在国外,很多国家都有种族不平等的问题,这与数字营销领域的直接行动十分相似。由于社交网络对歧视和仇恨言论不采取行动,因此越来越多的公司暂停其广告活动。但这并不意味着这些科技巨头将停止广告宣传,对吗?他们怎么能不伤害自己呢?相反,这些企业中的许多企业都将更多的广告转向Google AdWords,这是Google的广告系统。那么如何利用机器学习提高AdWords效率?Google的广告客户可以对某些关键字进行出价,以使其可点击的广告出现在Google的搜索结果中。
尽管AdWords为品牌(大小)提供了将其业务展示给全球各地的人们的机会,但并非所有AdWords广告系列都是一样的。
的确,诸如关键字选择和文案写作之类的要素在这些活动的有效性中起着重要作用,而诸如机器学习之类的新技术进步使这些过程变得比以往任何时候都更加自动化。
通过机器学习,您可以提高 AdWords广告系列的效率,从而获得比以往更多的客户获取结果。
通过自适应搜索广告改善广告素材的输出
无论选择哪种关键字,您为AdWords广告系列选择的副本和标题都会对是否有人点击您的广告产生重大影响。
当然,问题在于在正确的时间向正确的人传递正确的消息可能很棘手。如果某人在稍有不同的搜索查询后看到标题和副本,则该标题和副本在一种情况下效果最佳。
自适应搜索广告
这就是自适应搜索广告的用武之地。AdWords产品管理副总裁领导Google的搜索广告业务产品团队,YouTube广告的产品和工程团队以及Google本地的产品和工程团队,销售和支持工具。
根据产品管理副总裁的说法:
“只需提供最多15条标题和4条广告内容描述,其余的工作将由Google完成。通过测试不同的组合,Google可以了解哪种广告素材最适合任何搜索查询。因此,搜索同一事物的人们可能会根据上下文看到不同的广告。我们知道这种优化是有效的:平均而言,使用Google机器学习测试多个广告素材的广告客户的点击次数最多可增加15%。”
在机器学习的支持下,用户的AdWords内容将使用您的目标关键字针对各种搜索查询进行优化。结果是获得更多点击和更多转化。
通过智能出价优化预算
在许多AdWords广告系列中,如何平衡预算以提供结果而又不花费太多钱是一个很大的挑战,但是现在机器学习使营销人员可以通过智能出价来优化预算。
只要您的帐户具有足够的历史数据和转化跟踪设置,就可以使用智能出价根据广告系列目标优化关键字出价。机器学习算法会根据以前的搜索来分析客户模式,以便在客户可能会采取您的广告系列所需的操作时,将搜索出价放在更高的优先级。
最近一篇关于机器学习的案例研究中,指出了利用机器学习在通过智能招标加快客户帐户方面的力量:
利用机器学习不仅帮助我们加快
我们客户帐户的技术优化;它也帮助我们腾出时间采取更积极的优化策略。这些最终为我们带来了性和PPC掌握方面的最大飞跃,此举帮助一个客户实现了“……成本/转化成本降低了40.81%,转换率提高了107.32%”。
借助Smart Bidding,您可以让Google的机器学习算法将每次获取的目标费用,广告支出的回报,展示次数的份额或最大化的转化次数或点击次数作为优先级。您还可以设置出价限制,以确保出价不会超过您分配的预算。
停止表现不佳的广告
并非所有的营销活动都很受欢迎。有时,广告会错过商标,而无法产生任何有意义的投资回报。在这种情况下,机器学习可能对帮助您识别这些性能不佳的人并停止在他们身上花钱至关重要。通过这种方式,您可以将预算转移到实际提供所需结果的广告或广告系列中。
单个效果不佳的广告会降低您的质量得分,从而降低整个AdWords广告系列的质量,Google会用该质量得分来确定广告的相关性。如果放任不管,劣质广告将损害未来的营销工作。
为了解决这个问题,一些营销人员已经开始使用AI工具来帮助他们在广告系列的早期识别并停止这些广告。
通过这种方法,搜索引擎监视(SEW)提出了更深入的解释:
“该模型不得过于敏感,以至于在广告有机会展示投资回报率之前就放弃广告。它必须使用统计推断来基于以前的表现来估计潜在的损失和收益。该模型不应直接暂停完整的广告,而应考虑可以暂停的各个细分,例如来自移动设备的流量,某些无法产生收入的浏览器,一天中的时间或一周中的某几天反复表现不佳或广告SEW的作者建议说。
通过暂停造成广告系列效果不佳的广告或潜在流量细分,您可以将出价转移到效果更好的广告上,并为广告系列获得更高的质量得分。
让机器学习为您带来更出色的AdWords结果
营销人员通常倾向于控制广告系列的每个微小方面。这可以使您过渡到机器学习,在机器学习中您将大部分控制权交给了算法,这需要一些调整。
但是,从长远来看,这是一种态度转变,可以带来很大的不同。通过使用机器学习来更好地理解什么将吸引您的受众并优化您的广告系列的运行方式,您将节省时间,并且更有可能达到初创公司的KPI。
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