轉(zhuǎn)化率久居深谷？RTB House高階營(yíng)銷玩法提漲50%廣告點(diǎn)擊率

不論線上還是線下，不難發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者每天都會(huì)接收到大量的廣告信息。現(xiàn)如今，有越來越多的人開始使用廣告攔截，很明顯，人們正在尋找方法使自己免受廣告之?dāng)_。

RTB House中國業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理Oliwia Janowska坦言，人們屏蔽廣告的主要原因是因?yàn)槿藗兛吹降膹V告與他們并不相關(guān)。為此，本文將介紹營(yíng)銷人員提升廣告相關(guān)性、提高廣告效率的實(shí)操技巧。

數(shù)字營(yíng)銷發(fā)展到今日，廣告甚至?xí)谑鼙娚砩袭a(chǎn)生適得其反的效果，一個(gè)明顯的例子是：近年來人們?cè)絹碓蕉嗟厥褂脧V告攔截工具，這主要發(fā)生在移動(dòng)端上。與此同時(shí)，個(gè)性化趨勢(shì)日益明顯，消費(fèi)者需要的是符合他們喜好的個(gè)性化產(chǎn)品，而個(gè)性化需要營(yíng)銷人員在正確的時(shí)間向正確的人傳達(dá)正確的信息。借助深度學(xué)習(xí)（deep learning technology：一種人工智能營(yíng)銷技術(shù)），你可以激發(fā)客戶的興趣，并與潛在客戶建立聯(lián)系，從而提升營(yíng)銷策略的效率。

Oliwia Janowska表示：“人們?cè)谌粘Ｉ钪薪佑|到的廣告越來越多，這意味著廣告得到的曝光度下降、效果減弱，因此廣告商需要?jiǎng)?chuàng)建能夠脫穎而出的營(yíng)銷方案。簡(jiǎn)單的重定向廣告已經(jīng)不足以應(yīng)對(duì)當(dāng)前的情況，越來越多的廣告商開始尋找新的技術(shù)解決方案，而深度學(xué)習(xí)就是解決方案之一。借助深入的個(gè)性化技術(shù)，廣告商可以將相關(guān)的廣告活動(dòng)、產(chǎn)品服務(wù)和消息定位到正確的目標(biāo)群體，從而提升目標(biāo)群體接受廣告信息的可能性。有數(shù)據(jù)顯示，深度學(xué)習(xí)帶來的點(diǎn)擊次數(shù)比普通的重定向廣告高50%?！?

深度學(xué)習(xí)為何如此有效？

它能提供更好的廣告推薦。重定向廣告存在兩個(gè)問題：廣告要提供什么信息以及如何展示信息。廣告商嘗試以各種方式調(diào)整廣告消息，使其更加個(gè)性化且對(duì)客戶更具吸引力。

深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)不同，機(jī)器學(xué)習(xí)旨在培養(yǎng)機(jī)器理解和處理大量數(shù)據(jù)的能力，而深度學(xué)習(xí)是一種人工網(wǎng)絡(luò)，其算法的工作方式與人腦的神經(jīng)元相通。深度學(xué)習(xí)會(huì)從以往的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)、借鑒，將其應(yīng)用于電子商務(wù)的運(yùn)營(yíng)實(shí)操，從而能夠幫助賣家更快、更準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的購買可能性，與不使用深度學(xué)習(xí)的廣告活動(dòng)相比，使用深度學(xué)習(xí)的廣告活動(dòng)的效果提高了41%。

它能分析隱藏的數(shù)據(jù)。重定向的深度學(xué)習(xí)不僅可以分析基本的用戶行為，例如用戶訪問了哪些產(chǎn)品或產(chǎn)品類別，還能分析其他隱藏的數(shù)據(jù)。你可以用它分析用戶訪問產(chǎn)品的時(shí)間，以及他們?cè)谏痰曛性L問子頁面的順序。

深度學(xué)習(xí)通過分析數(shù)據(jù)，能準(zhǔn)確地了解用戶在瀏覽商店時(shí)的行為，從而預(yù)測(cè)他們的實(shí)際購買意圖。這樣就有可能確定用戶對(duì)哪些產(chǎn)品比較感興趣，從而向他們提供個(gè)性化的信息。

它能對(duì)廣告進(jìn)行個(gè)性化優(yōu)化：有了數(shù)據(jù)，下一步是決定要以何種方式，以及以何種順序展示廣告信息。深度學(xué)習(xí)算法能從用戶的角度分析廣告信息，解讀其對(duì)用戶的吸引力。它傳統(tǒng)的重定向技術(shù)更為先進(jìn)，因?yàn)閺V告上展示的信息更加個(gè)性化。算法能更深入地了解每個(gè)用戶，并尋找更好的方法和順序，以向用戶展示廣告信息。

深度學(xué)習(xí)能實(shí)時(shí)更新行為特征：人們的行為特征時(shí)刻都在發(fā)生變化，而深度學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)更新行為特征，并在每次展示廣告時(shí)調(diào)整廣告上展示的內(nèi)容。算法會(huì)根據(jù)用戶對(duì)此前展示給他們的廣告所作出的反應(yīng)，來決定每個(gè)廣告要展示的內(nèi)容。借助強(qiáng)大的算法和不間斷的行為分析，深度學(xué)習(xí)可以實(shí)時(shí)更新用戶行為特征。

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