數位廣告的 AI 行銷時代,靠工人智慧幫忙的人工智慧

數位廣告的 AI 行銷時代,靠工人智慧幫忙的人工智慧
Photo by Greg Rakozy / Unsplash

以下經驗為我近一年操作 B2C 的電商平台的心得,並非所有產業都適用

雖然現在數位廣告平台有越來越多選擇,但在電商這個產業中說到要做成效型的廣告,還是脫離不了 Google 和 Meta(Facebook)這兩大平台,而近期兩大平台的新功能都往人工智慧 AI 的廣告發展。

  1. Google 的最高成效廣告已於 2022Q3 全面取代之前的成效王者─智慧型購物廣告
  2. Facebook 的高效速成+購物行銷活動也於 2023 進行 Beta 測試,目前約推行到 80% 左右的廣告帳戶,並預計今年底前會全面推行。

我覺得這兩個廣告形態最大的特點就是,隨著 Cookless 時代來臨,行銷人員手動挑受眾的「興趣行銷」即將變成過去式,基於品牌第一方資料讓機器學習的「自動化行銷」正在來臨。廣告一開始選擇的受眾群體是誰已不再那麼重要,重點是你所擁有的第一手資料(通常是會員資料)有多少含金量。

現在 Google 廣告和 Facebook 廣告的後台中都會有地方讓你定義你的既有客群,除了讓系統來判斷投遞的廣告是給新客還是舊客之外,我自己認為另一個很重要的點是系統會利用你的這些資料來做相似受眾,讓系統能夠透過這分資料來做機器學習,幫你找到對的人。

Facebook 廣告後台設定既有客群


Facebook 廣告後台設定既有客群

Google 廣告後台設定既有客群


‌Google 廣告後台設定既有客群

在 Google 的最高成效廣告裡,你雖然可以決定一開始的目標對象想要鎖定哪些興趣、主題群體,但廣告系統會自動幫你擴展給他認為的「最佳對象」,而你不能針對它推薦的受眾做任何的調整;在 Facebook 的高效速成+購物行銷活動中,你甚至無法選擇你的廣告要曝光給哪些興趣群體,目前唯一讓你設定的是你可以決定廣告花在舊客身上的預算上限。

Google 最高成效廣告自動拓展受眾功能


‌Google 最高成效廣告自動拓展受眾功能

當選擇目標受眾這件事被人工智慧取代了,那身為數位行銷的我們可以做些什麼呢?

機器學習要好好運作的前提是你要給他大量的「好的資料」,不然就會「Garbage in, Garbage out」。之於廣告來說,就是你要給他夠多好的「廣告創意」(aka 文案 + 素材)。

我覺得數位行銷到現在這個狀況反而有點反璞歸真,你不再需要假定受眾是誰,不用揣測上班族會對 A 素材有興趣、家庭主婦會對 B 素材有興趣,你需要做的事情是了解自己現在站內的消費群體到底是誰,找出消費者的人物誌、購物旅程以及痛點,而你的產品或服務能夠提供他們什麼樣的解決方案,再來做出符合既有消費者需求的大量「廣告創意」。

當然分眾行銷還是會存在,只是我認為會比較侷限在 LINE 官方帳號、電子郵件、簡訊、App 推播等比較通知型的媒體渠道,甚至是官網內的個人化版位。

雖然前面講了這麼多現在成效型廣告主流都是交由系統來優化,但也不代表「人」的角色在數位行銷中就沒價值了。

需要發想廣告創意的是人、需要設定系統目標的是人、需要判斷廣告成效來做進一步的調整是人。

數位行銷這個職務的人要做的事情就是順應潮流,就像每個遊戲的版本都會有當期的 meta 角,了解每個廣告平台的當前趨勢是很重要的,如何快速接受到新資訊也是我們要做好的功課。

Stay hungry, stay foolish. 共勉之。

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Swipe & Delete 照片整理 App 介紹,由眼緣來決定照片去留,解放你的儲存空間

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