转化率久居深谷？RTB House高阶营销玩法提涨50%广告点击率

不论线上还是线下，不难发现，消费者每天都会接收到大量的广告信息。现如今，有越来越多的人开始使用广告拦截，很明显，人们正在寻找方法使自己免受广告之扰。

RTB House中国业务发展经理Oliwia Janowska坦言，人们屏蔽广告的主要原因是因为人们看到的广告与他们并不相关。为此，本文将介绍营销人员提升广告相关性、提高广告效率的实操技巧。

数字营销发展到今日，广告甚至会在受众身上产生适得其反的效果，一个明显的例子是：近年来人们越来越多地使用广告拦截工具，这主要发生在移动端上。与此同时，个性化趋势日益明显，消费者需要的是符合他们喜好的个性化产品，而个性化需要营销人员在正确的时间向正确的人传达正确的信息。借助深度学习（deep learning technology：一种人工智能营销技术），你可以激发客户的兴趣，并与潜在客户建立联系，从而提升营销策略的效率。

Oliwia Janowska表示：“人们在日常生活中接触到的广告越来越多，这意味着广告得到的曝光度下降、效果减弱，因此广告商需要创建能够脱颖而出的营销方案。简单的重定向广告已经不足以应对当前的情况，越来越多的广告商开始寻找新的技术解决方案，而深度学习就是解决方案之一。借助深入的个性化技术，广告商可以将相关的广告活动、产品服务和消息定位到正确的目标群体，从而提升目标群体接受广告信息的可能性。有数据显示，深度学习带来的点击次数比普通的重定向广告高50%。”

深度学习为何如此有效？

它能提供更好的广告推荐。重定向广告存在两个问题：广告要提供什么信息以及如何展示信息。广告商尝试以各种方式调整广告消息，使其更加个性化且对客户更具吸引力。

深度学习与机器学习不同，机器学习旨在培养机器理解和处理大量数据的能力，而深度学习是一种人工网络，其算法的工作方式与人脑的神经元相通。深度学习会从以往的经验中学习、借鉴，将其应用于电子商务的运营实操，从而能够帮助卖家更快、更准确地识别潜在的购买可能性，与不使用深度学习的广告活动相比，使用深度学习的广告活动的效果提高了41%。

它能分析隐藏的数据。重定向的深度学习不仅可以分析基本的用户行为，例如用户访问了哪些产品或产品类别，还能分析其他隐藏的数据。你可以用它分析用户访问产品的时间，以及他们在商店中访问子页面的顺序。

深度学习通过分析数据，能准确地了解用户在浏览商店时的行为，从而预测他们的实际购买意图。这样就有可能确定用户对哪些产品比较感兴趣，从而向他们提供个性化的信息。

它能对广告进行个性化优化：有了数据，下一步是决定要以何种方式，以及以何种顺序展示广告信息。深度学习算法能从用户的角度分析广告信息，解读其对用户的吸引力。它传统的重定向技术更为先进，因为广告上展示的信息更加个性化。算法能更深入地了解每个用户，并寻找更好的方法和顺序，以向用户展示广告信息。

深度学习能实时更新行为特征：人们的行为特征时刻都在发生变化，而深度学习可以实时更新行为特征，并在每次展示广告时调整广告上展示的内容。算法会根据用户对此前展示给他们的广告所作出的反应，来决定每个广告要展示的内容。借助强大的算法和不间断的行为分析，深度学习可以实时更新用户行为特征。

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