解锁数字营销潜力：百度推广助力企业增长

信途科技新闻资讯 2024-09-18 8 0

在当今的数字时代，拥有强大的在线业务对于企业的成功至关重要。百度推广，作为中国最大的搜索引擎百度提供的旗舰数字营销解决方案，可以帮助企业接触庞大的潜在受众并实现业务增长目标。

百度推广的优势

百度推广拥有众多优势，使其成为企业数字营销策略的理想选择：

覆盖广泛：百度占据中国搜索引擎市场份额的 70% 以上，覆盖超过 10 亿活跃用户。
精准定位：百度推广提供各种定位选项，例如关键词、地理位置、设备和受众兴趣，可帮助企业触达与其产品或服务高度相关的目标受众。
可衡量结果：百度推广提供了详尽的报告和分析功能，使企业可以跟踪和衡量其广告系列的绩效并根据需要进行调整。
成本效益高：百度推广采用按点击付费 (PPC) 模式，这意味着企业仅在其广告被点击时才需要付费，从而确保资金的有效利用。

百度推广的类型

百度推广提供多种广告类型以满足不同的营销目标：

搜索广告：在百度搜索结果页面顶部或侧面展示广告，当用户搜索与企业产品或服务相关的关键词时触发。
信息流广告：在百度搜索结果页面、移动应用和社交媒体平台的新闻信息流中嵌入广告，触达目标受众并提高品牌知名度。
展示广告：在百度网站和应用的指定位置展示广告，用于提高品牌知名度、驱动网站流量或促进销售。

企业如何使用百度推广

企业可以使用百度推广来实现多种营销目标，包括：

生成潜在客户：通过在搜索结果中展示广告，企业可以吸引并收集对产品或服务感兴趣的潜在客户。
增加网站流量：百度推广的展示广告和信息流广告可以帮助企业增加网站流量，提高品牌知名度并产生潜在销售机会。
促进销量：通过创建针对特定产品的广告系列，企业可以使用百度推广直接促进在线或离线销售。

开始使用百度推广

如果您准备利用百度推广为您的业务赋能，请按照以下步骤开始：

创建百度账号：访问百度推广官方网站并免费注册一个账号。
设置广告系列：确定您的营销目标、定位选项和预算。
撰写广告文案：创建引人注目的广告文案，突出您的产品或服务的价值主张。
提交审核：提交您的广告系列进行审核，以确保其符合百度政策。
监控和优化：定期监控您的广告系列绩效并根据需要进行调整，以最大化您的投资回报率 (ROI)。

结论

百度推广是中国企业解锁数字营销潜力的强大工具。通过广泛的覆盖范围、精准的定位和可衡量的结果，百度推广可以帮助企业接触其目标受众、实现业务目标并推动增长。通过遵循本文中的步骤，您可以开始使用百度推广来提升您的在线业务并获得竞争优势。

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企业为什么要做全网营销推广？

1. 随着互联网和移动互联网的普及与发展，线上营销变得日益重要，而全网营销作为其核心组成部分，已经成为众多企业推广产品和拓展市场的重要策略。 2. 企业通过全网营销能够触及更广泛的潜在客户群体，从而显著提升品牌曝光度。利用搜索引擎优化、社交媒体营销、论坛和博客等内容营销手段，企业能够吸引不同年龄层和兴趣群体的用户，有效扩大品牌影响力。 3. 持续的全网营销活动有助于提升品牌认知度和美誉度。随着品牌形象在消费者心中的塑造，忠诚度得以增强，吸引更多潜在消费者，为企业带来增长的机会和价值。 4. 与传统广告渠道相比，全网营销在成本效益上具有明显优势。它减少了高额的媒体投放费用，允许企业以较低的成本通过多个在线平台实现广泛覆盖，从而最大化地降低了宣传成本。 5. 全网营销还提供了一个数据驱动的决策环境，企业可以通过对市场数据的实时分析和效果监控，不断调整和优化其推广策略。这种灵活性确保了营销活动的相关性和有效性，提高了营销ROI。 6. 最终，全网营销通过提升品牌知名度和美誉度，增加产品曝光，从而促进了销售和利润的增长。它帮助企业将产品推向更广阔的市场，并建立与消费者的亲近感，有效提升了销售业绩和企业的市场竞争力。总结来说，全网营销对于企业而言是一种高效、成本效益高的推广方式，它通过多渠道覆盖、数据驱动策略和品牌形象塑造，为企业带来了显著的市场和财务效益。因此，企业应当重视并有效实施全网营销策略，以适应不断变化的数字营销环境。

2024如何寻找品牌增长新动能？用3D交互工具iTouch开启数字营销新体验

在数字化的浪潮下，品牌们亟待挖掘新的营销增长点。面对信息爆炸和市场竞争的加剧，传统的营销手段显得力不从心。 iTouch 3D实时三维可视化数字交互工具正是解决这一问题的关键，它开启了数字营销的新篇章，助力企业打破同质化竞争，提升用户交互体验，从而实现高效的品牌增长。体验经济时代，3D交互展示已经不再是梦想。传统的二维展示方式难以满足消费者对于产品深入了解的需求。然而，3D互动技术的兴起，如3D仿真和虚拟现实，让产品展示进入了三维可交互的新阶段。通过iTouch，品牌能够创建出立体且可交互的产品展示，让用户能够从多个角度和维度深度体验产品，提升购物和参观体验。 iTouch以其无代码、零门槛的特性，让非专业人员也能轻松制作出高质量的3D交互应用。用户只需利用可视化节点编辑工具，从海量素材库中选择，即可实现缩放、旋转、交互控制等效果，同时支持多端展示，大大降低了制作成本。无论是汽车展示的个性化定制，还是鞋类展示的全面细节呈现，甚至是博物馆的虚拟文物体验，iTouch都为其提供了强大支持。 iTouch的广泛应用，如在汽车行业、家装领域和数字文博中的展示，都证明了其在数字化营销中的巨大潜力。它不仅降低了展示成本，还提升了用户体验，是品牌进入数字化营销快车道的重要工具。总结来说，iTouch的出现，为品牌寻找并实现新的增长动能提供了强有力的工具。在数字经济时代，拥抱3D交互工具，无疑将为品牌营销带来前所未有的机遇。现在就访问元数云网站（），开始你的3D交互产品展示之旅，抢占未来营销的先机吧！

简述现代市场营销部门的组成及相互关系是什么

自2020年起，中国商务广告协会数字营销专业委员会、虎啸奖组委会及秒针营销科学院三方合作陆续发布了，受到行业各方的关注与热议。

为帮助广大营销从业者更清晰的了解各产业的核心能力、现状及未来趋势，我们以双周为周期，推出《数字营销产业分析》专栏，聚焦《中国数字营销生态图（2021版）》三大板块深度分析十六大赛道，为您解读各产业赛道的核心能力、现状及未来趋势，助力企业营销数字化战略布局。

数字营销产业分析专栏第四篇，聚焦《中国数字营销生态图（2021版）》“数据和工具”版块的“营销数据”。

如果说创意是营销的灵魂，那么数据就是营销的血液，生命之源。

但我们口中的大数据也并不是数据量越大越好，数据本身其实是一种负担，需要花钱买空间进行存储，需要持续维护，需要进行数据挖掘。所以真正的大数据有几个基本特征：

一、数据量大，不是普通电脑能打开的数据；

二、纬度丰富，单一维度并不能称为大数据；

三、快速计算和调用，能在短时间内进行计算和调用，而不需要跑一年半载；

四、准确性高，很多数据在采集时很混乱，计算的时候也很随意，造成准确性过低，失去了数据的意义；

五、要有“价值”。

今天我们就来探讨一下营销领域有哪些对我们更有价值的数据，以及我们该如何利用这些数据。

我们从营销触点中能采集到的数据类型很多，会涉及到不同技术和渠道。（如下图）

这些数据如果按照采集难易度和销售相关度来看，是企业能收集的数据中技术最简单，成本最低，数据量最大的数据。（如下图）

在使用这么多纷繁的数据之前，我们一定要对数据的使用权有个整体的概念和分类。对于营销数据来说，整体行业内可以将其分为第一方、第二方和第三方数据。另一个维度，也可以把它分为公域和私域数据。

即客户关系管理系统产生的数据，用于记录已经购买产品，或者表达了采购意向的消费者的信息。

SCRM可以被视作是CRM的一种延展，主要是基于社交系统，比如微信生态等所构建的一套客户管理体系。很多广告主把CRM直接构建在微信公众号上，消费者可以在公众号上实现浏览历史采购记录、会员积分、换取优惠券等。

集成数据采集、数据打通、统一ID体系化、分析发掘等功能的数据平台。会二次加工数据，使数据能快速地被业务方使用起来。

用户忠诚度平台

会员管理体系，往往也被视为CRM的进阶版。

业务运营数据

业务运营过程中所产生的数据，如银行的刷卡数据等。随着我们对非结构化数据和半结构化数据的采集和处理能力的提升，与消费者运营中的会话数据可以被我们大量的采集和分析，比如文字和音频的对话记录，通过智能识别和加密技术之后，可以进行大量的分析。

第一方数据和私域数据的差别

我们可以简单的理解私域数据是第一方数据的子集，主要针对“人”相关的数据。在某种程度上，企业能拿到的“人”相关的数据，即使不在自己的系统上产生，也可以看作是私域数据，比如在自己的抖音、小红书、电商账号下的数据。也不是所有“人”相关的数据都被视为私域数据，我们通常只把企业与人交互的数据看作是私域数据。

私域数据的重要性

高潜力

私域数据是企业与消费者交互的数据，无论是现有消费者还是潜在消费者，互动本身就代表着活跃性很高，可以实现更多的转化和二次营销；

公私域结合

媒体巨头们的私域体系部分是可以与公域数据打通关联的，以实现规模获客、精细跟进和二次转化；

安全

随着《个人信息保护法》的推进，公域数据的使用会越来越谨慎。每一个私域体系都是相对独立的，私域数据在一定范围内可以保护消费者的数据在不出站的情况下被充分利用。

如果整体来看第一、二、三方数据，第一方数据通常更贴近企业的生意，但第一方数据的质量非常有限、数据宽度不够（数量）、数据厚度不足（字段保有率）、数据刷新速度不够（更新频率）。为了得到更好的数据模型结果，通常需要依赖外部数据。

第二方数据通常是跟自己企业相关，但自己没有能力或者无权采集，需要委托或依托其他方采集或提供，跟本企业相关的数据只提供给本企业使用。

例如，微信体系内的账号运营数据，电商上的运营数据，借助第三方采集的监测数据等。

可以公开获取或交易的数据。跟营销相关的，比如行业报告、第三方DMP平台、外部数据提供商、数据交易平台、数据交易区块链等。

体现的的是数字营销的实时性。不是所有的东西都需要实时呈现。全场景下的四个动态是为了满足程序化购买的需求而产生的。

案例一：

集团内动态预算动态分配

背景

超大型客户的采购通常是集中采购，并且企业存在多品牌多目标人群的问题。在程序化购买的环境中如何把采购的量科学的分配给同期的不同品牌，如何区分人群和标签的优先级成为一个挑战。需要找到一个科学、合理、动态的方式及时对集团内的流量进行分配管理。

策略

分析标签获取难易度、客户价值、标签准确性等，进行优先推荐。比如母婴人群，客户价值高，判断准确度高，获取难度大，所以优先于其他标签，进行相应品牌展示。

（示例：品牌策略）

效果

整体流量效率提升15-30%

案例二：“量身定做”的

精细化用户触达，动态人群沟通

背景

某汽车品牌新车上市阶段，希望扩大新用户认知，让更多核心消费者了解并对产品产生兴趣。

解决方案

项目结果

案例三：

量身全网内容动态管理

背景

作为高端工业品，汽车品牌对于产品销售影响深远，某车企实践中发现，车企消费者—尤其是作为购车增长主力的年轻一代—对品牌与营销内容并没有清晰的认知：车企不了解其内容创意本身是否符合目标消费者偏好；车企不知该内容是否被精准投放给了目标消费者。

解决方案

提供了一套工作体系（全数据运营+全流程智能）以及两个管理平台（社交内容分析平台+内容管理平台），以实现内容管理和匹配的优化：

结果

通过项目实施，该车企实现多触点的精细运营，大幅提升消费者体验与客户忠诚度，具体体现在：

我们所说的数字化通常是把流程中的各个点以数据的形式呈现和收集。在这个过程中也伴随着内外数据的打通，智能的决策。一些头部的广告主已经建立了一方的BTD（Brand Trading Deck），并根据自己的流程将所有的上传和下达环节打通。实现从计划、下单、评估的全流程在线。并且通过历史数据和模型的运用，可以进行智能的分配，决策和预测。

案例一：AI辅助决策，

智能分配媒介预算

背景

客户有大量的数据散落在不同的代理和供应商手里，缺乏统一管理；流程里涉及的内外部门众多，缺少权限管控的能力；历史排期修改版本多，无法复盘决策；缺乏监督管理，透明度不够；缺少科学的决策依据，凭借个人经验无法满足日益复杂的媒介变化。

应对

结果

全流程智能是对数据的深度挖掘，通过算法和模型实现数据价值的最大化。它可以在营销闭环的各个环节发挥价值。

在策略优化阶段，可以基于知识图谱进行探索式的洞察挖掘；在事前分析阶段，可以通过对过往数据的分析，对营销目标进行预测；在投放阶段根据对人群的智能判定推送最合适的内容，并且可以持续的优化。其中智能探索是一个比较新的领域，也是未来可能影响整个咨询和营销行业技术。

知识图谱（Knowledge Graph）本身是一种结构化的语意知识库，用符号形式描述物理世界中的概念和相互关系。基本的组成单位是“实体-关系-实体”三元组。在营销领域有几个使用方向。比如探索式主动推荐。我们传统的搜索都是被动的关联，比如你搜手机，那么出来的结果是各种手机或者手机壳。而探索式推荐是分析了各种信息之间的相关性和关系强弱之后，主动的探索最佳答案。

营销本身也是一种探索创新的过程，如果机器可以通过大数据给出更准确的关联结果，那么对于广告和咨询行业将会带来一场革命。曾经（于2022年2月19日停止服务）有一个基于知识图谱技术的检索网站叫Magi（如图）。

它的出现让网络为之恐慌，主动的探索式推荐方式，对人、事、物、概念进行了重新的关联，颠覆了网络的付费排名和关联度排名的模式。除了探索式推荐，我们还看到一些利用知识图谱技术的营销应用，比如通过社交网络发现消费者需求从而转换成新产品的研发。自动的生成文字创意，自动的分析消费者意图等等。

案例一：

利用知识图谱分析客户需求

知识图谱直接在营销中的应用可以帮我们探索消费者的潜在需求，更好的匹配相应的沟通和产品。比如下图，利用消费者各个触点行为探索消费可能性和可能消费的产品类型。

案例二：智能预测，

通过模型算法对CTR进行预测优化

案例三：

市场预算分配模型

案例四：美妆客户通过，

Lookalike模型提升销售转化

（美妆客户运用Lookalike模型后效果的提升）

案例五：

汽车客户对潜在人群进行智能优化

背景

该车企日常投放体量较大，在程序化投放的过程中已通过不同渠道触达了大部分网民。其中不乏潜在意向人群，但是无法精准的识别他们并再次触达。

目标

整合多方数据，构建一套ID评分模型，从而区别不同的潜在人群，提升留资效率。

方法

结果

高倾向人群的效率比对照组高了28倍。

这个部分看的是企业构建自己数据平台的能力。对于业务和营销部门来讲，自身一般不是技术出身，对于这种数据平台来说都存在着选择障碍。我们给大家提供一套分类和选择的方式供大家做参考。

数据平台的选择

对于很多企业来说，选择搭建什么样的数据平台直接决定着项目甚至整个公司战略的成败。我们可以简单的总结为三种技术四种模式。这三种技术就是DMP、CDP、数据中台（数据湖）。我们先用下图从三个角度把大家最容易混淆的三种技术平台做一个简单的区分。除了最容易理解的功能维度和数据维度外，应用场景也是非常重要的。它影响着这个平台所需要的时效性，数据的准确性等，差距非常大。

什么部门适合牵头

做相应的平台

Data Lake或者数据中台，更适合做整体的公司数字化转型，而DMP和CDP更适合营销和业务部门使用。

什么类型的行业和阶段适合

做相应的数据平台

了解了应用场景，还要看客户自身所处的行业特征和阶段。

四种模式的选择

选完了三种技术，我们要看在落地时用什么样的模式。这里要考虑的因素有公司现有技术平台的情况、公司的期待、公司的技术政策、公司的预算、相应的人才储备等。

我们提供三种建设思路供大家做参考：

数据平台面临的挑战

ID无法打通造成数据中台的数据孤岛

ID无法打通是今天大数据平台面临的最大挑战之一。造成的原因有几大类，一方面是技术原因。多源异构数据之间难以相互打通识别。另一方面是政策原因，比如国家禁止隐私数据之间的相互转译打通，比较典型是手机号和设备ID。各大平台和客户内部也都有各自的政策数据不能随便。还有一个是流程组织的问题。各部门协作不好，各自为政，重复造轮子，数据不统一。还有流程缺失，数据采集时没有设计好的握手机制导致数据割裂。

ROI陷阱，不合理的预期

一方数据平台的搭建是营销精细化运营的一个标志。初期无法像粗放式营销那样快速收到回报。而是需要用产品经理的思维来构建一方的数据平台。它不仅仅是头疼医头，脚疼医脚的一个工具，更多的是面向未来所构建的数据壁垒，因此它要具备整体的规划，要有足够的时间做前期的设计，并逐步实现它的价值。很多项目往往牺牲在期望过高上。因此我们要看到ROI的拐点效应，用合理的预期来对待数据平台的成长。

人才资源跟不上

一方营销数据平台是一个，业务和技术都需要有所了解的领域。大部分的甲方IT部门还是扮演一个支持者的角色，无论从业务需求的理解还是人员的水平和数量上都有严重的不足。优秀年轻的技术人员大都被互联网大厂高薪挖走了，造成有系统没人维护和使用的尴尬场景，最后只能选择 SAAS模式或者依赖供应商。

今天中国的营销数据，处在一个徘徊的路口，《个人隐私保护法》使数据采集、传输和存储都遇到挑战，各家都在摸索政策的边界和技术上的突破，比如联邦学习，CDP等。当外部数据使用变得更加谨慎时，一方数据的利用率就会成为一个壁垒。

同时，未来需要有政府背景的组织牵头，制定出能满足国家要求的新标准，从而推动数据行业向着成熟合规的方向发展。

当期及往期报告

出品 | 课题组

编排 | 何雨晴

值班主编 | 王林娜

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