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圖片來源 https://support.google.com/google-ads/answer/9131153
Google 合作夥伴大學堂 2019 四月課程再度提到回應式多媒體廣告 Responsive Display Ads.
https://www.youtube.com/watch?v=PoUqhVQdPRg
這次課程主要分成三塊:
1. 多媒體廣告的核心價值
重點在於我們如何運用跨平台的機器學習找到那些對你商品可能有興趣的受眾,而且只是看網頁,看 Youtube,「沒有」主動搜尋的受眾 (以整體上網時間來講,看網頁,看 Youtube 的時間是大宗,關鍵字搜尋的時間非常少)。
講師舉了一個例子:有一個 user 閱讀了一篇如何訓練半馬的部落格文章 (該網頁有多媒體廣告) → 該 user 看了一段 Youtube 相關影片 → 該 user 於手機上搜尋相關資料。講師有特別提到有多媒體廣告的部落格文章,即使 user 沒點廣告,也會紀錄 user 待在該網頁的時間。
兩天之後 Google 會送給他跑鞋的多媒體廣告。Google 會自動分析該 user 是否對半馬、跑鞋的主題有興趣,有多強的興趣,即使他之前從不點廣告。
多媒體廣告的核心價值在於,用智慧出價的方式,捕捉到跨平台的 TA。考量多媒體廣告要從「多媒體廣告聯播網」裡的巨量網站,而且可以跨平台追蹤來考量,而不是傳統認為,多媒體廣告只是在網頁上埋圖文廣告。另外講師有提到,如果多媒體廣告績效遇到瓶頸,試著再調整 bidding 的方式,audience 的選擇等。
2. 多媒體廣告產品更新:回應式多媒體廣告 (RDA)
傳統 Responsive Ads 已被 RDA (Responsive Display Ads) 取代。素材上最大的差異在於,傳統 Responsive Ads 不能放影片,現在 RDA 可以放 Youtube 影片連結。
出價是 RDA 跟傳統 Responsive Ads 另一個很大的不同。傳統 Responsive Ads 還可以手動出價,但 RDA 出價方式只有三種:
- eCPC (eCPC還是半手動,盡量用後兩者)
- tCPA
- tROAS
講師提到,目前Google就是往智慧出價的方向在走,將來新的廣告產品很有可能沒有手動出價,建議目前是手動出價的業主,現在就要轉成智慧出價。
RDA 的機器學習模型是:預測 → 投遞廣告 → 比較 → 更新model → 再預測,這樣的迭代式進行。所以業主跟廣告商要有耐心,這會是一個以週為單位,迭代式優化廣告素材、設定的一個過程。
另因為機器學習的關係,素材就是「放好放滿」。可以寫幾個標題就寫幾個標題, 可以放幾張圖就放幾張圖,這樣機器學習的材料才會充足。
3. 多媒體廣告全行銷策略
講師將 RDA 與 Outstream Video Ads, Carousel Ads, Gmail Ads, Dynamic Remarketing, Dynamic Prospecting, SDC (Smart Display Campaign) 等廣告產品作了一個橫向比較。因為本篇的重點是多媒體廣告的核心價值和 RDA, 橫向比較的部分就暫不多提。
結論
不管是回應式多媒體廣告 (RDA)、回應式搜尋廣告 (RSA)、各種智慧廣告活動等,Google廣告往「智慧出價」和「跨平台捕捉受眾」的方向是確定的,不管是業主或廣告商,也應該往這個方向來走。
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