猎豹独家解析丨如何依靠数据驱动来指导决策、把控风险以及提升营销效果？

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2023-08-21 10:49

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今年上半年，海外社交媒体巨头广告收入均出现不同程度的增长，有人预测是广告主的营销预算和出海的市场信心在回暖，数字广告也将迎来复苏。事实上，数字广告平台的营收回暖，并不代表海外数字广告生态对中国商企来讲已经足够完善。如何依靠数据驱动来指导决策、把控风险以及提升营销效果？仍然是今年出海品牌广告主的一大难题！

产品生态及广告技术的变化

从宏观角度来看，有很多因素在影响如今的广告投放生态，但首先要从用户的隐私预期以及这些预期对数据驱动营销的方式产生的影响开始说起。

一方面，随着用户对保护隐私安全的期望增高，越来越多的相关法律法规开始出台，例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)，美国的《加州消费者隐私法案》(CCPA)，它们涵盖的范畴有别，对商企处理客户数据的方式也产生了不尽相同的影响，导致商企再也无法了解消费者的完整消费历程，进而更难以触达最有可能对其商品或服务感兴趣的受众。

对于许多商企来说，要了解用户的操作具体带来了怎样的业务成效，现在变得更困难了。对于任何依赖数字广告平台来提升可衡量业务成效的商企而言，这些变化带来的影响都是巨大的。随着创新科技在广告领域的成熟应用，越来越多的提效工具被推到广告主面前，合理选择、科学应用或许是商企们接下来要应对的境况。

API 是确保数据驱动式营销取得成功的重要途径

为了提供隐私保护下的个性化广告革新方案，持续做到隐私保护和成效提升两不误，Meta正在改进广告系统的核心部分，包括推出新的产品和解决方案。比如，Meta计划继续扩展转化 API 的功能，使其能用于传输其他事件，包括应用事件和线下事件。这能让商企发送对其业务最为重要的营销数据，无论这些数据是来自网站、零售端或实体店，还是应用等。

当我们在 Meta 技术中发布广告时，以往都是依赖于使用 Meta Pixel 像素代码传输的网站数据，而 Pixel 像素代码又有赖于浏览器技术。转化 API 能够在我们的营销数据与系统之间建立直接传输通道，这样更有助我们跨 Meta 技术解决方案来优化广告定位、降低单次操作费用和衡量成效。

由于转化 API 对浏览器技术的依赖程度低于 Pixel 像素代码，它不仅可以帮助我们改进当前利用数据改善营销成效的方式，还能在今后继续帮助加强信号韧性。

加速摆脱机器学习阶段仍是降低CPA的有效手段

投放个性化的广告不仅有助于商企以合适的成本向用户开展营销，实现发展和创造就业岗位，还能为用户提供更好的体验。而Meta的竞拍系统会利用机器学习来判断应向用户展示哪些广告。

机器学习需要一段时间来收集和分析数据，以了解用户的行为和反应。在这个学习阶段，算法会试验不同的策略和目标，以找到最佳的投放方式。然而，这个阶段可能会导致较高的CPA，因为系统尚未完全了解哪些因素对用户的转化产生最大的影响。

一旦机器学习模型开始理解受众并找到了最佳策略，CPA往往会下降。在这个阶段，系统会根据学到的知识进行更准确和精细的广告投放，从而降低每次行动的成本。

加速摆脱机器学习阶段意味着更快地进入到优化阶段，您可以更早地开始对广告活动进行微调和改进。这有助于在更短的时间内找到最佳策略，从而更快地降低CPA。

进阶赋能型应用广告（A+AC）尽显后端优势

A+AC进阶赋能型应用广告，已经在市场中引起了广泛关注。在这个数字化时代，广告的角色已经从简单的宣传转变为了一种赋能的工具，能够为用户提供更加个性化、交互式和参与感强的体验。

A+AC进阶赋能型应用广告正是在这一背景下崭露头角，通过结合人工智能技术与创意设计，为品牌和用户之间建立了更紧密的联系。进阶赋能型应用广告与手动应用广告之间的关键区别：

A+AC的核心特点、优势以及对广告行业的积极影响，正在帮助广告主们更好地理解并把握这一新兴广告形式的潜力和发展方向。

如何依靠数据，释放数字营销力？

海外市场长期以来以“快速变化”为主要特征，战略必须迅速适应技术进步、算法更新、新法规和消费者期望的变化。如何精准识别有需求的用户，使用户与品牌在合适的时间、地点安全的相遇，正是当下出海品牌面临的长期挑战。

而痛点背后则是品牌在数字化转型过程中核心能力的缺失，即通过不断累积数据资产，来指导商业决策，提升营销效果，完成数据打通、洞察、风控、决策以及最终转化这一过程。

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