Успех в PPC измерялся в прошлом с использованием показателей производительности, таких как скорости кликов (CTR), затраты на за приобретение (CPA) и возврат расходов на рекламу (ROAS).

Однако с увеличением ИИ, однако, новые технологии оказывают влияние на то, как мы подходим и измеряем производительность и успех, что приводит к большому изменению поведения клиентов.

От метрик на основе кликов до прогнозного моделирования

PPC полагается на метрики на основе кликов, но также на имя «оплата за клик». Это всегда давало немедленные, но близкие знания.

ИИ меняет это за счет интеграции моделирования мощности прогнозирования: алгоритмы для машинного обучения анализируют исторические данные, чтобы предсказать, какие кампании продвигаются.

Прогнозирование моделирования в маркетинге, управляемом искусственным интеллектом, революционизировало, как рекламодатели назначают свои драгоценные ресурсы, выявляя высокооборотные сегменты аудитории до начала кампаний.

Вместо того, чтобы реагировать на прошлые результаты, анализ, контролируемый AI, помогает в прогнозе компаний:

• Будущее поведение клиентов на основе предыдущих взаимодействий.
• Вероятность обращения для различных сегментов аудитории.
• Оптимальные корректировки торгов в разные времена дня или географии.

Это обеспечивает более подробную и подробную оптимизацию для назначения и оптимизации производительности бюджета и оптимизации производительности, которые выходят за рамки простых впечатлений или кликов.

Фактор качества 2,0-ай-контролируемые показатели актуальности

Давняя оценка качества Google основана на ожидаемом опыте CTR, актуальности рекламы и целевой странице.

Благодаря текущим техническим достижениям он больше не предлагает полное изображение намерений или приверженности пользователей. ИИ предлагает более продвинутый подход, который некоторые называют «Фактором качества 2.0» в отрасли.

Анализируйте показатели актуальности на основе AI сейчас:

• Более глубокие контекст -связанные сигналы за пределами ключевых слов, включая анализ настроения и намерения пользователя.
• Взаимодействие и модели поведения, чтобы определить вероятность конверсий.
• Автоматизированные творческие тесты и адаптивное обучение для уточнения рекламных сообщений в режиме реального времени.

Кампании Google, контролируемая AI, теперь используют расширенные методы для машинного обучения для оптимизации рекламы, что указывает на то, что традиционная оценка качества может вскоре быть устаревшей.

Автоматизированные ставки и контролируемые ИИ KPI

Автоматизированная «интеллектуальная» ставка изменила способ, которым рекламодатели управляют производительностью кампании.

Стратегии ручной ставки всегда требуют постоянного наблюдения. Теперь заповедь адаптируется динамически, основываясь на сигналах данных в реальном времени, таких как:

• Пользовательское устройство, местоположение и поведение браузера.
• Ежедневные вариации производительности.
• Вероятность обращения на основе предыдущего взаимодействия.

Автоматизированные стратегии предложения, такие как максимизация значения конверсии и целевой, превышают ручные подходы CPC и повысить эффективность часов счета.

АИ-контролируемые важные показатели эффективности (KPI) помогают рекламодателям перейти к целевым стратегиям, которые непосредственно связаны доходом.

Кампании, которые достигают целей дохода, могут быть легко масштабированы, что является большим шагом для максимизации инвестиций в PPC.

Повышение новых показателей PPC, сгенерированных AI,

ИИ — это не только существующие модели измерения, но и вводит совершенно новые способы оценки производительности цифровой рекламы.

Эти метрики PPC-контроля, контролируемые AI, предлагают более подробную информацию о лояльности клиентов и сроке службы.

Моделирование атрибуции ИИ

Задание всегда было проблемой в PPC.

Традиционные модели, такие как последний клик и линейная атрибуция, часто пропускают полное изображение, предоставляя одну контактную точку весь кредит, что затрудняет понимание того, как различные взаимодействия на самом деле способствуют конверсии.

Модели атрибуции с AI, которые решают это через машинное обучение, чтобы распространять кредитоспособность по сравнению с несколькими взаимодействиями, включая клики, просмотры видео, автономные действия и преобразования в сфере переходов.

Этот подход записывает полную поездку клиента вместо того, чтобы просто концентрироваться на последнем взаимодействии клика.

Модели атрибуции ИИ обычно включают в себя:

• Данные -Контролированные назначение: Измеряет реальные последствия каждого взаимодействия, независимо от того, является ли это щелчком, рекламой или приверженностью.
• Динамическая адаптация: Непрерывно отрегулируйте, потому что новые данные вступают в то, чтобы сохранить модель точным и повышенным.
• Межканальная интеграция: Комбинирует онлайн и автономные данные, чтобы уменьшить пробелы и слепые пятна во время преследования.

Моделирование атрибуции ИИ является инструментом измерения и предлагает всесторонний обзор того, как взаимодействия способствуют долгосрочному значению.

Это также стратегический подход, который связывает как EV (оценка стоимости вовлеченности), так и срок службы клиента (CLV).

EVS измеряет глубину и качество взаимодействий, а не только клики, в то время как CLV фокусируется на долгосрочной стоимости клиента.

Объединяя атрибуцию ИИ с EVS и CLV Erlangen, более глубокое понимание поездки клиента и может оптимизировать кампании как для значимой приверженности, так и для устойчивого роста как только краткосрочные преобразования.

Давайте погрузим себя в эти два конкретных показателя.

Оценка значения взаимодействия (EVS)

Как растущая альтернатива CTR, EVS измеряет, насколько значимым является взаимодействие, и не только когда произошел клик.

В отличие от CTR, который предполагает, что все клики ценны, пользователи EVS заявляет, что действительно справляется со своим контентом.

Чтобы измерить электромобили, объедините различные сигналы взаимодействия в оценке. Начните с ваших самых важных действий по обязательствам, таким как:

• Время, которое проводится на сайте: Как долго остается на ваших страницах?
• Многообразование взаимодействий: Просмотры видео, разговоры с чатботом или потребление контента.
• Поведенческие показатели для намерения: Прокручивать глубину или повторные посещения.

После назначения баллов каждой кампании создайте пользовательскую метрику в Google Analytics 4, которая рассчитывает общее значение EV от этих отдельных действий и интегрированных в учетную запись Google Ads.

Шаги внедрения:

1. Создать события: Настройте пользовательские события обязательства с условиями, которые соответствуют высокому электромобильному поведению.
2. Марк как ключевые события: После создания этих индивидуальных событий Mark As Ket Events в GA4.
3. Импорт в Google Ads: Как только настраиваемое преобразование будет настроено в GA4, импортируйте его в рекламу Google.
4. Согласование стратегий торгов: Используйте автоматические стратегии ставки, которые оптимизируют конверсии вместо просто щелчка.

Используя эту методологию EVS, реклама Google может не только оптимизировать кампании для кликов, но и для значимых взаимодействий, которые достигают высокой ценности.

Срок службы клиента (CLV)

Вместо оптимизации уникальных конверсий, ценность жизни клиента (CLV) фокусируется на долгосрочной стоимости клиента.

Измерение CLV-контролируемого ИИ выходит за рамки быстрой прибыли и раскопает общую стоимость клиента в течение всех его отношений с вашим брендом.

Это похоже на использование EV, то есть концентрируется больше на разумных взаимодействиях, чем на быстрых кликах.

Чтобы точно измерить CLV, модели искусственного интеллекта анализируют даты ключей, такие как:

• Предыдущее покупательское поведение: Прогнозируется будущие расходы, основанные на исторических транзакциях.
• Риск расстройства и вероятность удержания: Определил, насколько вероятно, что клиент идет или остается.
• Межканальные взаимодействия: Преследует приверженность социальным сетям, электронным наборам и обслуживанию клиентов.

Как и EV, CLV должен объединить несколько сигналов для четкой метрики. После сбора этих точек данных создайте пользовательскую метрику в GA4, которая вычисляет общий CLV из отдельных взаимодействий.

Шаги внедрения:

1. Создать события: Установите мероприятия по заказу для важного поведения (например, повторение покупки или социальные взаимодействия).
2. Марк как ключевые события: После создания отметьте эти события как ключевые события в GA4.
3. Импорт в Google Ads: Принесите пользовательские данные о преобразовании в Google Ads для руководства стратегиями участников.
4. Оптимизируйте с ИИ: Используйте автоматические предложения и прогнозирующий анализ для определения приоритетов клиентов с высоким содержанием клев.

Анализ CLV с AI набирает на действие, когда компании переходят на устойчивые, долгосрочные стратегии роста вместо того, чтобы проводить краткосрочные конверсии.

Погрузитесь в научное погружение по этой теме, включая CLV -риск. ЗдесьПолем

Проблемы и соображения

В то время как AI-контролируемое измерение меняет рекламу PPC, это не без проблем. Решение -Макер должен учитывать следующее:

Защита и соответствие данных

Способность ИИ собирать и анализировать большие объемы пользовательских данных вызывают опасения по поводу конфиденциальности и соответствия.

Общее постановление о защите данных (GDPR) И Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) Являются ли законы о защите данных, которые регулируют то, как компании собирают, хранят и используют личную информацию от потребителей.

С помощью этих правил рекламодатели должны компенсировать знания, контролируемые данными с этическими и юридическими обязанностями. Модели с AI должны определить приоритеты анонимных данных и обеспечивать прозрачность при использовании данных.

Точность ИИ

Модели машинного обучения основаны на исторических данных, которые иногда могут привести к неточностям.

Если модель ИИ обучается в соответствии с устаревшими или неполными данными, это может привести к плохому принятию решений. Человеческий надзор необходим для снижения этих рисков.

Алгоритмический уклон

Модели KI иногда могут присутствовать в данных, на которые они обучены.

Если это деактивировано, это может привести к искаженным рекомендациям кампании, которые предпочитают определенные демографические данные другим. Компании должны проверить, построены ли инструменты искусственного интеллекта, принимая во внимание справедливость и инклюзивность.

Интерпретация понимания из сгенерированного AI

ИИ предлагает очень сложные результаты данных, которые могут быть трудно интерпретировать маркетинговые команды.

Компании должны инвестировать в обучение алфавизации искусственного интеллекта для лиц, принимающих решения, и команд, чтобы обеспечить правильное реализацию и интерпретации знаний.

Ключевые выводы

AI в основном меняет то, как мы измеряем успех в PPC и цифровой рекламе.

От прогнозирующих моделей до управляемого AI назначения, CLV и EVs помогают этим передовым показателям продавать маркетологов, помимо основных кликов и краткосрочных конверсий.

Вместо этого они концентрируются на более глубоком понимании, которые стимулируют устойчивый рост и долгосрочную ценность.

Тем не менее, использование ИИ требует ответственности с навигационными задачами, такими как защита данных, точность, алгоритмический смещение и сложность интерпретации знаний.

Маркетологи должны определять приоритеты прозрачности, справедливости и непрерывного обучения, чтобы использовать лучшие из этих мощных инструментов.

Будущее цифровой рекламы заключается в объединении знаний данных и вдумчивых стратегиях и поддержании этого успеха с течением времени.

Больше ресурсов:

---

Выбранная картина: Metamorworks/Shutterstock