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如何在社交广告中实现精准定位 ,提高广告投放收益?
受众细分是一门科学,先前依赖于数据和对用户历史行为的分析。下文将阐述营销人员如何使用人工智能,低成本地、更有效地对受众进行细分。
 
虽然受众细分并不是新的实践领域,但在如今这个数据爆炸的时代,受众细分变得越来越复杂。
 
目前,在市场营销人员进行受众细分时,通常会分析数据,并通过一些特征来预测客户的行为,然后以此建立客户画像,作为广告的投放目标。
 
这种方法在某种程度上是有效的。然而,随着社交媒体营销越来越昂贵——Facebook在2018年第一季度的每次点击成本比去年同期增长了92%,而点击率却保持不变——应该思考的问题是,如何优化受众细分的方式,从而获得最好的投资回报。
 
预算投放收益低下的原因
 
目前的受众细分方法主要有两个不足之处。
第一,按用户行为来划分依赖于用户的的历史行为数据,但用户过去的行为并不总是与未来的行为相对应。我们还需要一个能够对用户未来行为有指导作用的数据集。
 
第二,如果受众群体在人口统计或历史行为方面有重叠,这意味着在投放平台上,营销人员可能会为了某些特征和自己竞价,导致投放成本收益低下。
 
这还不包括投放平台的工具本身的局限性,比如,由于隐私原因,Facebook的工具不支持分析少于1000人的受众。如果能找到一种方法减少重叠用户,将广告瞄准最有可能采取行动的受众,那么就能更有效地利用预算。
 
人工智能如何发挥作用?
 
数据不会说谎,但许多营销人员误解了这一点。人工智能可以通过梳理数据,分析得出受众行为模型,从而消除营销过程中的不确定性。如果能针对最有价值的用户进行广告投放,同时尽可能地减少重叠用户的投放,结果可能会大不一样。
 
人工智能通过用户的行为,从访问频率和访问时间到查看或购买产品,确定最有价值的人群,并把这些行为作为用户未来行为的先行指标,然后使用最有效的广告渠道和最具创意的形式向用户营销。
 
例如,人工智能可能会注意到三种不同的行为,例如“5天内访问网站两次”,“14天内添加购物车两次”,以及“10天内购买一次”,然后根据这些行为定义不同的用户群体。但是,如何知道哪些用户看到广告之后,具有最大的转化潜力呢?这时,人工智能可以根据大量的规则计算出不同用户群体的价值,然后根据它们的价值对用户群体进行排序。
最终结果表明,“在五天内访问了两次网站”的用户更有可能采取行动,因此可以选择对这一用户群体增加广告的曝光率。
 
人工智能还可以通过大量规则找出最佳的用户组合,然后根据价值对这些组合进行排序。例如,一个在5天内登陆了两次网站的用户,可能比一个在14天内将商品添加到购物车中的购物者更具有价值。拥有这种确定性意味着可以了解到并瞄准高价值的受众,从而使营销更加有效。
 
人工智能能够进行洞察的另一个领域是寻找细分市场。人类可以识别有价值的市场,但很难看到用户重叠的部分;人工智能可以帮助营销人员选择重叠尽可能少的细分市场,这样就可以将投资回报最大化。
 
国外某公司将人工与人工智能的受众细分结果相比较时,人工智能获得了135.7%的行动率,但成本却降低了27%,这证明了通过人工智能进行的受众细分的投资回报率要比人工要高得多。
 
人工智能工具正逐渐成熟,营销人员使用更智能的用户细分工具,对于降低每次行动的成本和每条线索成本具有重要意义。随着社交媒体覆盖范围越来越广、重叠用户越来越少,通过人工智能来做受众细分能够节省大量成本,也能带来更好的投资回报。


写在后边的话:


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