分我们还需要知道线上广告为商家带来多少销售额自家的线上广告究竟能不能创造营收。在接下来几个月内我们将推出设备和广告活动层级的商店销售指标协助您评估由搜索广告和购物广告带来的实体商店收益和造访次数。

如果您在销售点收集自家会员的电子邮件资讯也可以自行或透过第三方资料合作伙伴的服务将店内交易直接汇入AdWords。即使您商家的会员方案规模不大也能利用Google的第三方合作伙伴服务评估实体店造访情形这项服务可以撷取美国境内约70%的信用卡和金融卡交易而且完全不需费时设定或花钱整合就能直接使用。除此之外您也不必分享任何客户资讯。一旦您选择使用这项服务后我们就会自动在AdWords中提供商店销售报表资料。

不论是亲临门市或商店销售解决方案都会以保护隐私权的安全方式将交易与Google广告进行比对并只传回经过匿名处理的实体店销售汇总报表资料彻底保护您的客户资料安全。

 

Virgin Holidays 发现当他们将商店销售指标列入考量时搜索广告活动所产生的收益会是仅评估线上KPI时的两倍。而客户在点击搜索广告后到实体店内消费的金额会比线上转换所带来的利润多出三倍。成效营销和技术部门经理JamesLibor表示「商店销售指标让我们更确切地掌握数字投资对实体店收益的影响特别是透过行动设备。而我们所看到的成效也让我们愿意投资更多费用在搜索广告进一步掌握这个消费历程重要阶段的商机。」

机器学习技术为搜索广告提供更强大的目标对象洞察

使用者上网搜索时通常已有购买的意愿。因此我们在搜索广告中加入了市场目标对象选项以便您触及准备要购买您产品/服务的使用者。举例来说如果您是汽车经销商即可指定搜索过「最省油的越野车」和「车内空间宽敞的越野车」的使用者借此扩大触及范围。市场目标对象选项会使用机器学习技术的能力进一步了解购买意愿。透过分析数百万个网站上的数兆笔搜索查询和搜索活动系统会进一步找出使用者即将完成购物的时机并自动显示符合他们需求及兴趣的广告。

这是营销人员的重要时刻移动设备、数据资料和机器学习相互合作将为营销人员带来全新商机。我很高兴自己能躬逢其盛并与您一同并肩努力。

-Sridhar Ramaswamy

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