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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Not A Film Camera,一捲底片 24 張,讓拍照的步調放慢

Not A Film Camera,一捲底片 24 張,讓拍照的步調放慢

數位相機當道的時代,隨拍即得已經是大家所習慣的常態,「拍照 = 記錄」的本質不變,但太容易取得照片反而讓拍照少了那麼一點樂趣。 不過我也不太習慣用底片相機,主要是拍照的成本高,會讓我在快門按下去前有一點猶豫,反而會錯過了自己想要捕捉的瞬間。 而 Not A Film Camera 這款 iOS 的拍照 App 在數位相機和底片相機的模式間取得了一個良好的平衡。他有數位相機的方便性,也有底片相機的耐人尋味性。 仿底片相機的拍照體驗 Not A Film Camera 內建 10 種底片風格的相機膠卷,我自己很喜歡的是他將底片的特性融合在數位相機中,例如當我在 App 中選完了其中一捲底片,我只能拍攝 24 張,拍完這 24 張後就必須要到到 App 內的「暗房(Darkroom)」功能裡面「沖洗(Develop)」照片,將原本看起來模糊的照片洗出成套用完底片濾鏡的模樣。 這個過程對我來講是一個蠻獨特的體驗,

由 DALLE.3 生成的封面照片。

時間和習慣造就成的資產累積,投資歷程心得分享

我從 2016 年開始使用 MOZE 手機記帳軟體記錄自己每天的開支,2017 年開始用 Google Sheet 記錄自己每個月的總資產狀況,累積迄今已經邁入了第九年。記帳最有感的地方是在每個月檢視自己的資產幅度是增加還是減少,也讓自己知道在未來一個月該怎麼調整花錢的習慣。 而且因為有在記帳,在每一筆支出產生的時候都會問自己「這筆支出是我負擔的起的嗎?」「有多少錢做多少事」因而在我的理財觀念中根深蒂固。 初入投資市場 我是個幸運的人,資產不用從負開始,爸媽並沒有讓我揹負學貸,也沒有要求我需要每個月寄錢回家,讓我可以自由運用自己的每一筆收入。國小的時候爸媽會跟早餐店老闆聊股票標的,讓我對於投資股票這件事沒那麼陌生,大學的時候有在投資理財的同學一起找我選修「期貨與選擇權」這門課程,讓我開始進入了投資的世界。 那時候的我有在打工,加上爸媽每個月給我的零用金我也省吃儉用,郵局裡面有幾萬元的儲蓄。在某一個打工的下午時段,因為當時沒有客人,我就在 Yahoo 奇摩股市閒晃,看了一些財經新聞後請我媽用他的證券戶幫我敲進我人生中第一隻自己選擇的標的「南亞科(2408)」。我忘了這隻股票最終

由 DALLE.3 生成的封面照片。

萬事問 Google?你也可以試試看 Perplexity

在現在這個取得資訊非常方便的時代,任何問題只要問 Google 都能夠得到解答,搜尋引擎就像一個開放且有良好分類的圖書館一樣,你只需要用「問」的方式去告訴 Google 這個圖書館管理員你想要找什麼內容,他就會推薦他認為符合你問題的相關資訊給你。 這也造就了「Why don’t you google it?」這句話的流行,好像問問題前沒有先 Google 過就像個伸手牌一樣。 ChatGPT 問世後曾有人認為能夠翻轉這個趨勢,Bing 搜尋引擎結合了 ChatGPT,採用聊天交互問答的方式搜尋曾經造成一陣風潮,讓 Google 也不得不推出 Bard 來迎戰,但 1 年多過去了,大家的使用習慣還是沒改變,傳統的搜尋模式依舊被認為是較有效率的方式,Google 依然穩坐搜尋引擎龍頭寶座。 Perplexity AI 搜尋引擎介紹 Perplexity.AI 在 2022 年下半年就創立了,由於我是在 2024

使用 DALLE 3 AI 繪圖產生

2024 過年雜談

今年過年在除夕當天回家,一直待到初四中午返回北部。這段期間只有在初三中午出門跟朋友聚會,其他時間都是陪伴著家人,算是近幾年除了 Covid 居家隔離時待在家中時間最久的一次。 去年下半年換了工作後,在 Q4 開始一直被業績追著跑,就連假日也不太能放鬆,很難有一個好好休息的時間。這次的年假,在返家後真的有一個比較完整的休息時間,一整個下午躺在沙發上看漫畫、跟朋友約電動都毫無壓力,可能是因為大家(包含消費者)都在休息,所以自己在休息也比較順理成章。 過年期間的休閒娛樂 這個年假我的休閒娛樂主要有兩個,一是用 XBOX Series S 跟美國的朋友連了好幾場「榮耀戰魂(For Honor)」,沒想到這個老 Game 跟朋友玩竟然是如此有趣,比起自己上網找玩家被虐好多了;此外還看了「葬送的芙莉蓮」單行本 1 到 12 集,超前了動畫進度許多,目前的進度很好看,希望不要像咒術迴戰一樣中途崩掉,不然花錢買漫畫會覺得很可惜。 這個過年跟著爸媽往外跑的時間也變多了,初一跟爸媽去鹿港天后宮拜拜,雖然就真的只是拜拜沒有逛其他的東西,但也算是感受到了過年期間的人潮;