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【了解行銷人】廣告投放也有職人説(上)行銷部自己投廣告,跟「領客投廣告」有什麼不一樣?什麼是數據投廣?

在行銷的世界裡,大家最常爭奇鬥豔的是怎麼設計出吸引人的廣告?但是金蘋果的光芒要外放,才會被推崇為寶物。精美的廣吿要怎麼讓人看見、吸引眾人愛上品牌?這就是「廣吿投放」的專業知識。今天我們訪問《Linker AI領客智能投放》的專家Tony,分享「投廣」的專業在做什麼、什麼又是「數據投廣」?

 

 

一、首先,先請您做為領客的廣告投放顧問,分享一下:在一個行銷專案中,廣告業務、投手負責的角色,其中有哪些專業呢?

我用「跟一個全新客戶」展開合作的情況來說明好了;我們是最懂「廣告投放」的人,我們的專業包涵對不同廣告渠道的研究,判別什麼樣的廣告下去哪個渠道、何時下、下多少是最有利的?怎麼控管每日的投廣量?這一點跟廣告代理商就不同,他們懂得出最吸睛的內容,而我們懂得把內容放在對的地方。

在合作之前我們會深入瞭解客戶,釐清這次投廣的目標,「下廣告」其實不一定追求的是賣東西出去,其他常見還有打知名度、增粉導流等等「非立即見效,但有助於品牌長期成長」的功能。

通常我們的客戶會有明確的目標來尋求合作,但如果沒有、或有些目標願景經過我們衡量是有困難的,可能需要更長的期程、結合其他資源等;這些眉角我們會以顧問的角度提出客觀數據、給建議請客戶評估,最後一起產出一個完整的廣告投放計畫、並給出我們預估可能會有多少成效。以轉換型廣告來說,其中最關鍵的「預算」、「時間」將最影響轉換率,也就是決定多少消費者會透過廣告、被吸引來買這家公司的產品。

 

二、與領客合作的客戶公司中,通常已有部門負責行銷企劃、廣告、社群等等。在這樣的形況下,為什麼公司還需要另外找領客這類的專業投廣顧問合作?

我們遇到的客戶通常有兩種情況:

  • 一是行銷人力不足

「投廣」其實是一門需要時間研究、經驗積累出來的技術。如果一家公司只有1、2位行銷人才,處理設計廣告內容、安排活動公關等等的事務就已經分身乏術,不可能再去花心力追蹤不同投廣渠道的效益、研究找客群,很可能拿到廣告預算就憑直覺砸,這樣其實有一大半在浪費錢,不如多花一點預算請專業投手,確保廣告預算用在對的地方。

 

  • 二是公司內部有行銷兼擔任投手,但他的經驗、視野沒有那麼廣

畢竟每週要創意發想出一堆有潛力的新客群,人類是很難做到的。一般公司的行銷投手,看報表、單純做「投放」這個動作是絕對沒問題的,但是對於「針對不同產品、活動、廣告目標」去分析要用什麼渠道、要投什麼文案、報表的數字有什麼隱藏端倪?這檔活動用GDN還是Google關鍵字觸及率會比較廣?甚至哪些廣告設計的內容是「會中的」?客戶來找我們就是要我們這些專業insight。

 

三、領客主打的是「數據投廣」,可以簡單說明一下什麼是數據投廣嗎?

首先我必須說,數據投廣不是叫機器人幫你做事,就可以坐等成績天上掉下來了喔。數據分析是多一個工具做參考,但怎麼判讀、整合運用AI機器人給的建議,依然是我們要用人的智慧去做的事。

我們的AI機器人,簡單可以分兩塊來理解:「多一個負責觀察市場的腦袋來幫你嗅出更多投放對象」以及「多一個分析師幫你指出每次投放的結果,評量好計畫跟爛計畫」。我們當然知道這些是很有用資訊,那怎麼用,就仰賴廣告投手、顧問的經驗了。

舉實例來說,今天我要賣一個美容食品,主打印象是「吃的美白針」;行銷部肯定會想到對喜歡看女性雜誌媒體、醫美診所相關消息的消費者下廣告。但除此之外呢?同樣的消費者、同樣的渠道,營業額很快就到極限了。領客的AI機器人就可以來解決個令行銷部頭痛的問題,機器人每週根據大數據進行「裂變」,我們透過讀取人們在網路世界的行為軌跡,在茫茫人海中連結出新的關鍵字、新的潛在顧客群給投廣人做參考。有沒有想過把「美容食品」和「航空里程數兌換升等」的客人聯想在一起?機器人幫你做到了;機器人每次「發想」出的建議要用還是不要用?現在用還是以後用?從人的經驗智慧來決定。但是透過我們這樣不斷地挖出新消費者、測試新受眾,客戶的產品永遠不愁賣不出去。

 

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四、想請教領客什麼是「以數據為核心」的投放策略?在行銷一個產品的前、中、後期,數據可以為我們帶來什麼效益呢?

與客戶合作前,數據可以根據市場搜集分析的資訊,預估這一次投廣的成效。我們會以此和客戶對焦,讓對方在擬定行銷計畫時有參考值可以做精確的佈局。若客戶希望達到更高、更多元的效益,我們也能以目前的大數據為基底,再次討論怎麼修整策略,期程要重新計算嗎?算是在開工之前就能大略掌握結局,不會瞎子摸象。

中期就是開始投廣的期間,以事前規劃出的目標為最低標,除了銜接前一題說的,在預先評判出「有效」的渠道上做關鍵字裂變、受眾裂變,不停地測試優化投廣效果之外;我們也會讓數據幫我們找出新的、適合本次目標的投廣渠道、投放時間。有一點像是在做iphone的AB Test,但是頻率高到每週、每天;讓數據每天都在挖掘新的投廣點子、什麼測試出來好?用!測試不好?及時止損不要浪費預算。這世上沒有100分的廣告,我們能做的,就是透過持續不斷測試優化,永遠往99.9分邁進。

後期,我們可以簡單視為「這一檔合作期快結尾的時候、和結案時」,透過AI數據製成的報表,我們為客戶分析本次投廣的實際成效,是否對應到我們的目標?其中又可以針對每個投廣的細項動作做成效分析,總結出下一次投廣的策略建議,以及透過我們這次實驗驗證,未來有哪些元素、方法可以納入行銷計畫等等。

雖然說基本架構可以用前、中、後期來說明,不過投廣告本身是一件不同在滾動式更新、調整做測試的事情,以學習的角度我們可以這樣理解數據投廣,但實際操作起來絕對是各種方法交互應用的,其中的眉角就依靠專業經驗,每次在投廣中做中學累積出的判斷力。

謝謝今天Tony與我們分享,其中富含的知識兼具廣度與深度,在下一篇文章中我們會繼續討論到「專業投手在投廣時,有什麼與一般人不同的精準洞見?」與各位行銷人、廣告一起學習箇中密技喔!持續關注我們吧!

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感謝:領客廣告經理 吳光庭(Tony)

擅長各類型品牌進行全方案整合行銷(包含廣告、SEO、KOL、社群),協助品牌找到真實行銷痛點,並用不同等級預算規劃達到每個階段性目標。曾服務過的過的產業類型包含日本家電品牌、日本廚具品牌、美妝集團、臺灣超商龍頭以及各跨境 B2B 企業等等,現任於領客資深客戶經理。

 

 

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