admin 
PPC sėkmė istoriškai buvo matuojama naudojant našumo rodiklius, tokius kaip paspaudimų rodikliai (CTR), kaina už įsigijimą (CPA) ir skelbimų išlaidų grąža (ROAS).
Tačiau išaugus AI, naujos technologijos daro įtaką tam, kaip mes artėjame ir matuojame našumą ir sėkmę, todėl labai pasikeičia klientų elgesys.
Nuo paspaudimų pagrįstos metrikos iki numatomo našumo modeliavimo
PPC labai rėmėsi „Click“ pagrindu sukurta metrika, netgi pavadinimu „Mokėti už paspaudimą“. Tai visada suteikė tiesioginių, bet siaurų įžvalgų.
PG tai keičia integruodami prognozuojamą našumo modeliavimą: Mašinų mokymosi algoritmai analizuoja istorinius duomenis, kad numatytų, kurios kampanijos paskatins konversijas.
Nuspėjamasis modeliavimas AI varomoje rinkodaroje sukelia revoliuciją, kaip reklamuotojai paskirsto savo brangius išteklius, nustatydami aukšto konvertavimo auditorijos segmentus prieš pradedant net kampanijas.
Užuot reagavę į ankstesnius pasirodymus, AI orientuota numatoma analizė padeda įmonėms prognozuoti:
- Būsimas klientų elgesys, remiantis ankstesne sąveika.
- Skirtingų auditorijos segmentų konversijos tikimybė.
- Optimalūs pasiūlymų pakeitimai skirtingam paros laikui ar geografijoms.
Tai leidžia išsamiau ir išsamesnį biudžeto paskirstymo ir našumo optimizavimą, ne tik paprastus įspūdžius ar paspaudimus.
Kokybės balas 2.0-AI pagrįsta aktualumo metrika
Ilgalaikis „Google“ kokybės balas grindžiamas tikėtinu CTR, AD tinkamumu ir nukreipimo puslapio patirtimi.
Naudojant dabartinius technologijų pažangą, jis nebeįtraukia išsamų vartotojo ketinimų ar įsitraukimo vaizdų. AI pateikia sudėtingesnį požiūrį, kurį kai kurie pramonėje vadina „kokybės balu 2.0“.
AI varoma aktualumo metrika dabar analizuoja:
- Gilesni kontekstiniai signalai, viršijantys raktinius žodžius, įskaitant sentimentų analizę ir vartotojo ketinimus.
- Įsitraukimo ir elgesio modeliai, siekiant nustatyti konversijų tikimybę.
- Automatizuotas kūrybinis testavimas ir adaptyvus mokymasis realiuoju laiku patobulinti skelbimų pranešimus.
Dabar „Google“ „AI-Remover Performance Max“ kampanijose naudojamos pažangios mašinų mokymosi metodai, kad optimizuotų skelbimo aktualumą, ir tai rodo, kad tradicinis kokybės balas netrukus gali būti pasenęs.
Automatizuotas kainų siūlymas ir AI-varomas KPI
Automatizuotas „intelektualusis“ pasiūlymas pakeitė reklamuotojų valdymo kampanijos našumą.
Rankinės pasiūlymo strategijoms visada reikėjo nuolatinio stebėjimo, dabar AI dinamiškai koreguoja pasiūlymus pagal realaus laiko duomenų signalus, tokius kaip:
- Vartotojo įrenginys, vieta ir naršymas.
- Dienos laiko veiklos pokyčiai.
- Konversijos tikimybė, pagrįsta ankstesniu įsitraukimu.
Automatizuotos pasiūlymų teikimo strategijos, tokios kaip maksimali konversijos vertė ir tikslinė ROA, pralenkia rankinius CPC metodus, padidina sąskaitos efektyvumą.
Pagrindiniai AI varomi veiklos rodikliai (KPI) padeda reklamuotojams pereiti prie tikslais pagrįstų strategijų, tiesiogiai susijusių su pajamomis.
Kampanijos, pasiekiančios pajamų tikslus, gali būti lengvai sumažintos, o tai yra didelis žingsnis siekiant maksimaliai padidinti PPC investicijas.
Naujos AI sukurtos PPC metrikos kilimas
Be esamų matavimo modelių tobulinimo, AI pristato visiškai naujus būdus, kaip įvertinti skaitmeninio skelbimo našumą.
Ši AI varoma PPC metrika siūlo daugiau holistinių įžvalgų apie klientų įsitraukimą ir gyvenimo vertę.
AI priskyrimo modeliavimas
PAPC visada buvo iššūkis.
Tradiciniai modeliai, tokie kaip paskutinio paspaudimo ir linijinis priskyrimas, dažnai praleidžia visą vaizdą, suteikdami visą kreditą vienam sąlyčio taškui, todėl sunku suprasti, kaip skirtingos sąveikos iš tikrųjų prisideda prie konversijų.
AI varomi priskyrimo modeliai tai išsprendžia naudodamiesi mašininiu mokymuisi, kad paskirstytų kreditą įvairiose sąveikose, įskaitant paspaudimus, vaizdo įrašų peržiūras, veiksmus neprisijungus ir kryžminių įrenginių konversijas.
Šis požiūris užfiksuoja visą kliento kelionę, o ne tik sutelkia dėmesį į paskutinę paspaudimo sąveiką.
PG priskyrimo modeliai paprastai apima:
- Duomenų pagrįstas priskyrimas: Matuoja tikrąjį kiekvienos sąveikos poveikį, nesvarbu, ar tai paspaudimas, vaizdas, ar įsitraukimas.
- Dinaminė adaptacija: Nuolat prisitaiko, kai gaunami nauji duomenys, kad modelis būtų tikslus ir atnaujintas.
- Kryžminio kanalo integracija: Sujunkite duomenis internete ir neprisijungę, kad sumažintumėte spragas ir akluosius vietas stebint.
AI priskyrimo modeliavimas yra matavimo įrankis ir pateikiamas išsamus vaizdas, kaip sąveika prisideda prie ilgalaikės vertės.
Tai taip pat yra strateginis požiūris, jungiantis tiek sužadėtuvių vertės balą (EV), tiek kliento gyvenimo vertę (CLV).
EVS matuoja sąveikos gylį ir kokybę, o ne tik paspaudimus, o CLV daugiausia dėmesio skiria ilgalaikei kliento vertei.
Derindami AI priskyrimą su EV ir CLV, rinkodaros specialistai įgauna gilesnį supratimą apie klientų kelionę ir gali optimizuoti kampanijas tiek prasmingam įsitraukimui, tiek tvaraus augimui, o ne tik trumpalaikiams konversijoms.
Pasinerkime į šias dvi konkretesnes metrikas.
Įsitraukimo vertės balas (EV)
Auganti CTR alternatyva, EVS matuoja, kokia prasminga sąveika yra ne tik jei atsirado paspaudimas.
Skirtingai nuo CTR, kuris daro prielaidą, kad visi paspaudimai yra vertingi, EVS nurodo vartotojus, kurie nuoširdžiai užsiima jūsų turiniu.
Norėdami išmatuoti EV, sujunkite skirtingus įsitraukimo signalus į vieną balą. Pradėkite nuo pagrindinių sužadėtuvių veiksmų, pavyzdžiui,:
- Laikas, praleistas svetainėje: Kiek laiko vartotojai lieka jūsų puslapiuose.
- Daugialypės sąveikos: Vaizdo įrašų peržiūros, pokalbių pokalbiai ar turinio vartojimas.
- Elgesio rodikliai: Slinkite gylį arba pakartokite apsilankymus.
Paskyrę taškus kiekvienam veiksmui, sukurkite pasirinktinę metriką „Google Analytics 4“, kuri apskaičiuoja bendrą EVS balą pagal šiuos individualius veiksmus ir integruojasi į „Google ADS“ paskyrą.
Įgyvendinimo veiksmai:
- Sukurkite įvykius: Nustatykite pasirinktinius įsitraukimo įvykius su sąlygomis, atitinkančiomis aukštą EV elgesį.
- Pažymėkite kaip pagrindinius įvykius: Sukūrę šiuos pasirinktinius įvykius, pažymėkite juos kaip KET įvykius GA4.
- Importuoti į „Google“ skelbimus: Kai „GA4“ nustatyta pasirinktinė konversija, importuokite jį į „Google“ skelbimus.
- Sulygių siūlymo strategijos: Naudokite automatizuotas kainų siūlymo strategijas, kurios optimizuoja konversijas, o ne tik paspaudimus.
Naudodamas šią EVS metodiką, „Google“ skelbimai gali optimizuoti kampanijas ne tik paspaudimams, bet ir prasmingai sąveikai, kurios skatina didelę vertę.
Kliento gyvenimo vertė (CLV)
Užuot optimizavęs vienkartines konversijas, kliento gyvenimo vertė (CLV) sutelkia dėmesį į ilgalaikę kliento vertę.
AI-Roven CLV matavimas ne tik pergalės, bet ir per visas kliento vertė per visus jų santykius su jūsų prekės ženklu.
Tai panašu į EV naudojimą, o tai yra skirta prasmingoms sąveikoms, o ne greitam paspaudimui.
Norėdami tiksliai išmatuoti CLV, AI modeliai analizuoja pagrindinius duomenų taškus, tokius:
- Ankstesnis pirkimo elgesys: Prognozuoja būsimas išlaidas pagal istorinius sandorius.
- Susikrovimo rizika ir sulaikymo tikimybė: Nustato, kaip tikėtina, kad klientas išvyks ar pasilieka.
- Kryžminio kanalo sąveika: Stebi įsitraukimą į socialinę žiniasklaidą, el. Paštą ir klientų aptarnavimą.
Kaip ir EVS, CLV reikalauja sujungti kelis signalus į vieną aiškią metriką. Surinkę šiuos duomenų taškus, sukurkite pasirinktinę metriką GA4, kuri apskaičiuoja bendrą CLV nuo atskirų sąveikų.
Įgyvendinimo veiksmai:
- Sukurkite įvykius: Nustatykite pasirinktinius įsitraukimo įvykius pagrindiniam elgesiui (pvz., Pakartoti pirkimus ar socialinę sąveiką).
- Pažymėkite kaip pagrindinius įvykius: Sukūrę šiuos įvykius pažymėkite kaip pagrindinius įvykius GA4.
- Importuoti į „Google“ skelbimus: Pateikite pasirinktinius konversijos duomenis į „Google“ skelbimus, kad būtų vadovaujamasi siūlymo strategijomis.
- Optimizuokite naudodamiesi AI: Naudokite automatizuotą kainų siūlymą ir numatomą analizę, kad prioritetą nustatytumėte „HighLV“ klientams.
AI varoma CLV analizė vis labiau traukia, nes verslas pereina prie tvarių, ilgalaikių augimo strategijų, o ne vejasi trumpalaikes konversijas.
Į šią temą pasinerkite į mokslinį gilųjį, įskaitant riziką pakoreguotą CLV, čia.
Iššūkiai ir svarstymai
Nors PPC reklama keičia PPC reklamą, jis nėra be iššūkių. Sprendimų priėmėjai turi atsižvelgti į šiuos dalykus:
Duomenų privatumas ir atitiktis
AI gebėjimas rinkti ir analizuoti didelius vartotojų duomenų kiekius kelia susirūpinimą dėl privatumo ir atitikties.
Bendrasis duomenų apsaugos reguliavimas (GDPR) ir Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymas (CCPA) yra duomenų privatumo įstatymai, reglamentuojantys, kaip įmonės renka, saugo ir naudoja asmeninę informaciją iš vartotojų.
Laikydamiesi šių taisyklių, reklamuotojai turi subalansuoti duomenis pagrįstas įžvalgas su etine ir teisine atsakomybe. AI varomi modeliai turėtų prioritetą teikti anoniminiams duomenims ir užtikrinti duomenų naudojimo skaidrumą.
AI tikslumas
Mašinų mokymosi modeliai priklauso nuo istorinių duomenų, kurie kartais gali sukelti netikslumų.
Jei AI modelis yra mokomas pasenusių ar neišsamių duomenų, tai gali sukelti prastą sprendimų priėmimą. Norint sumažinti šią riziką, reikia žmogaus priežiūros.
Algoritminis šališkumas
PG modeliai kartais gali atspindėti šališkumą, esantį duomenyse, kuriuose jie yra mokomi.
Jei jie nebus pažymėti, tai gali sukelti iškreiptas kampanijos rekomendacijas, kurios palankiai vertina tam tikrus demografinius rodiklius, palyginti su kitais. Verslas turi patikrinti, ar PG įrankiai yra sukurti su sąžiningumu ir įtraukimu.
AI sukurtų įžvalgų aiškinimas
PG pateikia labai sudėtingus duomenų išėjimus, kuriuos rinkodaros komandoms gali būti sunku interpretuoti.
Verslas turėtų investuoti į AI raštingumo mokymą sprendimų priėmėjams ir komandoms, kad užtikrintų, jog įžvalgos yra tinkamos ir teisingai aiškinamos.
Pagrindiniai takeliai
AI iš esmės keičia, kaip mes vertiname sėkmę PPC ir skaitmeninėje reklamai.
Nuo nuspėjamojo našumo modeliavimo iki AI orientuoto priskyrimo, CLV ir EVS, šios pažangios metrikos padeda rinkodaros specialistams peržengti pagrindinius paspaudimus ir trumpalaikius konversijas.
Vietoj to, jie sutelkia dėmesį į gilesnes įžvalgas, kurios skatina tvarų augimą ir ilgalaikę vertę.
Tačiau norint, kad AI būtų atsakingai, reikia naršyti tokius iššūkius, kaip duomenų privatumas, tikslumas, algoritminis šališkumas ir įžvalgų aiškinimo sudėtingumas.
Rinkodaros specialistai turi prioritetą teikti skaidrumui, sąžiningumui ir nuolatiniam mokymui, kad būtų galima maksimaliai išnaudoti šias galingas priemones.
Skaitmeninės reklamos ateitis yra duomenų įžvalgos ir apgalvotos strategijos sujungimas ir šios sėkmės palaikymas laikui bėgant.
Daugiau išteklių:
Pateiktas vaizdas: „MetamorWorks“/„Shutterstock“
