小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區
小編要請一位還兩位?法國AI廣告公司Criteo解析行銷3大誤區

「小編的功勞無法被清楚的量化,」網路廣告平台Criteo南亞暨大中華區董事總經理黃瀚民從「小編KPI難考核」說起,點出的其實是常被企業主忽略的流量管道價值判斷問題。

一筆訂單成交,該算是Facebook影音的成效,還是Google關鍵字廣告?「如果管理者對整套歸因邏輯不是很理解時,就沒辦法給各渠道合理的價值評估,」黃瀚民指出,行銷是一趟旅程,若管理階層腦中沒有完整的地圖,很容易忽略成交前個管道的貢獻,在資源配置、人力安排上都容易產生盲點。

「所以要決定小編該加薪還是變兩人,或這個管道預算要增加、那個要減少,這在業界一直是很不容易的事情。」

整體行銷渠道碎片化,除了造成功勞歸誰的判斷障礙外,其實也反映了從源頭開始廣告預算投放就不夠精準,那該怎麼解決?黃瀚民認為,一切操作都要更「細緻化」才行。

流量切開來看

以中國手遊產業為例,過去中國手遊業者在App下載上花最多錢,一年有超過10億美元的預算都投在這,但隨著流量成本越來越貴,過去那種大手筆下廣告在Facebook、Google後就坐等下載量衝高的作法,已經行不通了。

他們開始把流量切得更細來看。就算是衝下載,目標也可分成完全沒下載過同公司遊戲的全新用戶,和已經註冊過其他款遊戲的老玩家。甚至,曾經在其他遊戲花很多錢買裝備的玩家,為什麼在新遊戲一毛也不花?已經下載安裝了,為什麼卻從來沒有打開來玩?這些都可以再細分。

「針對這些不同的人,整體行銷的想法,包括訊息、創意,各方面都要跟著改,不是一整包丟出去就說這個遊戲歡迎來下載。」不過黃瀚民提醒,切得越細,操作成本也越高,複雜度是指數性成長,但「即便是從一切成二,都可以觀察到ROI(投資回報率)的提升。」

行銷是一趟旅程,避免只看最後點擊

黃瀚民針對電商行銷更進一步指出,要避免只看「最後點擊(last click)」。

因為行銷基本上是一趟旅程(journey),消費者在不同裝置、不同網站、不同社群裡來回瀏覽,很難掌握每個廣告接觸點起到什麼樣的作用。

假設一個情境,有一個人因為一則Facebook上的影音對某產品產生興趣,在Google搜尋後,離開去做別的事情,晚上睡前滑手機時,再度被聯播網的個性化推薦廣告給吸引,終於點擊了橫幅(banner)廣告到平台下單成交。

這一連串的瀏覽行為中,若只看最後點擊,那功勞就歸功於聯播網的廣告,但實際上沒有前面的那些「傳球」,難道可以換到消費者最後剁手嗎?

「講難聽一點,(只看最後點擊)就是在比運氣好,比誰最後賓果。通常量撒越大,越容易賓果,這就變成一種機率問題,」黃瀚民以籃球比喻,「中間這些助攻、中場傳球,好不容易搶下一個籃板,讓最後一個人丟出去投籃、命中,難道最後的那一球,功勞是百分之百嗎?」其實是所有球員都有功勞。

賭博.jpg
只看最後點擊就像賭博,變成機率問題,投入越多、越容易中。
圖/ GregMontani via Pixabay

多數廣告平台包含Google Analytics的預設歸因模型是看最後點擊,但黃瀚民建議,要從整個旅程來看行銷效果,假設一筆訂單成交前有三個廣告觸點,那可以設置歸功頭尾各50%、或是平均每個觸點33%。尤其打新品時,在建立印象、說服消費者需要更多投入,因此前端的觸點更要多給一些credit(功勞)。

別被Google的模式給綁住

另一個他觀察到問題是,許多企業主的成效計算方式不夠細緻。

「曾經遇過有些客戶只看CPC(每次點擊成本),」黃瀚民說,「這就有點被Google的模式給制約了。」他指的是許多管理階層會謹守過去建立的概念性通則,認為CPC多少就是好,超過就是貴,「但應該要更進一步想,點擊了之後的成交率有多少?」

他假設了兩個情境,A是下1,000元廣告,買到1,000個點擊,每次點擊成本(CPC)是1元;B是100元買了兩個點擊,CPC是50元,那A和B誰好誰差?只看CPC,當然是A的成本低很多。

但進一步看,A只有一個成交,等於一個成交成本是1,000元,B兩個都中獎,等於一個成交成本是50元,那誰優誰劣?單看成交成本,當然是B。然而這就是定論了嗎?其實陷阱就在此,再細分的話,還要看貨單價跟毛利率。所以說,究竟要以什麼為指標,要看最初的行銷目的、以及當初訂定的KPI為何。

大膽啟用年輕人吧!

而在訪談尾聲,黃瀚民呼籲企業主大膽地相信和啟用年輕人,他分析,台灣數位行銷起步至今也超過十年,這段時間培養了一大批擅用行銷工具的人才,然而,他自己特別愛用現在20多歲、90後的年輕人才,「因為沒有包袱,不會被過去的經驗所束縛,」黃瀚民說,無論是細緻化操作還是因應數據所做的調整,反應在執行面上就需要快速和靈活調整的能力,而這是他看好年輕人潛力所在,正因為沒有經驗,所以學得更快、邏輯上更能跳脫過去的制約。

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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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