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谷歌广告建议使用机器学习来更有效地管理和预测库存

准确地预测和管理广告库存对于成功利用内容获利至关重要。您不仅需要确保您的Google Ad Manager帐户设置成功,而且还需要确保销售率(实际销售的页面或视频观看总数)尽可能高您网站或应用中的每个广告单元。通过机器学习,Ad Manager可以帮助您制定有效的网络策略,发现趋势并发掘见解,从而更好地管理和充分利用广告资源。

要使用Ad Manager管理广告资源,您首先需要根据广告单元​​,键值和展示位置配置广告网络。设计和设置网络后,您可以使用预测功能来估算和计划可能的库存量,以便就如何包装和销售做出更具影响力的决策。

下面,我们将介绍如何在Ad Manager中对广告资源进行管理和预测。

使您的网络设计符合您的业务需求
设置网络后,您可以在Ad Manager中灵活地设计和管理广告资源结构,以支持您独特的销售和业务需求。通过自定义网络设置,可以确保满足您独特的销售方案,受众配置文件和报告要求。

定义对您的库存有意义的结构
我们建议您在创建广告单元,展示位置或键值之前规划您的库存结构。您创建的广告资源将定义整个网站上可用于广告的所有空间,因此结构应反映网站内容的组织。计划库存结构后,您可以创建广告单元,展示位置和键值。

在广告管理系统中,将广告空间视为您展示广告的网站或应用上的空间。每个广告单元都是广告资源的组成部分,您还可以使用展示位置将广告单元和键值分组在一起,从而在广告单元内提供更多的定位粒度。当您在Ad Manager网络的“广告资源”部分中定义网络的广告资源结构时,可以更轻松地计划和管理广告资源的效果。要了解如何最好地设置广告资源,请先阅读我们的文章以创建广告资源结构。

预测提供强大的计划功能
检查可用的广告资源时,广告管理系统会根据竞争的预订订单项分析您预测的订单项。该平台将查看过去24个月或更长时间的未采样历史流量数据,以此作为建立和预测未来流量的基础。

使用这些预测,Ad Manager可以对要预测的订单项进行模拟。模拟的输出估计可用于预订的印象数以及与订单项条件匹配的印象数。

以下是Ad Manager的预测功能提供的一些其他好处:

实时预测将24个月以上的汇总数据考虑在内,以提供更好的预测准确性和趋势检测。
视觉上吸引人的用户界面,使您可以直观地了解我们如何预测未来的流量和工具,以进一步深入到特定细分市场以获得更详尽的见解。
调整工具可根据见解和趋势来微调预测,而Ad Manager无法预测。
不断改进我们的算法和机器学习模型(例如,季节性)-我们的预测引擎可以自动检测您的流量中的季节性趋势并将其应用于未来的流量。

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