本文將告訴你，如何利用 AI Audience 進行精準行銷，不僅能將每一分廣告預算都花在刀口上，還能逐步提升轉換率！
AI Audience 作為一個強大的工具，能夠有效地串接 Google Analytics 4（GA4）與 Meta 廣告平台，深度分析受眾行為，還可以用來彈性的調整廣告投放策略，最終為你的品牌帶來更多好處。接下來，我們將探討如何具體使用 AI Audience，並通過實際案例展示其在行銷活動中的應用和優勢 🙌🏻
【數位行銷的挑戰與機遇】
2024年數位行銷面臨著前所未有的挑戰，特別是第三方 Cookie 即將消失和 iOS14 對數據隱私的限制，這將使得廣告主無法再依賴過去的追蹤技術來鎖定目標受眾，因此，企業會需要依賴自身的第一方數據來進行更為精準的行銷，而優化的關鍵核心在於一方數據取得的來源「受眾」。
要解決這些挑戰，企業需要從受眾切入，透過分析使用者行為來優化受眾，達到精準行銷的目的。這意味著需要深入了解目標受眾的特徵、行為模式和購買意圖，並根據這些信息調整廣告策略，以提高廣告的相關性和有效性。
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【AI Audience 優化三步驟】
為了解決數位行銷中的挑戰，AI Audience 提供了一套完善的三步驟優化流程，幫助企業更有效地利用第一方數據進行分析和廣告投放，實現精準行銷。
① 數據建置與整合
首先，需要在 GA4 中完成數據建置，這一系列動作包括設置資料串流、基本設定、連結 Meta廣告後台與 Pixel 和 BigQuery、事件追蹤設定等等。而這些步驟確保了數據的完整性和準確性，為後續的分析奠定基礎。透過以上步驟，企業能夠確保所有相關數據被正確且全面地收集，為後續的分析提供堅實的基礎，過程中的數據整合還能夠打破數據孤島，提供統一的數據資料庫，方便進行全面分析。
② 機器學習模型訓練
在數據建置完成後，AI Audience 會通過機器學習模型訓練，根據 AI 預測的轉換機率，進行受眾分群，識別出高潛力的受眾群體。例如，根據用戶的停留時間、瀏覽頁面數等數據，預測過去 14 天進站用戶的購買意願，並分析 GA4 中的行為事件數據，根據客戶特徵進行分類。這一過程能有效解決數據分析中的複雜性問題。通過機器學習的應用，我們將能夠自動識別出具有高轉換潛力的目標受眾，從而提高廣告的投放效果和轉換率。
③ 持續使用與模型優化
在廣告活動進行過程中 AI Audience 需要持續使用，進而優化機器學習模型達到最佳成效。透過累積更多的事件數量來進行分析，以獲取更豐富的數據，從而使模型更為準確，並且常態執行下來通過觀察數據反饋，同時間也能夠持續調整廣告策略，以提升廣告的整體效果。
【實際案例分析】
案例一：服飾電商品牌的成功經驗
Cape Robbin 通過成功使用 AI 受眾功能，顯著提升了轉換率和 ROAS。這家品牌過去主要依賴 Meta 廣告進行推廣，但儘管廣告開支持續增加，成效卻進入停滯期，無法與花費整筆提升。通過引入 AI Audience，分析 GA4 的行為數據，建立專屬受眾預測模型，Cape Robbin 能夠精準鎖定高潛力客戶，最終實現廣告成效的顯著提升。
結果顯示 AI Audience 幫助品牌在廣告投資不變的情況下，轉換率提升了 36%，ROAS 增加了 89%。不僅幫助提高了廣告的精準度，還能夠顯著提升投資回報率，幫助品牌達成業績目標。
案例二：哈雷客製汽車零件供應商的應用
另一家案例是美國加州最大的哈雷客製汽車零件供應商。由於汽車零件的購買週期較長，品牌特別重視特定節日的促銷活動成效。然而，過去的促銷活動成效不穩定，無法有效觸及新客。
通過 AI Audience 的應用，利用建立精準的受眾預測模型，並結合 Meta 廣告的相似受眾功能，成功觸及更多潛在客戶。最終，品牌的 ROAS 增長了 4.25 倍，新客數量增加了 2.08 倍。
【結論】
AI Audience 作為一種先進的數據整合與分析工具，能有效串接 Google Analytics 4 與 Meta 廣告，實現高效的精準行銷。通過第一方數據的充分利用，亦能提高廣告的精準度和個性化程度，顯著提升廣告投資回報率。在數位行銷變革的浪潮中，唯有掌握數據，活用數據，才將能夠在競爭激烈的市場中脫穎而出，實現行銷成效最大化！✨
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