OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Định nghĩa

Phân Khúc Đối Tượng

Phân khúc đối tượng là một nhóm người có chung nhân khẩu học, sở thích hoặc hành vi, được đóng gói để một nền tảng quảng cáo có thể nhắm mục tiêu họ như một đơn vị thay vì hiển thị cùng một quảng cáo cho tất cả mọi người.

Minh họa biên tập: Phân Khúc Đối Tượng

Phân khúc đối tượng là một nhóm người được xác định bởi các đặc điểm hoặc hành vi chung, nhân khẩu học, sở thích, lần mua hàng trước đó, hoạt động trên trang web, mà một nhà quảng cáo hoặc mạng quảng cáo nhắm mục tiêu như một đơn vị thay vì hiển thị cùng một quảng cáo cho tất cả mọi người. Các phân khúc biến dữ liệu thô thành thứ mà một hệ thống đấu giá thực sự có thể hành động dựa trên.

Điều gì xây dựng một phân khúc#

Các phân khúc được xây dựng từ sự kết hợp của nhiều nguồn: Dữ Liệu First-Party thu thập trực tiếp từ trang web hoặc ứng dụng của bạn, dữ liệu của bên thứ ba được cấp phép từ các nhà môi giới hoặc nền tảng, và các tín hiệu suy luận như nội dung ai đó đọc hoặc khu vực Nhắm Mục Tiêu Theo Địa Lý mà họ đang duyệt web từ đó. Một Nền Tảng Quản Lý Dữ Liệu thường là phần cơ sở hạ tầng thu nhận tất cả những điều này và đóng gói chúng thành các phân khúc mà nhà quảng cáo có thể chọn trong giao diện mua.

Các loại phân khúc phổ biến bao gồm nhân khẩu học (tuổi, giới tính, nhóm thu nhập), hành vi (người mua gần đây, người bỏ giỏ hàng, khách truy cập lặp lại), dựa trên sở thích (những người thường xuyên tương tác với nội dung về thể dục hoặc tài chính cá nhân) và lookalike (những người giống với danh sách khách hàng hiện có, được xây dựng bởi Nền Tảng Phía Cầu hoặc mô hình riêng của mạng lưới).

Phân khúc trong quảng cáo native cụ thể#

Các mạng native có xu hướng xây dựng các phân khúc nhẹ hơn so với các khu vườn có tường bao lớn, vì họ không có đồ thị đăng nhập first-party giống như một nền tảng tìm kiếm hoặc mạng xã hội. Rất nhiều việc nhắm mục tiêu native hoạt động ở cấp độ danh mục nhà xuất bản và Nhắm Mục Tiêu Theo Ngữ Cảnh, về cơ bản là một phân khúc proxy được xây dựng từ nơi quảng cáo chạy hơn là chính xác ai nhìn thấy nó. Các nhà quảng cáo thêm các phân khúc nhắm mục tiêu lại của riêng họ lên trên thông qua pixel một khi ai đó đã truy cập trang web của họ một lần.

Điều này cũng quan trọng đối với việc lựa chọn vertical. Nếu bạn đang thử nghiệm một Vertical (Tiếp Thị Liên Kết) mới, các tùy chọn phân khúc mà một mạng lưới cung cấp, hoặc không cung cấp, cho thị trường ngách đó sẽ định hình mức độ chặt chẽ bạn có thể nhắm mục tiêu trước khi bạn xây dựng được nhóm nhắm mục tiêu lại first-party của riêng mình.

Đọc phân khúc từ hoạt động của đối thủ cạnh tranh#

Bạn sẽ không thấy các định nghĩa phân khúc chính xác mà đối thủ cạnh tranh sử dụng, dữ liệu đó vẫn nằm trong tài khoản quảng cáo của họ. Những gì bạn có thể thấy là kết quả: các danh mục nhà xuất bản và khu vực địa lý mà một offer tiếp tục chạy, điều này cho bạn biết rất nhiều về phân khúc mà họ đã chọn ngay cả khi không có cài đặt nhắm mục tiêu thô. Việc rút ra mẫu đó từ lịch sử sáng tạo đã được ghi lại của đối thủ thông qua chế độ xem Trí Tuệ Quảng Cáo là một lối tắt nhanh hơn so với việc bắt đầu thử nghiệm phân khúc từ một trang trống.

Các phân khúc cũng suy giảm. Một đối tượng chuyển đổi tốt sáu tháng trước trên một offer thường cần được làm mới khi Mệt Mỏi Sáng Tạo xuất hiện và cùng những người đó đã xem quảng cáo nhiều lần. Việc theo dõi liệu một đối thủ cạnh tranh có tiếp tục xoay vòng sáng tạo trên cùng một cụm nhà xuất bản, so với việc từ bỏ nó, là một proxy khá tốt cho việc liệu phân khúc của họ có còn hoạt động tốt hay không.

Một lưu ý thực tế về sự chồng chéo#

Các phân khúc thường chồng chéo nhau nhiều hơn những gì người mua truyền thông giả định. Một phân khúc "người tìm kiếm lãi suất thế chấp gần đây" và một phân khúc "chủ nhà trên 50 tuổi" sẽ chia sẻ một phần lớn cùng những người đó, đây là một phần lý do tại sao việc chạy nhiều phân khúc tương tự cùng một lúc thường chỉ chia ngân sách của bạn chống lại chính bạn thay vì tiếp cận khách hàng tiềm năng thực sự mới. Việc kiểm tra loại chồng chéo đó trước khi mở rộng chi tiêu trên một số tùy chọn phân khúc thường mang lại hiệu quả hơn so với việc thêm biến thể thứ tư hoặc thứ năm lên trên ba biến thể đã trông gần như giống hệt nhau.

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt giữa phân khúc đối tượng và đối tượng mục tiêu là gì?
Chúng có liên quan chặt chẽ với nhau. "Đối tượng mục tiêu" là mô tả chung về những người bạn muốn tiếp cận. "Phân khúc đối tượng" là nhóm cụ thể, được xây dựng từ dữ liệu, khớp với các đặc điểm, hành vi hoặc định nghĩa từ DMP, mà một nền tảng quảng cáo thực sự sử dụng để phân phát các lần hiển thị.
Một phân khúc đối tượng có thể nhỏ đến mức nào trước khi nó ngừng hoạt động hiệu quả?
Tùy thuộc vào mạng lưới, nhưng các phân khúc rất nhỏ (vài nghìn người) thường khó cung cấp đủ lượng để phiên đấu giá có thể tối ưu hóa tốt. Hầu hết các mạng native cần một cơ sở rộng hơn để chi tiêu hiệu quả, ngay cả khi nhắm mục tiêu chặt chẽ.
Tôi có cần dữ liệu riêng của mình để sử dụng phân khúc đối tượng không?
Không. Các mạng lưới và DMP cung cấp các phân khúc được xây dựng sẵn từ dữ liệu của bên thứ ba và dữ liệu theo ngữ cảnh. Tuy nhiên, dữ liệu first-party của riêng bạn trở nên có giá trị hơn theo thời gian, vì việc nhắm mục tiêu lại những khách truy cập và khách hàng thực tế của bạn thường chuyển đổi tốt hơn bất kỳ phân khúc nào được mua.
Hai nhà quảng cáo có thể nhắm mục tiêu đúng cùng một phân khúc đối tượng không?
Có, các phân khúc không độc quyền. Nhiều nhà quảng cáo có thể nhắm mục tiêu cùng một phân khúc đồng thời, đây là một phần lý do tại sao động lực đấu giá và chất lượng sáng tạo vẫn quan trọng ngay cả khi nhắm mục tiêu chính xác.
Đội ngũ OpenAdLibrary
Người viếtĐội ngũ OpenAdLibrary
Nghiên cứu quảng cáo thông minh và quảng cáo native

Chúng tôi xây dựng OpenAdLibrary, nền tảng minh bạch quảng cáo mở. Hàng ngày, hệ thống của chúng tôi thu thập các quảng cáo native trực tiếp trên Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo và MSN, xác định nhà quảng cáo thực sự đằng sau mỗi quảng cáo và theo dõi lượt nhấp đến trang đích. Những hướng dẫn này chắt lọc những gì chúng tôi thấy trong dữ liệu đó để bạn có thể nghiên cứu thị trường nhanh hơn.