数字营销人员最无法忍受的就是广告效果不佳。我们都经历过这种情况。有时可能是因为您的出价不够有竞争力，无法获得足够的展示量，或者您的受众定位不够精准。但更多时候，是广告素材本身未能突破并吸引受众。
创意优化也是数字营销人员面临的一大挑战。你通常需要精心制作多个版本的广告，并进行大量测试，以了解哪些方案适合每个细分受众群。然而，大规模的 A/B 测试不仅耗时，而且成本高昂。
那么，数字营销人员该如何进行具有统计意义的测试，以提供引人入胜的广告体验呢？营销人员用来提升广告相关性和效果的顶级工具之一是 动态创意优化。
什么是动态创意优化？
动态创意优化 (DCO) 使用机器学习来分析各种广告素材组合，从而为目标受众选择合适的标题、行动号召 (CTA) 和图片。动态创意优化会考虑不同的用户定位变量，例如设备、位置和先前的应用互动，并进行多变量测试，将您的支出分配给效果最佳的组合。该决策是实时做出的，这使其比手动优化更具优势。
DCO 如何工作？
在深度学习的驱动下，DCO 利用用户数据点和已配置的设备进行持续的 A/B 测试。它通过跟踪广告效果（例如点击率和转化率）以及其他广告互动指标来自动优化您的创意，以确保相关性。这是一个双赢的局面：用户获得了更加个性化的广告体验，营销人员也从更高的广告互动度中受益。
想象一下，您的广告位只是一块空白的画布。当用户即将查看广告位时，DCO 会根据用户近期的品牌互动、购买频率、购买时长等信息，处理各种算法，以了解用户的意图和行为。相应地，视觉效果、信息传递和行动号召会当场组合并展示给用户。
由于 DCO 依赖于数据集，因此以下因素是其性能的关键：
- 丰富的活动： 用于通过捕获应用程序回发或网络参与度（例如查看的产品、渠道阶段、富裕程度以及应用程序中的其他用户参与信号）来识别或标记用户意图。
- 广告商目录： 来自广告商的信息源，如库存状态、折扣、元数据等。
- 数据管理平台： 数据管理平台 (DMP) 收集和管理用户数据，为在线广告活动构建受众群体和环境。
现在，广告引擎中的算法处理这些数据集来构建相关的 情境广告体验 对于每个用户。
因此，DCO 可以通过微调来提高您的广告效果：
- 针对每种设备的广告设计。
- 用户历史的上下文
- 购买漏斗的阶段
通过仔细追踪每个创意的点击率/转化率 (CTR/CVR) 表现并自动化 A/B 测试，您可以获得更佳效果。所有这些都实时运行，为每位用户生成定制化推荐，所有操作均由深度学习管理，几乎无需人工干预。
可视化您的创意表现
营销人员还可以通过分析使用动态创意优化的广告系列效果，深入了解哪些内容能够引起不同受众群体的共鸣。您可以收集到很多洞察，例如哪些颜色更能吸引眼球，哪些产品或优惠能够激发行动。
与 Singular 的创意分析 你可以更进一步。首先，报告是可视化的，因此你可以并排查看广告资产（无论是图片还是视频）及其效果指标。
另外，Creative Clustering 还可以自动对视觉上相似的广告（例如使用 DCO 运行的广告）进行分组，以便轻松分析跨广告活动和媒体来源的创意主题。
DCO 的一个常见用例：推荐畅销产品
营销中一个常见的挑战是用户在查看产品后就离开，这在某些行业被称为“放弃购物车”。因此，营销人员依赖于 重新定位广告 降低流失率，这可以通过使用DCO进一步支持。它可以通过推荐用户感兴趣的品类中的畅销产品来降低流失率。
通过收集应用内互动回传，广告引擎可以确定未完成购买而离开的用户的产品、类别、子类别和漏斗阶段。广告引擎会根据这些参数找出最畅销的产品，并自动将其投放到动态创意广告中。事实证明，使用动态广告定位用户更具相关性，能够激发客户的购买意愿，从而实现更高的转化率。
DCO 是否会剥夺广告商对创意的控制权？
DCO 帮助您以更注重结果的方式利用创意。打造合适的创意是 广告活动优化的关键杠杆广告商可能会关注其质量、顺序和疲劳可能性。虽然DCO可以自动为用户选择创意，但您需要提供符合品牌指南的创意模板。为了简化在DCO中定义创意模板的流程，一些广告平台提供了控制面板（例如CTools），您可以在其中：
- 在单一界面内轻松跟踪所有广告创意
- 与团队和客户分享创意以供审核和批准
- 追踪每个创意的效果
- 自动和手动运行 A/B 测试
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劳伦·海内克
