Optimization: Hành trình không đơn giản!

Một trong những lợi ích lớn nhất của quảng cáo kỹ thuật số đó cung cấp các chỉ số đánh giá hiệu quả. Các nhà quảng cáo thương hiệu truyền thống giờ cũng tham gia cuộc chơi, đòi hỏi các mục tiêu có thể đo đếm. Hệ quả là cuộc chiến chứng tỏ “hiệu quả” ngày càng gay gắt.

Các nhà quảng cáo không lạ gì việc sử dụng đồng thời nhiều mạng lưới quảng cáo, Publisher và nền tảng phía cầu (DSP) trong cùng một chiến dịch để xem kênh nào hiệu quả nhất và kênh nào chiếm ngân sách nhiều nhất.

Nhưng những kinh nghiệm của ngày hôm qua không đảm bảo hiệu quả trong tương lai. Người chiến thắng cần phải liên tục tìm cách vượt lên. Để duy trì tính cạnh tranh, nhà quảng cáo phải triển khai vô số kỹ thuật tối ưu. Không có một kỹ thuật nào phù hợp cho tất cả, mỗi bước đi đòi hỏi sự kết hợp sáng tạo nhiều công cụ và kỹ năng.

optimization

Kỹ thuật đa dạng

Các công ty có thể chia các hạng mục trong chiến dịch thành hàng trăm phân mục với từng chiến thuật riêng, sau đó bố trí ngân sách phù hợp. Một số công ty thuê hẳn đội ngũ chuyên gia dữ liệu để áp dụng các kỹ thuật “máy học” (trí tuệ nhân tạo) mới nhất. Một số khác tìm cách khai khác các nguồn dữ liệu riêng. Họ làm bất cứ điều gì cần thiết để tạo ra lợi thế.

Các nhà cung cấp có thể đưa ra nhiều nền tảng và dịch vụ hoàn chỉnh cho việc tối ưu hóa. Một số là giải pháp độc quyền mang tính cạnh tranh. Tuy nhiên, hiệu quả có thể không ổn định. Các mô hình tối ưu hóa, tổng lượng quảng cáo, thời gian trong ngày, khu vực địa lý, hành vi người dùng, dữ liệu của bên thứ nhất, dữ liệu của bên thứ ba và các thuộc tính khác có thể đạt mức tăng trưởng tích cực, tuy nhiên sau đó có thể đột nhiên rớt xuống. Các chuyên gia dữ liệu giỏi nhất phải vật lộn với mớ dữ liệu và vùng quảng cáo có hạn. Rồi sau đó dữ liệu và vùng quảng cáo hiệu quả nhất có thể thay đổi một cách nhanh chóng.

Đầu tư liên tục

Để cạnh tranh, các Marketer cần phải đầu tư liên tục cho không gian quảng cáo, dữ liệu, chiến dịch thăm dò, công nghệ và đội ngũ được đào tạo tốt. Ngay cả với cách thức như vậy thì việc xác định mức đầu tư hợp lý cân đối giữa nghiên cứu và hiệu quả không đơn giản, có quá nhiều thứ để kiểm tra và tối ưu hóa. Ví dụ, việc định vị đúng đối tượng khách hàng thông qua các mô hình tiên tiến đòi hỏi phải tích hợp nền tảng quản lý dữ liệu hoặc lưu trữ dữ liệu nội bộ.

Khi vận hành nền tảng công nghệ riêng, chi phí cơ sở hạ tầng cần chứng minh hiệu quả đầu tư. Ví dụ chi phí máy chủ không thể chiếm phần lớn ngân sách truyền thông.

Ngay cả với công nghệ tiên tiến nhất có thể loại bỏ nhiều công việc thủ công liên quan đến việc tối ưu hóa cũng cần có sự theo dõi của người quản lý chiến dịch có kinh nghiệm, được đào tạo về khoa học dữ liệu. Các chuyển đổi được dùng để xây dựng các mô hình này phải đa dạng và thịnh hành để tìm thấy người dùng và có số lượt hiển thị (Impression) có khả năng chuyển đổi cao nhất. Các Marketer cần dữ liệu vững chắc để dự đoán đúng giá trị kinh tế của một Impression. Liên tục dò tìm các loại chuyển đổi mới giữa các không gian quảng cáo và các tín hiệu hành vi đảm bảo việc tối ưu hóa không bị lạc hậu.

Hành Trình

Để đạt kết quả tối ưu một cách bền vững, không có phương pháp nào toàn năng, nó có thể là định dạng, dữ liệu, không gian quảng cáo, thuật toán hoặc giải pháp thủ công. Cần sự kết hợp của khoa học và kỹ năng, tiếp cận, thiết lập, duy trì, kiểm tra, công cụ, phân tích và đánh giá.

Có nhiều mô hình và phương thức khác nhau trên mỗi bước của hành trình tối ưu hóa từ khách hàng, hình thức quảng cáo, đấu giá quảng cáo, vị trí quảng cáo bảo đảm đến thị trường riêng. Tối ưu hóa là một hành trình, để thành công, mỗi bước đòi hỏi sự sáng tạo, kỷ luật và kỹ năng.

Nguồn: adexchanger.com

Theo blog.ants.vn