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玉山銀行的數據驅動搜尋廣告策略:從挑戰到成功

隨著AI技術的突破性發展,今年6月Google在官方網站上宣布了一系列提升搜尋配對技術的更新,以助企業在激烈的市場競爭中佔得先機。這些技術變革不僅重塑了廣告行銷的運作模式,也為企業提供了更多精準吸引目標客戶的可能性。在這財富密集而又兼具劇烈競爭的金融業,玉山銀行作為台灣銀行業的重要成員,率先應用了這些先進的技術手段來強化其搜尋廣告策略。本篇文章將深入探討玉山銀行的數位轉型過程,並分析其在搜尋廣告策略中的成功實踐,提供給其他金融機構有益的啟示與參考。

一、搜尋廣告策略概述

搜尋廣告策略的基本原理在於確立關鍵字的重要性,並讓廣告出現在最佳的位置和形式,使其能夠精準地觸達目標客戶。關鍵字選擇是這個過程中的核心,它不僅影響搜尋廣告的展示位置,也決定了廣告的成效。根據系統匹配類型,關鍵字可以分為完全匹配、詞組匹配以及廣泛匹配。完全匹配要求關鍵字與搜索字詞完全一致,而詞組匹配則允許在關鍵字前後出現額外詞語,這使得廣告能夠覆蓋更廣泛的相關搜索。廣泛匹配則是最為寬泛的一種匹配方式,允許關鍵字與任何相關的搜索字詞匹配,雖然覆蓋範圍最廣,但也需要謹慎管理,以防止無效點擊增加成本。

此外,關鍵字的品質得分是另一個關鍵因素,它基於以下三大因素衡量:預期點擊率、廣告相關性及著陸頁體驗。預期點擊率反映了廣告預期被點擊的可能性,它直接影響到廣告費用和展示機會。廣告相關性指的是廣告內容與搜索字詞的匹配程度,這是決定廣告是否能夠有效吸引目標客戶的關鍵。著陸頁體驗則包括用戶點擊廣告後到達的著陸頁的質量和相關性,如果著陸頁與廣告承諾不符或使用體驗差,這將降低轉換率,並損害廣告的品質得分。

為確保搜尋廣告投放策略的順利進行,我們首先需要獲取廣告賬戶的有效資質。了解並遵守廣告平臺的審查政策,是成功投放的第一步。這些審查政策確保了廣告內容的合法性和規範性,並且通過專人的協助,我們能順利通過審核,獲取投放資格。接下來,進行關鍵字研究非常重要。我們深入研究企業和產品,評估競爭對手,從而確定核心關鍵字。關鍵字分析工具和同行關鍵字列表幫助我們擴展關鍵字範疇,提升廣告觸及率和影響力。

著陸頁的製作是搜尋廣告成功的關鍵因素之一,點擊廣告後,消費者的下一步行動很大程度上取決於著陸頁的品質。我們創建的著陸頁必須與廣告和關鍵字緊密相符,並能夠呼應廣告中的行動號召,提供消費者想要獲得的資訊,而這些資訊必須實用且有原創性,能夠清晰定義產品類型或服務內容,這樣才能從廣告到網站的每一步都讓用戶感到滿意。

最後,網站的SEO評估也是不容忽視的一環。我們使用最新的評分工具對網站進行全面檢視,找出可能存在的SEO問題,並提供解決建議,確保內容與關鍵字緊密連結,提高網站的相關性和價值。

二、玉山銀行的數位轉型

玉山銀行的數位轉型歷程始於2015年,當時他們設立了台灣首位銀行數位長,這在金融業界是非常大膽和創新的舉動。他們深信,數位技術能夠摧破金融業過去難以接近、複雜的形象,讓金融服務的門檻降低,為消費者提供更貼近需求的服務。玉山銀行展開了一系列數位化舉措,首先是設立數位長以確保技術轉型的全面推動,然後逐步將各項金融服務如信用卡申辦、房屋貸款、信用貸款等全面地數位化,使消費者能在網絡上輕鬆完成這些操作。

此外,玉山銀行還設定了精準的數位行銷策略來推動貸款業務的增長。他們整合了大數據分析,了解市場動態和消費者行為,並運用AI技術來精準觸達目標客群,從而達到更高效的行銷效果。

三、挑戰與機會

金融產品決策的複雜度和購買週期較長,這對玉山銀行的search engine marketing (SEM)策略提出了更高的要求。消費者通常需要較長的時間和更多的資訊進行分析和比較,從初步搜尋到實際申辦貸款可能需要一週甚至更長的時間。而且,金融產品一旦申辦成功,短時間內消費者不會再有相似需求,這進一步增加了評估行銷效果的困難。

但是,這些挑戰同時也是機會。透過深入的數據分析和精準的數位行銷策略,玉山銀行能夠判斷消費者需求,並提供適切的服務。數據驅動的搜尋廣告策略倒成了他們突破困境的有力工具。透過關鍵字的精準選擇和管理,他們能吸引對金融產品有興趣的匿名消費者,並在他們的搜尋過程中成為優選。

四、策略實施:數據驅動歸因模型 (DDA)

玉山銀行在數據驅動廣告策略中,使用了Google搜尋廣告中的數據驅動歸因模型(DDA)。DDA運用機器學習技術,透過比較成功與未成功的消費者路徑,找出每個接觸點對最終轉換的貢獻度。這讓品牌能清晰了解廣告活動的高效點,進而優化資源投入。玉山銀行發現,初期的通用關鍵字搜尋對消費者的品牌決策有顯著影響,有約60%的轉換來自於這些非品牌關鍵字。這些通用關鍵字不僅能吸引對金融產品有興趣的消費者,還幫助品牌搶先觸及更多潛在用戶。

透過DDA技術,玉山銀行能夠分析消費者在各個廣告接觸點的行為,從而確定哪些搜尋廣告最能推動最終的轉換,並將資源更有效地集中在這些高效點上。這種精準的資源分配策略,不僅提升了廣告效能,也為未來的廣告策略提供了科學依據。

五、智慧出價的優化

結合智慧出價策略,DDA使玉山銀行能即時優化關鍵字的自動出價,尤其是那些高轉換價值的非品牌關鍵字。智慧出價運用AI技術,能根據歷史數據和即時因素動態調整競價,確保最佳的效果與成本效率。這有效擴大了市場觸及範圍,同時也鞏固了品牌知名度。通過這一策略,不但能提高廣告活動轉化率,還能實際地節省人力與時間,使團隊能集中精力於更重要的策略規劃。

AI技術在智慧出價中的應用使得出價過程更加自動化且精準,通過不斷學習和分析過往的數據,系統能夠在最佳時機出價,並根據競爭歷史和當前市場狀況動態調整,確保廣告在合適的時候、合適的位置出現。同時,這也讓玉山銀行能夠更靈活地調整廣告預算,將更多資源投入到高效的Google SEM廣告活動中,進一步提升市場競爭力。

六、成效與未來展望

採用DDA與智慧出價策略後,玉山銀行的轉換率顯著提升了42%。這些策略不僅讓搜尋廣告活動呈現亮眼表現,還實現了高效的廣告投遞,並節省了大量人力與時間。未來,玉山銀行計劃繼續運用機器學習技術,持續提供有溫度且符合消費者需求的數位金融服務,進一步提升客戶體驗並鞏固市場地位。

結論

玉山銀行通過數據驅動歸因模型與智慧出價策略,在金融行銷領域取得了顯著成效。他們的成功案例為其他金融機構提供了寶貴的經驗和啟示:在數位時代,數據驅動和AI技術不僅能提升search engine marketing (SEM)行銷成效,更能幫助企業精準觸達目標客戶。希望其他金融機構能從中獲得啟發,善用現代科技,提升自身數位化競爭力。

 

附錄

  1. Google Ads 介紹
  2. DDA的實施經驗
  3. 廣告效能提升建議
  4. 玉山銀行的案例研究
日期: 2024-08-13
Winnie Chung

文章作者

Winnie Chung

Marketing Manager

憑藉其扎實的市場營銷策略和多渠道推廣經驗,有效提升了公司的市場表現。她的專長包含社交媒體營銷、內容創作及品牌合作

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