Aumentar ROAS mediante el uso de Models algorítmico (similar) en el Audience Manager

El poder real de la similitud del Audience Manager Modeling se obtiene cuando se busca expandir la audiencia de línea de base con un conjunto de usuarios nuevo y de calidad de second party y third party data sources. En este tutorial, aprenda los pasos necesarios para crear un model a partir de estos datos.

Habilitar Second Party o Third Party flujos de datos del Audience Marketplace

Para utilizar datos second party y third party en un model parecido, primero debemos habilitar estos datos en la interfaz de Audience Manager. Adobe tiene un gran número de second party y third party proveedores de datos de los que puede elegir. Están disponibles para usted en una interfaz de autoservicio en AAM, a través del Audience Marketplace . Vaya al Audience Marketplace y explore las posibilidades. En el siguiente vídeo se muestra cómo hacerlo, incluido cómo habilitar flujos gratuitos "inténtelo antes de comprar", de modo que pueda bloquear los datos que resulten más útiles para su organización antes de comprometerse con los precios del proveedor de datos.

Además, para ayudarle a buscar y decidir qué proveedor de datos utilizar, un recurso bueno es Adobe Audience Finder.

Identificar/Crear un usuario ideal (conversión) trait o segment

¿Qué está intentando hacer que la gente haga en su sitio? ¿Cuál es su evento de conversión? Por supuesto, hay muchas respuestas diferentes a esta pregunta, según el tipo de sitio o vertical y los objetivos de la organización. En cualquier caso, es común en AAM crear un trait para los visitantes que han cumplido esos criterios.

En el siguiente vídeo, le mostraré cómo crear una conversión trait, que querrá tener en su lugar mientras continúa con este tutorial y crea un aspecto similar model.

Además, al usar eventos de Adobe Analytics para crear traits, hay una gotcha importante que debe tener en cuenta, de modo que no recopile más usuarios de los que debiera en el trait. Vea el siguiente vídeo para ver la gran revelación. :)

NOTA: En el vídeo anterior, el ejemplo que mostré supone que tiene Adobe Analytics. Obviamente, tal vez no sea así. Si tiene Google Analytics (GA), tenemos un módulo que puede utilizar para enviar datos a AAM (consulte la documentación) y, si la actividad de conversión de su sitio se envía a AAM por parte de GA, puede crear la trait conversión a partir de eso. Si tiene una solución de análisis diferente (o ninguna solución de análisis), aún puede enviar datos a AAM mediante nuestro código de DIL y la función submit , etc. (consulte la documentación). A continuación, cree la conversión trait en función de los datos enviados cuando se realiza la actividad de conversión en el sitio.

Crear un Model parecido a partir de Second Party o Third Party datos

Después de completar los pasos anteriores, ya estamos listos para crear un algoritmo (parecido) Model. Al configurar el model, utilizaremos la conversión trait como nuestra base trait (visitantes clave que queremos duplicar) y usaremos el flujo de datos habilitado third party como nuestro grupo de personas del que extraer.

Una práctica recomendada importante

Al crear el model algorítmico en el Audience Manager, obviamente queremos que el model sea lo más efectivo posible. Como el model está considerando todos los traits de los que forman parte los miembros de su base trait/segment, no ayuda al model si TODAS las personas están en un trait/segment. Por lo tanto, si tiene algún traits supergenérico (como todos los que fueron a su sitio, o todos los que recibieron publicidad de usted, etc.), asegúrese de que el data source al que pertenecen NO esté incluido en el data sources de su model. En el caso de uso de este artículo, es poco probable que lo haga, ya que nos centramos en mirar los third party datos de nuestros nuevos alias, pero vale la pena mencionarlos de todos modos, y se aplica a TODOS sus models algorítmicos.

Creación de un algoritmo Trait

A continuación, tendremos que crear un Trait algorítmico para poder utilizar los resultados del model. Sin crear un trait, el modelo es inútil. Por lo tanto, después de ejecutar model, asegúrese de entrar en el cuadro de diálogo trait y crear un Trait algorítmico. El siguiente vídeo lo recorre y muestra un par de consejos.

Creación de un Segment a partir de los Model datos y envío a DSP

Una vez creado un Trait algorítmico, puede crear un segment nuevo para introducirlo, de modo que pueda activar los datos (no puede activar un trait, sino crear un trait segment nuevo con el Trait algorítmico para que pueda activar (utilizar) el segment).

Una vez que haya creado un segment a partir de este trait algorítmico, tendrá una audiencia de clientes potenciales que parezcan personas que ya se han convertido en su sitio. Ahora puede asignar esto segment a cualquiera de sus DSP destinations en Audience Manager. Podrá dirigir el marketing a esos alias, que tienen más probabilidades de generar conversiones en su sitio que solo el público normal, lo que aumenta el retorno del gasto en publicidad. ¡Buena suerte!

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