設定效能行銷活動的最佳實務

使用下列策略尋找可能轉換的新對象：

• 從資料管理平台(DMP) (例如Adobe Audience Manager)進行相似建模。
• 使用第三方資料的行為目標定位。
• 內容鎖定。
• 網站/類別目標定位。

使用執行網路(RON)鎖定目標：一定要包含執行網路放置而不使用對象鎖定目標，以及廣泛的詳細目錄鎖定目標。 這可讓Adobe Sensei演演算法找出有價值的使用者，這些使用者可能擁有尚未分類到受眾的較新Cookie。

如果廣告商為Adobe Analytics或Adobe Audience Manager客戶，您就可以建立第一方區段（例如首頁訪客、產品頁面或購物車放棄者），並將他們用作DSP中的位置目標。

避免針對以對象為目標的位置指派過多預算。 一般來說，每個月每1,000位使用者預算為$30。

步調和上限： ​若要選取CPA或ROAS最佳化目標，封裝必須使用封裝層級的步調。 這可確保套件中的所有版位都已最佳化，以根據效能和規模分配支出至所選的目標。

投放日期： （潛在客戶套件）當您的行銷活動執行超過25天時，請使用Activate Custom Flighting功能。 首先，將前10天的自訂航班設定為所需每日預算的大約75%，以減少​ 學習階段 ​期間的支出。 然後，為剩餘預算設定第二個自訂航班。

例如，如果您在30天內有$100,000的支出，則請將「航班1」（第1-10天）的預算設定為$25,000 （75% x $100,000/30天=每天$2,500）。 使用剩餘預算$75,000用於「航班2」（第11至30天）。

預算： DSP一律會嘗試將100%的套件預算平均分配給封裝中的所有位置。 如果刊登版位花費很少或沒有支出，我們建議為刊登版位設定預算上限，以允許更多預算依規模分配給刊登版位。 允許24到48小時校準預算變更。

最佳化目標： ​根據封裝目標，使用兩個效能最佳化目標之一： Highest Return on Ad Spend ​或​ Lowest Cost per Acquisition。 這些目標會分別針對最高ROAS或最低CPA位置自動最佳化套件。

自訂目標：

• 如果新封裝與現有封裝具有相同的目標，您可以選擇連結現有封裝，讓演演算法可以使用現有的機器學習資料。
• 輸入適當的Target CPA或Target ROAS。

Flight Pacing和Intraday Pacing： ​針對這兩種型別的步調，選取​ Even，透過在每一天和整個飛行期間都統一步調，將您的效能目標最大化。

最高出價：

• 對於潛在客戶位置，請使用最低最高出價($5)。
• 若是重新定位版位，請使用最高出價($12)。

競標前篩選條件： ​最小化或最好避免設定嚴格的競標前篩選條件，以防止位置達到規模。 最佳作法包括下列各項：

• 每個位置使用一(1)個競標前篩選器。 使用多個競標前篩選器需要同時符合兩個條件，這會減少規模。

• 若套用了其他鎖定目標（例如對象、地理和網站鎖定目標），請考慮設定較寬鬆的競標前篩選器。

Included Audiences：

• 對於潛在位置，請將類似的對象類別和類似的對象大小分組到一個位置中。 然後，根據效能，執行下列任一項作業：

  • 從現有版位中移除表現不佳的對象。
  • 將表現最佳的對象移至另一個位置，以更能控制預算。

• 若要重新定位位置，您最好在每個位置包含一個對象區段，以輕鬆控制競標和預算。

Frequency Capping：

• 對於潛在位置，請使用嚴格的頻率上限（每天一次曝光）。
• 對於重新定位版位，請將主要版位上限設定為每天6-10次曝光次數，並將次要版位上限設定為每小時一次曝光次數。

Device Targeting：

• 包含Computer、Mobile和Tablet。
• 由於定位和測量限制，請勿以Firefox和Safari為目標。 如需有關Safari ITP的Adobe支援的詳細資訊，請聯絡您的Adobe客戶團隊。
• 如果您鎖定行動網站流量，請停用除Chrome和Edge之外的所有行動瀏覽器。