Aumente o ROAS usando algorítmico (semelhante) Models no Audience Manager

O poder real da semelhança do Audience Manager Modeling vem quando você procura expandir seu público-alvo básico contra uma qualidade, um novo conjunto de usuários de second party e third party data sources. Neste tutorial, aprenda as etapas necessárias para criar um model a partir desses dados.

Habilite Second Party ou Third Party Fluxos de dados do Audience Marketplace

Para usar os dados second party e third party em uma aparência model, primeiro precisamos habilitar esses dados na interface do Audience Manager. A Adobe tem um grande número de provedores de dados second party e third party a partir dos quais você pode escolher. Eles estão disponíveis para você em uma interface de autoatendimento no AAM, por meio do Audience Marketplace. Navegue até o Audience Marketplace e navegue pelas possibilidades. O vídeo a seguir mostrará como fazer isso, incluindo como ativar fluxos gratuitos de "tente antes de comprar", para que você possa se bloquear nos dados que serão mais úteis para sua organização antes de se comprometer com o preço do provedor de dados.

Além disso, para ajudá-lo a pesquisar e decidir qual provedor de dados usar, um grande recurso é o Adobe Audience Finder.

Identifique/crie um usuário ideal (conversão) trait ou segment

O que você está tentando fazer com que as pessoas façam em seu site? Qual é o seu evento de conversão? É claro que há muitas respostas diferentes para essa pergunta, dependendo do tipo/vertical do site e das metas organizacionais. Em qualquer caso, é comum no AAM criar um trait para visitantes que atenderam a esses critérios.

No vídeo abaixo, mostrarei como criar uma conversão trait, que você desejará ter em vigor à medida que continuar neste tutorial e criar um model semelhante.

Além disso, ao usar eventos do Adobe Analytics para criar traits, há um grande gotcha que você precisa ter em mente, para que não colete mais usuários do que deveria no trait. Assista ao vídeo a seguir para a grande revelação. 😃

OBSERVAÇÃO: no vídeo acima, o exemplo que mostro assume que você tem o Adobe Analytics. Obviamente, pode não ser esse o caso. Se você tiver o Google Analytics (GA), temos um módulo que pode ser usado para enviar dados para o AAM (consulte a documentação), e se a atividade de conversão em seu site for enviada para o AAM pela GA, você poderá criar sua conversão trait a partir daí. Se você tiver uma solução de análise diferente (ou nenhuma solução de análise), ainda poderá enviar dados para o AAM por meio de nosso código DIL e da função submit, etc. (consulte a documentação). Em seguida, crie a conversão trait com base nos dados enviados quando a atividade de conversão é executada no site.

Crie uma semelhança Model a partir de Second Party ou Third Party Dados

Depois de concluir as etapas acima, agora estamos prontos para criar um Algorítmico (semelhança) Model. À medida que configuramos o model, usaremos a conversão trait como nossa base trait (visitantes-chave que queremos duplicar) e usaremos o fluxo de dados third party habilitado como nosso pool de pessoas para extrair.

Uma Prática Recomendada Importante

Ao criar o algoritmo model no Audience Manager, obviamente queremos que model seja o mais eficaz possível. Como o model está considerando todos os traits dos membros de sua base trait/segment fazem parte, isso não ajuda o model se TODAS as pessoas estiverem em um trait/segment. Portanto, se você tiver um traits super genérico (como todos que foram ao seu site, ou todos que receberam qualquer anúncio de você, etc.), verifique se o data source ao qual ele pertence NÃO está incluído no data sources em seu model. No caso de uso deste artigo, é improvável que você faça isso, pois estamos nos concentrando em examinar os dados third party para nossos novos aliques, mas vale a pena mencionar de qualquer forma, e nos aplica a TODOS os seus algoritmos models.

Criação de um algoritmo Trait

Em seguida, precisaremos criar um algorítmico Trait para que os resultados do model possam ser usados. Sem criar um trait, o modelo é inútil. Portanto, depois que o model for executado, verifique se vai para a caixa de diálogo trait e crie um Algorítmico Trait. O vídeo a seguir apresenta o vídeo e mostra algumas dicas.

Criação de um Segment a partir dos dados Model e seu envio para DSPs

Depois de criar um Algorítmico Trait, você pode criar um novo segment para inseri-lo, para que possa ativar os dados (não é possível ativar um trait, mas criar um novo trait segment com o Algorítmico Trait nele, para que você possa ativar (usar) o segment).

Depois de criar um segment a partir deste trait algorítmico, você terá um público-alvo de clientes potenciais que se pareçam com pessoas que já se converteram no seu site. Agora você pode mapear isso segment para qualquer um de seus DSP destinations no Audience Manager. Você poderá direcionar seu marketing para os sósias, que têm mais probabilidade de conversão em seu site do que apenas o público normal, aumentando seu retorno sobre o gasto com anúncio. Boa sorte!

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