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如何在社群與搜尋廣告中提升應用程式安裝率

隨著行動裝置的使用在全球持續升高,透過應用程式是提升用戶參與度的好方法。只是,應該如何讓消費者樂意下載程式呢?最好的方式之一,是透過人工智慧 (AI) 找出預測性受眾分群與關鍵字,並於付費搜尋與社群媒體平台上投放廣告。

應用程式的發展較以往更受歡迎,而且這個趨勢在短時間內不會消失。根據 App Annie 的研究顯示,到2022年時,行動應用程式的下載次數將有望從2018年的2,050億增長到2,580億。受到新冠肺炎(COVID-19) 的影響,消費者在應用程式中的花費也於2020年第二季達到270億美元的新高。

AppsFlyer的數據表示,隨著應用程式收入的軌跡漸趨一致,全球應用程式的廣告支出預期將會在幾年內翻倍,從 2019年的578億美元增加到2022年的1,180億美元。

 

哪些是驅動應用程式內廣告支出的原因

驅動成長的最大動力之一是競爭。品牌商都在努力遞送個人化的客戶互動並刺激轉化,而應用程式就是實現目標的最佳管道之一。App Annie的最新統計顯示,截至 2020 年第二季,應用程式的使用率較去年同期躍升 40%。

應用程式安裝廣告支出持續成長的背後還有其他原因。越來越多非技術型的公司也意識到,透過應用程式體驗將可培養消費者忠誠度。而且,手遊的普及也刺激了程式安裝的廣告支出,預計到 2022年,手遊將佔整體程式安裝廣告支出的40%。開發中國家那些數以百萬計的上網需求也將於其中佔有高度效益。

 

程式安裝廣告帶給行銷人員的挑戰

程式內的下載安裝廣告為行銷人員提供巨大的機會,但是廣告曝光後不代表安裝數就可以提升。舉以付費搜索與社群平台為例,Facebook或Apple Search與Google廣告等主流平台,其廣告營運極度複雜。而且,每個平台有不同的規格與趨勢,這讓一切變得更加複雜。

這些平台提供的廣告操控參數使行銷人員可以對搜尋條件進行更細緻的調控,然而,要在保持低重疊率的情況下又要了解應該鎖定什麼類型的受眾分群,這顯得相當困難。而且我們幾乎不可能用盡所有可能的參數組合,也不可能無止盡的改善並微調,這樣的操作容易讓人陷入無所適從的循環。

當在搜尋廣告中利用關鍵字鎖定受眾時,行銷人員也無法得知消費者是否已對該關鍵字感到疲乏,也不清楚何時應該探索新的關鍵字以優化搜尋引擎。結果呢?大量的反複測試與犯錯,然後消耗大量的廣告預算。

 

目前的廣告鎖定運作方式

在目前的流程中,當要執行一波行銷廣告時,行銷人員首先需要定義目標受眾。除了使用年齡性別等大致的分群特徵外,你同時需要在 Facebook 上選定興趣或行為,或在 Apple 搜尋中設定許多鎖定受眾的關鍵字。

然而,廣泛型的關鍵字將無法產出好的效果,例如「賭場」,你可能會浪費預算。訣竅是盡可能的設置特定興趣與關鍵字組合,但說得比做得容易。即使是資深的行銷人員也無法得知所有可能的組合參數,這表示將有潛在客戶成為漏網之魚。

即使你設法找出了一個表現良好的分群,也通常很難找出下一個有好表現的目標分群。因此,真正的挑戰是持續找出有效受眾以精準鎖定。傳統的方式是透過無止盡的測試,而這也代表著更多的預算浪費。

 

利用人工智慧驅動分群與關鍵字鎖定提升廣告投報率

為了解決這些問題,行銷人員可以利用人工智慧驅動工具避免猜想、測試、與錯誤,減少每次下載成本 (CPI)。人工智慧技術十分適合預測分群並敏銳地產出關鍵字:從龐大的資料庫發現顧客的隱藏興趣、提供更全面完整的輪廓並且排序。以下就是它運作的方式:

1. 發現隱藏興趣以進行預測分群

透過從眾多來源獲取的資料點 (包含第一方與第三方數據),人工智慧可以探索許多關於應用程式使用者更細緻且特定興趣。接著將這些興趣依照潛在價值、以及這些興趣對每個社交媒體平台所產生的廣告響應做進一步的排序。在設計一項活動之前,你將能夠預先有全面性且每日更新的最佳受眾排行榜。從這裡開始,你便能為每個分群設定預算。

2.最小化受眾重疊

除了定義最佳分群,你同時也會希望降低各個群組之間的受眾重疊性,以保證接觸範圍的最大化。一個完善的人工智慧平台能夠將未挖掘出來的興趣依照關鍵字群分類成不同「叢集」,這包含將相似興趣分組在一起,使你的內容與目標受眾所尋找的內容更有關聯。然後,人工智慧可以展示出每個分群之間的重疊情況,例如,可能「高額賭注」與「賭場」的效果相似。因此,你能夠調整活動設計來包含更多不同關鍵字組合並優化接觸層面。

3. 優化關鍵字生命週期

為了優化關鍵字在搜尋廣告中的使用,你需要確認每個關鍵字的生命週期,以確保所使用的關鍵字皆為最新的。當你有多項不同受眾群組的活動與不計其數的關鍵字,則情況將更為複雜。挑戰在於,你如何為每個活動、廣告分群、以及關鍵字進行自動化設置?

人工智慧可以幫助你持續框選並優化關鍵字,全年無休。它可以檢測關鍵字性能與數量何時足以產出良好效果,並且將這些正向關鍵字保留於字池中。一旦它偵測出某個關鍵字已進入疲乏狀態,系統會自動將該關鍵字置於保留區;如果關鍵字已呈現不良效果,則會被移轉至負面關鍵字池並且不會於活動中使用。之後,如果該關鍵字再次有產出正向效果的能力,人工智慧亦會再將該字移至正向字池中。

針對推廣應用程式安裝的社群與搜尋引擎廣告,人工智慧代表著從「帶著盼望出擊」的方式轉化為建立於數據資料之上,由科學主導的方法。這是優化應用程式安裝行銷的聰明手段,吸引顧客使用你的應用程式並最大化你的廣告投報率。

希望透過人工智慧將社群媒體與搜尋引擎的應用程式安裝廣告提升至新境界嗎?我們可以提供幫助!今天就與我們的團隊聯絡預約專屬諮詢吧。

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