自動廣告對廣告商意味著什麼

與許多其他行業一樣，廣告行業對“人工智能”和“機器學習”充滿熱情。

大部分談話都集中在不久的將來對我們來說是什麼，但已經有不少新產品——例如穀歌的 UAC 和智能顯示格式以及 Facebook 的 oCPM 競價——準備投入工作，為廣告商帶來成果。

與任何新技術一樣，也有一些權衡取捨，應該仔細考慮如何部署這些產品。 這篇文章涵蓋了該技術的一些最有前途的方面、一些需要注意的事項，以及這對您的媒體計劃意味著什麼。

人工智能對廣告商的承諾

對於大多數行業觀察者來說，最好的方面是相當明顯的。 人工智能能夠發現即使是最有經驗的人類分析師也可能無法發現的趨勢。 通過以更多排列組合更多數據，與類似的手動管理活動相比，人工智能通常能夠帶來更好的結果。

人工智能也更加一致地工作。 與人類分析師不同，計算機化系統不需要假期，也不會因感冒或分心而休息。 優化始終開啟並始終運行。

最後，這些系統中的大多數只需要很少的人為交互。 客戶經理可以為活動設置參數並讓它們運行。

總而言之，自動化格式有可能以更低的勞動力投入獲得更好、更一致的結果。 從短期來看，這為創造力和戰略留下了更多時間。 從長遠來看，它可能會改變行業經濟。

陷阱

自動化工具還很年輕。 當前的大量工具具有巨大的前景，但仍需要仔細考慮是否適合媒體計劃。 如果使用不當，這些工具可能無法發揮其潛力，實際上可能會讓您離目標更遠而不是更近。 您的機構需要考慮的最重要的事情是：

糟糕的多極優化

大多數現有工具在針對單個 KPI 進行優化方面非常有效，但很少有配置良好以處理平衡競爭 KPI 或具有非預算約束的 KPI。 例如，如果您的目標只是達到 4 倍的 ROAS，那麼 Facebook 和 Google 的工具都可以幫助您朝著這個方向前進。

但是，如果您將這些渠道視為重要的第一次接觸，而不是完整渠道，並且希望以 5 萬美元/天的最低收入推動盡可能高的 ROAS，那麼現有工具還沒有那麼複雜。

過度優化

即使對於單個 KPI，有時機器學習算法仍然需要一些良好的、老式的人類直覺。 他們可能會過度學習，無法在條件變化時足夠快地適應，或者無法考慮更廣泛的背景。

例如，最近一項自動化產品的 Croud 測試表現良好，優化了卓越的性能。 儘管如此，在季節性行為發生重大轉變後，該產品仍滯銷了數週，似乎繼續瞄準不再有任何購買興趣的人群。

對另一種產品的測試顯示了這些工具在考慮上下文方面的局限性。 該產品被配置為以低成本和高效的方式驅動流量。 然而，後端性能並沒有改善。

當團隊深入分析時，基於極高的流量損失和跳出率，該產品似乎推動了大量看似偶然的移動流量。

靈活性和控制力較差

由於這些工具旨在做一件事並且做得很好，因此即使稍微超出其核心任務，它們也可能不適用於用例。 許多自動化工具要求您放棄對放置、定位、頻率、時間、設備和其他關鍵變量的控制。 如果結果與您的目標非常吻合，那麼這些權衡是可以接受的。

例如，一種展示產品針對 CPA 目標進行優化，但您無法控制再營銷與潛在客戶、頻率或展示位置。 如果您的目標是擴大漏斗頂部並提高知名度，則該產品可能不是最合適的，因為它可能會針對之前的訪問者進行優化。 CPA 可能很棒，但購買不會在您的計劃中發揮作用。

無法限制頻率可能會惹惱訪問者，並且無法控制展示位置以排除有爭議的內容可能是一種負擔。

透明度較低

這些可能是也可能不是問題，這取決於您的目標和我們正在討論的工具。 然而，許多自動化工具的一個缺點是供應商會縮減有關性能和目標的信息，從而很難知道某個特定問題是否重要。

有限的信息和數據不僅會引發有關產品在特定角色上的表現如何的問題，而且還會限制對更廣泛業務的洞察力。 雖然人類分析師在分析的範圍或頻率上可能受到更多限制，但他/她發現的見解可以與業務的其他部分共享。

發現哪些消息傳遞、哪些產品或哪些地區正在推動最佳性能，可以產生洞察力，推動更廣泛的業務層面的變化。

對於代理機構而言，透明度較低也使媒體規劃更加困難。 如果沒有關於拍賣、庫存和定價的明確數據，幾乎不可能預測預算或目標更改的影響。

供應商與營銷人員

最後，缺乏透明度加上缺乏控制也讓許多廣告商感到不安，他們明白他們在媒體拍賣中支付的費用是他們與供應商之間的零和遊戲。 較高的出價對預期向華爾街報告 CPC 和 CPM 趨勢的平台有利； 對於試圖在直接響應渠道上製定利潤目標的營銷人員來說，它們並不是那麼好。

雖然自動出價工具的設計目的可能不是簡單地增加供應商的利潤，但是否可以信任它們在可能的情況下降低廣告商的出價和成本？

測試提示

儘管我列出了比承諾更多的陷阱，但不要讓它愚弄你； 這裡的巨大好處是這些工具將繼續發展並變得越來越重要。 許多產品團隊都意識到了這些缺陷，並正在積極努力提高其自動化產品的靈活性、響應性和透明度。

與此同時，這裡有一些技巧可以避免這些陷阱並開始成功測試這些產品：

專注於KPI

由於這些產品只做一件事並且做得很好，因此確保正確定義目標絕對至關重要。 您在尋找應用安裝嗎？ 或者您真的希望推動應用內購買？ 這種差異對人類來說似乎很微妙，但對於自動化系統來說，它可能是成功或失敗的區別。

大局觀

隨著機器在狹窄的廣告專業領域變得越來越好，營銷人員和代理商考慮大局變得越來越重要。 廉價點擊真的足以推動業務成功嗎？ 您是否需要接觸新的受眾才能增長，還是可以讓廣告系列重新定位已經顯示出購買信號的同一群體？

挖掘洞察力

沒有來自 Facebook 的大量搜索數據或拍賣洞察力並不意味著無法找到洞察力。 可能只是需要在其他地方尋找它們。 用戶行為是什麼樣的？ 在應用程序上？ 在網站上？ 當您投放電視廣告時，網站 CVR 會發生什麼變化？ 您可能需要尋找新的地方，但仍然會有一些見解。

有目的地部署

最後一個技巧結合了其餘部分。 不要盲目測試。 與您的機構合作，就特定產品如何幫助實現您的目標提出可靠的假設。 明確您要測試的內容，並仔細選擇產品將針對的 KPI。

在確定它是否有效時，要超越媒體指標，甚至是工具 KPI。 牢記大局，準備好從供應商像素之外看發生了什麼變化。