上2篇文章，分享了Geographic & Ad schedule和Demographic 的應用技巧。到了SEM 實戰攻略的最後1篇，會集中在3rd Party Data 和1st Party Data的應用。很多人都說要利用Big Data 提升廣告成效，在利用Data之前先要明白Data 的分類以及搜集方法，才懂得如何策略性運用Data 作為廣告優化 (Optimization) 。
甚麼是3rd Party Data?
Google 靠強大的搜尋引擎及多媒體業務，採集用戶的關鍵字﹑搜尋記錄﹑瀏覽記錄及Gmail資料轉化成Big Data，再把Data 分類成Affinity Audience 及In – Market Audience。這類的Audience Data 稱之為3rd Party Data是開放給廣告商以公開競投，按受眾的特徵來投放廣告。
- 興趣相似的目標受眾 (Affinity Audience): 用戶對於特定的主題展示出濃烈的興趣。Google 根據他們的生活品味﹑興趣及習慣進行分類。這類Data適用於Audience Funnel 的頂層, 用作提升品牌知名度。
- 潛在目標消費者 (In-market Audience): 用戶對於特定的主題正在積極尋找資料是處於考慮或評估狀態。Google根據他們尋找的主題進行分類。這類Data適用於Audience Funnel的中層，用作引刺激他們的意圖。
甚麼是1st Party Data?
通過Google search﹑Facebook/ Linkedin 或Display Network接觸用戶，他們對品牌/ 產品直接產生興趣，而進入網站瀏覽，自身網站擁有的流量稱之為1st Party Data。這類Data適用於Audience Funnel 的底層，用作Retarget他們並刺激他們行動轉換為利潤。
設置方法:
步驟1:
在Audience 中選取合適的segments 並配置到Campaign 或Ad group Level 作觀察(Observation)。
步驟2:
讓Campaign 儲存足夠的Data，再評估每個Segments 的Clicks through rate 或Conversion rate。再作出以下2種優化:
- 調整Campaign 設置為Targeting，將搜尋廣告只投放給 “關鍵字搜尋和指定興趣” 覆蓋的受眾 ，這可以避免向低轉換率的受眾展示廣告而產生的點擊費用。
- 在Segments 中調整出價，這可以繼續向現有的關鍵字搜尋用戶展示廣告，而指定受眾的廣告能見度會依據出價而控制。
以上的Optimization沒有一定準則，主要視乎Campaign的KPI選用最合適的優化方法。
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