狐學堂
行銷人如何透過 AI 工具有效判讀數用戶資訊、理解消費者變化趨勢及探索高價值潛在客戶，進而推動業務增長。
Google AI x 媒體投放，行銷人輕鬆運用數據分析、找到精準消費者、搶佔先機
今年度 Google Marketing Live Taipei 商業盛會中，Google 大中華區成效產品專家 Alan Poon 談及 AI 策略，
提醒行銷人們應將重點放在企業，而非 AI 工具本身。
「Put Google AI to work for you 這句話中，最重要的其實是『YOU』。」
比起單純制定 AI 策略，行銷人們更應該要「讓 AI 執行你（企業）的策略」——Google AI 便是為此目的而存在。
Google 在 2024 年推出了一系列 AI 工具的媒體投放功能。以搜尋廣告（Search Ads）為例，
Google AI 能幫助行銷人掌握用戶分享的資訊、協助深入分析其搜尋背後的意涵。
Search Ads有了 Google AI，商家能更精準地根據用戶的習慣及喜好主動提供個性化推薦，以提升廣告成效。
最高成效廣告（Performance Max）則透過全自動的 AI 功能不斷學習、適應消費者行為的變化，幫助企業在各管道接觸潛在消費者。
我們整理了過去為廣告主規劃數位行銷，再進入AI工具會失敗的幾個原因供讀者參考。
挑戰一：廣告主高層/老闆不願意投入預算、時間
過去失敗案例中最常遇到的問題就是廣告主的窗口面臨高層或老闆對於數位行銷一知半解。
所以有好的AI行銷工具輔佐搭配完整規劃，仍是經常在往上遞件後就被攔腰砍，甚至連簡報說明的機會都沒有。
但藉由AI行銷工具的分析為廣告主找到精準目標對象、挖掘潛在客戶、透過數據將營利提升的機會都因此錯失。
挑戰二：對於AI工具的期望值過高以至於失望更大
前言敘述中，，Google 大中華區成效產品專家 Alan Poon 談及 AI 策略，
行銷人們應將重點放在企業，而非 AI 工具本身。
「Put Google AI to work for you 這句話中，最重要的其實是『YOU』。」這是非常重要的提醒 !
畢竟AI工具分析前置作業仍需要人力去帶領系統在無邊領域中慢慢照出適合每一位廣告主獨一無二的數據分析。
所以得到結果前是需要時間和人力給AI工具精確地指令讓系統不會在茫茫大海中不會產出分析錯誤的資訊。
挑戰三：不知道該收集哪些資料
Google Ads 介面中推出新的建議功能—— AI Essential，給予行銷人即時的建議和明確的策略調整方案。
從網站和 App 收集的第一方資料，到調整廣告出價策略，AI Essential 的建議能夠讓企業更有效地達成行銷和商業目標。
還是要再次強調無論是自行操作還是委外進行廣告投放，定期檢查和調整資料收集的完整性，將能為 AI 建構充分的應用資料基礎。
所以「科技始終來自人性」這句古老的廣告詞萬年有用。
挑戰四：不知道如何運用這些資料
面對難以高效上傳及比對大量資料的挑戰，Google 推出了 Google Ads Data Manager，
幫助品牌在多種 CRM 及 CDP（包括 Google Cloud 的 BigQuery 平台）系統中，
將整理好的標籤自動上傳到 Google Ads。透過介面設定，品牌能夠整合資料與內部 ETL 系統，讓 Google AI 即時優化廣告成效。
挑戰五：缺乏對資料整合的信任
為了讓 AI工具更有效率的分析，需要廣告主在官網設定一些追蹤程式，以利AI工具能更精準地找出最完整的數據分析。
過去的經驗是，部分電子商務廣告主擔憂銷售數字等重要資訊外流，對資訊安全有顧慮所以會拒絕安裝。
而這部分其實是可以找委外進行廣告投放的經銷商簽訂保密合約來保障廣告主的企業資料安全性。
但如果是自行操作的廣告主則不須擔憂， Google Ads 收集的數據也將受到嚴格的保護。無論是在來自網頁、App，
或是透過上傳所收集到的個人資訊資料，都將經業界標準 SHA256 方式進行雜湊加密後才提供至 Google。
透過數據來認識線上消費者的行為模式
透過分析來解讀消費者掏荷包購買的動機
接下來雅狐推出一系列進入AI行銷工具的課程，只要是AI小白、網路小白、數位小白一聽即會的互動課程。
雅狐科技2024年將會陪伴客戶們一同成長輕鬆踏入AI領域。
#文章部分內容參考 Think of Google
