【數位人才探索計畫】數位行銷學程筆記
目錄
搜尋廣告認證 ／ AI技術輔助高效廣告認證 ／ 影片廣告認證 ／ 廣告素材認證 ／ GA個人認證 ／ AI課程 ／ 統整課程 ／ 統整測驗
搜尋廣告認證
．廣告評級主要受到預期點閱率，而非轉換率影響
．品質分數三要素：預期點閱率、廣告關聯性、到達網頁體驗
．Ads三大核心原則：關聯性、掌控度、成效
．以價值為準的三方案：廣泛比對、強化轉換、智慧出價
．廣泛比對的三種信號：地理區域、智慧出價、語言
．廣泛比對可搭配品牌限制。後者也只能用於前者
．廣泛比對搭配智慧出價本身就是在比對內容信號
．如何測試廣泛比對：使用轉換追蹤
．AdSense在2021年從次高價競價轉為最高價，前者近似維克里拍賣
．動態圖片素材資源：至少4張，比例放1:1和1.91:1
．素材資源可以帶動ROI，重點是「和使用者相關」
．Ads四層級：管理員帳戶、帳戶、廣告活動和廣告群組
．帳戶層級自動素材資源：名字有動態的、自動地點、賣家評分、商家資訊
．自動套用的最佳化建議：只能在管理員及帳戶層級啟用
．每個廣告群組最多只能啟用3則RSA
．RSA的三種自訂參數：地區插入、倒數計時自訂參數、關鍵字插入
．不含關鍵字的廣告活動：DSA和Pmax
AI技術輔助高效廣告認證
．行銷預算策略：明確指定預算、取得核准後提高運算、全權靈活調整預算
．明確指定預算：記得保留部分預算
．取得核准後提高運算：持續定期查看數據
．全權靈活調整預算：使用共用預算和組合出價策略
．設定商店目標最高成效廣告活動時，應該選取親臨當地門市與促銷
．以價值為準：沒有搜尋字詞報表，有成效規劃工具和出價策略報表
．以價值為準時，如何提高成效：使用目標模擬工具
．組合及素材資源報表，如何提高成效：從高成效素材資源汲取靈感；以高成效素材資源取代低成效素材資源
．能爭取最高價值的智慧出價策略：目標廣告投資報酬率
．可用於評估價值的指標：購物車內商品數量
．測試PMax：應調整最高成效廣告活動，直到其單次轉換出價或廣告投資報酬率目標與其他廣告活動相近
．洞察頁面：有竄升搜尋趨勢和新轉換目標對象
．說明頁面：可查看成效變動的原因
．開發潛在客戶：使用待開發客戶強化轉換，制定匯入離線價值的策略
影片廣告認證
．ABCD原則：引人注目、品牌宣傳、引發共鳴、導引方向
．YT核心理念：引發共鳴、推動創新、建立信任
．創作者選用YT的理由：自由性、觸及率、基礎架構、收入
．行銷漏斗：CPM>CPV>CPA，曝光>觀看>行動。觀看次數是關於考慮度
．CPM適合提升知名度，CPV適合提升考慮度，CPA適合提升轉換度
．衡量知名度的三個方案：Active view、品牌提升、不重複觸及次數與頻率
．提升考慮度的兩項工具：動態內影片廣告、可略過的串流內廣告
．行動號召廣告的兩種出價方式：CPA、盡量爭取轉換
．找出具價值消費者的兩項工具：Insights Finder、尋找我的目標對象
．觸及率規劃工具的三大優點：提供媒體組合選項、提供最新資料、提供可靠的不重複觸及率預測資料
．目標對象解決方案分成三大類：詳細客層、興趣和習慣、意願目標對象
．分眾市場、小眾市場：選擇自訂興趣相似目標對象
．「詳細客層」和「興趣和習慣」：這兩類都適合提升知名度
．自訂目標、潛在目標、人生大事、無限分類：適合提升考慮度
．自訂意願、再行銷、類似目標對象、目標客戶比對：適合提升轉換度
．搜尋過類似自家的網站屬於自訂目標，而非興趣相似
．類似目標對象已逐漸淘汰，調整為最佳化指定目標對象、目標對象擴展
．如果使用起伏式廣告活動提高轉換量，建議搭配盡量爭取轉換
．使用者曾經搜尋：選擇自訂意願
．使用者曾經互動：選擇再行銷
．使用者於再行銷名單外：選擇潛在目標
．相較於再行銷，目標客戶比對是針對「已有客戶資料」的消費者
．每日預算應達到tCPA的10 倍到15倍
．品牌合適度控管工具中，數位內容標籤排除最廣，關鍵字控制項最精細，廣告空間則分成三種模式
．串場廣告不可略過，專為行動介面設計，CPM費用最低
．只有TrueView串流內廣告、TrueView探索廣告採用CPV
．TrueView都可略過；串場廣告6秒，不可忽略的串流廣告至少15秒
．TrueView探索YT獨有，會出現在各種版位，跟刊頭都會出現在首頁
．線上轉換之點擊：點擊廣告元素後在30天內完成轉換
．線上轉換之參與：觀看廣告10秒後在3天內完成轉換
．線上轉換之曝光：看到曝光的廣告後在1天內完成轉換
廣告素材認證
．地區插入：可以量身打造標題
．應用程式廣告活動不支援網站資源
．製作應用程式廣告活動時，系統可自動擷取標誌、評分和名稱
．應用程式廣告活動的圖片比例支援：1:1、1.91:1 和 4:5
．應用程式廣告活動：應提供螢幕畫面擷取的影片
．探索廣告活動：應提供使用者在使用產品的畫面
．如何最佳化RDA：查看素材資源報表標籤
．RDA的圖片適宜張數：5張
．每個廣告群組的 HTML、圖片及影片素材資源數量上限：20
．替換素材的頻率應為：每兩週
．廣告優異度專區：提供廣告素材的數量和多樣性建議
．如何透過影片廣告觸及潛在客戶：加入代表各個客群的角色
．提高知名度：以人物為故事核心，善用口號和音效
．提高考慮度：將產品置於情境中，在最後5秒頻繁提及產品
．對行動影片廣告觀看時間最具影響力的視覺元素：節奏與取鏡
GA個人認證
．GA三層級：帳戶、資源、資料檢視
．GA四媒介：CPC、有機、直接、反向
．維度可用的層級範圍：使用者、工作階段和匹配
．指標可用的層級範圍：產品和匹配
．自訂維度相當於主要維度
．套用篩選器不可逆，要保留原始資料視圖；區隔就不是永久性
．廣告活動名稱：在「包含」篩選器裡
．自動標記：收集ads流量，參數是gclid
．哪種報表會根據使用者開發日期比較資料：同類群組分析
．若透過POS傳資料給GA，要啟用measurement protocol
．把Ads連到GA：在管理頁面
．BigQuery的資料頻率可選擇每天或串流
．「推薦連結」報告：即referal，有各個渠道的流量分佈
．「所有網頁」報表預設是根據流量排序
．內容深度分析報表：會提供網站特定區塊的成效資料
．使用者互動圖表：行為流程
．探索頁面可以取得更詳細的資料
．漏斗探索可讓你以圖表呈現資料
．電郵活動用utm，所以要手動加入標記
．跳出率：沒有互動
．建立再行銷名單的依據：自訂區隔
．GA預設的廣告活動參數：不含utm_adgroup
．以數據為準的歸因模式會分配功勞
．哪種歸因模式會將轉換功勞平均分配：線性
．涉及到歸因，轉換路徑的，都在「廣告」裡
．影片名稱是事件參數
．將自己的ID與個別使用者建立關聯：User-ID-
．瞭解使用者是從哪裡造訪網站：獲取新客
．想了解哪裡能吸引最多流量：參與度總覽
．哪項360資源可以篩選資料並建立新資料集：子資源
．哪項360資源可以結合資料並建立新資料集：綜覽資源
．UA基於工作階段，GA4基於事件
．廣告個人化排除特定資料：只會用於評估
．刪除資源可於35天內恢復
AI課程
．ML分成監督和非監督，其中監督有「標籤」
．監督用來預測，非監督是用來分群的
．DL的類神經網路是半監督，用到少量標籤
．Vertex AI：Google的ML平台
．Agent Builder：Google的No Code工具
．PaLM API：Google的LLM
．PaLM是pathway的簡稱，屬於只有解碼器的稠密型Transformer模型
．MakerSuite：協助原型設計
．超參數：控制學習過程的參數
．提示工程比提示設計更進階
．情意分析屬於指令調整模型
．PETM：具參數運用效率的調整方法，不用複製模型
．PEFT：效率微調，PETM的一種，如LoRA
．負責任AI的七項原則：對社會有益、應避免偏見、以安全為核心、對使用者負責、隱私設計原則、堅持高標準、遵守前述原則
．這些原則以透明度、公平性、可靠度、隱私權為共同理念
統整課程
．MMC架構：Media, Measurement, Creative
．AI提升全球GDP2%，相當於2兆美元，3家台積電
．台灣消費者每次購物會使用7–12個資訊觸點
．全球目前有27%的人在行動裝置上使用語音搜尋
．搜尋體驗在2024的兩大進展：多重搜尋和畫圈搜尋
．行銷不變核心：了解目標、研究競爭者和產業、運用歸因模式了解ROI、測試新的文案和到達網頁
．Power-Pair：AI賦能的搜尋廣告 + 最高成效廣告（PMax）
．前者掌握已知，後者發掘未知（無關鍵字）
．最高成效廣告必有轉換目標，能自動在「廣告空間」接觸顧客
．獲取新客目標（NCA）：新客價值（「商店目標」不適用）／僅限新客模式
．網址擴展功能：根據使用者搜尋，調整抵達網頁，或排除非商業頁面
．網頁動態饋給：會在網頁裡冒出來，由Google提供的那種廣告。
．搜尋主題：可引導AI。每個素材資源群組最多可以加入25個。
．Power-Pair四步驟：加入NCA → 使用上述三功能 → 高品質素材 → 廣泛比對 + 彈性預算（目標廣告投資報酬率）
．Power-Pair三大要件：素材最佳化 + 廣泛比對 + 價值為準
．價值為準：例如依靠行銷人員的一手資料找高價值客戶
．除了出價策略報表，還可以選擇組合出價策略 + 共用預算
．智慧出價：盡量提高轉換價值和目標廣告投資報酬率
．兩者皆於轉換量累積30次後檢視成效
．前者會使用每日預算進行支出，後者不適合限制預算
．智慧出價的學習期通常是前4–7天
．出價策略的五種狀態：已停用、有效、學習中、受到限制、設定錯誤
．需求開發廣告（Demand Gen）：目標是取代探索廣告，可輔助Pmax
．Demand Gen主攻中層漏斗，因此以點擊為目標
．Demand Gen以類似區隔（Lookalike）區隔目標對象
．Demand Gen 主要投放在YT
．2024創意最佳化原則：1則以上品質良好的RSA + 4張以上的圖 + 完整商家資訊
．完整的商家資訊是2024新增的
．新增圖片素材資源時也可掃描網站或圖庫圖片
．轉換：有價值的行為，不一定單指賺錢
．ABCD可讓廣告短期銷售潛力增加超過30%，長期品牌貢獻增加超過17%
．三步驟實現隱私安全增長：1P資料 → 精準數據 → 自動化
．Cookieless解決方案：目標對象、安裝代碼、目標客戶比對、強化轉換&同意聲明
．PMax以目標對象信號區隔目標對象
．3P Cookie退場，換成Sitewide Tagging
．目標客戶比對：上傳1P資料 → 比對Google帳戶 → 優化名單 → 產生「類似目標對象」
．1P資料並不僅限Gmail，上傳時會加密，比對後會捨棄
．建議至少要有2000–3400筆電郵，1000名使用者，檔案不得超過100MB
．採用SHA256加密，過程取得ISO 27001
．如果使用者接受同意聲明，可採用強化轉換；反之，啟用模擬轉換
．同意聲明模式目前在歐洲、中東和非洲適用
．2015：應用程式廣告
．2016：智慧出價 & RSA
．2018：智慧型購物廣告
．2020：GA4 & 廣泛比對
．2021：Pmax & 強化轉換
．2022：AI時代……
．GA4機構組織：適用於Marketing Platform產品
．每帳戶最多可享2000個資源
．360資源限定收費功能：綜覽資源和子資源
．綜覽資源最多可以享200個來源資源
．來源資源最多可以享400個子資源
．兩者本身皆不收集資料
．每資源最多可以享50個資料串流，分為網站和兩大手機OS
．事件與事件參數：長度不超過40個半形字；事件參數值的長不超過100個
．前者需要區分大小寫，後者最多可加入25組，360資源100組
．事件參數需註冊為事件層級自訂維度
．四大類資源：自動收集、加強型評估、建議、自訂
．自動收集：如first_visit
．加強型評估：如video_start。僅適用於網站事件，是GA自動追蹤
．建議：如add_to_cart。自行導入，但建議照格式
．自訂：也要符合收集規定
．view_item目前缺少對應的建議事件
．views：page_view + screen_view
．重要事件：相當於轉換。標準版最多30組，360為50組
．計算方式可設計為每個事件一次或每個工作階段一次
．工作階段是由session_start指派session_id
．互動工作階段：10秒以上，曾發生1次重要事件或2次工作階段
．參與度：互動工作階段的百分比
．活躍使用者指標即為觸發互動工作階段之事件或事件參數
．使用者屬性需註冊使用者層級自訂維度
．要幫重要事件設定新條件，不如新建符合條件的新事件
．使用者報表識別：預設採用混合模式
．混合模式的優先順序為：User ID、Device ID、Modeling
．Modeling即為同意聲明模式之模擬轉換資料
．User acquisition：使用者初次進站
．Traffic acquisition：網站整體流量，以活躍使用者為主
．比較：類似UA的區隔，一個報表最可套4組比較
．同一維度中的多個值用OR進行比較，同一比較中的多個維度用AND
．標準中的比較一次可儲存50組，360一次可儲存200組
．篩選器可用於詳情報表、自訂報表和即時報表
．流量來源（使用者）：使用付費和自然管道最終點擊
．流量來源（工作階段）：同上，同樣不可調
．歸因（媒介）：使用以數據為準歸因模式（DDA），作用於事件，卻和事件計數不相容
．歸因（媒介）：相容於重要事件指標
．DDA：會將重要事件的歸因，按權重拆分出去（可能有小數點）
．Ads報表：藏在Acquisition的overview裡
．Landing page裡的(not set)：使用者逾時又回來
．空白值：可能因報表區間含過去72小時
．(other)：查詢結果達到表格上限
．閾值：使用到Google訊號資料時，系統會自動套用以隱藏敏感資訊
．媒體庫：能於其中調整顯示標準報表項目
．取得基準報表：無法與其他選項合併使用
．探索報表：運用不同分析技巧模板，適合自訂選項
．程序探索：最多建立十步驟
．search term只能和view_search_results配套，換成別的事件無效
．標準報表和探索報表有時不一致
．探索：受到數值保留期限設置限制
．探索中的區隔好用，可先建立目標對象（build an audience），於ads再行銷
．區隔：相當於建立使用者、工作階段和事件資料的子集
．資料品質：可選快速獲取結果和更詳細的結果
．LLM三大限制：幻覺、偏見、知識斷點
．LLM會將長文本分解成Token
．Gemini可以將語音轉成Prompt
．Gemini等級高低：Nano < Flash < Pro < Ultra
．1.5 Pro的脈絡窗口支援到200萬個Token，Flash則減半
．Nano或將用於Pixel裝置
．Google AI Studio：基於瀏覽器的IDE，比Vertex AI適合個人
．Temperature：越高結果越多變；AI Studio裡的區間為0–2
．NotebookLM：重新定義筆記軟體的工具，使用1.5 Pro
．Prompt撰寫框架：Persona + Task + Context + Format
．偽代碼：更有程式邏輯的Prompt撰寫格式
．Gemma不能生圖！（輕量LLM）
．可於本地離線運行，在測試中有11/18勝過Llama-2
．Gemma2提供9B和27B的版本，超越前代2B和7B
．Nvidia也有將Gemma列入模型庫
．基於RLHF，確保人性化；且Google有做紅隊演練評估風險
．並提供「負責任的」生成式 AI 工具包
．推薦於LM Studio使用asedmammad/gemma-2b Q4_K_M版本
．硬體好可用brittlewis12/gemma-7b Q3_K_M 以上版本
．LM Studio：可離線運行LLM，導入抱臉模型，支援硬體加速
．需搭配AnythingLLM進行RAG
．RAG：檢索增強生成，透過特定領域知識輔助LLM
．GPT4All：類似LM studio，但甫經推出，功能還沒那麼完整
．Anything LLM：內建向量模型和資料庫，還可用API串Gemini
統整測驗
．以價值為準搭配的可能是盡量提高轉換價值，而非盡量爭取轉換
．受到預算限制的話，盡量爭取轉換是可選策略
．智慧出價每次都是即時競價，以提高轉換或轉換價值為準
．自動出價的每日出價次數遠高於其他競價廣告平台
．變更關鍵字比對類型不影響品質分數
．RSA的廣告標題：至少3則，至多15則
．RSA的廣告說明：至少2則，至多4則
．串流內廣告可能出現在影片前後，若不滿30秒，看完才會收費
．如何確認不被閾值影響：留意資料品質提示
．事件參數：記錄事件名稱外的資訊
．混合模式除了User ID、Device ID、Modeling，也包含App-instance ID
