如何利用AI使广告代理商成为业界翘楚
【导读】现如今，消费者们发现、研究、购买商品的渠道越来越多，消费旅程变得日趋复杂。营销人员仍然想要更快速、更准确的续触达消费者，这时就需要 AI的助力来跟上时代的步伐但如果只会跟竞争对手以同样的方式运用AI，可能无法达成更卓越的效果，且不能脱颖而出，那么我们该如何做才能更好的利用好AI呢?
一、重构受众和创意
了解代理商如何利用 A 创新，在完成需求转化的基础上，进一步在数字渠道上揭示全新的客户细分及对应需求。此外，我们还将了解到如何管理创意素材，交由 AI 来找出效果最佳的素材创意组合
触达大量新受众
优秀代理商不仅能成功转化客户已知的“头部受众”，还能通过谷歌 AI 等技术，使用广泛匹配策略发现新的细分受众及其需求点，并更准确地预测消费者意图。以前人们担忧广泛匹配会导致搜索相关性下降，但现在的 A 已能对此做出判断，带来更好结果。不过，广泛匹配要求 KPI 设置也同步改进更多地关注增量收入，而非单纯考虑点击率和转化率的下降。
颗粒度更高的受众细分
代理商正在运用 AI 帮助客户将受众分类的更细AI 在过程中持续进步，挖掘消费者价值的能力越来越强。
优化创意资产
每当广告触达受众之后，就需要吸引消费者互动，否则一切都毫无意义。而代理商可以利用 A 对此做出更多贡献，让 AI 进行创意资产的管理能够让其涵盖各种类别的创意素材资产库，从而在需要时调出其中最具相关性的高质量内容，改善客户体验和营销成果。
二、利用AI优化预算与竞价
既要达成 ROl 目标，又要投放效果!了解代理商如何利用 AI 做到实时、跨渠道的预算灵活性最大化并采用基于价值的竞价方式来优化。例如利润客户生命周期价值等 KPI。
灵活管理预算
代理商需要让客户的营销和财务团队明白，数字营销带来的贡献并不仅仅体现在营销指标中，而是对品牌收入、利润、生命周期都有价值。如果仍像传统那样限定在固定营销 ROI 指标上使用AI，虽然也会有增长，但其实仍有大量潜力未被挖掘，固定预算像是人为地给广告效果设了上限。客户与代理商需要在合作中灵活地根据测试结果、效果衡量等数据动态调整预算，使用跨渠道竞价等策略来最大化AI 效果，并保持持续增长。
提升 AI 竞价能力
除了提高预算敏捷性外，A 竞价接下来也会更专注于驱动实际业务结果。80% 以上的品牌方正在使用谷歌AI竞价来提高广告效果。但并不是每个消费者都能贡献相同的价值，AI 则能够准确地识别哪些转化对业务贡献更大，并继而改进竞标策略。
业务效果导向的优化
就算客户不方便提供产品利润率等数据，优秀代理商也仍然可以向 AI 输入不同线索的相对价值数据从而能够确保广告投放永远在实时利润最高的需求热点上。不过，同时也需要改进 KPI 设置，别再仅仅关注 CPC、CPA，而是努力朝着更长期业务发展的角度优化。
三、挖掘洞见
了解代理商如何利用 Google Ads 中的“洞察”等工具快速整理、呈现分析成果，例如该用什么信息去触达一批新受众。优秀代理商又是如何建立预测模型，并用历史数据识别出最有可能购买或流失的用户的呢?
快速发掘洞见
品牌方往往会借助代理商来了解其数字营销活动的影响，再决定投资的下一步。Forrester 发现，56%的营销人员依赖代理商获得消费者分析、情报和洞察，而未来 2年内这一数字将增长到 73%。
代理商们以前需要花很长时间，人工从列满数据的报告中挖掘洞见。现在只需使用 Google Ads 的“洞察”页面或者其他工具，就能快速整理数据，找到规律和结论。这些工具能帮助监控广告效果，排除问题，并识别新机会。在这类有迹可循的数据中，AI 高度自动化，且会越做越好，这使得代理商们有更多时间思考业务战略、蓄势待发，一旦 AI 识别到新机会，代理商可以立即敏捷地投入人力资源，与AI一起取得成功。
准确预测
代理商们还在使用预测建模，根据历史信息预测哪些用户最有可能购买或流失。以前，“加购”用户，即添加了商品到购物车却还没下单的用户，会被品牌方视为最有可能购买的人，但其实他们忽视了去触达那些未曾“加购”的潜在消费者。
如今，有经验的代理商会利用 [GA4] 预测性受众群体来确定用户在 app 或网站上的哪些行为意味着他们更有可能下单，从而帮助找到更多可能形成转化的潜在消费者。
四、利用AI推动业务优化
了解广告代理商该如何解决在“隐私时代”的一系列数字营销问题，使得我们在遵循隐私保护法规的同时，灵活选择并自主控制自己的数据，制定数据和效果衡量策略，制定完整的漏斗营销计划，建立“边测边学”的文化，以推动业务优化。
制定数据战略
代理商们发现，AI 与品牌的一方数据结合，效果最佳。第一方数据直接来自于品牌方的产品、客户且不被其他公司所掌握，所以质量高、相关性强、独特性强。品牌和代理商可以一同与消费者进行数据授权申请。消费者确认对数据共享知情、同意，而代理商从中获得洞察并针对业务目标制定增长战略。
效果量 VS 隐私，需要未雨绸缪
代理商的关键作用之一就是找到效果衡量与用户隐私之间的平衡。仅凭第一方数据，随着未来第三方cookie 被逐步淘汰，效果衡量的准确性难免受到影响。
代理商对用户知情、同意提供的第一方数据进行转化建模，就能在保证隐私安全的同时填补客户旅程中的空缺。精确的效果衡量反过来又可以催生相关性更强、策略更优、投放表现更佳的广告
激活完整业务漏斗
除了上述基础，优秀代理商也在进一步利用 AI 挖掘更大价值，尤其是不再仅仅关注漏斗下部，而是转为关注上部和完整漏斗，并通过广泛匹配、效果最大化广告系列、视频广告等手段在更多渠道上获得消费者认知、寻找增量转化。
边测边学
有些客户可能对使用 AI 比较谨慎，代理商可以带他们通过边测边学来科学迭代。代理商可以通过Google Ads中的实验功能，帮助客户从简单的小规模、限定范围或产品的 A/B 测试开始，控制环境变量，衡量广告效果的差别，再视结果决定是否扩大应用规模。后续也可以做更复杂的测试，更好了解客户旅程、打破渠道壁垒。在 Resolution Digital帮助澳大利亚维珍航空寻找新受众，并最大化疫情后机票销售的一场 A/B 测试中，他们清楚看到使用广泛匹配广告的预订量和收入是完全匹配和词组匹配的2倍
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