Better Performance #4: Tự động hoá chiến dịch quảng cáo dạng video ngắn, liệu có khả thi?

Với những công nghệ tự động hoá, nhà quảng cáo sẽ tiết kiệm được thời gian quản lý, đấu thầu giá ads, tối ưu trải nghiệm khách hàng khi tính năng tự động tối ưu mẫu quảng cáo sẽ tự “phân phối” mẫu quảng cáo video phù hợp với người dùng. Vậy đâu là những giải pháp tự động hoá phù hợp giúp thương hiệu đạt hiệu quả tối đa và tối ưu chi phí?

Lượng thông tin, nội dung giải trí người dùng mạng tiếp nhận ngày càng lớn đã phần nào tạo sức ép cho thương hiệu khi triển khai các hoạt động quảng cáo. Bên cạnh đó, người dùng cũng đặt tiêu chuẩn cao hơn cho những nội dung, thông tin họ tiếp nhận trên không gian mạng. Có thể kể đến như thông tin cần phải trực quan, dễ nhớ, dễ hiểu và liên quan đến sở thích, nhu cầu và các vấn đề người dùng đang quan tâm. Theo đó, quảng cáo mới đủ sức để tạo tác động và in sâu trong tâm trí của họ.

Để thành công thu hút và khuyến khích người dùng tương tác, các mẫu quảng cáo cần truyền tải đúng thông điệp, đúng thời điểm, cho đúng đối tượng, dưới những hình thức phù hợp.

Do đó, để có thể thành công thu hút và khuyến khích người dùng tương tác, các mẫu quảng cáo cần truyền tải đúng thông điệp, đúng thời điểm, cho đúng đối tượng, dưới những hình thức phù hợp.

Từ những yêu cầu trên, thương hiệu sẽ cần tập trung vào việc tối ưu hoá các chiến dịch quảng cáo theo thời gian thực để bắt kịp với luồng thông tin, nội dung được cập nhật theo từng giây từng phút. Quá trình tối ưu hoá này thường vấp phải những thử thách như: thời gian, giá thầu và khả năng đo lường.

Vì tối ưu theo thời gian thực nên các nhà quảng cáo sẽ cần dành nhiều thời gian quản lý và cập nhật các mẫu quảng cáo liên tục nhằm xác định các mẫu có hiệu suất tốt để tái phân bổ ngân sách và giá thầu phù hợp. Dù vậy, trong nhiều trường hợp, nhà quảng cáo vẫn có thể gặp một vài khó khăn về mặt chí phí (chi phí tự động hoá thường sẽ cao hơn) và nhân lực để xử lý các đầu việc trước (sản xuất creative) và sau khi triển khai tự động hoá (chốt đơn, xử lý đơn hàng) các mẫu quảng cáo. Khả năng đo lường cũng là một vấn đề nhức nhối khi thiếu cơ sở để xác định, đánh giá mức độ hiệu quả của tổ hợp quảng cáo.

Để phần nào loại bỏ những thách thức kể trên, công nghệ máy học và tự động hoá sẽ góp phần mở rộng quy mô chiến dịch, tối ưu hiệu suất cho các tổ hợp mẫu quảng cáo.

2 hướng tiếp cận giúp tối ưu hiệu quả chiến dịch

Theo phân tích của McKinsey, những thay đổi trong nhịp bình thường mới đã dẫn đến sự thay đổi về insight lẫn hành vi của người tiêu dùng. Họ trở nên khó đoán và khó tiếp cận hơn với sự hiện diện zigzag từ môi trường online đến các điểm chạm offline. Do đó, McKinsey đã đưa ra 2 đề xuất giúp các nhà quảng cáo tối ưu hiệu suất cho các tổ hợp mẫu quảng cáo gồm: (1) Mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu và (2) Đầu tư vào các công nghệ có thể áp dụng trên đa dạng quy mô chiến dịch.

Đầu tiên, với mở rộng quy mô thu thập dữ liệu, khi hành trình trải nghiệm của người dùng dần trở nên chồng chéo sau đại dịch, những dữ liệu và mô hình phân tích cũ sẽ không còn phù hợp. Để có thể nắm được những insight và hành vi chính xác, các nhà quảng cáo sẽ cần phối hợp thu thập các dữ liệu 1st party data và 3rd party data về tình hình kinh doanh của doanh nghiệp, hành vi của người dùng trên các kênh online, offline cũng như các hoạt động của đối thủ.

Công nghệ máy học và tự động hoá sẽ góp phần mở rộng quy mô chiến dịch, tối ưu hiệu suất cho các tổ hợp mẫu quảng cáo.

Để tối ưu hoá hiệu quả, các nhà quảng cáo cần lưu tâm đến khả năng thử nghiệm và điều chỉnh nhanh để đảm bảo đạt hiệu quả ở mức tối đa. Để thực hiện được điều này, một mô hình vận hành tinh gọn nhưng vẫn có đủ khả năng để triển khai trên đa dạng quy mô sẽ là quân át chủ bài cho thương hiệu. Mô hình này đòi hỏi khả năng đọc và phân tích những phản hồi của người dùng với các mẫu quảng cáo để lọc ra những tổ hợp mẫu hiệu quả để tiếp tục quá trình cải thiện hiệu suất.

Để giải được 2 bài toán trên, McKinsey đã đề xuất ứng dụng công nghệ AI tự động hoá cho quá trình phân thử nghiệm và tối ưu hoá hiệu suất của các tổ hợp mẫu quảng cáo. Với khả năng máy học, công nghệ AI có thể đưa ra những phân tích ở cấp độ chi tiết hơn so với các công nghệ trước đây như phân khúc khách hàng nào phản hồi tích cực nhất, họ phản hồi nhiều trong khung thời gian nào, qua những kênh nào. Từ đó, các nhà quảng cáo sẽ thu được những insight đủ sâu cho công cuộc tối ưu hoá hiệu suất của mình.

Giải pháp tự động hoá giúp mở rộng quy mô chiến dịch định dạng video ngắn

Nhận thấy sự tăng trưởng về nhu cầu quảng cáo và tối ưu chiến dịch video ngắn, TikTok – nền tảng giải trí, sáng tạo và chia sẻ nội dung – đã phát triển 3 tính năng tự động hoá gồm Tối ưu hoá ngân sách chiến dịch (CBO), Giá thầu chi phí thấp nhất (LCB) và Tự động tối ưu mẫu quảng cáo (ACO) lần lượt tập trung vào 3 lĩnh vực: ngân sách, giá thầu và mẫu quảng cáo.

3 tính năng này được kỳ vọng sẽ giúp các nhà quảng cáo thành công mở rộng quy mô chiến dịch tiếp cận nhiều khách hàng tiềm năng và tạo nên trải nghiệm liền mạch mà không cần tốn quá nhiều thời gian “canh chừng”. Ngoài hiệu suất, các tính năng này cũng sẽ hỗ trợ các nhà quảng cáo cải thiện việc phân bổ KPI chiến dịch, chi tiêu ngân sách, và sự phân phối ổn định.

Để kiểm định mức tăng trưởng về mặt hiệu quả khi phân phối chiến dịch có sử dụng ba tính năng tự động hoá này, TikTok đã thiết kế thử nghiệm A/B bằng công cụ Thử nghiệm phân tách để tạo ra hai phiên bản cho từng chiến dịch của 10 nhà quảng cáo. Cả hai chiến dịch đều có được triển khai trong cùng thời điểm, có ngân sách, mục tiêu và mẫu quảng cáo tương tự nhau. Điểm khác biệt duy nhất là các tính năng tự động hoá được thử nghiệm.

Kết quả thử nghiệm cho thấy, khi bật các tính năng tối ưu hoá và tự động hoá sẽ có tỷ lệ chi tiêu ngân sách cao hơn. Từ đó, giúp nền tảng thu thập nhiều điểm dữ liệu và tối ưu hoá chiến dịch nhằm tăng số lần hiển thị, lượt nhấp và lượt chuyển đổi với chi phí thấp hơn.

Cụ thể, sau thử nghiệm các nhà quảng cáo có 3 đúc kết sau:

Mở rộng quy mô bằng tính năng tối ưu hoá chi tiêu ngân sách (CBO)

Thử nghiệm cho thấy cả 10 nhà quảng cáo đều đạt tới gần như 100% tỷ lệ chi tiêu ngân sách cho chiến dịch thử nghiệm. Khi bật cùng lúc 3 tính năng tự động hoá (chiến dịch thử nghiệm) sẽ cần nhiều ngân sách hơn so với các chiến dịch không bật (chiến dịch kiểm soát). Tuy nhiên, sự chi mạnh tay này cho phép các thuật toán máy học của nền tảng thu thập nhiều điểm dữ liệu, làm cơ sở cho quy trình tối ưu hoá chiến dịch trong thời gian thực.

Tăng lượt click và giảm chi phí mỗi lượt click (CPC)

Với các chiến dịch có mục tiêu lưu lượng (Traffic), cả hai chiến dịch thử nghiệm đều sử dụng hết toàn bộ ngân sách và thu về tỷ lệ click tương đương. Nhưng với cùng mức ngân sách, chiến dịch thử nghiệm thu được nhiều lượt click hơn với CPC thấp hơn 25%.

Trường hợp các chiến dịch có mục tiêu là lượt cài đặt ứng dụng, chiến dịch thử nghiệm có chi phí cao hơn rõ rệt, tỷ lệ chi tiêu trung bình ở mức 99%. Tỷ lệ chi tiêu của chiến dịch không sử dụng tính năng tự động hoá ở mức trung bình 33%. Dù đã tăng giá thầu để phù hợp với bối cảnh cạnh tranh, nhóm chiến dịch kiểm soát vẫn không thể tối ưu hoá giá thầu để mở rộng quy mô chiến dịch một cách hiệu quả. Ngoài ra, chiến dịch thử nghiệm cũng bảo đảm có thêm nhiều lượt nhấp với chi phí mỗi lượt nhấp thấp hơn 30% so với chiến dịch kiểm soát.

Tăng thêm lượt chuyển đổi

Thử nghiệm ghi nhận tính năng tự động hoá của TikTok giúp thúc đẩy số lượt chuyển đổi và cài đặt ứng dụng cao hơn 13 lần nhờ thành công mở rộng quy mô. Nguyên nhân là do tính năng tự động hoá ưu tiên chuyển đổi trước những phân khúc đối tượng có nhiều tương tác nhất với chi phí hợp lý nhất. Sau khi tối đa hoá cơ hội tiếp cận, các tính năng này tiếp tục tăng số lượt chuyển đổi bằng cách tối ưu hoá nhóm đối tượng có nhiều tương tác thứ hai nhằm duy trì hiệu quả chiến dịch ở mức cao nhất.

Thông qua nhóm thử nghiệm, có thể thấy việc áp dụng công nghệ và dữ liệu sẽ là chìa khoá giúp thương hiệu khai thác tối đa tiềm năng của các tổ hợp mẫu quảng cáo. Khi đưa ra được những mẫu quảng cáo với hiệu suất cao sẽ tạo nên thế đôi bên cùng có lợi: nhà quảng cáo (lợi về doanh thu, kết quả kinh doanh và các mục tiêu marketing khác); người dùng (tiếp xúc với những quảng cáo liên quan, phù hợp với nhu cầu hiện tại của họ).

Thu Nga
Nguồn tham khảo từ TikTok for Business