Všetko o AdWords: Posúvanie inovácií reklám a analýzy na vyššiu úroveň pomocou strojového učenia

Posúvanie inovácií reklám a analýzy na vyššiu úroveň pomocou strojového učenia

streda 24. mája 2017

Dobré ráno, San Francisco! Zatiaľ čo sa mesto pomaly prebúdza, spolu s tímom sa chystáme privítať na konferencii Google Marketing Next viac ako tisíc marketingových špecialistov z rôznych kútov sveta. Google Marketing Next je naša každoročná konferencia, na ktorej predstavujeme najnovšie inovácie v oblasti reklám, analýzy a služby DoubleClick.
Významná téma, o ktorej sa dnes dopočujete, je strojové učenie. Táto technológia je rozhodujúca, pretože marketingovým špecialistom pomáha analyzovať obrovské množstvo signálov v reálnom čase a osloviť tak spotrebiteľov užitočnejšími reklamami v správnych chvíľach. Strojové učenie je tiež kľúčom k sledovaniu ciest spotrebiteľov, ktoré v súčasnosti vedú cez viaceré zariadenia a kanály v digitálnom aj reálnom svete.
Pre marketingových špecialistov ide momentálne o narastajúci a významný trend, ktorý bude ďalej rozhodovať o budúcich úspechoch.
Nižšie uvádzam krátku ukážku niekoľkých plánovaných oznámení. Pripravených mám však ešte mnoho ďalších, ktorých zverejnenia sa už neviem dočkať. Nezabudnite si spustiť náš priamy prenos o 18:00 CET. Vítame Atribúciu Google a lúčime sa s poslednými kliknutiami Dnes predstavujeme Atribúciu Google. Ide o novú službu odpovedajúcu na otázku „Funguje môj marketing?“, ktorá trápila marketingových špecialistov celé veky. Atribúcia Google prvýkrát umožňuje všetkým marketingovým špecialistom merať vplyv marketingu naprieč zariadeniami a kanálmi, a to na jednom mieste a bez nákladov navyše.
Vzhľadom na komplexnosť cesty moderných zákazníkov môže firma vykonať s jedinou osobou množstvo interakcií, napríklad v Obsahovej sieti, prostredníctvom videa, vo Vyhľadávacej sieti, na sociálnych sieťach, prípadne na webe alebo v aplikácii. Všetky tieto interakcie navyše prebiehajú v rôznych zariadeniach, preto je ich meranie ešte náročnejšie.
Marketingoví špecialisti sa snažili vytvoriť funkčné riešenie atribúcie celé roky, no dostupné technológie to jednoducho nedokázali. Pre väčšinu nástrojov atribúcie platí:
● je ťažké ich nastaviť;
● keď sa používateľ presúva medzi zariadeniami, stratíte prehľad o jeho ceste;
● nie sú integrované s reklamnými nástrojmi, preto je náročné podniknúť príslušné kroky.
Mnoho marketingových špecialistov je preto nútených používať atribúciu na základe posledného kliknutia, ktorá nezachytáva vplyv väčšiny marketingových bodov kontaktu. Vďaka Atribúcii Google vám pomôžeme pochopiť, ako spolu fungujú všetky vaše marketingové aktivity, a poskytneme vám štatistiky, ktoré potrebujete na zvýšenie ich efektivity.

Funguje to takto:

Atribúcia Google vezme dáta zo služieb AdWords, Google Analytics a DoubleClick Search bez akéhokoľvek ďalšieho značkovania. Spustí vybratý atribučný model naprieč zariadeniami a kanálmi. Atribúcia Google automaticky odošle späť výsledky, ktoré je možné ľahko použiť v prehľadoch a na optimalizáciu.
Integrácia so službami AdWords, Google Analytics a DoubleClick Search umožňuje jednoduché spojenie dát zo všetkých vašich marketingových kanálov. Konečným výsledkom je úplný obraz o výkonnosti.
Atribúcia Google umožňuje tiež jednoduchý prechod na atribúciu na základe dát. Atribúcia na základe dát používa strojové učenie. Pomocou neho určí, koľko kreditu sa má prideliť každému kroku v rámci cesty spotrebiteľa, a to od prvej interakcie s vašou značkou (počiatočný prieskum) až po posledné kliknutie pred nákupom. Analyzuje jedinečné vzory konverzie vášho účtu, pričom porovnáva cesty zákazníkov, ktorí vykonajú konverziu, s tými, ktorí ju nevykonajú, a poskytne vám tak výsledky zodpovedajúce vašej firme.
Vďaka Atribúcii Google môžete nakoniec podniknúť rýchle kroky na optimalizáciu reklám, pretože je integrovaná s reklamnými nástrojmi, ako sú AdWords a DoubleClick Search. Výsledky sú okamžite k dispozícii a môžete ich použiť v prehľadoch, na aktualizáciu cenových ponúk alebo presun rozpočtu medzi kanálmi.

„Vzhľadom na súčasné prostredie, v ktorom sa využívajú viaceré zariadenia, je pre HelloFresh nevyhnutné využívať meranie naprieč kanálmi a atribúciu. Iba tak môžeme získať kompletný prehľad o ceste našich zákazníkov a presné údaje, na základe ktorých môžete uskutočňovať tie najlepšie rozhodnutia.” – Karl Villanueva, vedúci oddelenia plateného vyhľadávania a obsahovej reklamy
Atribúcia Google je momentálne v beta verzii a počas nasledujúcich mesiacov bude sprístupnená ďalším inzerentom. Inovácie v oblasti miestnych mobilných reklám privádzajú do obchodov viac spotrebiteľov Mobilné zariadenia sa postarali o to, že hranica medzi digitálnym a reálnym svetom už nie je celkom jednoznačná. Zatiaľ čo väčšina nákupov naďalej prebieha v obchodoch, ľudia si pred nákupom čoraz častejšie robia prieskum vo svojom smartfóne. Obzvlášť často pritom používajú stránky Google.com a Mapy Google.

Marketingoví špecialisti používajú inovácie, ako sú napríklad funkcia Promoted places a reklamy miestneho inventára, aby spotrebiteľom pomohli s výberom obchodu a zobrazili im akčné ponuky a dostupné zásoby v okolitých obchodoch. Teraz môžete spotrebiteľom uľahčiť nájdenie obchodu z videoreklám YouTube pomocou rozšírení o adresy.
Ešte v roku 2014 sme predstavili meranie návštev obchodu, ktoré marketingovým špecialistom pomáha získať štatistiky o cestách spotrebiteľov, ktoré sa začínajú na internete a končia sa v obchode. Za necelé 3 roky zmerali inzerenti pomocou služby AdWords celosvetovo vyše 5 miliárd návštev obchodov.
Iba Google má k dispozícii pokročilú technológiu strojového učenia a mapovania, ktorá vám pomáha vo veľkom rozsahu presne merať návštevy obchodov a získané štatistiky používať na zvýšenie spokojnosti s miestnymi reklamami. Naša nedávna inovácia modelov hĺbkovej optimalizácie nám umožňuje uskutočňovať nácvik s väčšími množinami dát a merať väčší počet návštev obchodu v náročných podmienkach s väčšou istotou. Medzi takéto podmienky patria návštevy vo viacposchodových nákupných strediskách alebo husto zastavaných mestách, ako sú japonské Tokio alebo brazílske São Paulo, kde sa mnohé firmy nachádzajú blízko seba.
Meranie návštev obchodov je už k dispozícii pre kampane vo Vyhľadávacej sieti, Nákupoch a Obsahovej sieti. Čoskoro bude táto technológia k dispozícii aj pre kampane YouTube TrueView, kde pomôže merať vplyv videoreklám na návštevnosť v kamenných obchodoch.
Meranie návštev obchodu je však iba jeden kúsok skladačky. Potrebujete tiež štatistiky o tom, ako vaše online reklamy zabezpečujú vašej firme predaj. Otázka preto znie: „Zabezpečujú mi online reklamy výnosy v obchode?“ Počas nasledujúcich mesiacov budeme zavádzať meranie predajov v obchode na úrovni zariadení a kampaní. Táto funkcia vám umožní okrem návštev obchodu zabezpečených reklamami vo Vyhľadávacej sieti a Nákupoch merať tiež výnosy v obchode.
Ak budete v predajnom bode v rámci svojho vernostného programu zhromažďovať informácie o e-mailoch, budete môcť transakcie obchodu importovať priamo do služby AdWords svojpomocne alebo prostredníctvom partnera pre dáta predstavujúceho tretiu stranu. V prípade, že vaša firma nemá rozsiahly vernostný program, môžete merať predaje v obchode pomocou partnerstiev Googlu s tretími stranami, ktoré pokrývajú približne 70 % transakcií kreditných a debetných kariet v Spojených štátoch. Nemusíte pritom absolvovať časovo náročné ani drahé integrácie. Rovnako nemusíte ani zdieľať žiadne informácie o zákazníkoch. Keď funkciu aktivujete, v službe AdWords vám automaticky dáme k dispozícii prehľady o vašich predajoch v obchode.
Obe riešenia priraďujú transakcie k reklamám Google bezpečným spôsobom, ktorý neohrozuje súkromie. K dispozícii sú iba prehľady agregovaných a anonymizovaných predajov v obchode, aby boli údaje vašich zákazníkov chránené.

Spoločnosť Virgin Holidays zistila, že keď berie do úvahy predaje v obchodoch, jej kampane vo Vyhľadávacej sieti generujú dvojnásobne vyšší zisk v porovnaní so samotným online KIV. Zákazník, ktorý nakupuje v obchode po kliknutí na reklamu vo vyhľadávaní, okrem toho generuje trojnásobne vyššie výnosy než online konverzia. James Libor, vedúci oddelenia pre výkonnostný marketing a technológie, uvádza: „Meranie predajov v obchode nám poskytuje presnejší pohľad na vplyv, ktorý majú naše digitálne investície na výsledky v obchode, a to obzvlášť prostredníctvom mobilných zariadení. Tieto informácie nás motivovali k tomu, aby sme investovali väčšiu časť rozpočtu do reklám vo vyhľadávaní na zabezpečenie lepšej podpory tejto kľúčovej súčasti cesty spotrebiteľov.“

Strojové učenie zabezpečuje pre reklamy vo vyhľadávaní dômyselnejšie štatistiky publika Ľudia často vyhľadávajú so zámerom niečo kúpiť. Preto prinášame do Vyhľadávacej siete publikum podľa nákupných úmyslov, aby sme vám pomohli osloviť používateľov, ktorí sú pripravení kúpiť si ponúkané produkty a služby. Ak máte napríklad predajňu áut, môžete zvýšiť svoj dosah na používateľov, ktorí už hľadali výraz „SUV s najlepšou spotrebou“ a „priestranné SUV“. Publikum podľa nákupných úmyslov používa strojové učenie, aby bolo možné lepšie pochopiť kúpny úmysel. Analyzuje bilióny vyhľadávacích dopytov a aktivitu na miliónoch webov, aby pomohlo zistiť, kedy sú ľudia pripravení uskutočniť nákup, a zobrazilo im relevantnejšie a zaujímavejšie reklamy.
Pre marketingových špecialistov ide o dôležitý okamih. Spájanie mobilných zariadení, dát a strojového učenia sprístupní marketingovým špecialistom nové príležitosti. Som nesmierne rád, že sa tejto cesty zúčastním s vami.
Pripojte sa k nám o 18:00 CET a pozrite si hlavný prejav z konferencie Google Marketing Next a tiež všetky ostatné inovácie, ktoré plánujeme oznámiť v oblasti reklám, platforiem a analýzy.
Uverejnil Sridhar Ramaswamy, hlavný viceprezident pre reklamy a obchod p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: right; font: 11.0px Arial} p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: right; font: 11.0px Roboto} p.p3 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: center; font: 11.0px Roboto; color: #ff2600} p.p4 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 36.0px; text-align: right; font: 11.0px Roboto} p.p5 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: right; font: 11.0px Roboto; color: #ff2600} p.p6 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: center; font: 11.0px Roboto} p.p7 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: right; font: 12.0px Times; min-height: 14.0px} span.s1 {text-decoration: underline line-through} span.s2 {text-decoration: underline line-through ; color: #106dd6} span.s3 {font: 11.0px 'Lucida Grande'; text-decoration: underline line-through} span.s4 {font: 7.0px Times} span.s5 {font: 10.0px Arial; color: #424242} span.s6 {color: #424242} span.s7 {font: 10.0px Arial; text-decoration: underline line-through ; color: #0433ff} span.s8 {color: #2c2c2c} table.t1 {border-collapse: collapse} td.td1 {border-style: solid; border-width: 1.0px 1.0px 1.0px 1.0px; border-color: #cbcbcb #cbcbcb #cbcbcb #cbcbcb; padding: 0.0px 5.0px 0.0px 5.0px}