Cách AI tự chủ thúc đẩy hiệu suất nội dung quảng cáo

Các nhà quảng cáo sử dụng Amazon Ads ngày nay có quyền truy cập vào các tín hiệu phong phú hơn bao giờ hết: phạm vi tiếp cận được xác thực, hành vi mua sắm thực tế và mức độ tương tác phát trực tuyến gắn liền với các hộ gia đình thực. Việc hành động dựa trên những thông tin chi tiết đó một cách sáng tạo, với tốc độ và quy mô mà các chiến dịch hiện đại đòi hỏi, vốn là một bài toán khó hơn.

Trợ lý nội dung quảng cáo của Amazon Ads giờ đây cho phép tạo ra các biến thể nội dung quảng cáo dựa trên tín hiệu trên truyền hình trực tuyến, quảng cáo hiển thị và quảng cáo video chỉ trong vài giờ thay vì vài tuần. Tuy nhiên, nhiều nhà quảng cáo vẫn chỉ sử dụng dữ liệu tín hiệu thông minh để tiếp cận đối tượng khách hàng, trong khi nội dung quảng cáo vẫn mang tính chung chung. Đối tượng khách hàng đã chính xác. Nhưng thông điệp thì chưa.

Các công cụ AI tự chủ kết nối các tín hiệu với những quyết định và hành động hướng tới các mục tiêu đã xác định. Trong bối cảnh của Amazon Ads, điều đó có nghĩa là chuyển đổi các tín hiệu mua sắm, duyệt web và phát trực tuyến thành các chiến lược nội dung quảng cáo liên tục cải tiến dựa trên hiệu suất, xây dựng một chu trình nơi dữ liệu thông minh về đối tượng khách hàng định hình chính nội dung quảng cáo, chứ không chỉ quyết định ai sẽ xem quảng cáo đó.

Lời khuyên 1: Điều chỉnh đề xuất giá trị độc đáo của bạn cho phù hợp với từng thời điểm

Sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường không phải là một yếu tố tĩnh. Yếu tố này thay đổi liên tục dựa trên nhóm đối thủ cạnh tranh và những đối tượng khách hàng cụ thể mà bạn đang tiếp cận. Cơ hội lớn nhất của bạn là kết hợp một điểm bán hàng độc nhất với mỗi phân khúc khách hàng sao cho tạo được tiếng vang với vị trí của họ trong hành trình của khách hàng.

Khi tiếp cận những đối tượng khách hàng có thể đang so sánh sản phẩm của bạn với các đối thủ cạnh tranh, hãy nhấn mạnh những điểm mà sản phẩm của bạn thực sự nổi bật, cho dù đó là về tính năng, tính thẩm mỹ, mức giá hay công năng. Thông điệp dành cho những đối tượng khách hàng chưa quen thuộc với danh mục sản phẩm phải khác biệt đáng kể so với những đối tượng khách hàng sắp mua hàng.

Hãy xem xét một thương hiệu thịt bò khô cao cấp. Trước đây, thương hiệu này đã phân phối quảng cáo chung chung về “Đồ ăn vặt giàu protein” đến mọi phân khúc bất kể ý định mua sắm của họ. Bằng cách tư duy lại về nội dung quảng cáo ở cấp độ đối tượng khách hàng, họ chuyển sang thông điệp “100% bò ăn cỏ” dành cho những người mua sắm đã duyệt tìm danh mục này, nhấn mạnh chất lượng vượt trội so với các lựa chọn thay thế đã qua chế biến, trong khi các đối tượng khách hàng ở đầu phễu chưa quen thuộc với thương hiệu sẽ nhận được thông điệp “Không phụ gia. Chỉ có thịt bò.” để giới thiệu thương hiệu thông qua cách kể chuyện đơn giản tập trung vào các nguyên liệu sạch. Thông điệp thay đổi dựa trên việc ai đang xem nội dung quảng cáo và lý do họ xem.

Để triển khai phương pháp này, bạn phải chuyển từ các quảng cáo truyền thông bán lẻ có tính năng đáp ứng chuyên lấy nội dung chung chung trên trang chi tiết sản phẩm, sang các loại quảng cáo có khả năng kiểm soát nội dung quảng cáo chi tiết hơn và cấu trúc hạng mục quảng cáo có chủ ý hơn để những nội dung quảng cáo được điều chỉnh riêng biệt có thể tiếp cận đúng các phân khúc. Các tác nhân AI đóng vai trò rất quan trọng ở đây, giúp tổng hợp các tín hiệu phi cấu trúc để điều chỉnh các quảng cáo dựa trên thành phần sao cho phù hợp với các tuyên bố bán hàng ở quy mô lớn. Amazon DSP giúp mức độ chính xác này trở nên dễ quản lý hơn.

Lời khuyên 2: Phân tích tài sản nội dung quảng cáo trên nhiều kênh thay vì phân tích độc lập riêng lẻ

Hầu hết các nhà phát hành quảng cáo đều dựa vào tính năng tối ưu hóa nội dung quảng cáo động từ phía nhà xuất bản vì những lợi ích về hiệu suất của tính năng này trong một kênh nhất định, nhưng lại không tổng hợp các thông tin chi tiết trên nhiều kênh. Kết quả là hiệu suất bị chững lại, kết quả đa kênh không nhất quán và các bản tóm tắt nội dung quảng cáo không bao giờ giải quyết triệt để được vấn đề.

Amazon Marketing Cloud cho thấy nội dung quảng cáo nào đã thúc đẩy kết quả trên toàn bộ hành trình mua hàng, giúp phát hiện ra các quy luật mà báo cáo theo từng kênh có thể bỏ sót. Với tư cách là đối tác của Amazon Ads, Skai đã tiến xa hơn nữa với Creative Attributes Intelligence của chúng tôi, phân tích hiệu suất ở cấp độ vi mô nhất để phát hiện ra những yếu tố cụ thể nào - như màu nền, số lượng người và giọng điệu thông điệp - giúp thúc đẩy kết quả.

Hãy lấy ví dụ về một thương hiệu loa thông minh cao cấp đang cố gắng tiếp cận những người đam mê âm thanh ở mức giá 400 USD. Bằng cách sử dụng Creative Attributes Intelligence trên các kênh Amazon DSP, mạng xã hội trả phí và truyền hình kết nối (CTV), thương hiệu có thể phát hiện ra rằng các video chiếu cảnh một người nam giới từ 35 đến 55 tuổi đang thư giãn trong năm giây đầu tiên giúp tỷ lệ nhấp chuột cao hơn 15% trong phân khúc những người đam mê âm thanh có độ chân thực cao. Nền quảng cáo biểu ngữ với tông màu xanh lam chủ đạo cũng giúp thúc đẩy số lượt chuyển đổi thêm vào giỏ hàng trên Amazon DSP thêm 8% so với các màu sắc khác. Sau khi xác định được những thuộc tính hiệu quả đó, các công cụ như Trợ lý nội dung quảng cáo của Amazon Ads cho phép bạn hành động dựa trên chúng ở quy mô lớn, tạo ra các biến thể nội dung quảng cáo dựa trên tín hiệu trên truyền hình trực tuyến, quảng cáo hiển thị và quảng cáo video, được điều chỉnh cho phù hợp với các đối tượng khách hàng khác nhau.

Lời khuyên 3: Kết nối việc tiếp xúc với truyền hình trực tuyến với các kết quả ở cuối phễu

Các chiến dịch Truyền hình kết nối (CTV) thường được lên kế hoạch và thực hiện một cách riêng lẻ, dẫn đến việc phân bổ ngân sách sai lệch, người xem mệt mỏi vì quảng cáo và không có ranh giới rõ ràng giữa việc tiếp xúc ở đầu phễu và các kết quả ở cuối phễu.

Hãy xem xét một thương hiệu nhà hàng phục vụ nhanh đang chạy một chiến dịch CTV tiếp cận diện rộng mà không có giới hạn tần suất chung. Người xem nhìn thấy cùng một quảng cáo hơn 30 lần, làm tăng CPM mà không có bất kỳ hành động gia tăng nào. Phương pháp tiếp cận tự chủ phân chia giai đoạn này theo một cách khác: một quảng cáo ưu đãi có thời hạn chung sẽ tiếp cận khán giả xem thể thao với giới hạn tần suất ở cấp độ hộ gia đình là ba lần. Những hộ gia đình đạt đến giới hạn đó hoặc đã tiếp xúc với 10 quảng cáo biểu ngữ trở lên trong vòng một tuần qua sẽ bị loại khỏi khoản chi tiêu CTV tiếp theo và được chuyển sang một quảng cáo Sponsored Display ở cuối phễu với một phiếu giảm giá cụ thể. Ngân sách chuyển từ những lượt hiển thị kém hiệu quả sang các ưu đãi tập trung vào chuyển đổi nhằm tiếp cận những đối tượng khách hàng đã có sự quan tâm.

Thông tin chi tiết từ Amazon Marketing Cloud cho phép Skai phân tích hiệu suất ở cấp độ sâu hơn để tự động đề xuất và áp dụng các mức giới hạn tần suất tối ưu ở cấp độ hạng mục quảng cáo, qua đó các nhà quảng cáo không phải tự mình đưa ra những phán đoán tốn kém.

Cách đưa khả năng này vào hoạt động

Công nghệ này đã sẵn sàng ngay hôm nay. Biểu đồ được xác thực của Amazon Ads kết nối các đối tượng khách hàng và hộ gia đình thông qua những mối quan hệ đáng tin cậy trên các tài sản mua sắm, phát trực tuyến và giải trí của Amazon. Các công cụ AI tự chủ như Trợ lý nội dung quảng cáo cung cấp các thông tin chi tiết và khả năng tạo nội dung quảng cáo để hành động dựa trên dữ liệu đó. Các nhà quảng cáo áp dụng những khả năng này ngay bây giờ sẽ không chỉ chạy được các chiến dịch riêng lẻ hiệu quả hơn mà còn có thể giúp thu hẹp khoảng cách giữa nội dung quảng cáo xây dựng thương hiệu và các kết quả kinh doanh có thể đo lường.

Độ chính xác và quy mô không còn mâu thuẫn với nhau nữa. Cơ sở hạ tầng vận hành để hành động dựa trên cả hai yếu tố này cùng lúc chính là điều mở ra những cơ hội đáng kể cho thế hệ các nhà quảng cáo tiếp theo.

Kevin Weiss, Phó chủ tịch Bộ phận Truyền thông Thương mại, Skai

Kevin Weiss là Phó chủ tịch Bộ phận Truyền thông Thương mại tại Skai và có hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực thương mại điện tử và kỹ thuật số. Trước khi gia nhập Skai, ông là đối tác quản lý của một đại lý tiếp thị tập trung vào Amazon ở Boulder, Colorado, nơi ông đã giúp công ty đạt vị trí #182 trên danh sách Inc 5000 trước khi công ty được mua lại. Ông có chuyên môn sâu sắc về lĩnh vực thương mại và đam mê việc phát triển cả đội ngũ lẫn khách hàng.