Google廣告工具再升級,新技術可追蹤用戶實體店消費
Google廣告工具再升級,新技術可追蹤用戶實體店消費

在競爭激烈的線上廣告市場中,評估廣告效益的指標越精準,越能吸引廣告主採用。Google今日更新廣告工具,除了追蹤用戶點擊廣告後的線上轉換率,還將整合用戶的信用卡交易數據,追蹤用戶點擊線上廣告後,在實體店面花了多少錢。

用信用卡交易數據追蹤用戶線下消費行為

「許多用戶並不是單純的點擊廣告然後購買產品。他們可能是先在網路上搜尋、看介紹影片,然後才去實體店面購買。」Google廣告副總Sridhar Ramaswamy表示。

不過,以原本的線上廣告成效評估方式來看,若用戶在點擊Google的線上廣告後,沒有在線上購買,而是到實體店面購買,由於無法追蹤到用戶後續的消費行為,會被認為這筆廣告沒有成效。而Google這次升級廣告工具,就是設計來讓廣告主更容易辨識出這類購物模式的消費者。

至於廣告主如何整合信用卡交易數據分析廣告成效,Google表示,廣告主可將客戶交易數據導入AdWords,或是利用和Google合作的第三方單位提供的數據,將線上廣告投放和實體店面銷售交叉比對。Google稱與其合作的第三方服務,目前已可追蹤美國70%的信用卡交易數據。

過去用手機定位評估用戶線下消費行為

在此前,Google即收集用戶的網頁瀏覽、搜尋歷史、地理位置,以及結合Google旗下應用程式YouTube、Gmail、Google Maps等使用習慣,幫助廣告主打出更客製化的廣告,提升廣告效益。

而實體店面的銷售數據,也在2014年就被Google列入廣告成效評估指標之一,不過當時的技術,是將用戶廣告點擊和30天內的地理位置數據交叉比對,看是否曾經到特定實體店面。相較之下,今日新增的信用卡交易數據,可更準確的知道線上廣告和線下購物習慣的關聯。

不過,Google將信用卡消費數據列為效益指標,因此未來就算用戶將手機的定位功能關閉,Google也能知道他們的線下購物行為,不免引發隱私疑慮。Google表示,他們用複雜的數學公式,將用戶消費時間、地點和購買金額加密,Google在這之中,僅能看他們的廣告促成多少實體購物行為,而不知道購物細節,相反的,實體零售商也不會知道特定消費者的Google帳號。

行動裝置讓線上和線下界限模糊

這次之所以新增信用卡交易數據作為廣告效益指標之一,Google指出,行動裝置讓線上和線下的界限越來越模糊,雖然現在大部份的購物行為仍發生在實體商店,不過,越來越多用戶會在購物前透過行動裝置搜尋產品資訊,例如透過Google搜尋或Google地圖。

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Google指出,有70%的用戶在實體店面購買前,會先在線上搜尋。而點擊搜尋廣告的用戶,到實體店面購買商品的機率,較未點擊用戶還高出25%,消費金額也較平均多了10%。
圖/ Google

根據Google調查,點擊搜尋廣告的用戶,到實體店面購買商品的機率,較未點擊用戶還高出25%,消費金額也較平均多了10%。可想而知,若這項新指標能解釋更多消費行為,將大大促使廣告主在線上廣告投入更多預算。

近年,包含阿里巴巴、小米、京東、亞馬遜等電商業者,紛紛從線上跨入線下,開設實體店面,而Google在廣告效益中越來越重視線下零售消費數據,或許也能反應出,在虛實整合的時代,實體店面仍是消費市場中很重要的一塊。

資料來源:GoogleThe Washinton PostBloomberg

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從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅
從生成式AI到代理式AI,不可輕忽的五大關鍵趨勢與致勝訣竅

代理式AI將驅動產業創新變革與升級,對此,研究機構Gartner預測,截至2028年底,33%的企業應用軟體將整合代理式AI功能,至少15%的日常工作決策將改由代理式AI負責,以及三分之一的生成式人工智慧互動將改由行動模型與自主代理完成,同時,加速協作型 AI Agent出現與普及。
面對勢不可擋的AI浪潮,Google Cloud搶先布局市場:不僅提供含括AI優化基礎架構、AI模型、可互通的AI代理等高度整合AI雲端技術堆疊,更攜手CloudMile萬里雲等夥伴協助不同產業客戶發揮代理式AI的綜效。

不可輕忽的五大AI趨勢

隨著雲端與人工智慧等創新科技成為企業創新變革的關鍵基石,想要極大化科技綜效、搶先布局未來,不可輕忽五大AI趨勢:

趨勢一:AI Agent蓬勃發展。

生成式AI已從單純的處理提示(Prompt)轉變成具備模組化、自主化與協作化能力的 AI Agent,Google Cloud 更透過年度旗艦活動介紹超過 600 個 AI Agent 與跨產業應用案例。

Google Cloud 台灣總經理陳愷新表示:「因應用途的不同,Google Cloud 推出客戶代理(Customer Agent)、員工代理(Employee Agent)、創意代理(Creative Agent)、資料代理(Data Agent)、程式碼代理(Code Agent)與資安防護代理(Security Agent)六大類 AI Agent,協助企業提升營運效率、員工生產力、資安防護,進而加速產業創新。」

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
Google Cloud 台灣總經理 陳愷新
圖/ 數位時代

趨勢二:多模態AI應用普及。

企業開始透過多模態AI整合文字、圖像、音訊與影片等資訊,讓 AI可以模仿人類學習方式,以更精準且自然的方式輸出與互動。

趨勢三:AI驅動輔助搜尋崛起。

透過生成式AI賦能,企業搜尋模式可以跳脫關鍵字,改以多模態輸入與對話提示等方式互動,讓使用者可以快速找到所需資訊並因應權限優化知識搜尋成效。例如,玉山銀行整合 Gemini 模型與內部知識管理系統,短短 3 個月推出「金融業務聊天機器人(金秘書)」,大幅縮短分行人員解決複雜客戶問題的時間,以及減少內部教育訓練負擔。

CloudMile萬里雲創辦人暨董事長劉永信表示:「Enterprise Search 不僅能打破孤島、快速連結Google Workspace、BigQuery、Looker、SAP、Salesforce 等內部系統與資料來源,還可以進一步提高企業內部搜索相關知識的效率。」

趨勢四:AI 輔助顧客體驗優化。

透過AI驅動的全通路個人化行銷,以無縫消費體驗提升零售業營收、效率跟提升客戶忠誠度。例如,CloudMile 萬里雲整合最新 AI 人臉檢測、表情辨識技術、服裝顏色分析與圖像標籤,以及串連 Google Workspace 雲端應用,打造出獨一無二的 AI 旅行推薦體驗服務 AI 魔鏡,消費者只要站在互動裝置前自拍,系統即會依照臉部表情與穿衣風格自動生成個人化旅遊行程與亮點,大幅提升選旅效率與便利性。

趨勢五:以 AI 加強資安防護。

面對AI帶來的嶄新、增強的安全攻擊,如深度偽造(DeepFake)攻擊與攻擊頻率增強等,企業除可以藉由 AI 增強現有安全系統,還可以透過偵測威脅、保護資料、識別潛在風險等方式對抗深度偽造與假訊息等釣魚攻擊。

「AI 與雲端將成為企業營運的關鍵基礎設施、發揮相輔相成的綜效,此外,也有助於企業加速業務創新與發展數位經濟生態圈,進而鞏固企業競爭力。」劉永信認為,透過 Google Agentspace 提供的多代理協作機制,企業不僅可以整合工作流程,還可以進一步優化模組設計與完善安全治理,讓 AI Agent 進入企業日常營運場景,在這個過程中,若進一步結合 A2A 協定(Agent-to-Agent Protocol),AI Agent 將不僅是單一任務執行者,可以相互溝通,型塑嶄新的企業虛擬團隊,讓企業能以更敏捷的人機協作模式回應市場與顧客需求。

3關鍵 X 5指標,助企業加速代理式AI落地與極大化綜效

劉永信表示:「Data Anywhere 是企業發展代理式AI的關鍵基礎,具體實作方式是從資安(Security)、人工智慧(AI)與雲端財務管理(FinOps)三個關鍵面向切入,型塑具備自主強化的『AI 優先』營運模式以優化創新轉型成效。」例如,企業需要一個含括雲端、邊緣、地端的數據同步與治理框架以確保數據即時性、隱私性、合規性與安全性。

萬里雲 x Google Cloud_Podcast
CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長 劉永信
圖/ 數位時代

除了以 Data Anywhere 為基礎打造的 AI First 營運模式,Google Cloud 建議企業可以從 5 個關鍵指標選擇平台與合作夥伴:第一是平台服務是否含括全面 AI 技術堆疊,讓企業可以因應需求挑選所需的基礎設施、平台、模型與商業應用;第二是提供企業客戶多元選擇,包括選擇自行開發或者是以既有服務進行客製化開發,以及可以彈性選擇平台提供的 AI 模型、第三方 AI 模型與開放原始碼服務等。

第三是確保雲地、新舊系統的互通性,例如,Google Cloud 不僅在 2019 年推出混合雲管理平台 Anthos 服務,更於日前推出 A2A 協定協助企業打通、協作各個 AI 代理,以及推出 Google Agentspace 協助企業集中化管理AI代理與透明化營運成效等。第四是平台是否有支援開放標準與應用程式介面(API)等機制,讓企業客戶可以因應業務發展彈性串聯與擴展應用範疇。第五是確保平台提供的是負責任的AI以及提供與時俱進的安全防護機制,例如 Google Cloud 便積極深化在深度偽造防護(DeepFake Defense)的能量。

展望未來,隨著 AI 的推陳出新與日趨普及,Google Cloud 除會因應市場需求持續優化平台服務,也會攜手 CloudMile 萬里雲針對產業客戶需求提供最佳服務,以產業專屬、軟硬整合的方式發揮智慧化人機協作的綜效,實踐生態圈共贏。

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