Skip to main content

Thẻ: nhắm mục tiêu

Retail Media là gì và tại sao nó quan trọng với thương hiệu

Microsoft vừa giới thiệu giải pháp quảng cáo tìm kiếm (Search Ads) mới trong phạm vi retail media, quảng cáo trên các mạng lưới truyền thông bán lẻ theo từ khoá không cần nhắm mục tiêu (Non Targeting). Vậy Retail Media là gì và nó được sử dụng ra sao?

Retail Media
Retail Media: Microsoft giới thiệu giải pháp quảng cáo mới

Quảng cáo tìm kiếm đang bùng nổ ở nhiều nơi khác nhau, đặc biệt là trên Retail Media (các phương tiện truyền thông bán lẻ), nơi nhà quảng cáo có thể hiển thị quảng cáo về các sản phẩm và dịch vụ của họ trên các nền tảng như website, ứng dụng hay tại cửa hàng nhà bán lẻ bằng cách sử dụng dữ liệu của người mua sắm bên thứ nhất (First Party Data) của nhà bán lẻ.

Trong khi việc nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) theo từ khóa hiển nhiên không phải là chiến thuật mới, nhắm mục tiêu theo từ khóa theo cách truyền thống này lại có những hạn chế nhất định trong không gian Retail Media.

Nó có thể hạn chế phạm vi tiếp cận và hiệu suất của chiến dịch quảng cáo, đồng thời làm giảm doanh thu có được từ quảng cáo trên các kênh của nhà bán lẻ.

Để giải quyết vấn đề này, Microsoft Advertising vừa ra mắt một giải pháp mới.

Retail Media là gì?

Retail Media hay còn được gọi là Retail Media Network trong tiếng Việt có thể hiểu là Phương tiện truyền thông bán lẻ hoặc Mạng lưới truyền thông bán lẻ, là giải pháp quảng cáo trên kênh kỹ thuật số ví dụ như trang web hoặc ứng dụng (App) do một công ty bán lẻ (Retail) cung cấp.

Việc mua lại các không gian quảng cáo trên những mạng lưới truyền thông bán lẻ có thể giúp các thương hiệu thuộc mọi quy mô thúc đẩy các nỗ lực và tối đa hoá hiệu suất Digital Marketing.

Khi mua sắm trực tuyến (online shopping) ngày càng phổ biến với người tiêu dùng, các phương tiện truyền thông bán lẻ hay còn được gọi là Retail Media cũng trở nên phổ biến hơn với các thương hiệu và doanh nghiệp.

Thuật ngữ Retail Media đề cập đến các quảng cáo được đặt hay phân phối trên các mạng lưới truyền thông (media network) của nhà bán lẻ. Khi doanh nghiệp bên thứ ba muốn tiếp cận những đối tượng mục tiêu phù hợp với mạng lưới này, họ sẽ phải phối hợp với nhà bán lẻ để xây dựng các chiến dịch quảng cáo hiển thị trên những mạng lưới hiện có.

Về tổng thể, Retail Media hay Retail Media Network là một phần của Programmatic Advertising (quảng cáo có lập trình).

Tại sao Retail Media lại quan trọng?

Khác với các hình thức quảng cáo trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook hay TikTok, hay các công cụ tìm kiếm như Google, khi hệ thống quảng cáo sẽ tiếp cận cả những người chưa hoặc không có nhu cầu mua sắm trực tuyến.

Retail Media hay các phương tiện truyền thông bán lẻ có thể giúp thương hiệu quảng cáo ở những nơi mà người tiêu dùng vốn đã có nhu cầu. Như đã đề cập ở trên, Retail Media đề cập đến các quảng cáo thực sự được đặt trên các mạng lưới truyền thông của nhà bán lẻ.

Hãy coi Retail Media giống như một “kệ hàng kỹ thuật số”, thương hiệu hay doanh nghiệp có thể sử dụng hình thức quảng cáo này để chủ động tiếp cận khách hàng trong suốt hành trình mua sắm của họ (Customer Journey).

Với những lợi thế sẵn có, Retail Media đặc biệt phù hợp với các thương hiệu muốn thúc đẩy khả năng hiển thị và tiếp cận khách hàng mục tiêu thông qua các chương trình khuyến mãi và ưu đãi, các nhà bán lẻ tại các cửa hàng thực (Physical Store) rõ ràng là không thể làm được điều này.

Như một điều tất yếu với các kênh quảng cáo kỹ thuật số (Digital Ads), khi có càng nhiều tương tác với khách hàng, nhà quảng cáo hay thương hiệu càng có nhiều cơ hội để tìm hiểu kỹ hơn về insights của khách hàng của mình.

Trong tương lai, khi ngành quảng cáo ngày càng phát triển, khi dữ liệu cá nhân của khách hàng ngày càng được coi trọng khiến các nền tảng dữ liệu của bên thứ ba (Third Party Data) có thu thập dữ liệu hơn, các dữ liệu của bên thứ nhất (First Party Data) sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn đối với các thương hiệu.

Theo một nghiên cứu từ năm 2021 của eMarketer, việc có thông tin của bên thứ nhất là lý do chính khiến các thương hiệu hàng tiêu dùng đóng gói (CPG) và hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) cho biết họ chọn hợp tác với các mạng lưới truyền thông bán lẻ Retail Media.

Một nghiên cứu khác từ McKinsey cho thấy 75% nhà quảng cáo không thuộc CPG cũng đang có kế hoạch tăng cường ngân sách đầu tư vào Retail Media.

Retail Media hay Retail Media Network hoạt động như thế nào?

Với những người làm việc trong ngành marketing hoặc quảng cáo, việc có được những kiến thức cơ bản về Retail Media hay cách mạng lưới truyền thông bán lẻ này hoạt động là vô cùng quan trọng.

Về cơ bản, khi nói đến Retail Media, bạn hãy hình dung đến việc các nhà bán lẻ (Retailer) cho phép các thương hiệu (Brand) mua lại không gian quảng cáo trên một tập hợp các kênh kỹ thuật số của họ (ví dụ: trang web, ứng dụng) bao gồm cả các kênh do nhà bán lẻ sở hữu trực tiếp và các kênh do các công ty truyền thông bên thứ ba sở hữu vốn đã cho phép nhà bán lẻ khai thác khoảng không quảng cáo (Ad Inventory).

Nếu các nhà bán lẻ muốn mở rộng hơn nữa phạm vi tiếp cận của thương hiệu với nhiều đối tượng hơn, họ có thể hợp tác với các công ty truyền thông để mở một khoảng không gian quảng cáo cho các thương hiệu bên thứ ba hoặc kích hoạt các thuộc tính (tài sản) kỹ thuật số khác của họ.

Nói một cách đơn giản, Retail Media là đối trọng kỹ thuật số của các quảng cáo tại cửa hàng thực (in-store ads) và chúng là một phần quan trọng trong chiến lược marketing của nhà quảng cáo trong một ngành quảng cáo đang không ngừng phát triển.

Từ khóa có thể cung cấp giá trị trong Retail Media, nhưng nó không phải là công cụ để nhắm mục tiêu.

Về mặt tổng thể, các nhà quảng cáo đầu tư mạnh vào quảng cáo tìm kiếm vì đơn giản là người mua sắm thường thể hiện ý định mua hàng rõ nét hơn từ các từ khoá tìm kiếm.

Tuy nhiên, vì hành vi của người mua sắm trên các trang web (hoặc ứng dụng) của nhà bán lẻ thường liên quan đến các hành vi kỹ thuật số khác, các chiến lược nhắm mục tiêu theo từ khoá không thể giải quyết đầy đủ nhu cầu của nhà bán lẻ và nhà quảng cáo trên Retail Media.

Nhà quảng cáo có thể bỏ lỡ nhiều cơ hội quảng cáo sản phẩm của họ bằng cách chỉ nhắm mục tiêu theo từ khóa trên trang web và ứng dụng của nhà bán lẻ, kết quả cuối cùng là nhà quảng cáo không thể có được mục tiêu doanh thu đề ra.

Lợi ích của giải pháp nhắm mục tiêu dựa trên danh mục có tận dụng từ khóa.

Để giải quyết mong muốn của nhiều nhà quảng cáo là tối đa hóa khả năng tiếp cận của họ với những người mua sắm có liên quan trên các nền tảng của nhà bán lẻ, PromoteIQ (nền tảng quảng cáo trên Retail Media của Microsoft) đã đưa ra một giải pháp mới nhắm mục tiêu mới, nhắm đến những người mua sắm bán lẻ dựa trên các danh mục mà họ từng xem qua và tận dụng các từ khóa làm công cụ hỗ trợ cho giá thầu của chiến dịch.

Giải pháp mới này sẽ cung cấp cho nhà quảng cáo khả năng khai thác lợi ích của các insights về hành vi mua sắm của người tiêu dùng, điều này vừa có lợi cho cả nhà quảng cáo lẫn các nhà bán lẻ.

Với Microsoft PromoteIQ, nhà quảng cáo có thể tăng giá thầu theo các từ khóa được chọn để ưu tiên hiển thị quảng cáo tới những người mua sắm đang tìm kiếm các sản phẩm cụ thể trên trang web và ứng dụng của nhà bán lẻ (Retail Media Network).

Theo Microsoft, các thuật toán dựa trên AI của Microsoft PromoteIQ có thể giúp trả về các quảng cáo phù hợp với ý định của người mua sắm để từ đó nâng cao hơn nữa trải nghiệm mua sắm của họ trên nền tảng.

Không giống như chiến thuật nhắm mục tiêu theo từ khóa truyền thống, tức nền tảng sẽ yêu cầu nhà quảng cáo nghiên cứu và xây dựng một danh sách dài gồm những từ khóa (Keyword) cho các chiến dịch tương ứng, nền tảng PromoteIQ của Microsoft giúp nhà quảng cáo chỉ cần kiểm tra và giữ lại một vài từ khóa có hiệu suất cao nhất.

Kết quả đã được chứng minh: CTR và RPM từ các quảng cáo trên Retail Media được cải thiện rõ rệt.

Các thử nghiệm đã chỉ ra rằng việc áp dụng giải pháp quảng cáo mới này đã mang lại những kết quả ấn tượng.

Các chiến dịch chạy trên Retail Media của nền tảng PromoteIQ của Microsoft giúp tăng giá thầu theo từ khóa trong khi vẫn nhắm mục tiêu theo các danh mục cụ thể cho thấy tỷ lệ nhấp chuột (CTR) cao hơn 320% so với các chiến dịch không tăng giá thầu theo từ khóa.

Trong khi đó, các nhà bán lẻ sử dụng nền tảng PromoteIQ của Microsoft đã nhận thấy lợi ích từ giải pháp này khi chỉ số doanh thu trên một nghìn lần hiển thị quảng cáo (RPM (Revenue per Miles/Thousand impressions) cao hơn gấp 8 lần.

Khi không gian quảng cáo và các nhà bán lẻ tiếp tục phát triển, Microsoft PromoteIQ cam kết sẽ không ngừng cung cấp các giải pháp sáng tạo dựa trên hành vi của người mua sắm bán lẻ nhằm tối đa hóa doanh thu và doanh số bán hàng cho nhà bán lẻ và nhà quảng cáo, đồng thời tạo ra những trải nghiệm tuyệt vời hơn cho người tiêu dùng.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

Thử nghiệm A/B hay cá nhân hoá quảng cáo có thực sự hiệu quả

Quảng cáo cá nhân hoá (Personalized Ads) hay cá nhân hoá trải nghiệm người dùng là một trong những thuật ngữ được quan tâm nhiều nhất đối với những người làm marketing. Tuy nhiên, nó có thực sự hiệu quả?

quảng cáo cá nhân hoá

Một số công ty công nghệ lớn (Big Tech) xây dựng các nền tảng quảng cáo với mục tiêu là giúp các doanh nghiệp tiếp thị bản thân doanh nghiệp và các sản phẩm của họ trực tuyến.

Với Meta for Business (trước đây là Facebook for Business), các nhà quảng cáo hay người làm marketing có “đủ” thông tin để có thể từng bước khởi chạy các chiến dịch cho riêng họ.

Think with Google hay Twitter for Business cũng không là ngoại lệ, cơ bản các nền tảng này cung cấp các hướng dẫn từng bước để triển khai, đo lường và theo dõi mức độ hiệu quả các chiến dịch quảng cáo.

Những nội dung này hiển nhiên vô cùng “hấp dẫn” đối với các marketers nói chung. Bên cạnh các thông tin liên quan đến các công cụ quảng cáo, nhà quảng cáo còn nhận được vô số các lời khuyên “hữu ích” để cách tiếp cận chiến dịch của họ mang lại hiệu quả nhất.

Cuối cùng, mục tiêu chủ yếu của các nền tảng quảng cáo là khiến cho các nhà quảng cáo tập trung nhiều hơn vào việc cá nhân hoá và hiển nhiên họ muốn thương hiệu có thể chi tiêu nhiều nhất có thể.

Quảng cáo cá nhân hoá – Câu chuyện không hề đơn giản như khái niệm vốn có.

Khi nói đến việc cá nhân hoá quảng cáo, Facebook có lẽ là nền tảng được nhắc đến nhiều nhất. Để có thể khiến doanh nghiệp chi tiêu nhiều hơn, hàng loạt các câu chuyện đầy cảm hứng đã được kể. Từ các câu chuyện doanh nghiệp đã thành công như thế nào với quảng cáo Facebook đến những hiệu quả khác biệt thông qua chiến thuật cá nhân hoá.

Ở đâu đó trên chính nền tảng Facebook hay các nền tảng quảng cáo khác, sẽ không khó để bạn có thể bắt gặp các nội dung quảng cáo kiểu như:

“Thương hiệu A, một nhà sản xuất…hàng đầu thế giới, đã tìm thấy tới hơn 80% khách hàng của họ thông qua các nền tảng của Facebook, hay một công ty B nào đó đã “tăng tới 50% doanh số bán hàng thông qua các ứng dụng và dịch vụ của Facebook”.

Những nội dung này hiển nhiên nghe vô cùng hấp dẫn, nhưng có một câu hỏi đặt ra là liệu các doanh nghiệp hay thương hiệu có thực sự hưởng lợi nhiều như vậy từ các hoạt động quảng cáo mà đặc biệt là quảng cáo cá nhân hoá đến từng phân khúc khách hàng rất nhỏ (hoặc thậm chí là đến từng người)?

Theo nghiên cứu của các giáo sư marketing đến từ trường kinh doanh ESADE thuộc Đại học Ramon Llull và trường quản trị Rotterdam thuộc Đại học Erasmus, khi cung cấp các thông tin đến doanh nghiệp, các nền tảng quảng cáo như Facebook, Google hay Twitter thường không trung thực với các kết luận về tác động của quảng cáo đến thương hiệu.

Để có thể hiểu rõ hơn vấn đề, hãy xem xét đến ví dụ thực tế từ một công ty hàng tiêu dùng đến từ châu Âu trong nhiều năm liền đã định vị thương hiệu của mình dựa trên sự bền vững (sustainability).

Công ty này muốn khám phá xem liệu giữa một quảng cáo tập trung vào tính bền vững và một quảng cáo khác tập trung vào sự thuận tiện, cách tiếp cận nào sẽ hiệu quả hơn.

Thông qua chiến thuật chạy thử nghiệm phân tách quảng cáo (A/B Testing) và sau đó so sánh mức độ lợi nhuận có được dựa trên chi tiêu quảng cáo (ROAS). Kết quả nhận được cho thấy lợi nhuận cao hơn nhiều đối với quảng cáo tập trung vào tính bền vững.

Tuy nhiên, vấn đề chính rút ra ở đây không phải là các thương hiệu (khác) cần tập trung nhiều hơn vào tính bền vững trong nội dung quảng cáo, nó liên quan nhiều hơn đến câu chuyện thử nghiệm quảng cáo.

Các thử nghiệm về các tiêu đề hay nội dung (ad copy) khác nhau, thứ mà Facebook gọi là A/B Testing thực chất không phải thử nghiệm phân tách theo đúng nghĩa. Đây là một hiểu nhầm rất lớn ngay cả với những người làm marketing có kinh nghiệm.

Dưới đây mà một số sự thật liên quan đến câu chuyện thử nghiệm quảng cáo.

1) Có thể Facebook chia một lượng lớn đối tượng mục tiêu thành hai nhóm – nhưng không phải tất cả mọi người trong các nhóm đều sẽ nhận được lượt hiển thị. Có nghĩa là, nhiều người trong thực tế sẽ không có cơ hội được nhìn thấy quảng cáo.

2) Facebook bắt đầu chọn đối tượng từ mỗi nhóm và cung cấp những nội dung khác nhau tùy thuộc vào nhóm mà một người được chọn làm mẫu. Ví dụ: một người được chọn từ Nhóm 1 sẽ nhận được quảng cáo màu xanh và người được chọn khác từ Nhóm 2 sẽ nhận được quảng cáo màu đỏ.

3) Facebook sau đó sử dụng các thuật toán máy học để tinh chỉnh chiến lược lựa chọn của mình. Giả sử rằng những người trẻ tuổi có nhiều khả năng nhấp vào các quảng cáo màu đỏ hơn, vì vậy sau đó hệ thống sẽ bắt đầu tự động phân phối quảng cáo này nhiều hơn cho những người trẻ tuổi.

Vấn đề ở đây là gì? Thuật toán máy học mà Facebook sử dụng để tối ưu hóa việc phân phối quảng cáo đang thực sự làm mất đi giá trị của cái gọi là thử nghiệm phân tách.

Các thử nghiệm A/B được xây dựng dựa trên ý tưởng phân bổ ngẫu nhiên (ở bước số 1 và số 2 nói trên). Nhưng đến bước số 3 thì nó có còn ngẫu nhiên không?

Và đây chính là vấn đề. Nếu bạn so sánh những người ở Nhóm 1 với những người ở Nhóm 2, bạn sẽ không thể đưa ra kết luận về tác động “nguyên nhân và kết quả” vì đơn giản là những người nhận được quảng cáo từ Nhóm 1 vốn khác với những người ở Nhóm 2 trên rất nhiều khía cạnh khác nhau.

Quay lại ví dụ ở trên, những người từ Nhóm 2 sẽ được phân phối các quảng cáo màu đỏ, và họ được mặc định là trẻ hơn so với những người nhận được quảng cáo màu xanh ở Nhóm 1. Dù thử này là gì, như bạn có thể thấy, nó không phải là “thử nghiệm phân tách”.

Nền tảng quảng cáo của Google cũng tương tự.

Theo góc nhìn của Google, các chỉ số giống như ROI sẽ ảnh hưởng bởi những mối quan hệ nguyên nhân kết quả nào đó, trong khi trên thực tế, chúng chịu sự tác động kết hợp.

Hãy thử tưởng tượng rằng một doanh nghiệp nào đó đang muốn tìm hiểu xem liệu một chiến dịch quảng cáo có mang lại hiệu quả trong việc tăng doanh số bán hàng hay không.

Trả lời câu hỏi này, Google gợi ý rằng, các nhà quảng cáo cần kết hợp giữa yếu tố công nghệ cơ bản và thuật toán đơn giản.

Đầu tiên, bạn thiết lập mã theo dõi chuyển đổi (conversion tracking) cho website của mình bởi điều này cho phép bạn có thể theo dõi liệu những khách hàng đã nhấp vào quảng cáo có tiếp tục mua hàng sau đó hay không.

Tiếp theo, bạn tính tổng doanh thu có được từ những khách hàng này và chia cho (hoặc trừ đi) chi phí quảng cáo của mình.

Theo khái niệm của Google thì khi này bạn có được chỉ số ROI, đây là “chỉ số đo lường quan trọng nhất đối với các nhà bán lẻ vì nó cho thấy tác động thực sự của Google Ads đối với doanh nghiệp hay thương hiệu”.

Tuy nhiên, trên thưc tế thì không như bạn nghĩ. Giả định đó của Google còn thiếu sót rất nhiều vì nó thiếu đi các điểm so sánh (point of comparison).

Để thực sự biết liệu quảng cáo có tạo ra lợi nhuận cho doanh nghiệp của bạn hay không, bạn cần biết doanh thu của mình sẽ như thế nào nếu không có quảng cáo và nhiều điểm so sánh khác (ngoài các nền tảng quảng cáo).

Sự nhầm lẫn về khái niệm gọi là “nguyên nhân và kết quả”.

Các doanh nghiệp có thể trả lời hai kiểu câu hỏi sau đây bằng cách sử dụng dữ liệu: Họ có thể trả lời các câu hỏi mang tính dự đoán (chẳng hạn như “Khách hàng này sẽ mua sản phẩm của mình chứ?”) Và các câu hỏi suy luận theo kiểu nguyên nhân và kết quả (kiểu như “Quảng cáo này có khiến khách hàng ra quyết định mua hàng hay không?”).

Những câu hỏi này vốn rất khác nhau nhưng hay dễ bị nhầm lẫn. Để trả lời các câu hỏi suy luận nguyên nhân kết quả, bạn cần thực hiện các phép so sánh ngược tới thực tế (chẳng hạn như “Liệu khách hàng này có mua hàng hay không nếu họ không xem quảng cáo, hay không xem quảng cáo ở nền tảng A nào đó”).

Các “thuật toán thông minh” hay các công cụ kỹ thuật được tạo ra bởi các nền tảng quảng cáo lớn thường đưa ra các phép so sánh giữa quả táo với quả cam để hỗ trợ cho các suy luận mang tính nguyên nhân kết quả. Và đây là một sai lầm.

Đối với các thương hiệu, họ nên nhận thức rõ sự khác biệt giữa dự đoán và suy luận nhân quả cũng như tầm quan trọng của việc phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả.

Nhắm mục tiêu tới những người có khả năng mua hàng bằng quảng cáo là một vấn đề hay thuật toán dự đoán thuần túy. Nó không dựa trên các suy luận mang tính nguyên nhân kết quả trong thực tế. Và do đó việc thuyết phục ai đó mua hàng theo cách này sẽ ngày càng trở nên khó khăn hơn.

Các nền tảng quảng cáo rõ ràng là cung cấp nhiều cách hơn để các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng, tuy nhiên các doanh nghiệp (đặc biệt là vừa và nhỏ) cần nên lưu ý rằng các nền tảng quảng cáo luôn theo đuổi lợi ích riêng của họ khi cung cấp thông tin và công cụ hỗ trợ, và nhiều khi nó khiến cho doanh nghiệp có những góc nhìn thiếu chính xác.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Tra Nguyen

Tính năng ‘optimized targeting’ trong Google Ads đang dần được mở rộng toàn cầu

Đây cũng có thể là một tùy chọn ‘tốn kém’ nếu ngân sách của bạn thấp, vì CPA ban đầu của bạn có thể dao động nhiều khi dữ liệu mới được thu thập và tính năng mới cần thời gian để tính toán lại mọi thứ.

Tính năng ‘optimized targeting’ hay nhắm mục tiêu được tối ưu hóa cho phép chiến dịch có thể linh hoạt tìm kiếm những khách hàng có nhiều khả năng chuyển đổi nhất dựa trên các mục tiêu của chiến dịch. 

Nếu bạn thấy thông báo “Signal” mới bật lên trong tài khoản Google Ads của mình, thì có nghĩa là tài khoản của bạn đã được cập nhật.

Theo hình bên dưới được chụp từ một chuyên gia về Google Ads, nhãn dán “Signal” mới trong tab Demographics (nhân khẩu học) là dành cho việc nhắm mục tiêu được tối ưu hóa, một tính năng đang dần được cập nhật toàn cầu.

Hình chụp từ một chuyên gia Google Ads

Tính năng nhắm mục tiêu được tối ưu hoá sử dụng đầu vào là đối tượng và bản demo làm tín hiệu để tìm thêm chuyển đổi trong mục tiêu của chiến dịch.

Để giúp phân biệt, các tín hiệu này sẽ được gắn nhãn là ‘Signal’, Chuyên gia Google Ads Ginny Marvin cho biết.

Tính năng ‘optimized targeting’ hoạt động như thế nào.

Tính năng nhắm mục tiêu được tối ưu hóa được bật tự động cho tất cả các chiến dịch. Để vô hiệu hóa nó, bạn sẽ phải thay đổi cài đặt trong nhóm quảng cáo (ad group) của mình.

Tìm chiến dịch của bạn và chọn nó, sau đó chọn nhóm quảng cáo mà bạn muốn điều chỉnh việc nhắm mục tiêu. Tìm tab ‘Cài đặt’ trong trang menu bên trái và mở rộng phần ‘Nhắm mục tiêu được tối ưu hóa’ (Optimized Targeting). Nhấp vào hộp kiểm để bật hoặc tắt nó.

Theo Google:

“Nhắm mục tiêu được tối ưu hóa giúp tìm kiếm các chuyển đổi bổ sung bằng cách nhắm mục tiêu những người có nhiều khả năng chuyển đổi nhất (dựa trên dữ liệu chuyển đổi trong chiến dịch theo thời gian thực).

Với tính năng nhắm mục tiêu được tối ưu hóa, các phân khúc đối tượng mục tiêu được bạn lựa chọn sẽ ảnh hưởng đến kết quả của chiến dịch khi Google xem đó là một dấu hiệu để khởi đầu một chiến dịch theo cách bạn muốn”.

Cách sử dụng tính năng ‘Nhắm mục tiêu được tối ưu hoá’.

Nhắm mục tiêu được tối ưu hóa có sẵn cho quảng cáo hiển thị, khám phá và một số loại chiến dịch video nhất định.

Các cài đặt để sử dụng tính năng này phải tuân theo các tùy chọn loại trừ và cài đặt an toàn thương hiệu hiện có của bạn. Bạn xem chi tiết tuỳ chọn này tại Brand Safety

Google khuyên bạn nên thử dữ liệu nhắm mục tiêu được tối ưu hóa với mục tiêu ‘Tối đa hóa lượt chuyển đổi’ (Maximize conversions) nếu bạn đang cố gắng tăng lưu lượng truy cập vào website của mình.

Hoặc, nếu KPIs của bạn là chuyển đổi, bạn có thể sử dụng mục tiêu CPA hoặc ‘Tối đa hóa chuyển đổi’: “Bạn nên sử dụng các chiến lược đặt giá thầu này để ‘nhắm mục tiêu được tối ưu hóa’ vì chúng sử dụng dữ liệu chuyển đổi lịch sử của bạn để mang lại cho bạn giá trị cao nhất của chiến dịch.”

Bạn có thể xem chi tiết cách cách cài đặt và sử dụng tính năng ‘Nhắm mục tiêu được tối ưu hoá tại: Google Ads Optimized Targeting.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Nam Nguyen | MarketingTrips