不藏私!鎖定精準客群,讓臉書廣告更有效率的6種技巧
不藏私!鎖定精準客群,讓臉書廣告更有效率的6種技巧

你有充分發揮Facebook廣告的潛力嗎?
是否有興趣了解如何傳達訊息給特定人群呢?

Facebook廣告受眾的目標設定提供企業許多方式,在適當的時機投放廣告,並傳達給正確的受眾目標。在這篇文章中,i-Buzz將分享六種你一定想都沒想過的方式,讓廣告瞄準臉書上的潛在客戶。

##1: 除了消費者之外,向所有瀏覽網頁的人投放廣告

對於已瀏覽網頁但尚未購買任何商品的受眾,有兩種有效的廣告投放方式。

###針對還沒有完成結帳手續的消費者

其中一個方法,就是使用「重定向廣告(retargeting)」,針對所有已參訪網頁,但尚未完成結帳手續的消費者。

要做到這一點,要事先設定好「重定向廣告」。一旦設定好,受眾就會開始持續增加。

首先,在Facebook廣告管理中(Facebook Ads Manager)點選「廣告受眾」(Audience)。

圖說明

使用「廣告受眾」功能,可以上傳消費者名單或者設定重定向廣告。

如果想要了解設定重定向廣告的步驟,可以觀看這個影片:重定向廣告設定步驟。

一旦在網頁設定重定向廣告,就可以開始自訂廣告受眾目標。點選「網站流量」(website traffic)選項,設定網站中的自訂廣告受眾。

圖說明

你可以設定只包含網站上某些網頁的所有流量,同時也可以排除其他網頁的流量。選擇正確的受眾,然後點選「建立廣告受眾」。

受眾開始持續增加之後,針對這些受眾,給予符合他們的廣告。

###把曾經消費過的顧客名單上傳,然後將之排除

「重定向廣告」的另一個方式,就是可以將曾經消費過的顧客名單上傳,然後將之排除在外。
上傳消費者名單,要到Facebook廣告管理員的「廣告受眾」區,點選「消費者名單」,再將顧客的電子信箱資料上傳即可。

圖說明
圖說明

被排除的消費者名單,就不會收到廣告。

##2: 瞄準因廣告而被「轉換」的消費者

「類似廣告受眾」(lookalike audience)的建立方式,除了「已上傳的電子信箱」和「網站的瀏覽者名單」之外,還可以利用「因你的廣告而轉換(conversion)的消費者名單」。

到Facebook廣告管理員的「廣告受眾」區,從「建立廣告受眾」下拉式選單中,點選「類似廣告受眾」選項。然後,設定「轉換像素」為來源。

圖說明

接下來,Facebook將列出兩百多萬筆名單,都是跟已被轉換的消費者有相近特質的人選。為了進一步更精準地自定廣告受眾者,你可以增加受眾目標的關鍵字設定。

##3: 目標鎖定在「有受過大學教育、擁有自己的房子、收入超過美金$100K,並且在某個特定的郵政區號內」

Facebook與Acxiom、Datalogix、Epsilon等第三方合作夥伴,一起發掘更多Facebook使用者的目標設定選項。透過這些資料,目標可以鎖定使用者的學位、收入、不動產權、生活事件以及消費行為等。

基本上,Facebook 「不知道」使用者的這些資料,而且使用者也沒有很詳細的把資料分享給Facebook。資料都是以匿名的方式呈現,所以企業只會知道受眾目標的規模大小。

圖說明

設定消費者的「行為」(behaviors)及「人口統計」(demographics),可以讓目標更精準。

確保不要太具體的規範廣告受眾者,因為很多Facebook的使用者並不是每天都會登入,所以太狹窄的規範廣告受眾者,可能會導致無法獲得理想的結果。想要編輯「行為」(behaviors)及「人口統計」(demographics),可以使用廣告管理員或Power Editor。

##4: 讓十六公里以內的手機使用者都能接收到廣告

有幾種方式可以鎖定附近的人,第一種是用Facebook「廣告管理員」的「在地意識廣告」。這個功能可以讓你更詳細地鎖定廣告受眾目標,如在某區域內,或者正在使用手機的人,不管他們是長期住在所設定的區域內或只是剛好路過。

圖說明
在Facebook廣告管理員,製作在地意識廣告。

圖說明

輸入一個地址,或者Facebook使用頁面的地址。

圖說明
「在地意識廣告」甚至提供查詢路線的服務

如果要更進一步鎖定附近使用手機的人,另外一個方式就是輸入你的地址,並確認行動動態消息(預設設定)是開啟的。若是想要再更加精準,還可以用Power Editor鎖定因為旅遊而剛好經過附近的人。
圖說明

儲存目標群組

想要節省在Facebook上,投放廣告的時間嗎? 一旦擁有了完美的目標受眾,記得一定要儲存起來,以便下次有新廣告的時候可以重新運用。

在Facebook廣告管理的「建立受眾」區,可以從頭開始建立群組。如果之前的廣告很成功,想要複製之前的廣告受眾,可以到 Power Editor上操作。

圖說明

在Power Editor上,選定想要儲存的廣告組合受眾,然後點選「儲存受眾」。新的目標群組會跟廣告組合的名稱一樣,但是上傳之後仍可以在Power Editor或廣告管理的介面上更改。

完成以上步驟之後,就可以在Facebook廣告管理上建立受眾相同的廣告,或者也可以利用Power Editor進行編輯。

圖說明
在Power Editor的「目標」區,可以看到儲存的目標群組。
圖說明

##5: 針對特定時間上線的受眾

你的受眾目標是否晚上才上線,或是在某一段特定的時間呢?點選廣告設定區的總預算選項(不管什麼時區),就可以設定什麼時候要顯示廣告。這選項在Power Editor或是廣告管理員內都可以找到。

圖說明

##6: 顯示廣告給當天還沒有看到的受眾目標

你可能還會關心消費者看到廣告的頻率,而且也不想要因為太頻繁的曝光而令人感到反感。或是花錢在Facebook上投放廣告,卻只是讓當天已經看過的人又重複看見。

使用Daily Unique Reach的競價方案,可以限制Facebook使用者一天內能夠看到幾次廣告。在Facebook廣告管理員或Power Editor上,都可以找到這個功能。如果想要確保所有人一天只能看到一次廣告,可以點選Daily Unique Reach的選項。

圖說明

然而請切記,廣告是以CPM的競價方案計算(廣告每千次曝光所需的成本) ,不管觀眾有沒有點擊都需要付費,且Facebook只會專注在把廣告投放給還沒看過的群眾,儘管他們可能對內容一點興趣都沒有。

如果你選擇了不同的優化方式,例如「點擊數」或「轉換率」,Facebook雖然還是以CPM的競價方式來收費,但是會把廣告顯示給比較會去點擊或較容易因為廣告而轉換的使用者。

#結論

雖然我們提供很多建議,但是要記住,做個人測試是非常重要的。有些新策略對你的目標受眾是很受歡迎的,但並非適用於所有的企業。為了節省成本,做分離測試(又稱為對比測試)是非常重要的,嘗試不同類型的策略,統計出其中最受目標受眾青睞的版本,藉以提高廣告的轉換率。而且有那麼多的行銷策略,做分離測試一定會更有趣。

文章出處:i-Buzz網路口碑研究中心

關鍵字: #Facebook
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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