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机器学习抢饭碗?谷歌AI如何让营销更聪明

广告投放效果是每家公司在营销上烧脑的问题。今天,谷歌在其年度营销大会上新推出一种自动化营销工具,帮助企业和营销人员在自动化的帮助下更容易地处理更多数据。该工具被称为Google Attribution,旨在帮助企业更好地针对消费者群体,满足他们的要求。

Google Attribution从字面上看似平淡无奇,但谷歌表示这项服务将以最佳方式追踪到PC和智能手机等设备,以及在线搜索和实体店等渠道的营销效果。有购买欲望的目标客户往往会与商家进行多达几十次的互动,其中包括在线搜索、社交网络、和视频广告等渠道,此外还包括各种各样的广告观看和实体店访问体验。在衡量这些方式对人们造成的影响时,目前多数追踪方法的最终效果仍欠佳,往往无法找到用户在不同设备和多种营销渠道之间的联系。这就是为什么大多数公司只是将“转化”归咎于最后一次点击,而失去了实际导致销售的许多联系点。

虽然目前相关细节不多,但可以知道的是Google Attribution中集成多项谷歌广告服务信息,其中有AdWords(广告服务系统)、Google Analytics(数据统计服务)以及DoubleClick Search(广告搜索系统),提供多维分析功能,帮助商家找到定位用户的有效办法。

谷歌表示,“数据驱动归因”实际上就是靠机器学习来进一步分析销售各环节直至转化,若与其他谷歌广告工具(如AdWords和DoubleClick Search)配合使用时,效果更佳。Attribution到底能在多大程度上跟踪或使用其他工具做数据运算尚不清楚。

谷歌公司亦以预览形式展示了一套实体店面销售管理产品。Kee在采访当中解释称,谷歌运用机器学习搭建模型,这些模型基于对于人类群体的分析,包括对人们点击广告后购买或者不进行购买的活动加以统计。该模型能够分析点击搜索广告、观看广告以及各种相关操作的实际效果,同时对零售商实体店面的搜索浏览直至产生最终购买行为,提取过程中的数据,判断刺激购买行为的有效广告形式,帮助营销人员在正确的时间点向更多目标客户投放更为有效的广告,从而引导日益分散的客户购买行为。

市场接触点和购买数据的匹配自然会引发隐私问题,而谷歌表示并没有在匹配中使用实际人名。谷歌拥有所谓的“不透明盒”的数据用于处理用户行为数据,营销人员则有专属的购买活动不透明盒,客户位置和其它数据由第三方数据经纪人提供,谷歌系统以匿名方式对数据进行匹配后推测宣传效果。谷歌和零售商二者之间无法查看对方的具体数据。

由于谷歌未透露系统运作的具体方式,相关隐私权倡导组织对于谷歌对客户数据的保护表示质疑。据悉,Attribution目前处于beta测试阶段,下半年将有更多动作。

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