使用AI优化您的Google AdWord出价

时间:2019-03-16 09:18:09 阅读:62次
使用AI优化您的Google AdWord出价

  数字广告没有过时的趋势。根据专业服务公司普华永道(PwC)最近的一项研究,公司在2017年前两个季度每年花费超过200亿美元用于互联网广告 - 比2016年上半年大幅增加。

  

  根据我的经验,大多数公司都没有准确的方法来估算每个关键字的营销归因。

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  广告支出的很大一部分用于通过Google AdWords对搜索字词进行出价,竞争高流量关键字的费用越来越高。一些最具竞争力的关键字每次点击最多可能花费50美元 - 如果难以准确确定每个营销接触点的投资回报率(ROI)(我们称之为“营销归因”),则需要支付高昂的代价。 / p>

  根据我的经验,大多数公司都没有准确的方法来估算每个关键字的营销归因。他们依靠经验(猜测)来确定要出价的关键字以及出价多少,这通常会导致竞争激烈的关键字浪费。从本质上讲,这笔资金正在流失。但是,通过将机器学习和人工智能(AI)应用于Google Adwords支出,公司可以避免这种不必要的资源消耗。

  

挑战:在Google AdWords上实现目标投资回报率

  对Google Adwords的出价产生双重约束:出价过低而您失去广告机会,导致您的产品和品牌知名度下降,拖累销量(和他们一起下来。出价太高,你的营销投资回报率会下降,如果没有积极的不利,你的努力就会多余。

  对于所有营销活动而言,在出价关键字时,这个问题非常明显。在数字时代,公司必须通过数十种新的沟通渠道进行传播,包括:社交媒体,数字广告,电视,印刷或广播等。

  

  实现目标营销投资回报率的秘诀在于消费者数据:购买行为,整体消费趋势,季节性模式,人口统计数据等。

  “我们在今天的数字商务世界中看到的是,平均交易中有超过30个接触点,”CPC战略的付费搜索经理Lewis Brannon说。有了这么多的接触点,营销部门如何能够准确地确定哪些Google AdWords实际上在推动销售呢?不仅如此,由于季节性因素,竞争对手的活动以及消费的总体趋势,营销人员还必须考虑到快速变化的消费者行为。

  实现目标营销投资回报率的秘诀在于消费者数据:购买行为,整体消费趋势,季节性模式,人口统计数据等。人工智能和机器学习解决方案允许公司利用他们所有可用的数据 - 例如,他们能够负担得起,找到并保留科学家通常为执行此类分析所必需的数据。

解决方案:利用自动化机器学习确定最佳竞标价格

  自动化机器学习是一种人工参与最少的人工智能,可帮助企业克服数据科学技能差距。这项新技术使用自动化功能快速查找历史数据中的模式,并构建模型以预测未来结果,而无需进行明确的编程。

  

  通过将过去的营销活动和销售量输入到自动化机器学习软件中,公司可以建立模型,预测每个AdWord广告的销售量,从而在达到目标投资回报率的同时预测最高出价。

  这对营销策略有重大影响。例如,使用自动化机器学习,公司可以确定他们应针对每个Google AdWord出价的最高和最低价格,以实现其目标营销投资回报率和销售量。

  每个AdWord广告的价值与其贡献的销售量一样多。更复杂的是,它与消费者在购买之前经历的所有其他接触点共享这些销售的信用。通过将过去的营销活动和销售量输入自动化机器学习软件,公司可以构建模型,预测每个AdWord广告的销售量,从而在达到目标投资回报率的同时预测最高出价。

  

  自动化机器学习使所有技能水平的用户能够快速,一致地开发和迭代模型,从而深入了解Google AdWords支出的结果。

  另一方面,为了避免出价过低并失去AdWord广告对竞争对手的溢价位置,机器学习模型必须通过摄取过去获胜的信息来考虑广告的价格弹性并失去了投标。这有助于确定对该AdWord出价的最低价格。

  自动机器学习允许所有技能水平的用户快速一致地开发和迭代模型,从而深入了解Google AdWords支出的结果。 DataRobot的客户每三天自动重建一次模型 - 这是使用传统建模方法无法实现的壮举。

  通过实施自动化机器学习,公司可以获得真实,可操作的洞察,了解他们的营销支出在哪些方面做得最好,从而可以提高营销投资回报率,并专注于真正重要的关键词,而无需聘请其他数据科学家。 / p>

  

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