机器的兴起正在顺利进行。事实上，已经有一段时间了。机器学习和人工智能在过去十年中取得了长足的进步，现在它们已成为现代营销不可或缺的一部分。
在此博客中，我们将了解分析驱动的营销如何塑造数字营销的未来。
数据驱动营销的 9 个关键方面
虽然许多人可能担心他们的工作很快会被机器人取代，但先进的技术对营销人员来说是个好消息。机器能够在远远超出任何人或团队所能达到的水平上进行分析和自动化。
在营销中使用数据可以非常容易地将更多东西放在自动驾驶仪上，这样您就可以创建更好、更有效的广告活动。
以下是当今工作中数据驱动营销的一些很好的例子。
1. 基于目标的谷歌广告活动
无论是展示广告系列、购物广告系列、搜索广告系列还是视频广告系列，设定目标都会改进您的决策。通过使用这些广告系列，您可以选择一个目标，然后 Google 将提供相关设置和功能来帮助您实现该目标。
2. 通过智能出价提高投资回报率
如果您想最大限度地利用预算，请尝试智能出价。这会考虑数百万种不同的信号，让您可以优化出价，从而有效地节省您的时间和金钱。
理想情况下，您应该在尝试之前对自动出价有所了解。此外，您必须启用转化跟踪才能使用智能出价。
3. 自动扩展
有时，普通广告无法传达您的报价的真正价值。通过使用自动附加信息，Google Ads 会自动创建额外的信息片段，并在您的广告展示给观众时显示它们。这有助于提高广告效果并为您赢得更多客户。
4. 加速广告投放
无法保证您的所有广告印象都会及时到达。如果您想加快步伐，请考虑在广告系列设置中激活加速广告投放。
如果您的预算很紧，并且希望在目标受众在线时获得所有印象，而不是将他们延长一整天，那么此方法很有效。
5. 动态搜索广告
对于拥有大量库存或完善网站的大型公司，使用动态搜索广告可以帮助您获得更优质的潜在客户。
即使是最好的关键字策略和管理最完善的帐户也可能会错过相关的搜索查询，或者在宣传最新产品时遇到延迟。动态搜索广告可帮助您在合适的时间不断吸引合适的人。
6.动态关键字插入（DKI）
动态关键字插入允许广告商为观众提供更相关的广告文案，尽管同时仅针对多个关键字使用单个通用广告。
Google Ads 将不同的关键字插入到相同的基本广告文案中，这意味着当用户触发广告组中的一个关键字时，他们将看到针对其搜索查询量身定制的独特广告。这有助于您制作大量符合用户意图的相关广告，从而提高点击率 (CTR)。
7. 规则和脚本
没有人愿意将营销预算浪费在 Google Ads 上。值得庆幸的是，数据驱动的营销使操纵规则和脚本变得更加容易，因此您可以围绕您的业务和预算自动做出决策。
只需要一些小的错误或错误的设置，就会在 Google Ads 中造成巨大的灾难，如果有很多钱，这可能会导致巨大的损失。
通过设置异常值警报，您可以接收来自 Google Ads 的自动电子邮件，通知您来自竞争对手或关键字的任何异常活动。
假设您的竞争对手出价激增，迫使成本飙升。使用一些自定义规则，您可以确保您的出价和每日预算受到限制，以最大限度地减少支出和损失。相反，如果每次获取的成本处于最低点，您可以提高出价以低价获得更多潜在客户。
8. Call-Only 流行起来
随着 Google Ads 对手机越来越友好，它引出了一个问题，即是否还需要内容？
仅致电活动的推出对本地企业来说是一个重大推动力，因为它可以帮助您鼓励当地更多人与您的企业取得联系。通过在营销中使用数据，您可以制作有吸引力的广告，这些广告内容较少，但号召性用语很强。
9. 数据驱动的归因建模
通过数据驱动的归因建模，向自动驾驶模式的转变更容易。这会根据人们搜索您的业务的方式以及他们如何决定成为您的客户来对转化进行计分。
归因建模使用您的广告系列数据来确定哪些广告、关键字或渠道对您的目标贡献最大。
数字营销人员的未来角色是什么？
随着我们进入数字时代，数据洞察力和分析驱动的营销将成为在线业务的坚实基础。那么，如果机器学习占据中心位置，数字营销人员将在哪里发挥作用？
您可能认为这可能意味着人类在数字营销领域的终结，但事实并非如此。数据只是营销人员一直在寻找的新石油。没有智能营销人员在场，数据就毫无用处。
未来，数字营销人员将更加关注营销活动优化，因为配置将在很大程度上实现自动化。营销人员必须投入更多时间来理解数据，以便从中汲取有价值的见解和知识。随着时间的推移，这将使他们能够做出更明智的决定。
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