Người dùng ngày càng bỏ qua hoặc không nhận ra quảng cáo khi trải nghiệm nội dung số – hiện tượng này gọi là ad blindness. Đây là thách thức lớn với nhà quảng cáo. Bài viết sẽ giải thích ad blindness là gì, nguyên nhân và cách khắc phục để tăng hiệu quả quảng cáo.

Khi hỏi Siri thời tiết ngày mai, hay Amazon gợi ý món hàng vừa đúng sở thích – đó không phải là trùng hợp, mà là Machine Learning đang hoạt động. Công nghệ này giống như một đứa trẻ: Càng 'cho ăn' nhiều dữ liệu, nó càng thông minh. Nhưng khác con người, nó có thể phân tích hàng triệu thông tin chỉ trong vài giây. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết về machine learning là gì, cách công nghệ này học dữ liệu và đưa ra quyết định, các phân loại chính và ứng dụng vào lĩnh vực quảng cáo.

Phân tích cụm (Clustering) là kỹ thuật thống kê giúp nhóm các đối tượng có đặc điểm chung. Trong digital marketing, nó hỗ trợ phân khúc khách hàng dựa trên hành vi, tối ưu chiến dịch quảng cáo. Bài viết tập trung vào K-Means – phương pháp phổ biến để xác định nhóm khách hàng tiềm năng.

Phân tích đúng các chỉ số giúp tối ưu ngân sách và nâng cao hiệu suất quảng cáo. Bài viết tổng hợp các chỉ số quan trọng trong Video Ads, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả dựa trên dữ liệu.

Khi nhà quảng cáo nhắm đúng đối tượng và đặt quảng cáo trong ngữ cảnh phù hợp, xuất hiện tại thời điểm chính xác, hiệu quả của quảng cáo không chỉ được đo bằng các chỉ số như CTR (tỷ lệ nhấp chuột) hay ROI (lợi tức đầu tư), mà còn tác động sâu sắc đến tâm lý và hành vi của khách hàng.

Đã bao giờ bạn nhìn thấy một quảng cáo xuất hiện ở cuối trang web, nhưng ngay lập tức cuộn lên mà không đọc nó? Hoặc một video quảng cáo tự động phát?

Quảng cáo gây khó chịu là vì xuất hiện sai thời điểm. Đặt quảng cáo đúng lúc, đúng chỗ sẽ tăng giá trị trải nghiệm và hiệu quả tiếp cận. Cùng SmartAds khám phá chiến lược Ad placement để biến quảng cáo thành một phần liền mạch trong hành trình người dùng.

Quảng cáo trực tuyến phát triển nhanh nhưng kéo theo nguy cơ gian lận. Với mô hình đấu thầu thời gian thực (RTB), tin tặc dễ thực hiện và che giấu hành vi gian lận. Năm 2019, thiệt hại ước tính 5,8 tỷ USD do thiếu công nghệ bảo vệ và khó phát hiện Ad fraud.

A/B testing là phương pháp so sánh hai phiên bản khác nhau để tìm ra lựa chọn hiệu quả hơn. Bài viết giới thiệu các loại sai số phổ biến có thể ảnh hưởng đến kết quả A/B testing, kèm ví dụ minh họa giúp hiểu rõ và tránh sai lệch