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什么是Google趋势?

By |2020-03-03T21:25:17+00:00三月 3rd, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , |

Google趋势是一个免费工具,可提供关键字和主题的搜索数据。例如,您可以查看过去五年中“人工智能”的搜索量,以评估对该主题的兴趣随着时间的变化。这使它成为完成一系列营销任务的有用工具-从寻找新的关键字和内容创意到衡量对竞争对手的兴趣。Google趋势显示对AI的兴趣在增长。让我们快速浏览一下Google趋势可以做的一些事情。Google趋势:兴趣研究工具、Google趋势搜索工具。 人们很容易认为此工具只是一个糟糕的关键字研究工具。毕竟,您输入一个搜索词,它显示了在指定时间范围内有多少人在Google中输入了该特定关键字。但这并不能告诉您这些关键字产生了多少流量,也没有包含匹配类型的过滤器-Google Ads关键字规划器的关键功能。不过,Google趋势并不是真正被设计为关键字研究工具。它更像是一种兴趣研究工具,但这并没有使它比关键字计划器有用。实际上,除了一些基本的关键字研究之外,您还可以使用它做很多事情。在有关高级SEO见解的8条Google趋势提示中,我们说明了如何执行以下操作: 查找新关键字 测试关键字变体 寻找新的内容创意 查找要出售的新产品 评估市场趋势 比较行业优势 比较您的需求与竞争对手 创建常见问题 查找旺季 比较不同国家/市场的需求 跟踪行为变化(例如,对当日交付与第二天交付以及免费交付的兴趣) 如您所见,Google趋势提供了一些非常有用的见解,可用于改善营销策略和业务决策。对于“第二流”关键字工具来说还不错,是吗?如果你的谷歌SEO效果比较缓慢,建议您进行谷歌开户,使用谷歌竞价广告进行快速投放。

为什么每个广告技术公司都必须理解差异性隐私

By |2020-02-26T21:14:48+00:00三月 2nd, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , |

大型技术全都集中在不同的隐私上。这是Google隐私沙箱中的基本概念;苹果将​​其用于诊断设备,健康状况和网络浏览数据的研究;就在上周,Facebook使用差异化隐私保护了它提供给研究人员的大量数据,以分析共享错误信息对选举的影响。Uber利用差异性隐私来检测其用户群中的统计趋势,而不会暴露个人信息。亚马逊的人工智能系统可以利用它来防止数据泄漏。Snapchat使用差异隐私来训练机器学习模型。Salesforce在其报告日志中使用DP过滤器。但是,尽管差异隐私最初是一种学术观念,但如今已被大佬所采用,但广告技术公司也需要了解这一点,甚至有些公司甚至将其视为隐私保护的未来。 什么是DP? 差异隐私由Microsoft研究人员于2006年首次发明,它是一种用于数据分析的隐私安全模型。差异隐私不是算法本身,而是一组密码属性,可以将其应用于机器学习算法,以设置对可以得出有关个人的推断之前可以从数据中提取多少信息的限制。换句话说,它将“合理的可否认性”引入数据集,宾夕法尼亚大学工程大学计算机和信息科学教授,《社会算法》一书的合著者亚伦·罗斯说。意识算法设计。实际上,这意味着数据所有者有意向数据集中添加了噪声或随机性,因此可以同时从数据中了解有关人口的某些信息,而无需识别组中包含的任何个人。考虑一个民意调查人员,该人员收集有关尴尬行为(如吸毒或作弊)的统计信息。为了保护自己的隐私,受访者在回答问题之前先掷硬币而不向民意测验者透露结果。如果硬币落在尾巴上,则要求他们如实回应。如果是正面,他们会掷第二枚硬币,正面为“是”,反之为“否”。这将随机性或合理的可否认性引入了研究的最终结果。但是,由于研究人员知道错误是如何引入的,因此他或她以后可以向后进行工作,以系统地将这些错误从总体中删除,并仍然从数据中收集有用的信息,Roth解释说。他说:“我没有办法知道答案是否是随机的。” “但是,由于我知道将噪声添加到响应的过程,因此有可能减去噪声并了解平均值。”大规模地,机器学习算法可以应用该原理来进行估计并从数据集中收集信息,而不会损害特定的个人。需要注意的是,研究人员需要更大的数据集来进行研究,以弥补故意的随机性。如今,差异隐私的最普遍用途是将大数据集随机化的一种方式,以便研究人员可以使用它们,例如在Facebook错误信息示例中。分析公司Victory Medium的创始人Zach Edwards说:“从某种意义上说,这是关于数据所有者保护自己免受合作伙伴的伤害。“差异性隐私使您能够以不降低自己组织的价值的方式,使人们可以访问数据,或者创建另一个小型Cambridge Analytica。” 输入广告技术? 但是,为什么广告技术公司应该关心诸如差异性隐私之类的神秘学术概念?爱德华兹说,因为这是未来,所以广告技术生态系统是否愿意接受它。在线数据收集和共享将越来越受到浏览器API的控制,这些API的目的是限制在线数据收集和共享。Google的“隐私”沙箱中的许多建议都基于不同的隐私框架。“显然,没有其他解决方法的空间,”爱德华兹说。“尽管如此,实际上只有大公司才真正承认这一点。”Chrome的工程总监Justin Schuh 在博客文章中宣布Chrome打算在2022年之前弃用第三方Cookie,明确指出差异隐私是未来的基础,未来广告可以投放到“大批类似的人,让个人识别数据永远不会离开您的浏览器。”其中一项名为TURTLEDOVE的提案(代表“然后在胜利时本地执行决策”)要求将所有用户行为(包括兴趣数据)存储在浏览器中,从而有效地消除分析。度量和报告也将是总体级别的,因此粒度要比广告客户习惯的要小得多。不过,Thunder首席执行官Victor Wong表示,在广告技术环境中,差异性隐私的一项卓有成效的应用可能是为数据洁净室的数据透明性服务。该公司去年成立了一个行业工作组,称为Truth in Measurement,用于测试不同的DP模型。 Wong说,对洁净室的主要批评是它们是不透明的,由出售广告的媒体公司运营,这造成了内在的利益冲突。他说:“它们不允许您进行独立的归因[或]测量以验证,验证或自定义。” “通过差异隐私提供的隐私保护来启用数据导出,使研究人员和分析人员可以在自己的环境中运行自己的模型。”而且,至少从理论上讲,广告技术公司没有理由不能将差分隐私模型应用于其自己的数据分析。MediaMath数据政策和治理高级副总裁Alice Lincoln表示,例如,DSP可以用来帮助客户获得有关其广告的消费者参与度的综合见解,而无需透露任何个人信息。据林肯所知,还没有广告技术公司利用差异隐私,并且业内对DP和相关概念的了解还很低。但她说:“鉴于Chrome浏览器在“隐私沙箱”中强调了[差异性隐私],因此兴趣迅速增长,而且MediaMath本身也有兴趣探索差异性隐私方法。不过,You&Jones拥有的数据代理机构美国五十五岁的美国常务董事Hugo Loriot对广告技术公司很快将差异隐私应用于自己的算法的前景并不乐观。Loriot说:“广告技术世界中ID解析的目的是与第三方共享匿名的个人数据,例如,Facebook或Google广告的CRM入门,这需要在双方之间共享完全相同的方法来匿名化数据。” 。他说,这就是为什么广告技术公司都都使用相同的哈希算法的原因,而撇开了与哈希相关的数据泄漏风险。Loriot说:“如果您应用差异化隐私,您就是不希望另一方能够解密它,并且您必须与每个合作伙伴创建1:1协议以让他们解密数据和添加的噪音,” 。“我不确定这是否真的可行。” 不保证 同样,罗斯说,差异性隐私不是对隐私的保证,也不会在以前不存在的地方创造隐私。它还不一定能够阻止针对人群的侵犯隐私行为。例如,健身应用Strava在2018年发布了一条看似良性的流行跑步路线热图时,无意间透露了秘密军事基地的位置。没有一个人的隐私受到损害,但仍然非常尴尬。在这种情况下,差异性隐私无济于事。使用差异隐私的算法中的隐私保护级别还取决于部署的严格程度。罗斯说:“您可以拨出完美的隐私,但随后您几乎无法对数据进行任何有用的处理,或者您可以朝另一个方向发展,而没有真正的保护措施。” “这是一个折衷,因为隐私保护总是要付出代价的。”他说,仍然令人鼓舞的是,差异化隐私终于开始被大型科技公司应用于现实情况。罗斯说:“在最初的10年中,差异性隐私是一种学术上的好奇心,像我这样的人会写关于它的论文,也许其他五个像我这样的人也会读。” “这不是灵丹妙药,但是看到公司真正开始考虑这是一件非常好的事情。”

在自动化时代如何组织PPC活动

By |2020-03-02T09:43:56+00:00三月 2nd, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: , , , , |

多年来,关于如何组织谷歌竞价等PPC活动以实现最佳效果的文章很多。最近,当我被要求主持有关该主题的小组讨论时,我介绍了一些经典的结构,例如单一关键字广告组,单一产品广告组等。但是,既然谷歌广告这样的PPC中的自动化越来越普遍,那么对于完美的结构有哪些新的考虑因素? 1.自动化需要一致的结构 保持一致的结构对于以下各项一直很重要:使管理更轻松。防止自己或您的团队迷失在大型Google Ads帐号中。但是,当人们通常可以找出在不一致的结构中找到东西的位置时,机器可能会费时得多。这是一个例子。我们的一位客户正在使用几种自动化的组合:确保活动保持在目标每月预算范围内的脚本。带有库存的自动Feed。通过库存Feed创建广告系列的自动化程序。有一天,他们注意到日产汽车的预算超出了预算。经过调查,我们发现带有库存的供稿有时使Nissan一词大写,有时却没有。结果,创建活动的自动化已开始创建两个Nissan活动。当帐户结构不一致时(例如在此示例中,有时单词会以不同的方式大写),自动化可能会中断。已经建立了检查预算的自动化程序,以期期望该品牌使用适当的外壳:“日产”,因此使用大写字母“ NISSAN”的广告系列导致了额外的预算支出。解决问题不是火箭科学,但是如果命名约定更加一致,则可以避免该问题。如果事情是自动化的,风险就是人为的注意力会减少,并且在引发问题之前不要抓住这样的简单错误。换句话说,此问题在导致超支之后更有可能被发现。过去,在手动创建广告系列时,一个人在手工创建广告系列时可能会注意到此问题。 2.为了获得最佳结果,必须进行自动化分层 前面的示例稍稍偏离了帐户结构,强调了现代PPC的另一个有趣方面。为了获得最佳结果,必须进行多种自动化操作。虽然我描述了三种自动化方法,它们将产品数据转换为预算控制的广告系列,但它们并没有起作用,但我没有介绍第四种自动化方法,后者标记了问题。该自动化监控成本异常。当使用自己的预算针对日产汽车进行二次营销时,成本从一天到一天都急剧上升。这可以通过警报或脚本自动标记,以便人工客户经理可以调查可能存在的问题。随着我们部署更多的自动化来管理PPC,重要的是还要拥有更多的自动化来监视正在发生的事情并及时了解状态。在以下Google不允许广告客户关闭的自动化示例中,这种自动化分层的概念也很明显:封闭变体。众所周知,紧密变体意味着完全匹配的关键字现在可能会触发与该关键字不同的查询的广告,只要Google的机器学习大脑认为它们的含义大致相同即可。虽然这有助于发现新的流量并增加交易量,但在紧密的变体世界中,在自动驾驶仪上运行帐户是危险的。我们要么需要花费时间手动检查和审核接近的变体,要么应该部署自动化以确保它们不会降低我们的性能。紧密变异查询的人为管理基本上只意味着需要更多时间进行查询管理。我以前的脚本之一可以帮助您更快速地并排查看关键字及其相关的紧密变体的效果。以自动化方式停留在紧密变体的顶部可以采取多种形式中的一种。例如,我们可以依靠智能出价来确保,如果有一个效果不佳的封闭式变体,它将自动获得较低的出价,因此我们仍然可以达到我们的目标CPA或ROAS。例如,如果更商业化的关键字“插花”突然开始触发广告的近似变体“插花”,这实际上是不太商业化的(可能会被寻求学习如何布置花的人使用) ),然后智能出价会设置较低的出价。一些接近的变体可能具有相似的含义,但具有不同的商业水平,需要在需要的水平上执行不同的出价。在具有紧密变体的另一种自动化分层形式中,我们可以:选择一个脚本来帮助我们进行手动查询分析。添加几行代码,以便当封闭变体满足某些与性能低下相关的预定义条件时,它会自动添加否定关键字。 3.自动化不需要您进行重组 回到帐户结构,存在一个误解,需要解决。广告商有时会更改其帐户结构,以期在启用自动出价后获得更好的效果。这个想法是,如果使帐户结构变得不那么复杂(例如,关键字被组合成更少的广告组和更少的广告系列),Google的机器学习将学习得更快。事实证明,这种重组完全没有必要。简单的解释是Google的机器学习从每个查询中学习。它使用许多信号(例如一天中的时间,设备,用户信号等)来帮助预测特定查询导致特定转化的可能性。您可能会猜到,这是您设置转化的方式更为重要。对于广告客户而言,Google甚至会使用没有启用自动出价来帮助其系统学习的广告系列的数据,这对广告客户来说也就不足为奇了。这就是为什么可以打开“智能出价”并立即获得不错的结果的原因,因为该机器已经了解了历史性能。您在Google Ads上花费相同的广告而获得的转换次数减少了吗?您的广告可能会出现点击欺诈行为。检查是否需要保护广告免受竞争对手和漫游器的侵害。设置简单。立即开始免费检查。更改可帮助机器“学习”的帐户结构并没有内在的本质,因此,如果您在简化帐户结构后看到更好的性能,请考虑这实际上是由于其他原因所致,例如:您展示的广告与以前不同您在广告系列中可能有与之前不同的设置您正在查看粒度较小的数据由于您的数据粒度较小,因此可以看到更好的结果,这表明在分析数据时出现了常见的人为错误。如果您有一个广告组过去一个月内获得了3次转化,然后在下个月进行了两次转化,那将是一次巨大的进步,将导致CPA发生重大变化。但是,如果将这些数字混合到您拥有数百次转化的帐户的所有数据中,那么一个广告组中1次转化的微小变化就不会显示出如此大的变化。Google知道,广告客户有时会为这些小的绝对更改分配过多的权重,而这些更改实际上是与广义帐户相对较小的更改。但是,只有精明的广告客户才能看到真正的结果是… 4.满足您的业务需求的结构 因此,如果您不必为了使自动出价工作更好而进行重组,那么正确的结构是什么?一如既往,这取决于您的业务。例如,您的预算可能决定您必须针对不同的业务线运行不同的广告系列。或者您的盈利目标可能需要您进行多个广告系列,每个广告系列都具有不同的目标广告支出回报率。如果您需要在正确的术语表上进行复习,以达到Google Ads广告系列的收支平衡,则下面的图形显示了如何进行计算。交易盈亏平衡盈利能力如何计算ACOS或tROAS以在Google或Amazon上的搜索广告系列中实现盈利。因此,如果您销售许多产品或拥有多种盈利水平不同的服务,则将需要多个广告系列,每个广告系列都有自己的目标。即使您运行智能购物广告系列(Google的完全自动化的购物广告),还是有几个目标不同的广告系列仍然有意义。我看到许多帐户,广告客户可在其中根据匹配类型,设备,区域等划分广告系列。这些策略各有千秋,其关键点是,如果到目前为止,它对您仍然有效,则无需更改它,仅因为您想开始使用智能出价自动出价。 5.设置您需要的目标,即使有很大的变化 这将我们引向与结构有关的最后一点。如果我们要针对不同的目标CPA或ROAS使用不同的广告系列,为什么Google表示我们一次不应将目标更改超过20%?如果我们的结构要点是支持业务目标,并且如果突然之间我们的业务目标需要一个截然不同的目标(也许是由于大笔交易),那么为什么不设置所需的价值呢?对我来说,这已经很久没有意义了,因为Google的机器学习可以预测每次点击的转化率或转化价值。为什么突然更改tCPA会对此产生干扰?答案是事实并非如此。但是,确实发生了一个新的目标,即更改了要竞价的每次点击费用。当广告客户开始提高出价时,他们就有资格展示广告,以查询之前可能没有出现过的查询。查询组合更改!而且查询组合的变化可能真的很难分析。目标变更,查询混合由于tCPA或tROAS发生较大变化而导致的查询组合不同的情况下,一个特定的问题是新查询的执行可能与您一直出现的查询有很大不同。这可能会更改广告系列的总体结果,并导致广告客户将系统视为“已损坏”。它实际上并没有中断,因为如果您分析以前已经出现过的查询,那么这些查询很可能仍会保持一致。是新查询改变了平均值,使系统性能似乎有所不同。如前所述,通过自动化分层进行积极的查询管理可以在这种情况下提供答案。您可以设置您的业务真正需要的新目标每次转化费用,同时使用自动查询管理来使查询组合相对接近以前的水平。 结论 广告商需要意识到自动化的一些陷阱,以便他们不会基于不完整的信息来做出决策。自动化使客户经理更有可能在出现问题之后而不是在创建结构时以及引起问题之前,在一致的结构中发现错误。可以通过更好的警报,监视和审计来解决此问题。自动化不需要更简单的帐户结构。我们仍然需要运行对我们的业务有意义的结构。如果有的话,我们应该花更多的时间来正确地衡量转化,而不是将帐户结构调整为我们认为会对机器有所帮助的怪异形状。最后,由于我们需要做更多的工作来控制引擎的自动化,因此我们应该考虑我们控制的脚本,工具和其他自动化工具如何帮助我们减轻一些手动工作的负担,从而使我们在任何事情上保持最活跃的状态。我们做到最好–具有战略意义。

凯利·坎贝尔(Kelly Campbell)被任命为Hulu总裁

By |2020-02-26T12:36:54+00:00二月 29th, 2020|Categories: 谷歌资讯|Tags: |

Hulu的首席营销官Kelly Campbell已晋升为Hulu的总裁,此举是在Randy Freer最近退出公司担任CEO之后。 现在,Hulu内部已经发生了变化,因为流媒体服务现在已完全在迪士尼的运营控制之下。迪士尼电视演播室的达娜·沃尔登(Dana Walden)现在负责监督Hulu的脚本原件,而FX负责人John Landgraf负责周一启动的Hulu集线器上的FX。坎贝尔将管理Hulu的点播和直播业务套件,并将与迪士尼的电视和电影制片厂就Hulu的原始内容紧密合作,并与其他直接面向消费者的团队负责人进行整合。 迪斯尼直接面向消费者和国际董事长凯文·梅耶(Kevin Mayer)表示:“凯利(Kelly)是一位非常有才华的领导者,一直是定义Hulu品牌愿景和战略的推动力。” 她组建了一支庞大的,多才多艺的团队,并制定了战略计划,使Hulu的用户群翻了一番。我们的高级领导团队很高兴欢迎她的加入,迫不及待地共同努力,进一步扩大Hulu在美国及其他地区的影响力。” 坎贝尔将直接向Mayer报告。在担任首席营销官期间,坎贝尔监督了订户的增长,品牌,内容和企业对企业的营销。创意发展,研究和见解以及观众体验。在加入Hulu之前,她在Google工作了12年,在Google Ads和Google Cloud中担任过各种领导和营销职务。坎贝尔(Campbell)最初是从金融业起家,是摩根大通(JPMorgan Chase)的投资银行分析师,并拥有哈佛大学的MBA学位。 坎贝尔说:“对于Hulu来说,这是一个巨大的成长和转型时期,当我们进入下一章时,我感到无比激动,”坎贝尔说,他获得了Business Insider,Adweek,AdAge,FierceCable和Forbes的嘉奖。她的工作。“ Hulu团队是业内最聪明,最技术和创造力最勇敢的团队之一,我知道,作为Kevin在DTCI建立的开拓性和同样大胆的团队的一部分,我们将做伟大的事情。”

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