PPC中的超个性化：使用数据提供量身定制的广告体验

PPC广告中的基本个性化技术不再引起客户的关注。

通用广告错过了商标，使品牌的参与度较低，广告支出浪费较高。

要真正与现代消费者建立联系，品牌需要超越标准细分。

如果不利用实时数据和高级AI驱动的见解，企业可能会失去渴望更个性化的相关经验的潜在客户。

PPC广告中的超个性化通过利用AI，机器学习和实时数据来改变广告系列。它允许品牌创建量身定制的数据驱动广告，从而大大提高客户参与度，转化率和长期忠诚度。

继续阅读以发现超人化如何彻底改变您的PPC策略。

PPC中的超个性化是什么？

超级人格化超越了传统个性化，通常关注人口统计学和基本用户数据，例如名称和购买历史记录。

相反，它利用先进的技术和实时数据来创建基于个人用户行为，偏好和环境的高度特定和量身定制的广告体验。

例如，标准个性化可能会向特定人群中的所有用户展示远足靴的广告，以前对户外活动表现出兴趣。

超个性化将显示针对用户首选的鞋类品牌，颜色，尺寸和以前的搜索历史记录的特定广告。

这种方法通常使用AI，机器学习，预测分析和其他复杂的工具来创造一种为个人客户设计独特的体验。

数据在超个性化中的作用

数据是超个性化的命脉。

数据可帮助营销人员为每个用户的需求和环境制作相关和高度特定的体验。

超个性化依赖于多种数据源，包括：

• 行为数据：这包括有关用户如何与网站或应用程序进行交互的信息，例如点击，在某些页面上花费的时间以及浏览历史记录。
• 交易数据：购买历史记录，首选付款方式和购物车遗弃行为对于制作个性化报价很有价值。
• 上下文数据：这涉及有关用户当前情况的数据，例如其位置，一天中的时间或所使用的设备。
• 预测分析：通过分析用户行为的模式，品牌可以预测未来的动作，例如购买的可能性并相应地调整其PPC广告。

集成这些数据点使品牌可以精确地针对客户，从而增加了转换的可能性并提高了PPC广告系列的投资回报率。

PPC广告中超个性化的好处

提高点击率（CTR）

任何PPC广告系列的成功通常都由其CTR衡量。

超个性化使广告客户能够展示广告与用户更深的共鸣，从而增加了他们单击广告的可能性。

提高的转换率

超个性化的PPC广告更有可能转换，因为它们与用户的需求和偏好紧密相符。

例如，个性化的呼吁行动（CTA），比通用的呼叫行动转换为202％。

此外，实时数据允许对要约或促销的动态更改，从而增加了销售的机会。

结果，与传统广告相比，超个性化的广告系列可以导致更高的转化率

提高客户忠诚度

超个性化不仅仅是推动销售额；它建立了持久的关系。感到被理解和珍视的客户更有可能忠于品牌。

研究表明，如果没有获得个性化的体验，则有45％的消费者将把自己的业务带到其他地方。通过发出反映对客户偏好的深入了解的广告，品牌可以培养长期忠诚度。

减少广告支出浪费

传统的PPC广告系列通常涉及投放大型网络，这可能会导致对对报价不感兴趣的用户的浪费广告支出。

超级人性化可以通过确保仅向极有可能与它们互动的用户展示广告来减少这种浪费。这种有针对性的方法优化了广告预算的使用，降低了成本，同时改善了结果。

超个性化的挑战

尽管PPC中超个性化的好处是明确的，但营销人员必须克服一些挑战才能有效实施这一策略。

数据隐私问题

最重要的挑战之一是对数据隐私的关注日益加剧。通过英国和欧盟GDPR等法规，企业必须浏览有关个人数据的收集和使用的复杂规则。

公司需要在收集和使用数据之前确保用户明确同意。不这样做会冒着法律影响和损害消费者信任的风险。

技术复杂性

实施超个性化需要先进的技术和基础架构。

企业必须投资于AI，机器学习，数据分析和个性化引擎，以提供实时量身定制的广告体验。

此外，他们需要熟练的专业人员来管理这些系统，并确保他们全力以赴。

平衡个性化与效率

尽管超级人格化具有令人难以置信的潜力，但管理高度量身定制的广告系列的复杂性可能会压倒内部团队。

在提供高度个性化的内容和维持运营效率之间达到平衡是关键。

在PPC中实施超个性化的最佳实践

如果您想在PPC广告系列中实施超个性化，则以下最佳实践可以有所帮助：

使用动态广告

动态广告会根据用户行为，位置和其他实时数据自动调整其内容。

例如，Google的动态搜索广告可以帮助创建个性化的广告体验，而无需持续的手动调整。

使用AI和机器学习

AI和机器学习算法可以处理大量数据以识别模式并做出实时决策。

这些技术对于按大规模发出超个性化的PPC广告系列至关重要。

创建微分市场

超个性化的侧重于微分段，而不是广泛的受众群体。

您可以根据行为，偏好和环境将观众分为较小，更具体的群体，从而提供更相关和有效的广告。

监视和优化

超个性化需要连续监视和优化。

使用分析工具来跟踪PPC广告系列的性能并根据实时数据进行调整。

A/B测试还可以帮助完善个性化广告以提高其有效性。

PPC中超个性化的示例

通过各种创新方法，可以利用实时数据，AI，机器学习和高级分析来提供高度量身定制的体验，可以实现超个性化。

以下是一些不同方法及其实施方式的示例。

动态产品建议（亚马逊）

亚马逊是通过推荐引擎使用超个性化的先驱。

该平台跟踪用户的浏览历史记录，过去的购买，甚至类似客户正在购买的东西，以实时建议产品。

这种“项目到项目的协作过滤”算法使亚马逊能够创造高度个性化的购物体验，并带来可观的收入。

亚马逊销售额的35％以上来自其个性化产品建议。

个性化视频广告（吉百利）

吉百利（Cadbury）在一个广告系列中使用了超个性化，该活动基于从Facebook收集的用户数据（例如年龄，位置和兴趣）创建个性化的视频广告。

该活动产生了更高的参与度，因为用户看到的内容是为他们量身定制的。

结果是点击率增加了65％，转化率提高了33.6％。

地理目标优惠（星巴克）

星巴克使用超级人性化，通过移动应用程序向客户提供地理目标的促销活动和个性化优惠。

通过利用位置数据，该应用程序可以根据客户在哪里提供实时交易。

该应用程序还跟踪过去的购买，以建议个性化的饮料或零食选择，从而进一步增强体验并提高销售量。

天气改变广告（三和六）

PPC的一家专门从事酒店业的PPC代理商三和六，在滑雪季节中，需要为其中一位客户提供房间占用。酒店的预订是季节性的，客人会根据降雪等待直到最后一分钟的预订。

为了解决这个问题，由天气预报触发的三个和六个实施的动态搜索广告。

通过调整广告副本并在最佳降雪期间增加出价，该机构确保广告在适当的时间出现，当时潜在的客人最有可能预订。

预先填充的表格和应用（银行和保险行业）

许多金融服务，例如银行和保险公司，通过与客户的现有信息预先填充申请表和文件来使用超个性化。

这简化了用户体验，使完成交易的速度更快，更容易，并导致更高的转化率。

这些示例表明，如何在从电子商务和娱乐到银行和运输的各个行业中应用超个性化。

通过使用实时数据和高级算法，品牌可以为每个用户提供更相关，引人入胜和有效的体验。

超个性化正在彻底改变品牌如何与客户互动

通过利用数据，AI和机器学习，企业可以创建量身定制的广告体验，以推动参与度，提高转化率并培养长期客户忠诚度。

尽管必须解决挑战（例如，数据隐私，技术复杂性），但潜在的奖励使超级人格化成为任何营销商的武器库中的强大工具。

随着数字景观的发展，对于希望脱颖而出并为客户提供有意义的个性化体验的品牌，超个性化将成为一个重要的策略。

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