预测性广告如何改变数字营销的未来

30秒总结：

• 预测性广告是预测分析的一个子集，它使用历史数据、机器学习技术和算法来准确定位受众并优化广告文案和媒体支出。
• Google 的 Lookalike Audience 和 Facebook Similar Audience 等工具使用预测性广告来研究受众行为、预测客户需求、提高点击率并推动业务利润。 它们还提供有关位置、年龄范围、兴趣等的附加信息。
• 将集群模型和内容自动化与 AI 结合使用，生成针对特定受众或角色类型量身定制的高质量内容。
• 企业可以使用实时数据并优化其广告投放策略，以投放适当的广告并在微时刻兑现。

客户希望购物体验能够反映他们的个性和购买模式。 研究表明，客户愿意为提供量身定制体验的品牌支付高达 16% 的溢价。

如今，大数据分析和机器学习 (ML) 正在帮助营销人员了解消费者的想法并预测购买行为。 一些企业正在转向预测性广告，以有效地扩大其定位工作、提供出色的体验并提高其网站的评级。

预测性广告是预测分析的一个子集，它使用历史数据、机器学习技术和算法来准确定位受众并优化广告文案和媒体支出。 鉴于它带来的价值和竞争优势，大多数企业都在考虑应用预测性广告来提高其活动的相关性。

继续阅读以了解预测性广告如何帮助营销人员快速准确地实现目标。

1. 相似受众定位

预测性广告访问客户数据和第三方行为数据以识别潜在客户，从而使企业能够扩大其用户群。 Google 的 Lookalike Audience 和 Facebook Similar Audience 等工具使用预测性广告来研究受众行为、预测客户需求、提高点击率并推动业务利润。 这些网络将与您的网站访问者有关的信息与具有相似特征和购买行为的人进行比较，并使用得出的见解来建立新的受众。 他们还使用位置、年龄范围、兴趣和最近的在线活动等信息来寻找外观和行为与您现有访问者相似的新用户。

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大多数精明的营销人员正在使用预测性广告技术来构建基于历史用户数据的相似模型。 相似受众可帮助企业将促销策略扩展到有潜力成为忠实客户的新受众。 由于相似受众具有与目标受众相似的特征，因此您可以放心，您的广告预算得到了谨慎使用。

2. 自动和相关的内容交付

人工智能 (AI) 能够观察购买行为并使用这些数据来预测未来的购买模式。 营销人员可以使用集群模型来细分受众并提供可转化的相关内容。 因此，人工智能的内容自动化可以帮助广告制作者制作针对特定受众或角色类型量身定制的高质量内容。

亚马逊已经在使用预测性广告来投放相关广告并交叉销售和追加销售其产品系列。 这家电子商务巨头正在想出新的方式让品牌瞄准自己的客户和购物者。 亚马逊的广告服务可以通过向最相关的受众展示广告来消除很多猜测。

例如，使用 cookie 和其他技术工具，亚马逊可以告诉最近在网站上购买了蛋白质棒的人现在正在阅读健康博客“Nerd Fitness”上的帖子。 因此，客户可以使用相关的健身产品在此站点上定位。

预测性广告允许营销人员根据浏览历史了解客户。 他们可以确定客户在哪里消费内容以及他们喜欢什么样的内容。 因此，企业可以根据用户人口统计和情境因素（即设备 ID、域、位置、购买历史和兴趣）自动化广告个性化，为该受众创建最相关的副本。

Target 最近利用其数据处理能力制定了一个预测模型，帮助他们确定哪些女性客户怀孕并在不久的将来购买尿布。 这家美国零售店发现，处于孕早期的女性通常会购买 25 种不同产品的组合。 后来，表现出这种购买行为的女性买家通过电子邮件或邮寄方式收到了优惠券小册子。

3.优化微时刻广告

预测性广告使营销人员能够在有限的时间内获得有价值的见解。 换句话说，企业可以使用实时数据并优化其广告投放策略，以投放适当的广告并利用微时刻获利。

根据谷歌的说法，当用户转向设备（尤其是智能手机）来学习、做、看、发现或购买东西时，微时刻是意图丰富的时刻。 这些是偏好形成或用户根据需要采取行动的时刻。

营销人员经常瞄准的关键微时刻是：

• 我想知道瞬间
• 我想去片刻
• 我想做瞬间
• 我想买片刻

动态创意优化 (DCO) 技术根据有关用户的上下文信号（例如受众群体、天气和广告投放时的时间）创建实时定制广告。 使用这些预定输入，创意广告生成引擎为该用户创建具有个性化内容的广告。 这样，秋季在佛罗里达州购买汽车轮胎的潜在客户就不会看到与雪地轮胎相关的广告。

此外，与在线行为或人口统计有关的客户历史数据可用于预测哪些客户群会对产品或服务感兴趣。 因此，通过预测性广告，甚至可以在这些微时刻发生之前就将其定位。

4. 优化广告支出

每年，数十亿的在线营销资金都浪费在针对错误受众或在错误时间到达目标受众的广告上。 乐天营销的一份报告显示，平均而言，营销人员因使用错误的营销渠道或策略而浪费了 26% 的营销预算。

通过细致入微的定位和出价调整，预测性广告可以帮助营销人员提高其营销活动的投资回报率。 Google 的自动出价平台允许企业选择网站访问或转化等营销目标，并使用受众和竞争对手的数据实时自动调整出价。

因此，预测性广告可以帮助数字营销人员减少浪费的广告支出并实现营销目标。

前进的道路

预测性广告不仅仅是数字营销领域的流行语。 它是一种重要的营销工具，可用于推动真正的业务成果。 鉴于它提供的好处、价值和竞争优势，越来越多的营销人员正在使用预测性广告来提高其广告活动的相关性、效率和投资回报率。

因此，继续使用机器学习、统计模型和行为数据的力量来识别相关受众并有效地扩大您的定位工作。

George Konidis是 Growing Search 的联合创始人，这是一家总部位于加拿大的数字营销机构，在全球范围内提供最佳的 SEO 和本地 SEO 服务。