隨著廣告數位化的興盛使數位廣告投放量大增，根據 eMarketer 的預測，2023 年數位廣告的花費將佔超過整個廣告市場的二分之三，但大量投入的廣告花費卻不見得實質提升訂單營收（ROAS）。為何無法提高廣告投資報酬率？究竟哪些廣告在浪費預算？
「我知道廣告花費有一半是被浪費的，但困擾的是我不知道究竟是哪一半。」 – 百貨商店之父 John Wannamaker
時至 21世紀的今日，廣告浪費的問題依然存在。根據 Google 的調查，大於 56% 的廣告曝光沒有被看見，且 Proxima 估計全球約有 370 億美元的預算被浪費在無效的數位廣告上 [1]。根據業內專家觀察，台灣數位廣告市場有 400 億，但高達 75％ 的廣告是無效的，就像是開著卻沒人在用的水龍頭一樣，持續浪費廣告預算。
為什麼廣告浪費的比例如此高呢？因為多數廣告主習慣靠人工的方式操作廣告例如：人為的觀察、主觀的見解，雖然市面上有現成的分析工具，但還是沒有辦法達到很高的準確率。要如何解決廣告績效問題？
在提出解答前，先讓讀者簡單的認識數位行銷漏斗（Marketing Funnel）[2]。典型的數位行銷漏斗中，會分成上、中、下三個層級，在不同的層級會設定不同的關注指標：
- 上層（Top of the funnel, TOFU）：這個階段消費者通常在試著解決問題或是找尋答案，他們會試著透過各種管道找資訊。因此漏斗上層關注的是曝光，以「每千次曝光成本 (CPM) 」作為關鍵指標。
- 中層（Middle of the funnel, MOFU）：在這個階段已經吸引了消費者來到網站，但是否會成功達成轉換，就看如何引導他們採取更進一步的行動。因此漏斗中層關注的是互動，以「每次點擊成本 (CPC) 作為關鍵指標」。
- 下層（Bottom of the funnel, BOFU）：在這個階段的消費者，只需要一個小小的推力，就會採取行動，必須讓消費者知道為什麼購買自家產品。因此漏斗下層關注的是轉換，以「廣告投資報酬率 (ROAS) 作為關鍵指標」。
經營電商時你會遇到的困擾：
作為一個 3c 品牌商的廣告手，負責的產品是公司的主力商品電競筆電 XBOOK，廣告投放時我必須考量到諸多環節包含：預算、廣告目標、廣告格式、受眾、版位等。我每個月需要承擔的廣告預算達數百萬，能不能得到獎金績效就要看這次下的廣告成效來評價，在種情況下壓力實在很大……。
實務上進行廣告投放時，每個行銷漏斗層級都有不同的行銷活動 ，而不同的行銷活動底下會有多種廣告排列組合，因此光是一個廣告手就需要同時關注上百個廣告。在臉書、Ads manager 有限的操作下，要從中即時找出績效不佳的廣告就很困難了，更不用說如何用預測或預警的方式提早找到這些廣告。廣告手在進行績效評估時，因收集的資料量多導致太多的雜訊，難以精確鎖定廣告投放對象。因此，多數廣告手在進行廣告績效評估時面對以下痛點：
- 痛點一：在眾多的廣告中，不知道哪些廣告在什麼時間點應該要被關閉、開啟或加碼。
- 痛點二：就算可以事先知道接下來的廣吿成效好或壞，但在眾多的影響因子當中，要如何找到哪些會影響廣告好壞？
近千種影響因子廣告如何預判好壞？
利用 8ndpoint 可以協助你解決廣告投放的問題。光是臉書廣告就有數百個影響因子可以監控，且每個小時、每天都在變化。
面對大量的廣告數據，一般的統計方法很難即時的找出需要被關閉的廣告，企業需要能預測不同廣告未來效益的工具，才能預先調撥預算，讓低成效的廣告事先關閉，把預算挪到高成效的廣告上。8ndpoint 讓廣告主透過 AI/AutoML 的技術產生更有解釋性的洞見，並能進一步針對廣告做優化。
8ndpoint 能與 Meta、Google Ads 廣告數據整合，透過 AutoML 技術預測各個廣告的投放效益。從前期的資料收集、資料清理、特徵工程、模訓訓練、參數調整到模型的使用都能自動化完成，藉由簡單的操作介面與自動化流程，協助廣告主輕鬆達成績效分析。
AI 如何優化數位廣告績效表現？
- Facebook、Google 廣告績效預警
- 廣告績效洞察圖表
- 推薦廣告受眾優化
利用自動化機器學習分析不同廣告組合，對過去的使用者行為、廣告商們跨產業經驗推算出門檻值與優化指標，找出低成效的廣告，並配合視覺圖表列出關鍵因子，解讀影響廣告優劣的重要變數。此外也能透過機器學習找出影響廣告的重要變數，例如：CPC 趨勢、CPM 趨勢、ROAS 值等，告知使用者某個因子的比重以及正負相關。
不想浪費廣告預算嗎？利用 AI 來幫你吧！
8ndpoint 已提供上千個品牌進行預測分析，分析超過 24 億美元 Facebook 廣告預算，並已經累積上百萬天 AI 廣告數據分析經驗。優勢在於簡單好上手，使用者只要登入 Meta、Google 帳號，就能馬上連結目前所有廣告帳號，而且在幾個小時之內就可以看到預測結果。行動貝果產品總監史尉平分享他朋友的親身經驗時說道：「我有個在平台電商工作的朋友遇過廣告投放的難題，因為底下養了很多的廣告手，每個廣告手要負責多個產品（SKU），不同產品又要針對多個廣告受眾，在經營上非常的痛苦，因為這會直接影響他的電商會不會賠錢。當時跟他分享 AI 廣告微服務的概念，他感到非常的興奮。」透這項 AI 服務，我們協助電商平台找到 75% 需要被關閉的廣告，釋出的廣告預算高達 19.3%。