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通过独家专访与我们分享他在数据营销和广告平台管理方面的专业知识！

作为一名真正的数据和跟踪专家，Baptiste 经历了数字营销的所有发展，并对人工智能表现出特别的兴趣。他每天都会将自己的专业知识带给行业内最具创新性的领先公司，以解决他们优化广告活动投资回报率的问题。

在这次采访中，了解他的背景、观点以及他作为顾问所面临的迷人挑战。

您为什么专注于数据营销？
看到数据战略问题的出现以及收购活动管理中的跟踪，我决定专注于数 英国传真数据 据营销。这种增长趋势的主要原因是这些活动越来越多地由人工智能和机器学习来管理。

数据和跟踪顾问的工作包括哪些内容？
我每天都会帮助 Google Ads 和 Meta Ads 广告商设置优化的跟踪配置。这些投资广告分发的公司寻求追踪关键事件，以优化其在这些平台上的表现。

具体来说，我与客户一起研究现有的技术（标记计划、数据平台解决方案甚至服务器端）以及对他们报告平台中感兴趣的事件有用的解决方案。然后，我负责部署这些解决方案的技术部分。

应考虑哪些关键绩效指标来评估活动的有效性？
指标有很多种，但引起客户兴趣的仍然是购置成本。他们真正感兴趣的是通过根据投资预算产生的营业额来确定他们的盈利能力。

其他指标作为反映趋势或解释某些发展的中间指标也很重要。

人工智能在广告活动管理中的地位是什么？
与 Meta 一样，谷歌正在大力投资人工智能的开发，更准确地说是其机器学习模型的开发，旨在为其广告商提供尽可能最佳的性能。

简而言之，机器学习的目标是做出预测。为此，该模型需要数据，尤其是广告商客户的数据。模型拥有的数据越可靠、可用，其预测就越准确。因此，为了充分利用 Google 和 Meta 的机器学习模型，我们必须为他们提供尽可能多的数据。因此，人工智能将能够在正确的地点、正确的时间以最公平的价格向正确的受众提供正确的广告。

如今，对于某些广告活动形式，机器已经决定了广告、投放、受众和拍卖。

向广告公司发送哪些数据？
Google 和 Meta 拥有非常全面的用户群，每天都有与帐户关联的电子邮件地址和电话号码。当公司能够将此类信息发送给 Google 时，他们就可以将事件归因于正确的点击或正确的营销活动。

因此，这些广告商必须利用他们的第一方数据，换句话说，从他们的受众或客户收集并存储在他们的 CRM 中的所有数据。这可以是电子邮件地址、姓名甚至电话号码。

有两个主要的数据系列：网站上的事件（单击按钮等）和 CRM 上记录的事件（潜在客户状态的更改等）。所有这些数据发送到 Google 和 Meta 都会很有趣。

将这些数据导入广告代理商的另一个优势是创建受众群体并将其用于重新定位目的，或者让 Google 和 Meta 了解客户资料，从而了解目标受众。

即将到来的数据营销趋势是什么？它们会对企业产生什么影响？
在我专注于数据及其监控的专业领域，当前的趋势是浏览器端跟踪的弱化。

事实上，由于技术限制，浏览器端的跟踪被削弱：标签可能不会被触发，放置的cookies可能有有限的寿命。这最终将阻止我们正确识别用户，从而无法归因广告平台中的关键事件。

因此，广告商需要启用他们的第一方数据，以便他们能够跨平台归因这些事件并训练他们的机器学习模型。

您在遇到的广告商中发现的主要错误是什么？
最大的错误肯定是不向广告公司报告任何数据。但是，由于我正在针对已在其帐户中安装了事件的成熟客户，因此这不是我最常遇到的错误。

根据我的经验，我认为主要的错误是没有利用 Google 和 Meta 提供的最新跟踪技术。例如，这涉及离线转化的导入或第一方数据的激活。最终，风险在于观察盈利能力问题，其中大多数与不完整或未正确实施的跟踪设置有关。

如今，跟踪仍然是一个复杂的主题，提高认识并对广告商进行教育非常重要。