A medida que las técnicas de aprendizaje automático de IA se utilizan ampliamente en la publicidad en línea, las variables de optimización de anuncios se agrupan cada vez más"Material creativo"Y."Audiencia"En ambas dimensiones.

Para la publicidad en línea, un buen material creativo es naturalmente esencial, pero todavía debe mostrarse a las personas adecuadas para hacer un uso eficaz del gasto publicitario y maximizar el retorno de la inversión (relación entrada-salida). Así que este artículo se centrará en el presenteSegmentación por audienciaLa aplicación principal de la función de "segmentación por audiencia".

El desarrollo de la publicidad en línea es tan sorprendente que una tecnología importante se basa en los usuarios de InternetGrandes datospara lograr una orientación precisa de la multitud. Con el rápido desarrollo de estos años, utilizando la definición de Facebook, la segmentación por audiencia se puede resumir en tres grandes categorías:

Este tipo de orientación se basa principalmente enEdad, interés y demografíay otras condiciones para establecer el público objetivo para la publicación de anuncios. Hay pequeñas diferencias basadas en los tipos de medios. Los anuncios de búsqueda de Google, por ejemplo, deben prestar más atención a la configuración de posibles "palabras clave" para su audiencia.

Custom Audience fue publicado por primera vez por Facebook en 2012Segmentación basada en la identidad específica del usuario(base de identidad). Desde entonces, Google Ads ha publicado una función similar denominada "Customer Match" en 2015 y Twitter Ads denominada "Audiencia personalizada".

A medida que los años han llegado a un acuerdo con la publicidad en línea, cada vez más anunciantes están gestionando estos activos de usuario principales mediante la acumulación de sus propios datos y la creación de sistemas CRM.Audiencia personalizadaSe ha convertido en un arma importante para los principales anunciantes para optimizar su ROI publicitario.

Lookalike Audience Targeting, que Facebook lanzó en 2013, ahora es estándar en las principales plataformas de publicidad multimedia. Esta función está disponible en línea, resolviendo el problema de que los anunciantes tienen muy pocas personas con sus propios datos de usuario. Los medios han sido subidos por los anunciantesEl usuario de semillas, haciendo coincidir una enorme base de datos de usuarios del lado de los medios para encontrar más similitud a través de algoritmos de aprendizaje automáticoUsuarios potencialespara ampliar su audiencia. Esta característica es ahora también una dimensión de optimización esencial para la publicidad de alto retorno de la inversión.

AKA, ahora publicando anunciosAudiencias personalizadas y públicos similaresla importancia de la orientación es cada vez más alta. Los anunciantes necesitan crear un gran número de etiquetas diferentesCustom AudiencesY.Lookalike Audiences，Y a través de la prueba A / B para obtener los mejores resultados de entrega, por lo que traeIntercalación de datos entre cuentas/grupos de anuncios.

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