Archive for the ‘营销技术’ Category

在自动化时代像人一样进行营销

星期六, 3月 6th, 2021

营销自动化是否使您感觉自己不过是公司CRM中的“联系人”或“领导”?好吧,那是因为你是。营销自动化基于信号(输入和输出)进行工作。除非您输入足够的信息以使AI了解您想要的内容,否则输出不会反映您的需求。

作为营销人员,您如何同情目标受众,营销自动化如何使他们感到创造更好的用户体验?

什么是营销自动化?

营销自动化使用软件来自动化营销活动,例如发送电子邮件,在社交媒体上发布,在CRM的营销阶段移动潜在客户以及运行广告。营销自动化可以帮助企业在正确的时间和地点向正确的受众发送正确的消息。但是,有时情况会出现问题。但是不要怪机器。它正在执行我们告诉它要做的事情。

营销自动化:好与坏

每年一月,我都会清理收件箱并取消订阅过去12个月中加入的许多列表,以此开始新的一年。这些订阅中有许多是从下载或购买开始的。但是,曾经有用的东西已经变成了消息传递的冲击,我现在忽略了。

似乎品牌在每次在线互动时都在疯狂地试图保持自己的领先地位。在弹出式广告,电子邮件和再营销广告之间,这会造成内容疲劳。我想告诉他们,“冷静点。当我需要您的产品和服务时,我会记住您。”

作为入站营销代理,我们还使用营销自动化。但是,我们的使命是帮助客户与听众建立真正的人际关系。我们使用AI了解买家的兴趣,需求和行为。然后,我们使用该数据和自动化来传递真实的,以买家为中心的消息。

HubSpot最好地说明了这一点。“良好的营销自动化考虑了潜在客户不断变化的需求,以及他们在所有营销渠道中与您的行为和互动。不只是电子邮件。使用来自社交媒体等多个渠道的行为输入,查看定价页面或消费特定内容,可以为营销人员提供充分了解潜在客户挑战所需的背景。”

以下是使用营销自动化建立真实人脉关系的几种方法。

使用数据细分受众

您的营销自动化将仅与触发它的数据一样好。它结合了显式数据和隐式数据,以确保您的营销自动化创建个人联系。明确的数据是从表格和调查中收集的,包括姓名,地址,职位,公司以及联系人团队的规模。隐式数据提供有关联系人兴趣的信息,例如他们下载的内容类型,打开电子邮件的次数,在电子邮件中单击的与产品相关的内容。

使用两种类型的数据都是神奇的地方。他们都在确定您的潜在客户在购买过程中的阶段,细分您的潜在客户以及根据您的需求定制信息方面起着至关重要的作用。

电子邮件自动化

电子邮件自动化的优点之一是,它使我们能够与联系人保持一致的电子邮件通信流程。电子邮件营销的一种常见滥用是消息传递线索过于频繁,或者只是敦促他们进行购买。而是使用电子邮件营销,通过定期与有用的信息进行交流来培养与受众的关系。

Adobe的电子邮件使用情况研究揭示了人们在工作和个人电子邮件中发现的四件事。人们在工作电子邮件中发现讨厌的四件事:

  • 经常发送电子邮件(38%)
  • 营销商关于我的数据有误(25%)
  • 太罗y /写得不好(24%)
  • 敦促我购买已经购买的产品(21%)

人们在个人电子邮件中发现的四件事:

  • 经常发送电子邮件(43%)
  • 敦促我购买已经购买的产品(24%)
  • 营销商关于我的数据有误(23%)
  • 太罗//写得不好(23%)

使用细分,我们可以使信息符合受众的兴趣,从而随着时间的推移建立信任。我们可以跟踪听众的反应并收集有关他们从事何种活动的数据,以定制我们的消息传递以满足他们的兴趣和需求。

当您发送与联系人的领导阶段相匹配的精心编写的电子邮件,并在正确的时间提供正确的信息时,它将增加价值并在购买过程中为他们提供帮助。他们准备购买时会记住您。

弹出表单,滑块和Hello栏

弹出窗口和滑块可能会分散注意力和烦人。我们可以以更人性化的方式使用它们吗?如果您遵循一些最佳实践,答案是“是”:

  • 弹出窗口或滑块中提供的内容与您的内容高度相关,并且符合网站访问者的意图。
  • 弹出窗口可增强用户体验。
  • 它们在页面访问期间的正确时间出现。
  • 使用友好的语言,并提醒他们您提供的内容的价值。

可以减少转换路径摩擦的弹出式窗口类型包括点击弹出式窗口(单击特定CTA时会弹出的表单)和滑入式框(当访客滚动页面时内容滑入其中)。由于它们是由访问者对页面的参与触发的,因此它们通常不如叠加弹出窗口那么麻烦。使用HotJar之类的热图工具来确定人们如何与您的页面互动,以确定页面上何处是触发弹出窗口或滑块的正确位置。

具有人情味的聊天机器人

随着聊天机器人在其背后的AI变得越来越复杂且易于自定义,它们正在发挥自己的作用。它们在帮助您的销售线索快速获取所需信息方面很有用,包括回答常见问题,将网站访问者定向到可下载的资源,将访问者与销售代表联系起来以及设置演示。

记住聊天机器人执行“会话营销”会很有帮助。聊天机器人正在与有疑问并希望聊天机器人提供快速答案的真实人进行对话。

聊天机器人成功的关键是:

  • 给你的机器人个性和名字。
  • 使用聊天机器人快速欢迎网站访问者。
  • 聊天会话开始后,请询问用户其姓名,以便聊天机器人可以个性化消息。
  • 向用户询问合格的问题。
  • 为用户提供选项选择,并在尽可能少的消息中将其引导至所需的信息。

社交媒体自动化

回忆起我在Twitter或LinkedIn上与某人建立联系后立即收到的消息时,会想到“仅仅因为您不能代表您应该这样做”这句话。这种类型的营销自动化趋向于机器人化。如果某人在连接后的几秒钟内推销了他们的产品或服务,这是一个危险信号,表明他们已自动进行消息传递。他们对我一无所知,对我的需求和兴趣一无所知,也不想与我建立关系。

使用社交销售自动化的更好方法是使手动的重复性任务自动化,例如发送连接请求。不要自动进行旨在建立信任和吸引潜在客户的对话。

安排帖子是社交媒体营销自动化的另一个方面。将相同的消息交叉发布在不同的渠道上很常见,但这不是最好的方法。各种社交平台的用户对这些频道上的内容有不同的期望。最好根据受众定制消息,以及他们如何在该频道中消费内容。

内容和搜索引擎优化

通过将关键字填充到您的内容中来获得搜索排名中的头条。要在SERP中排名很高,您的内容需要比竞争对手的内容更好地匹配搜索者的意图。有一些技术性SEO策略可以帮助Google理解您的内容,但这些都是幕后代码。

优质的Web内容自然流动,并且以人类和爬虫都能理解的方式编写。听起来很具有讽刺意味,但Google的漫游器不喜欢读起来像机器写的内容。将您的品牌故事整合到内容营销,社交媒体营销和SEO中,可确保您传达一致的信息,以帮助人们和搜索引擎了解您的产品和服务以及他们所解决的问题。

如何像人一样营销

营销自动化的众多好处之一是,它使您能够与潜在客户保持一致的大规模沟通。成功实现自动化的关键是细分和个性化,以确保您与合适的人和合适的时间共享合适的消息。持续评估和测试您的受众群体对您的自动营销活动的参与度。当您像人一样进行营销时,学习将永无止境,并允许您重新评估渠道,重新评估潜在客户得分并完善品牌信息,以与购买者建立真实的联系。

数据分析是以市场为导向增长的关键

星期日, 2月 28th, 2021

数字创新和转型比以往任何时候都更加普遍-并且它们不会很快放慢速度。当所有行业都感受到疫情的影响时,企业正在调整与客户沟通和向客户提供服务的方式。客户和营销人员都越来越依赖数字渠道进行交互。同时,预算变化多端或更加有限,因此,不要浪费任何美元,这一点至关重要。

这给营销人员提出了紧迫的挑战。他们如何在充满信心地做出决策的同时适应不断变化的动态,不断增长的客户需求以及不断变化的格局?

做出明智的决定始于访问数据并深入了解每个活动,程序,内容和活动如何与客户产生共鸣并影响底线业务投资回报率。

为了了解这种不断变化的格局以及营销人员如何集成和分析其数据的含义,Salesforce与teknowlogy合作 进行了调查。

《英国市场营销和情报洞察指南》的调查结果和见解表明,数据集成和分析给营销人员带来了挑战,但对于衡量过程并最终推动增长至关重要,这激发了营销人员重新构想数据驱动的意义。

这是该报告的四个主要内容。

1.营销人员对增长负有越来越大的责任,但面临数据和分析障碍。

今天,营销人员在推动业务增长和成功中扮演着越来越重要的角色。根据该报告,有90%的受访者表示,在过去一年中,领导层已经将公司的工作重点转移到至少以“相当显着”的角度来关注营销主导的增长。

但是,这些相同的营销人员面临着巨大的增长障碍,这可能使他们无法履行职责。超过一半(56%)的受访者将数据管理不当列为增长的最大障碍。这可能是由许多因素引起的,例如低质量数据和数据集成问题。

列出的其他障碍包括缺乏实时洞察力,缺乏统一的绩效视图,缺乏对客户的了解以及团队错位。随着预算的不断变化以及对控制成本的日益关注,很明显,如今的营销人员有望在有限的资源下做更多的事情-他们需要应对数据挑战才能达到目标。

2.当今重要的营销决策由数据驱动。

显然,市场营销人员了解数据的重要性,并在决策中确定数据的优先级。45%的受访者表示,他们已经在决策中“尽可能”地使用了数据。

营销人员对数据的投入如此之大,以至于他们还试图提升整个组织的数据文化并使之民主化-62%的公司已经在营销分析平台和技术方面取得了出色的进步,50%的公司获得了行政领导的支持,而56 %的受访者表示,他们在跟踪每笔营销投资的投资回报率方面取得了出色的进展。

显然,营销人员看到了数据和分析功能的巨大价值,并且进展已经开始。但是请记住,这些相同的营销人员也面临许多问题的挑战-因此,尽管他们可能“尽可能多地”使用数据,但仍有明显的改进机会。

3.数据是复杂的,整合所有数据构成了重大挑战。

如今,营销人员正在利用比以往更多的渠道来吸引今天的客户。从网络到电子邮件,移动,调查,社交等等,跨渠道策略是新的常态。

结果数据非常复杂。由于格式和交付方式不同,数据通常在每个平台中都是孤立的,从而难以全面了解所有营销数据。

尽管80%的受访者认为对所有跨渠道营销活动的完整了解很重要,但62%的受访者仍然独立衡量和优化单个渠道或使用电子表格代替统一的记录系统来管理所有渠道。

毫不奇怪,这带来了许多挑战。这些挑战包括数据准确性,无法连接和统一来自不同来源的数据以及花费在数据清理和准备上的时间。结果,营销人员无法及时有效地获得可行的见解。

4.随着市场营销角色的发展,以数据为导向的转型至关重要

营销人员致力于在明年改善其数据和分析能力,他们将目光投向了共同的优先事项,例如效率,更好的客户参与度和收入增长。46%的参与者计划提高他们的数据管理和数据准备效率,而43%的参与者希望使用实时数据来增强他们的决策能力。

我们的行业瞬息万变,但要想在2020年及以后取得营销成功,根本的关键就是要在您的组织中构建数据驱动型文化。尽管实施此过程说起来容易做起来难,但营销人员现在比以往任何时候都可以使用更多工具。

为了创建一种数据驱动的组织文化,以产生清晰的衡量策略和营销增长,英国营销人员需要使他们的人员,流程和技术保持对客户需求和关键增长重点的理解。牢记这些目标,营销人员可以使自己及其组织在不断变化的行业中取得成功。

营销趋势和洞察力重塑行业

星期四, 2月 18th, 2021

在世界各地,消费者已经适应了新采用的习惯,惯例和思维方式-“新常态”。人员和企业进行了必要的调整,以有效地庇护住所,其中包括对在线活动的重大转变和关注。

2020年出现的一些趋势并不完全是新的。许多人已经在家中工作,并且近年来,随着对技术和内容的更易访问,数字消费正在急剧增长。行业领导者已利用这个机会检查了从供应链到制造,再到销售点的当前流程,以了解有效的方法,并重新思考了无效的流程。作为营销人员,我们需要密切注意这些不断发展的消费者行为和趋势,并相应地调整我们的策略。我们概述了3种不断发展的消费者趋势,以帮助您入门。

转向基本购买

这场大流行对许多人的财务产生了影响,无论是由于失业或加班时间的减少还是财务不确定性的延长。总体而言,人们已经更加注意如何花钱,并将继续这样做。他们购买的商品在日常生活中会立即发挥作用,从而改变了商品类别的支出,并且更愿意将商品价格降低到更便宜的商品。

话虽如此,营销人员不应仅仅因为他们期望的消费者的购买优先级已经改变而减少或停止广告工作。相反,进行调整(例如使您的消息传递适应他们的需求)可能会非常有影响力-提供一种社区意识,并希望每个人都在一起。通常,在这些不确定的时期内,经验丰富的营销人员将在战略上实施与他们的直觉相反的做法,以消除恐惧并制定大胆的增长策略。

转向支持本地

在这些不确定的时期,社区团结起来互相支持。在家庭财务压力持续不断的情况下,行为的转变也意味着优先事项的转变。人们正在重新评估并决定要保留什么产品或服务,以及要删除什么— 50%的消费者愿意尝试既具有更好价值又具有便利性的新品牌或替代产品。

57%的买家寻求本地独立企业的支持。要与这些有兴趣的买家交流,请利用数字营销手段与您当地的社区进行交流。保持透明并及时通知他们-您想主动与新客户接触并与之互动。消费者渴望获得相关且个性化的消息传递,因此将您的策略​​转变为包括本地化广告素材可以使您与竞争对手区分开。

转向数字

在很短的时间内向数字化的加速转变推动了多个行业的发展。政府规定的全天候服务也意味着消费者有更多的闲暇时间。人们正在转向数字平台,以与家人和朋友保持联系并寻求娱乐。消费者采用送货上门或路边提货的在线购物方式。公司正在拥抱新的虚拟劳动力。学生和老师正在使用虚拟工具进行学习和教学。很明显,数字技术正在崛起,而且似乎并没有放缓。

在今年全年,所有世代都适应了数字化手段,从而缩小了世代之间的技术差距。结果,在线内容消费增加了。美国消费者平均每年在数字媒体消费上花费约7个小时31分钟,而去年同期则为6个小时43分钟。但是,让我们快速放大婴儿潮一代。尽管他们是采用家用计算机的先驱,但他们也是一代对新技术的采用速度较慢的一代,并且仍然更喜欢在实体店购物。然而,在大流行中,互动的绝对需要是促使他们增加数字使用量的一个因素,仅今年,就有47%的婴儿潮一代增加了在线消费。

对于品牌来说,这是非常重要的一年,品牌需要利用营销努力来学习和倾听消费者的需求。他们需要在线出现,不仅要保持关注和相关性,还要在疫情之前保持其营销努力的势头。在调查中,有77%的受访者希望广告商说明他们的品牌如何在新常态中有所帮助。重新制定策略以确保您的品牌在消费者旅程的每个接触点都存在,并将其保持在循环中将有助于您建立信任并给予他们信心。

垂直搜索引擎的兴起

星期五, 2月 12th, 2021

2020年10月20日,美国司法部起诉了Alphabet的子公司Google,声称该公司的互联网搜索平台是对竞争和消费者均有害的非法垄断。该案旨在证明谷歌作为主要搜索服务提供商的地位限制了消费者的选择,与苹果等公司的合作伙伴关系抑制了竞争。

自2016年总统大选以来,采用Big Tech一直是国家对话的主要内容,但这是针对Google采取的首项反托拉斯行动。尽管我们可能已经多年没有结束这个故事了,但是美国司法部的诉讼标志着搜索行业发生了更大的转变,这在20多年中并未受到干扰。

Google扩大搜索范围的意外结果对某些人来说是有限的。由于结果的排名方式,企业受到的影响往往大于消费者。因此,在Google提出反托拉斯诉讼之后,出现了专门信息的新市场。

转变动力

1998年,Google每天处理10,000次搜索查询-每年约365万次。官方的Google Zeitgeist在发布的那一年报告了1.2万亿次搜索。到2020年,这一趋势最终将稳定到每年估计2.3万亿次搜索。

尽管它的规模和巨大的增长,网络搜索的动态已经开始转移。Google对许多垂直行业采取了超级聚合和合作的方式。例如,Google地图汇总了Booking.com,TripAdvisor和Yelp。Google Shopping和Google Finance分别是电子商务和财务信息的汇总器。垂直搜索一直与聚集者不符,既要找到它们又要直接流量。垂直搜索引擎已经构建了自己的移动应用程序,以吸引用户离开Goog​​le搜索栏。

定义垂直搜索引擎

垂直搜索引擎是专注于特定域或垂直领域的搜索引擎。可以考虑使用LinkedIn进行人员搜索,Zillow进行住房搜索或Kayak进行旅行搜索。使用垂直搜索引擎的好处是:

  • 由于范围缩小,信息更加精确
  • 用于为用户提供垂直专业知识的校准系统
  • 专为促进特定任务或工作流程而设计

第三点特别值得注意,特别是在将垂直搜索引擎与Google进行比较时。您不太可能在寻找汽车价格和库存来找乐子。价格告诉你是否负担得起;位置信息会告诉您最近的经销商在哪里。搜索是工作流程的一部分。在大多数情况下,Google都是中间人,将用户从A点引导到B点。

与网络搜索一样,垂直搜索也支持各种工作流程。它们的不同之处在于为用户提供了完成预期操作的途径和工具。这是一个示例:Zillow用户首先搜索房屋,然后权衡房屋价格和税收数据以及其他因素,例如学区和工作距离。用户的工作流程以约会与约会代理的约会结束。工作流的差异很大,这取决于某人的需求,这就是垂直搜索引擎市场如此巨大的原因。

近年来,Google尝试与某些消费者搜索工作流程竞争。独木舟的竞争对手Google Flights使用户可以在一个平台上更轻松地预订旅行。有趣的是,谷歌在2011年购买了ITA Travel(已成为Google Flights),并经过了美国司法部的批准。如果从历史上汲取教训,那么Google肯定能够与某些垂直搜索引擎竞争,并能够为基于消费者的搜索赢得市场份额。然而,企业对企业搜索是另外一回事。

对B2B搜索工具的需求

B2B搜索市场存在缺口。差距部分是由Google搜索算法的设计而存在的,该算法基于五个关键因素对网站进行排名。您会找到最受欢迎的商业网站,但不是每个商业网站。更重要的是,结果可能无法提供正确的业务。

但是,B2B搜索正在开始转变。在过去的几年中,数字排气量急剧增加。Shopify,Squarespace和其他公司的出现减少了互联网上企业进入的障碍。2014年,互联网超过10亿个网站,而且有20亿个互联网触手可及。拥有网站是一回事,而找到网站则是另一回事。公司必须在网站工具和资源上进行投资,并不断优化网站内容。更不用说,它需要时间来积累域权限。如果您是经济拮据的小企业,这看起来是一个很高的要求。

Google的排名算法,有限的工作流程和表面信息为B2B搜索引擎提供了跨越多种功能的机会。例如,ThomasNet是连接采购专业人员和工业制造商的工业采购平台。Drugdu运营医疗器械数据库,其中涉及对超过1,000,000种产品的访问。

由于疫情,今年以来对小型企业的关注如此之多,应该指出的是,B2B搜索产品对中小型企业有利,因此对经济有利。诸如ThomasNet和Drugdu之类的工具甚至在竞争环境中,都可以找到小型企业。由于普遍缺乏广告,并且众包信息减少了对单个公司数据库的依赖,因此信息也往往更可信赖。

上一次针对一家大型科技公司提起的反托拉斯案是在1998年,当时微软最终因滥用垄断权而被判有罪。在过去的二十年中,谷歌已成为消费者搜索领域的明显领导者,但他们一直未能将其业务范围扩展到垂直搜索引擎。自那以后,这个空白就被数十个专门的搜索引擎所填补,这些平台大多使中小型企业受益。用户的优势显而易见:专注于有限的数据集可加快工作流程并提供更好的信息。

随着Google传奇的发展,垂直搜索引擎处于有利地位,可以通过促进企业对企业的贸易来发展。

数字广告不是下一个互联网泡沫

星期日, 1月 24th, 2021

几十年来,营销人员一直在努力实现“圣杯”或营销完美:在正确的时间以正确的信息与正确的人接触。

在整个这段时间里,一代又一代的营销人员都带着同样的认识消失了。从理论上讲简单的做法在实践中非常困难,而且在规模上几乎是不可能的。但是后来随着广告生态系统开始缓慢,坚决地在线前进,情况发生了变化(或我们认为如此)。

毕竟,数字广告要优于其前身。它建立在大量用户数据的基础上,支配着我们生活的方方面面,并为每个广告客户提供了前几代人梦dream以求的精细控制级别。

行为广告

数字广告革命的核心是“行为广告”,即广告平台将数千个(或更多)数据点用于微目标用户的技术,然后可以向“微目标”用户提供“超目标,超相关”消息重要时刻”,从Google借用一个短语。

在过去的几年中,行为广告获得了以下荣誉:

  • 改变总统选举的结果。
  • 建立数十个“独角兽”。
  • 帮助成千上万的公司度过千载难逢的大流行。
  • 它被吹捧为广告革命–它将永远改变广告和营销方式的方式。

但这真的有用吗?还是仅仅是小说?

蒂姆·黄(谷歌前政策总监)在即将出版的《次要注意力危机》一书中指出,整个数字广告业务都是基于一系列欺诈行为,如果这些欺诈行为暴露在外,可能会使数字经济崩溃。

  • 由于不良数据与浪费,欺诈和滥用的可怕结合,数字广告无法实现其声称的价值(更具体地说:数字广告“行不通”且“毫无价值”)。
  • 尽管如此,品牌每年仍在数字广告上投入数千亿美元,因此尽管销售商品(数字广告)的总价值没有相应增加,广告价格仍在继续上涨。
  • 从内容/新闻站点到人工智能(AI),机器学习和绿色能源的前沿研究,数字广告产生的利润推动了数字经济的发展。
  • 数字经济在整体经济健康中发挥着核心作用。
  • 如果品牌意识到(1),他们将停止在线广告。
  • 如果为(5),则为(2),数字广告价格将下降。
  • 如果为(6),则引用(3)的利润将不再存在。
  • 因此,通过(3)和(4),停止数字广告可能对更广泛的全球经济产生广泛的灾难性影响。

但是(与所有事物一样)事物并不完全像它们看上去的那样。让我们以每个前提为前提,然后进行检查–然后返回整体论点。

数字广告能否实现其声称的价值?

如今的程序化展示广告类似于2000年代的次级抵押贷款,后者在2008-09年大萧条中扮演着重要角色。尽管有充分的证据表明数字广告的效果不如Google,Facebook,Twitter,Microsoft和Amazon这样的平台,并且归因(将“信用”分配给积极渠道的过程归功于贡献渠道)仍然模糊不清充其量,根本就不能得出这些广告“毫无价值”的结论。

但这也许是由于对广告价值的根本误解。广告的价值在于用户的“关注度”。当您购买数字广告时,您购买的可能性是广告为您的组织带来了一定价值(X)的积极成果。简而言之:您正在购买预期的经济价值(“ EEV”)。

假设每个组织都是唯一的,那么期望的积极结果就是唯一的,它们的经济价值,风险承受能力以及相关的概率密度函数也是如此。

所有广告都一样吗?

在进一步介绍之前,让我们简短地阐述一个关键点:所有数字广告都不是程序化展示广告。

根据Statista的数据,2019年程序化广告的总支出约为1060亿美元。但这还不到数字广告总支出(每位eMarketer 3332.5亿美元)的三分之一。那里还有什么?

  • 搜索广告。
  • 社交广告。
  • 影片广告。
  • 私人市场交易。
  • 购物广告(亚马逊,沃尔玛,克罗格等)。

每个人都面临着自己的挑战,目标和竞标流程,一组控制杠杆以及透明度/问责制水平。

如果这太技术性了,那么简化版本就是这样:广告(数字广告,传统广告等)在不同时间对不同组织的价值不一。

那么,广告的价值是什么?这就是广告单元和次级抵押贷款之间的关键区别-每种情况下基础资产的价值都有根本不同。

一方面,次级抵押贷款是具有设定值(本金),预期收益(利率)和第三方风险评估(评级)的贷款。Wired在他们的文章中提到了很多内容,并建议将MBS与Google和Facebook的股票进行比较比较恰当。

不幸的是,这种比较也很短–如果没有其他原因,除了股票价格很少(如果曾经)以MBS价格反映其基础资产(构成MBS的抵押品)的价值来反映企业基本面。

整个数字广告生态系统由庞大,不透明的技术基础架构支持,这使数千次实时拍卖能够确定哪些广告在哪些页面上显示给了哪些用户,几乎都是实时的。这确实(在某种程度上)类似于算法交易在金融领域的支配地位,但是必须注意,仅仅因为算法,自动或不透明的事物必然意味着它是不好的。

这意味着要进行额外的检查,以确保自动化按预期执行。数字生态系统的这一方面值得进一步审查-尤其是当平台积极地阻碍这些拍卖及其结果的透明性(包括显示搜索广告的查询内容,投放到Facebook受众网络广告的网站广告等)时,尤其如此。我们在数字广告生态系统内外开展工作的许多人都呼吁平台变得更加透明而不是更少-众议院和参议院以及全球监管机构的呼声终于得到了回应。

但是浪费,欺诈和滥用(WFA)呢?次级抵押贷款与数字广告之间的第二个相似之处是平台,中间人和其他第三方(包括广告代理商)的浪费,欺诈和滥用的普遍性。

引用的例子包括点击欺诈,对不可见的展示收取费用,代理商的淫秽加价(超过50%);代理商通过协商的费用批量购买的广告,然后以高昂的价格再卖给客户,甚至更多。

对于那些不熟悉广告领域的人来说,这些事情听起来很糟糕,让人想到“大空头”的怪异之处。但是,尽管每一种都是次优的业务实践,但它们都不是新鲜事物。

点击欺诈是您必不可少的问题,这是一个严重的问题,如果我们的行业要向前发展,则必须解决。很少有可以接受的,用于识别和解决点击欺诈的全球标准(即使推出新的法规或协议,点击农场等不良行为者似乎也发现了规避点击欺诈的新方法)。

包括Google和Facebook在内的平台已尽力解决这一问题,包括向广告客户补偿欺诈性点击的费用-但它们往往不足,特别是对于较小的广告客户。

在过去的几年中,点击验证技术有了显着的进步。但是,很少有代理商默认提供它,而且很少有品牌知道需要它。毫无疑问,点击欺诈/数字广告欺诈是一个问题,但没有Hwang想象的那么大。

根据eMarketer,点击欺诈的影响估计约为$ 6.5B至$ 19B,约占全球数字广告生态系统总数的2%至6%。

非观看展示如何?这也是旧问题的新版本。考虑使用估计的收视率(即尼尔森收视率)以每千次展示费用买卖电视广告。这些排名使用计算出的面板数据来估算在给定时间观看给定节目的人数。但是,仅此而已。估计。从在给定时间点获取的样本数据推断。

即使我们同意估算的总体准确性,在商业休息期间,仍有多少人继续坐在沙发上,眼睛粘在屏幕上?这与付费但从未出现过的广告可比吗?

同样,报纸按读者群为广告定价,但这也是估算值-即使您的客户打开了包含您广告的报纸,该人实际看过A8页并阅读您的特定广告的概率是多少?

广告牌和广播广告,机场接管,体育场赞助以及其他所有情况也是如此。简而言之:非观看印象是每种广告形式的现实。唯一的区别是数字广告有潜力变得更好-他们只是还没有实现。

同样,许多传统的广告单元为代理商或媒体购买者提供各种形式的“影子”定价-从支付给代理商的佣金到毛利/净利差到各种回扣(佣金,超额驾驶,积压,批量交易,等等。)。

这种做法已经并且已经知道多年。和上面一样,我发现它是淫秽的。但是,必须注意的是,这个问题通常集中在控股公司和大型代理商,他们在其他费用紧缩之时将其视为替代收入来源。代理商控股公司数十年来一直从事各种形式的媒体套利活动。

这不是新的。广告单元发生了变化,套利的性质发生了变化(从电视时代的“前期”到今天我们看到的程序化广告空间的套利),但基本原理是相同的。

多年来,我一直在争论广告业务的这些部分迫切需要改革。但是它们并不新鲜。品牌已经采用了许多这样的策略,包括Proctor&Gamble等知名品牌的CMO,他们公开分享了所学知识。

在揭露这些阴暗做法并(希望)将其逐步淘汰时,重要的是要记住,这些交易仅占所有程序化广告购买的一小部分,而程序化广告购买本身仅占媒体总支出的一小部分。变化越多,它们保持不变的可能性就越大。

那坏数据呢?

以行为为导向的广告并不像广告商所相信的许多供应商+平台那样精确。对于数字广告界的任何人或收到定向不良的广告的人来说,这都不足为奇。鉴于将大量的数据输入平台出价算法中,这尤其如此:

  • 启用了平台的跟踪器(捕获在线活动的Cookie,像素,标签,应用数据等)。
  • 第三方和其他广告客户(数据从CRM系统传回+其他离线数据集的扩充等)。

这些数据的质量,准确性和相关性各不相同-将它们混合在一起可能会对数据的整体准确性造成灾难性的影响。打个比方,考虑一下将香水与有气味的粪便混合会发生什么,结果仍然是非常不愉快的。大数据会增加不良数据,也会发生同样的事情。

当不良数据进入其他生态系统时,也会污染这些生态系统。使事情变得更加复杂的事实是,该过程通常是自动化的,许多机器学习算法默认都信任输入的数据的有效性,并假定视图是完整的(即,所有相关数据都包含在集合中)。

这两件事几乎都不是真的-因此,流经这些算法的大多数数据都有一定的缺陷。实际的结果是,许多算法都非常擅长在用户购买意向上升时进行标记,但是在查明用户购买意图下降时却很难。这会导致尴尬的情况,即用户在网站上进行了相关的购买(例如壶铃或微波炉),但在购买后的几天,几周或几个月内,不断有更多的相同商品的广告投放。

虽然这是一个特定的示例,但它说明了更广泛的问题:

广告美元被(直接或间接)浪费在那些不再与该品牌相关并且不再打算购买的用户身上。这是故意的。毕竟,拥有更多的“有购买意向的”受众可以扩大拍卖的参与度,这样做似乎可以使平台赚更多的钱(出价更高的人=更高的出价=广告平台的更多钱)。

技术专家认为(i)以近乎实时的方式融合海量数据集,每个数据集都是由质量不同的来源生成的;(ii)然后依靠这些数据集来了解用户的意图和行为是一个非常困难的问题在真空中解决–在没有完美信息的情况下,几乎是不可能实现的。

现实可能介于两者之间,有些平台试图尽其所能来破解难题,而另一些平台则袖手旁观并从客户/广告商那里收取支票。这是一条漫长的说法:是的,用于定位程序化广告的某些数据在不同程度上烂透了,但这并不一定是问题。

所有数据都会恶化-这是无法避免的-问题是平台在污染坏数据集之前清除腐败数据的效率如何。更相关的问题是:这是否真的引起了黄某所建议的大问题?

毕竟,在黄某的论证中,有缺陷的数据类似于传递给特斯拉火箭的坐标不正确–很小的误差就足以导致巨大的繁荣。这似乎从根本上是错误的。为了说明原因,请考虑一个替代类比:押注轮盘赌游戏。

对于那些不熟悉该游戏的人,在美国轮盘游戏中(38个空格– 18个红色,18个)直接下注1美元(一个给定数字的球下注-所有这些都支付35:1)。黑色,2绿色)的期望值为-$ 0.053(35 *(1/38)+(-1 *(37/38))。

在短期内,您可以连续赢一串,也可以输一串,但从长远来看,每下注一个特定的数字,您就可能损失大约一分钱。

具有讽刺意味的是,单人下注的命中率与平均在线转化率(〜2.6%)大致相同,使得这种比喻更加合适。那么,数据从何而来?数据-甚至中等质量的数据-都可以帮助删除通过过滤掉非赢家从轮盘游戏中空间。

即使删除单个空格也可以将预期值损失减少一半。除去董事会的四分之一(9个空格),您已经从每局损失0.053美元变为每次旋转可获得0.25美元。不良数据在消除不良空间方面可能不太可靠(也许还会消除一些赢家)。

大数据可以更有效地消除受众中的不良空间。数字广告能否将我们的轮盘赌轮完美地缩小到球落地的单个空间?没有。

不论任何营销人员告诉您什么,积极的结果总会有些运气。但是,只要您的数据足够好,甚至可以删除一小部分非获胜者,您就会将广告的期望价值转移到您的偏爱上。

数字广告利润创造的纸牌屋怎么样?

当品牌意识到数字广告正在发生的事情时,他们会拉高他们的支出,开始连锁反应,这不仅会抹杀企业的底线,广告技术行业,但涉及更广泛的数字经济。报纸将崩溃而没有广告收入的命脉。初创企业和创作者将无法通过横幅广告从其内容中获利。

品牌不会停止广告,即使向他们显示数据表明这样做会导致业务的实质性改善。另一个原因是,大多数在线平台,内容创建者和初创企业都有多种利用受众获利的方法-其中一种是广告。其他包括:

  • 订阅服务(报纸最近对此表示欢迎)。
  • 免费增值模式。
  • 直接赞助/私人交易(即,影响者协议,私人市场交易,直接交易)。
  • 会员链接。
  • 直接电子商务。

而且,如果您发现所有这些都没有说服力,那么总会有历史的记录:每当一个平台(在现实世界或虚拟世界中)脱颖而出时,企业都愿意为与这些人建立联系的机会付出高昂的代价。

如今,这些平台都可以在线使用-从研究和产品发现到购物,学校,就业等等,人们越来越多地转向互联网。

根据最近的统计:

  • 美国成年人平均花费大约451分钟(几乎是一个完整的工作日)来使用数字媒体。
  • 每天平均智能手机用户触摸他/她的手机超过2600次。
  • 87%的购买都来自互联网搜索。
  • 互联网在我们生活中的中心地位每天都在提高-而且(就像往常一样),品牌不断争夺机会,以吸引我们在那里的一小部分注意力。

即使整个1060亿美元的程序化产业在一夜之间变成零,这种损失也不会造成严重的衰退或类似的衰退。诸如Google和Facebook这样的广告技术巨头的股票肯定会在短期内感到压力,但从长期来看,他们会做他们一直做的事情:找到方法来利用其数据和受众群体来为其创收股东。

虽然1060亿美元似乎是一个很大的数字(客观上来说是很多钱),但值得一提的是,从2005年至2007年,银行每年在次级抵押贷款中的预订额是该数字的5-10倍(此之前还有很多),到2007年,MBS,CDO,Synthetic CDO,CDO-Squared和相关证券之间的MBS推动市场将增至近10万亿美元,约占整个全球消费者信贷市场的40%。

相对于消费信贷市场而言,程序化行业正在迅速减少,而在全球金融体系中的集中度却大大降低。

那么,这会把我们留在哪里?回到他最初的论点,很明显,黄某在(1),(2)和(3)上是错误的-并且当这些前提失败时,结论就不再在逻辑上跟随。

好消息,避免了危机!但是,故事的意义远不只是一个有缺陷的家伙。尽管关于数字广告市场类似于次级住房市场的断言从根本上被误导了+完全错误,但在论点中却蕴含着不可忽视的真理,值得我们研究,辩论和讨论。并非所有的数字广告数据都是准确,可靠或有用的。

许多平台不透明且自动化程度过高,从而阻碍了广告客户控制其支出和广告投放位置的能力。此外,程序化广告(以及更广泛的数字广告)也无法幸免于传统广告的缺陷-甚至完全具有某些缺陷(例如点击欺诈)。

对于从事数字广告工作的我们每个人来说,无论是平台还是广告商,都需要透明性并不是什么秘密。对于许多《搜索引擎期刊》的读者来说,我在这一点上正在向合唱团宣扬-但值得重复。

衷心希望,黄先生的书能使更多的人关注这些问题,并促使更多品牌仔细审查其数字媒体计划,购买和功效报告。但是,这是否意味着数字广告技术将是下一个互联网泡沫?

几乎不。数字广告并不完美。就整体而言,它正在改善(主要是)随着时间的推移-这主要是由于主要的广告技术平台更好的建筑,更准确,更完整的数据集(附带了自己的一组问题,这柯克·威廉姆斯讨论这里)。

改善广告的道路上有很多坎bump,而且还会有更多。