技术就是生产力,关于苹果搜索广告,人工智能有话说!
近期,苹果发布了关于苹果竞价广告Search Ads优惠福利的声明:为了督促开发者试投竞价广告,苹果给予100美元的试投金,只有那些在美国区App Store有App上线,且上线时间不能晚于2016年10月5日午夜11:59:59(UTC时间)的开发者才能使用。试投金截止使用日期2017年3月30日11:59:59(UTC时间),过期作废。 按照1-2块人民币左右一个下载量,也差不多几百个下载量。看得出苹果在努力鼓励CP试投ASM,从目前苹果的放量来看,部分CP反应放的量不够吃,也侧面说明苹果在不断优化迭代自身的机器算法,也许还不到充分放量的时刻,但未来是必然的。 苹果竞价广告是苹果生态下的盈利模式之一,而CP方的ASM投放优化是APP多种推广传播手段中的一种,终归是为了更低成本地把APP品牌传播出去,同时带来更多下载量。本文将从传播的视角探讨ASM优化应该怎么玩?如何更高效? 理解苹果竞价广告的运行机制,必先了解人工智能与机器学习 互联网及移动互联网的普及,强烈冲击了传统的传播方式。其自由性打破了时空局限,也打破了知名品牌对渠道与信息流的垄断性,加上社交网络与传播渠道的打通,越来越多小品牌、自媒体崛起。 在这过程中,互联网让消费者的所有行为数据变得在线,并实时记录下来,大数据下的关系数据、位置数据、图像与视频等非结构化数据大量涌现,企业能收集到消费者在各个渠道的行为数据,从而制定出高度精准、效果可被量化的营销策略。 传播由此变成了(广告)艺术与科学的结合,科学的部分有赖于数据收集与分析,各种营销数据库的建立。研究数据、机器学习、智能运算、优化迭代,这些靠技术能带来的量化结果所能产生的巨大价值,变得比传播载体与传播方法更有价值。技术驱动变得更重要! 比如,电影票是时效性资源,随着电影开场时间临近,空余座位价值近于零。指点无限通过动态定价的方式解决空余座位问题。基于时间、剩余座位数量来制定时间动态定价方法,从而减少闲置资源浪费,让自身销售提升,同时给消费者更低价的电影票。这是一个很浅显将的技术与营销结合的例子。 回到ASM投放优化上,关键词投放出去最直接对应的就是下载率、价格,不同于以往按时间段、按广告位的网站BANNER广告,苹果竞价广告每一个参数都是随着自身相关性和竞争情况随时变化。但是变化中又有深层的逻辑,实际上,苹果竞价广告可以通过技术手段提升展示量与下载率,与此同时降低CPA。所谓技术的手段,就是加入人工智能深度学习其运行逻辑,进行智能优化与操作,比如千组关键词的筛选,千组广告策略的制定,实时优化迭代完全由人工来完成是很困难的,用人工智能的算法将其变得更省时省力,而且更高效!再比如,人的认知边界局限,对于关键词的选择,仅仅有赖于经验判断,往往与真实数据大相径庭,通过人工智能则可以实时动态地掌握最有价值的信息。 人工智能带来传播的变革,智能传播是这个时代的玩法 回顾传播的套路,不难发现,今天,人工智能已然悄悄在改变营销传播的玩法。 第一阶段,硬传播。 硬传播是通过占用或制造用户的时间和空间,强制性传播信息。自嗨型,填鸭式、控制型的广告形式。比如电视广告通过抢占用户时间达成传播目的。公交站牌,地铁电视、电影前贴片,这些广告形式或多或少地有些强制性。占用用户视觉空间的案例,比如门户网站的各种banner、弹窗,报纸、杂志广告。 硬传播关注的是产品信息是否传播出去了,是否消费者有印象,而不考虑消费者愿不愿意接受、愿不愿意消费和二次传播。 第二阶段,软传播。 软传播拒绝硬性和强制性的传播手段,从消费者场景出发,以渗透、互动、分享的视角,力求传播信息与消费者达成共鸣,潜移默化攻克消费者心防。比如说杜蕾斯就将软传播发挥到极致,消费者欣然接受了它的产品信息,并不觉得是一则广告那么恼人,而是视作一条笑话,一条知识来接受。在社交功能与媒体打通互联的今天,软传播散步于移动互联网的每一个角落,也许你看到的一则新闻,一则头条,就是某企业的一则广告,消费者就这样欣欣然地当了传播者、销售者。 第三阶段:智能传播。 在移动互联网时代,传播变成了以消费者为中心,传播的本质变成了与最终目标用户的连接。智能传播是基于大数据的积累,通过人工智能技术,更清楚地掌握消费者,从而精准有效地触达目标消费者,而不是撒网地铺渠道,智能传播的核心是提高转化率,拉来更多有价值的目标消费者,建立更有价值更高效的消费者连接。 实际上,在今天,不同的传播方式是并行存在的,但不管是硬传播还是软传播,都会借助智能传播的手段来量化结果,提高效率。 人工智能是一只看不见的手。 对于互联网公司来说,他们通过大数据不断地给消费者推送更有价值的消费信息,悄悄地把消费者的钱赚走,通过人工智能技术驱动商业模式的变革,比如,淘宝能清楚地知道消费者的喜好,消费档次的结构,同样的款式,把价格高的推荐给消费结构高的消费者,把更有性价比的推荐给消费结构低的消费者。以此吸引更多顾客,带来更多销量提升。 再比如美团的数据中心,分析每一位消费者的个性化消费习惯,进行定制推送,使消费者接收到更准确、更适合自己的信息,这都是依靠机器人工智能来完成的。 智能传播在精准营销领域的应用是带来转化率的提升,通过量江湖的数据显示,通过智能传播对目标用户的精准锁定,比传统渠道可提高3%-5%的转化率,这意味着每年增加数百万上千万的盈利。 回到ASM优化上,无论是CP还是代理商,需要考虑的是,在广告主给定预算下,如何分配在不同的关键词、和不同的人群定向上,才能使得收益最大化?(保证获客数量或者保持很低CPA)这里优化的关键是看结果,使CPA下降,下载率上升,要么更省钱,正常情况下一千万投放,通过人工智能省出三五百万。要不更赚钱,赚来更多消费者、更多客户。 那么如何赚,如何省?CP需要问自己的是: 我的广告展现给谁更有价值?谁才是能带来更多下载量的更有价值的目标用户? 是不是出价越高展示越多?如果不是,那么每一个词的出价点与转化取哪一个值才最合理? 到底是模糊投放还是定向投放更有效?定向投放要多细才能取到最佳转化效果? 关键词太多如何选词?如何淘汰?千组策略万组关键词,如何做到实时优化? 其实以上这些问题,最终可以抽出三个重点来阐述:智能选词、智能定向、智能投放。 如何通过人工智能玩转ASM投放? 1、智能选词:突破人的认知边界,通过机器发挥词的最大转化效率 (编辑:ASP站长网) |