仍然存在問題的 3 個數字廣告領域

我對數字廣告的熱情來自一項特殊的項目：數據。 我們有機會瀏覽和分析的信息量是驚人的。 從印象和點擊等基本指標到網站導航路徑或添加到購物車等更有趣的見解，一切似乎都已準備就緒，可以輕鬆解決複雜的問題。

然而，我的經驗告訴我，數字營銷的某些領域仍然需要改進。 特別是，我曾經認為可以通過我們擁有的技術解決的一些問題，在我所做的工作中仍然具有相關性並反復出現。 以下是數字廣告中仍然存在問題的三個領域。

1.歸因：百萬美元的問題

想像一下在廣播電台或電視頻道上投放廣告。
您可以使用哪些工具來衡量展示次數、流量或觀看次數？
您如何知道個人收聽或觀看您的廣告所花費的平均時間？

無論您在數字方面多麼出色，獲得這些信息可能都不值得花時間。

數字廣告為我們提供了大量數據，有時我們甚至不知道如何處理這些數據。 也就是說，在確定廣告如何影響購買決策時，付費媒體世界仍在苦苦掙扎。 在很多情況下，我聽到品牌說：

• “是的，我們在 Facebook 上的重定向視頻廣告有 10,000 次觀看，但無論如何會發生多少轉換？” 或者…
• “我不確定展示廣告是否真的產生了重大影響。”

經過多年的技術改進，我們仍然以相對較低的精度評估視頻或圖像廣告的影響。

在某種程度上，經過嚴格設計的測試可以深入了解不同渠道的影響。 這需要隔離受眾並在足夠長的時間內運行準備充分的活動以使數據具有相關性。 您的展示廣告可能不會從最直接的意義上影響消費者，但它有助於讓您的品牌成為首選。 取消它的後果可能是品牌興趣和考慮緩慢但穩定下降，也可能不會。 誰知道？

2. 跟踪：另一個百萬美元的問題

這個其實就是上面提到的第一個問題背後的技術問題。 有時，讓我們的生活變得非常困難的不是對指標的解釋，而是指標本身不可用的事實。

用戶在手機上看到展示廣告，幾天后在他的台式電腦上進行了一些研究，然後在他的筆記本電腦上進行了轉化。 在這種情況下，很難對設備和渠道進行適當的跟踪和信用。 是的，一些大平台（例如 Facebook）已經進行了改進，這些平台可以混合使用基於瀏覽器和基於用戶的跟踪，但是人們很容易注意到一些數據在轉換路徑中丟失了。 有時，谷歌分析會將數據稱為“不可用”、“未設置”或歸因於“直接”實際上不是直接訪問網站而沒有廣告驅動的內容。

隨著我們越來越擔心我們在互聯網上的隱私以及相關政策的實施，例如 CCPA 或 GDPR，跟踪系統將面臨更多挑戰。 我們懷疑我們的一位客戶的問題也是出於隱私問題，即 Google Analytics 正在註冊新用戶，而我們能夠得出結論，它實際上是以前用戶的重複。 簡要總結一下這一點，雖然我們對整個客戶旅程有重要的了解，但跟踪並未發揮其全部潛力，並且有理由在短期內無法達到這一點。 現在，假設我們要感謝這樣一個事實，即我們有足夠的數據來作為營銷人員做出有影響力的決策，即使精確度尚不存在。

3.自動化：我會讓你歸屬美元金額

數字的棘手之處在於它們的數學性質掩蓋了它們缺乏準確性。 算法也是如此，它們的名字非常強大，但在實踐中，你可以看出它們的弱點。 只要可以以合乎邏輯的方式跟踪人類行為，自動優化系統就是有效的。

自動優化系統做得很好：它們檢測可數的趨勢，而且速度非常快。

但是，如果人類的一個關鍵特徵是他們的邏輯思考能力，那麼另一個關鍵特徵是他們能夠擺脫邏輯趨勢。 在營銷中，我們與人打交道。 換句話說，我們應該非常小心，不要過度使用過於依賴邏輯的工具，以至於它們會適得其反。 如果您曾經嘗試過一種在一個賬戶上有效但在另一個賬戶上出乎意料地失敗的自動化策略，那是因為它們並不完美，仍然需要戰略指導，這意味著來自了解其他人和市場現實的人的投入。

一些自動出價系統（例如 Google 的目標 ROAS）往往會在支出方面失敗，並且一旦 ROAS 目標設置得太高就會變得非常保守。

與我合作的客戶進行的一項測試是，首先確定一組廣告系列的實際 ROAS 遠高於設置的 ROAS，然後降低目標 ROAS，以使廣告系列獲得更多流量。 我們期望的是較低的 ROAS，但更高的支出，當然還有更高的收入。 它對某些活動有效，但對另一些活動卻失敗了。 這向我們表明，簡單地降低 ROAS 目標並不是一種可擴展的策略。 自動化並不完美，但是……

沒有理由失去希望

考慮到今天的技術與 10 年前存在的技術相比，沒有人可以否認這些改進。 沒有什麼是不可能的，我們的工作是不斷將一切推向極限並實現曾經被認為不可能的事情。 讓我們保持我們的奉獻精神，繼續測試和研究。

也許你會回答上面提到的百萬美元問題之一，只是不要忘記與我分享！