学习大纲:
广告投放中的机器学习预算自动分配版位自动分配受众自动分配创意灵活调整
广告投放中的机器学习
机器学习现已成为数字营销的基础,能够帮助我们面向想要触达的受众投放与之相关的广告。随着我们对如何使用机器学习的了解加深,我们对"如何创建广告才能获得最佳的投资回报"想必已经深谙于心。
机器学习是使用串行算法和预测分析,能在恰当的时机以最优的价格找到理想的受众。它还可以实时处理海量数据点,为我们解答以下问题:
尽管机器学习不会取代人类在广告投放中扮演的角色,但我们在日常广告投放的过程中,还是要学会充分利用机器学习。来看一个例子:
美国连锁超市Jasper's Market的营销团队想要扩展线上业务。该品牌最近推出了一款应用,可供用户购买有机农产品。该品牌的目标是提升这款应用的安装量。
显然,最适合他们的广告目标的是"应用推广"。但是,只选择合适的广告目标并不能以最高效的方式带来他们所期望的成效。已安装该应用的用户该怎么办?除非广告主使用数据源或排除条件,否则广告管理工具可能会继续向已安装该应用的用户展示广告。
机器学习的确可以化繁为简,但前提是我们给予了系统正确的引导和充分的灵活性。为了引导系统获取更好的成效,Jasper's Market的营销团队应使用所掌握的数据,将已安装应用的用户排除在受众之外。
可见,要想引导广告投放系统实现业务目标,选择合适的设置是前提。
选择广告目标和优化事件后,我们还应考虑拓宽以下四个参数来优化自动分配:预算、版位、受众和创意。这能让机器学习灵活地为广告组分配预算、发掘优质受众、选择最佳版位以及选择最恰当的创意元素。
预算自动分配
什么是赋能型广告预算优化?
预算自动分配是指由机器学习系统自动灵活分配广告营销预算。赋能型广告预算优化功能可帮助广告主优化预算自动分配。我们可以在Meta广告管理工具中的广告系列层级选择启用赋能型广告预算优化。启用赋能型广告预算优化后,只需为广告系列设置一个预算,系统就会将预算动态分配给表现最佳的广告组。
广告组预算对比赋能型广告预算优化
我们来对比一下使用广告组预算和赋能型广告预算优化有何不同?在以下两个例子中,我们都使用最低费用竞价策略。1、广告组预算
有两个广告组,各有自己的预算。营销活动进行到一半时,您发现广告组1的预算已经用完,但它仍然有大量投放机会。与此同时,广告组2的预算还剩余很多,但可获得的投放机会很少。手动调整这两个广告组的预算可能会重启机器学习阶段,而且由于机会窗口有限,有可能会错过这些投放机会。
2、赋能型广告预算优化
在相同的情境下,赋能型广告预算优化功能可以自动将广告预算分配给表现更好的广告组,以便抓住最具成本效益的投放机会。这既简化了广告系列管理,又避免了机器学习阶段重启。设置好预算后,赋能型广告预算优化功能将实时且不间断地调节预算分配,为您获取最多成效,有效降低整体的单次成效费用。
这么对比可以发现,赋能型广告预算优化可以帮助我们实现以下三点:
1、最大限度提升总价值
设置好预算后,赋能型广告预算优化功能将实时且不间断地调节预算分配,为我们获取最多成效,有效降低整体的单次成效费用。2、简化广告创建工作
使用赋能型广告预算优化功能可简化广告系列管理,因为它不仅能减少需要追踪的预算项,还能让我们免于在广告投放期间重新计算预算。另外,还有有个知识点需要注意的是"预算调整效应"。
同时使用赋能型广告预算优化和最低费用竞价策略时,广告管理工具会为我们的整个广告系列(而不是特定的广告组)寻找以最低单次费用促成优化事件的机会。因此,我们可能会发现预算分配最多的广告组的单次操作费用可能并不是最低的。这种情况是"预算调整效应"引发的。我们假设广告组 A 获得 90% 的预算且单次操作费用较高,而广告组 B 获得 10% 的预算,单次操作费用较低。如果广告组B耗尽所有$1.10美元的最低费用成效机会,则系统会转向广告组A尝试寻找其中的最低费用成效机会。虽然广告组A的单次操作费用可能更高,但这并不意味着系统在低效使用预算,而只是意味着广告组A中的投放机会价格要高于广告组B中已经耗尽的最低费用投放机会。
分析成效时应记住这一点。赋能型广告预算优化功能在广告系列层级(而非在特定的广告组内)。
版位自动分配
进阶赋能型版位
版位自动分配是指让机器学习来决定哪种版位和广告展示组合能够带来最佳成效。改善版位自动分配的最简便方式是在广告管理工具中使用进阶赋能型版位。进阶赋能型版位会全面考虑所有可用的展示位置选项,并在最有利于实现营销目标的版位投放广告。
拥有更多版位选项,意味着广告管理工具可以实时判断广告可以在哪些版位以最低费用获得最佳成效。这不仅能简化广告系列管理,而且通常还能降低总体的单次成效费。
如果不能选用进阶赋能型版位,该怎么办?
有时候我们可能既想享受自动分配的益处,又想对版位有更多控制权,那么可以手动选择多个版位,这时相同的底层机制仍在发挥作用,无论这些版位是在单个还是多个应用中均可。选择的版位越多,就越有机会触达目标受众。PS:我们建议您选择至少6个版位。
受众自动分配
改善受众自动分配有助于系统更好地寻找可能采取期望操作的人群。这不仅能带来更好的成效,而且还有助于为今后的营销活动发掘意想不到的细分受众群体。<.........
大家好,我是猎豹国际广告的优化师Doris,今天我将带大家深度了解"如何利用机器学习和自动化工具来提高营销效率及获取新鲜成效数据"。篇幅会有点长,建议大家可以先收藏起来,方便随时查看。另外,我还会针对
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