閉環問答：個性化、機器學習以及如何最大化廣告活動結果

您可能還記得 1 月份與 Elite SEM 的問答，他們討論了廣告商應注意的 Google 和 Facebook 廣告策略，以及個性化和機器學習如何影響廣告系列。

該代理機構系列的下一位是 Closed Loop 的首席廣告官 Amanda Evans。 您會注意到 Elite SEM 的響應有很大差異。 這是意料之中的，這表明當今的數字廣告非常複雜，代理商應不斷評估其付費策略。

您認為過去行之有效但在未來行不通的 Google Ads 策略有哪些？

AE：我想提請注意三個方面：

1. 單一關鍵字廣告組 (SKAG) ——這種結構不再有效，只會讓機器學習算法餓死。 相反，具有 10-15 個關鍵字的主題緊密的廣告組往往效果最好。 我們將僅針對流量極高的關鍵字使用單個關鍵字廣告組，但這種情況很少見。
2. 真正的 A/B 對比測試——幾乎不可能再對廣告進行真正的 A/B 對比測試，而且也沒有必要這樣做。 谷歌和 Facebook 的算法都在優化最佳表現者方面做得非常出色。
3. 負 100% 設備出價——這個可能有爭議，但完全選擇退出移動設備的廣告商將被甩在後面。 今天的消費者（包括 B2B）在設備之間切換的速度比以往任何時候都快。 人們只在他們要轉換的設備上搜索的想法是短視的。

與上述相同的問題，但對於 Facebook 廣告……

AE：與 Google Ads 類似，真正的 A/B 拆分測試幾乎是不可能的。 Facebook 網絡上的廣告格式、平台和展示位置數量呈指數級增長。 A/B 測試現在會阻礙整個帳戶的性能。 而且，事實是該算法在“選擇”正確的獲勝者方面做得很好，因此無需進行 A/B 測試。

此外，我們看到顆粒結構不再像以前那樣有效。 當你“餵機器”時，成功就來了——給它盡可能多的數據，這樣它就會找出最好的變化來服務。

您認為 Google Ads 中有哪些被忽視但會在 2019 年大放異彩的東西？

AE：我想到了兩件事……

1. 受眾定位/分層定位。 我們開始看到將受眾（包括第一方和第三方受眾）分層到搜索活動中以提高每次獲取成本的不可思議的力量。 這對於相似關鍵字具有重複含義的客戶尤為重要。 我們在 B2B 領域經常看到這個問題，而受眾分層有助於我們突破混亂。
2. 構建活動以使用智能出價算法，同時實現更嚴格的預算控制。 一些組織活動的舊做法，特別是 SKAG，不利於競價算法。 我們發現需要改變結構，讓算法盡可能地發揮作用。

與上述相同的問題，但對於 Facebook 廣告……

AE：對於 Facebook，我認為以下幾點被忽略了：

1. 通過第三方數據集成增強 Facebook 受眾定位的能力。 雖然 Facebook 的受眾數量在過去一年有所減少，但第 3 方數據提供商不僅填補了空白，而且擴展了功能。 我們可以定制廣告以比以往任何時候都更加精細地適合受眾。 它為廣告商開闢了一系列全新的機會。
2. 移動優化視頻。 截至去年，95% 的 Facebook 用戶通過智能手機訪問 Facebook。 雖然營銷人員了解移動的增長，但似乎很少有廣告商在利用它。 我們的移動優化視頻活動取得了令人難以置信的成功，點擊率和轉化率均顯著提高。

您如何看待人工智能和機器學習在未來付費廣告中發揮的作用？

AE：人工智能和機器學習在付費廣告中的作用仍在不斷發展，但我們預計其在明年的關注度將大幅增長。

在競標方面，谷歌和 Facebook 的算法顯示出前景，但存在一些關鍵差距。 為了讓人工智能和機器學習發揮其潛力，Facebook 和谷歌需要將一些控制權和靈活性還給那些管理活動的人。

我們預計（希望？）今年將修復兩個關鍵領域：

1. 算法使用的數據可能與廣告商關心的數據不同。 例如，在 B2B 領域，Google 和 Facebook 可以訪問潛在客戶，但很少有廣告商允許他們訪問 MQL。 機器學習只能優化它可以訪問的內容。 我們很可能會看到第 3 方創建集成，將廣告商的內部數據傳輸到 Facebook 和谷歌平台。
2. 這些算法通常對大規模變化或競選“打嗝”的反應很慢。 我們經常發現大預算或目標變化對機器學習的性能有很大影響。 例如，如果跟踪下降了幾天，就會對接下來幾週的性能造成嚴重破壞。 我希望 Google 和 Facebook 能夠靈活地從算法中排除某些時間段。

關於使用機器學習製作廣告，我認為這還需要更長的時間。 我們看到 Facebook 和谷歌試圖朝這個方向發展，但對於大型廣告商來說，這很快就會變得冒險。 響應式搜索廣告和響應式展示的性能充其量是混合的。 廣告商關心品牌合規性和消息傳遞。 因此，儘管我們預計引擎會繼續沿著這條道路前進，但我們看到廣告商猶豫不決，認為這需要更長的時間才能增長。

您如何看待個性化在 2019 年及以後對付費廣告的影響？

AE：我們預計個性化將在整個 2019 年及以後繼續改善。 社交廣告網絡，特別是 Facebook，擁有營銷人員提供個性化營銷內容所需的數據，但是，當然，他們非常注意其中的含義。 營銷個性化和尊重用戶隱私之間的平衡將很艱難，尤其是考慮到 Facebook 最近的麻煩。

也就是說，社交營銷人員有能力使用自定義受眾和基於帳戶的營銷等策略來創建量身定制的內容。 使用第一方和第三方數據以及量身定制的消息傳遞可以在尊重用戶隱私和投放個性化廣告之間取得很好的平衡。 良好的數據和細分已經並將繼續成為利用個性化的關鍵，我希望營銷人員在未來幾年繼續投資於數據科學。

數字營銷人員可以通過哪些 1-2 種方式將個性化插入付費廣告和點擊後登陸頁面？

AE：我認為我們將看到個性化遵循客戶的生命週期或銷售渠道。 聰明的廣告商不僅會使用個性化將廣告活動映射到銷售渠道的每個階段，更重要的是會映射到廣告商擁有的每個用戶的數據深度。

技術現在使廣告商能夠使用他們擁有的數據為每個用戶建立豐富的個人資料，並使用該個人資料更好地定位和個性化廣告。 這與過去的“匿名”觀眾有明顯的區別。

現在我們有了一些關於用戶的情報，可以利用這些情報更好地定位廣告並更好地向這些用戶發送消息。 雖然我們還沒有達到針對我們所針對的每個人的真正個性化的聖杯，但至少我們將能夠將用戶分組到不同的受眾中，並且可能部署不同的定位方法矩陣，以便我們可以接近個性化營銷。

我們現在可以根據我們對用戶的了解，將點擊後登錄頁面上的創意定位和定制給用戶。 通過將此功能與第一方和第三方數據相結合，可能性幾乎是無限的。

在 Closed Loop，我們對此感到很興奮，因為很少有廣告商在利用它。 因此，這感覺就像是一個全新的領域機會，當您有機會成為第一個潛入這種未開發領域的人時，這總是令人興奮的。 早點進入可以創造競爭優勢，因為您可以不斷領先於該行業的其他廣告商。 從本質上講，它會給您帶來優勢，而這正是我們試圖為我們的客戶做的。

在個性化他們的廣告和點擊後登陸頁面後，您的客戶會看到什麼結果？

AE：驚人的結果！ 也不是 10% 到 15% 的增量改進。

當我們可以真正自定義定位廣告和點擊後登錄頁面中的報價時，我們看到了200% 到 500% 的指數級改進。 這就是它讓我們如此興奮的部分原因。

挑戰在於讓廣告商真正看到並相信個性化廣告和點擊後登陸頁面。 最初聽起來好得令人難以置信（我們自己也持懷疑態度），但數據清晰明了，而且聲音很大，如果我們不鼓勵我們所有的客戶利用他們擁有的一切來追求個性化，我們就會失職.

數字廣告和點擊後優化

無論您的品牌是否使用谷歌、Facebook（或兩者）投放付費廣告，您都應該為自己和您的客戶盡最大努力使所有廣告系列的效果最大化。 對於當今的許多數字廣告商來說，點擊後優化通常是一個缺失的組成部分，但卻是一個關鍵的組成部分，因為它是在點擊產生轉化後發生的事情。

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