发挥着重要作用。但随着时间的推移(几天到几周),该广告的效果会下降。图像变得陈旧。观众已经看过太多次了。诀窍是不断循环浏览相似但不同的广告示例。 以下是David Zheng为BuildFire 所做的: 他的团队将 (a) 直接在Canva中创建广告创意图像,或者 (b) 让他们的设计师创建一个背景“模板”,他们可以使用它来快速操作。这样一来,他们就可以即时进行快速调整,对背景颜色等小元素进行 A/B 测试,以保持广告的新鲜度和尽可能高的转化率。 (图片来源) 所有重定向或再营销活动都将发送给严格控制的受众。例如,假设您有已下载电子书的潜在客户和参加过咨询电话的潜在客户。您可以将这两种类型归为同一个广告系列,对吗?我的意思是,从技术上讲,他们都是“潜在客户”。 但这是一个错误。
没错,他们都是主角。但是,它们的兴趣程度不同。第一组的目标是让他们参加免费咨询电话,而第二组的目标是让他们注册免费试用。这意味着两个活动,这意味着两个受众。 Facebook 的自定义受众让这一切变得简单,LinkedIn 的新匹配受众功能也是如此。与 Facebook 一样,您可以选择访问过您网站上某些页面、属于您的 CRM 中的特定列表或者其电子 号码表 邮件地址位于自定义 .CSV 文件中的人: 如果这两条线索在几周后都脱落并且未能跟进,您可以回到开始重新吸引它们。您可以再次使用基于内容的广告来回击您销售的产品或服务背后的主要痛点。 这似乎是很多详细的工作——主要是因为它是。但它是值得的,因为规模。您可以设置这些广告系列一次,然后随时监控或调整效果。这意味着技术在很大程度上正在运行每个单独的活动。您不需要在内部有那么多人来管理每个动手操作。 最重要的是,它迫使您创建一个逻辑系统。您将带领人们一步一步地完成一个小小的承诺,直到他们无缝地从陌生人转变为客户。
您可以在我关于高级日志分析的帖子中看到更多将日志文件与其他数据源混合的示例。 使用日志调试 Google Analytics 不要将服务器日志视为另一种 SEO 工具。日志也是一种宝贵的信息来源,可以帮助在技术错误成为更大的问题之前查明它们。 去年,谷歌分析报告了我们品牌搜索查询的自然流量下降。但是我们的关键字跟踪工具STAT Search Analytics和其他工具没有显示任何可以保证下降的动作。那么,到底发生了什么? 服务器日志帮助我们了解情况:流量没有真正下降。正是我们新部署的 WAF(Web 应用程序防火墙)覆盖了引荐来源网址,导致一些自然流量在 Google Analytics 中被错误地归类为直接流量。 将日志文件与 STAT 中的关键字跟踪结合使用有助于我们发现整个故事并快速诊断此问题。