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让机器学习服务所有广告主

来源: 发布日期 2018-07-11


不论是找到离你最近的咖啡店,还是整理家庭照片,人们做事的方式一直在变。今年年初,我们探索了机器学习是如何用来改进我们的消费者产品并帮人们更方便地把事情做好。


在今天的 Google Marketing Live 中,我们会聊一聊我们将如何帮助营销人解锁更多机会——在广告中全面应用机器学习。


我们会探索机器学习能怎样帮到我们的产品,以及为什么它是完美的品牌体验的关键。


自适应搜索广告:提高广告相关性


今天的消费者远比以前更好奇,也有更高的要求。他们希望在手机上发生的一切都可以更快。所以,他们期望你的广告是有用的、个性化的。然而要想实现这一点,并不容易,尤其想大规模实现。这是为什么我们发明了 自适应搜索广告(Responsive search ads)。自适应搜索广告将你的创意与Google的机器学习技术相结合,帮你打出让用户觉得更相关、更有价值的广告。


广告主最多只用提供15个标题和4种描述的选项,其余的将有Google进行自动调整,为不同用户呈现不同的广告。Google 通过测试不同的组合,可以知道哪个广告创意是表现最佳的。同时,人们在 Google 上搜寻同样的内容时,也有可能因为上下文的不同,看到不同的广告。

我们有数据证明这种优化是很有用的:用 Google 的机器学习来测试的广告创意所获的的广告点击率,比普通的广告高了15%。


我们会在几个月后向更多的营销人推出自适应搜索广告。


YouTube:最大化视频广告的相关性和表现


每天,人们在 YouTube 上累计观看10亿小时的视频。而且我们发现,人们开始越来越喜欢来YouTube 上查看他们想买的商品的信息。比如,将近一半的汽车买家在买车前会去 YouTube 看汽车测评。千禧一代大多会去 YouTube 搜查食谱视频,再买食材。也就是说,广告主的信息在对的时间被对的观众看到非常重要。


机器学习帮我们实现了这一点。过去,我们帮助营销人优化其广告的浏览量和给用户留下的印象。今年下半年,我们将推出 Maximize lift 来帮你触及那些在看过你的视频广告后最有可能考虑你的品牌的用户。这一个全新的智能竞价(Smart Bidding)策略同样是被机器学习技术所附能。它自动调整竞价来帮你自动最大化你的视频广告对品牌感知的影响。


目前 Maximize lit 正处于测试阶段,会在今年晚些时候向全球的营销人推出。


Local campaigns: 推动实体店的访问


不管人们是否在 YouTube 或是 Google 上搜索产品,他们还是习惯于去实体店购买东西。事实上,手机搜索“near me”这个关键词在过去两年中增长了3倍以上。当人们想立刻买到一样东西时,几乎80%的人还是会选择去附近的实体店购买。这就意味着,对于营销人来说,让更多的用户走到你的店铺所在的地理位置至关重要——尤其是在每年的店内促销的关键时间段。


今天,我们向你们介绍 Local campaigns:一种新的广告类型,专门为驱动用户去实体店消费而设计。你只需要提供你的店铺地址和广告创意,Google 就可以自动优化你的广告,吸引更多的用户走到你的商店里。



智能购物广告系列(Shopping campaigns):从中充分受益


今年初,我们推出了智能购物广告系列根据广告主的目标来帮助其优化广告的表现。这些智能购物广告可帮助实现收入目标,并且不需要广告主对广告进行手动管理以及单个商品竞价。在接下来几个月,我们会对智能购物广告系列进行改进以帮助实现多商务目标的优化。


除了最大化转换价值之外,广告主还可以选择 “商店访问数量”、“新客”这些选项作为他们的广告目标。机器学习将点击结果的可能性作为考虑因素,来进行相应的竞价调整。


机器学习技术也将赋能 Shopping Ads 的整体表现,不光是在 Google.com 的搜索界面,图片搜索,又或 YouTube。根据像季节性供求变化和价格变化等多种信号,Shopping Ads 能做自动优化。eBay 旗下的 GittiGidiyor 已经开始通过智能购物广告来简化他们的广告管理方式和提供更好的搜索结果。GittiGidyor 成功增加了 28% 的广告回报率以及实现了销售额 4% 的增长,同时增强其广告管理的效率。


我们也向领先的电商平台提供广告类型管理的支持。在接下来的几个星期,用户不仅在 Google Ads 内使用智能购物广告,他们也可以在 Shopify 设置和管理智能购物广告。


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