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數位廣告有 75% 是無效的?解密電商如何優化預算。

By 2021年4月15日 22 4 月, 2021 No Comments

隨著廣告數位化的興盛使數位廣告投放量大增,根據 eMarketer 的預測,2023 年數位廣告的花費將佔超過整個廣告市場的二分之三,但大量投入的廣告花費卻不見得實質提升訂單營收(ROAS)。為何無法提高廣告投資報酬率?究竟哪些廣告在浪費預算?

「我知道廣告花費有一半是被浪費的,
但困擾的是我不知道究竟是哪一半。」

– 百貨商店之父 John Wannamaker

時至 21世紀的今日,廣告浪費的問題依然存在。根據 Google 的調查,大於 56% 的廣告曝光沒有被看見,且 Proxima 估計全球約有 370 億美元的預算被浪費在無效的數位廣告上 [1]。根據業內專家觀察,台灣數位廣告市場有 400 億,但高達 75% 的廣告是無效的,就像是開著卻沒人在用的水龍頭一樣,持續浪費廣告預算。

為什麼廣告浪費的比例如此高呢?因為多數廣告主習慣靠人工的方式操作廣告例如:人為的觀察、主觀的見解,雖然市面上有現成的分析工具,但還是沒有辦法達到很高的準確率。要如何解決廣告績效問題?

在提出解答前,先讓讀者簡單的認識數位行銷漏斗(Marketing Funnel)[2]。典型的數位行銷漏斗中,會分成上、中、下三個層級,在不同的層級會設定不同的關注指標:

  • 上層(Top of the funnel, TOFU):這個階段消費者通常在試著解決問題或是找尋答案,他們會試著透過各種管道找資訊。因此漏斗上層關注的是曝光,以「每千次曝光成本 (CPM) 」作為關鍵指標。
  • 中層(Middle of the funnel, MOFU):在這個階段已經吸引了消費者來到網站,但是否會成功達成轉換,就看如何引導他們採取更進一步的行動。因此漏斗中層關注的是互動,以「每次點擊成本 (CPC) 作為關鍵指標」。 
  • 下層(Bottom of the funnel, BOFU):在這個階段的消費者,只需要一個小小的推力,就會採取行動,必須讓消費者知道為什麼購買自家產品。因此漏斗下層關注的是轉換,以「廣告投資報酬率 (ROAS) 作為關鍵指標」。 
圖說:數位行銷漏斗,不同層級有不同的優化指標。

經營電商時你會遇到的困擾:

作為一個 3c 品牌商的廣告手,負責的產品是公司的主力商品電競筆電 XBOOK,廣告投放時我必須考量到諸多環節包含:預算、廣告目標、廣告格式、受眾、版位等。我每個月需要承擔的廣告預算達數百萬,能不能得到獎金績效就要看這次下的廣告成效來評價,在種情況下壓力實在很大……。

實務上進行廣告投放時,每個行銷漏斗層級都有不同的行銷活動 ,而不同的行銷活動底下會有多種廣告排列組合,因此光是一個廣告手就需要同時關注上百個廣告。在臉書、Ads manager 有限的操作下,要從中即時找出績效不佳的廣告就很困難了,更不用說如何用預測或預警的方式提早找到這些廣告。廣告手在進行績效評估時,因收集的資料量多導致太多的雜訊,難以精確鎖定廣告投放對象。因此,多數廣告手在進行廣告績效評估時面對以下痛點:

  • 痛點一:在眾多的廣告中,不知道哪些廣告在什麼時間點應該要被關閉、開啟或加碼。
  • 痛點二:就算可以事先知道接下來的廣吿成效好或壞,但在眾多的影響因子當中,要如何找到哪些會影響廣告好壞?

近千種影響因子廣告如何預判好壞?

利用 8ndpoint 的數位廣告自動化服務可以協助你解決廣告投放的問題。光是臉書廣告就有數百個影響因子可以監控,且每個小時、每天都在變化。

面對大量的廣告數據,一般的統計方法很難即時的找出需要被關閉的廣告,企業需要能預測不同廣告未來效益的工具,才能預先調撥預算,讓低成效的廣告事先關閉,把預算挪到高成效的廣告上。8ndpoint 的數位廣告自動化服務,讓廣告主透過 AI/AutoML 的技術產生更有解釋性的洞見,並能進一步針對廣告做優化。

數位廣告自動化服務能與 Facebook、Google Ads 廣告數據整合,透過 AutoML 技術預測各個廣告的投放效益。從前期的資料收集、資料清理、特徵工程、模訓訓練、參數調整到模型的使用都能自動化完成,藉由簡單的操作介面與自動化流程,協助廣告主輕鬆達成績效分析。

圖說:8ndpoint 是行動貝果的 AI 微服務平台,以 Decanter AI 為核心引擎,並取 endless point 之意,延伸 AI 垂直服務領域的微服務平台,藉此填補 AI 破碎化場景的市場需求。數位廣告自動化為其服務之一。

數位廣告自動化服務能做到什麼

  • Facebook、Google 廣告績效預警
  • 廣告績效洞察圖表
  • 推薦廣告受眾優化

數位廣告自動化服務利用自動化機器學習分析不同廣告組合,對過去的使用者行為、廣告商們跨產業經驗推算出門檻值與優化指標,找出低成效的廣告,並配合視覺圖表列出關鍵因子,解讀影響廣告優劣的重要變數。此外也能透過機器學習找出影響廣告的重要變數,例如:CPC 趨勢、CPM 趨勢、ROAS 值等,告知使用者某個因子的比重以及正負相關。

不想浪費廣告預算嗎?利用 AI 來幫你吧!

8ndpoint 數位廣告自動化服務已提供上千個數位廣告帳戶進行預測分析,分析超過 24 億美元Facebook 廣告預算,並已經累積上百萬天 AI 廣告數據分析經驗。數位廣告自動化的優勢在於簡單好上手,使用者只要登入 Facebook、Google 帳號,就能馬上連結目前所有廣告帳號,而且在幾個小時之內就可以看到預測結果。行動貝果產品總監史尉平分享他朋友的親身經驗時說道:「我有個在平台電商工作的朋友遇過廣告投放的難題,因為底下養了很多的廣告手,每個廣告手要負責多個產品(SKU),不同產品又要針對多個廣告受眾,在經營上非常的痛苦,因為這會直接影響他的電商會不會賠錢。當時跟他分享 AI 廣告微服務的概念,他感到非常的興奮。」透這項 AI 服務,我們協助電商平台找到 75% 需要被關閉的廣告,釋出的廣告預算高達 19.3%。

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參考資料

[1] https://www.marketingevolution.com/waste-in-advertising
[2] https://transbiz.com.tw/marketing-funnel/

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