玉山銀行的數據驅動搜尋廣告策略：從挑戰到成功

隨著AI技術的突破性發展，今年6月Google在官方網站上宣布了一系列提升搜尋配對技術的更新，以助企業在激烈的市場競爭中佔得先機。這些技術變革不僅重塑了廣告行銷的運作模式，也為企業提供了更多精準吸引目標客戶的可能性。在這財富密集而又兼具劇烈競爭的金融業，玉山銀行作為台灣銀行業的重要成員，率先應用了這些先進的技術手段來強化其搜尋廣告策略。本篇文章將深入探討玉山銀行的數位轉型過程，並分析其在搜尋廣告策略中的成功實踐，提供給其他金融機構有益的啟示與參考。

一、搜尋廣告策略概述

搜尋廣告策略的基本原理在於確立關鍵字的重要性，並讓廣告出現在最佳的位置和形式，使其能夠精準地觸達目標客戶。關鍵字選擇是這個過程中的核心，它不僅影響搜尋廣告的展示位置，也決定了廣告的成效。根據系統匹配類型，關鍵字可以分為完全匹配、詞組匹配以及廣泛匹配。完全匹配要求關鍵字與搜索字詞完全一致，而詞組匹配則允許在關鍵字前後出現額外詞語，這使得廣告能夠覆蓋更廣泛的相關搜索。廣泛匹配則是最為寬泛的一種匹配方式，允許關鍵字與任何相關的搜索字詞匹配，雖然覆蓋範圍最廣，但也需要謹慎管理，以防止無效點擊增加成本。

此外，關鍵字的品質得分是另一個關鍵因素，它基於以下三大因素衡量：預期點擊率、廣告相關性及著陸頁體驗。預期點擊率反映了廣告預期被點擊的可能性，它直接影響到廣告費用和展示機會。廣告相關性指的是廣告內容與搜索字詞的匹配程度，這是決定廣告是否能夠有效吸引目標客戶的關鍵。著陸頁體驗則包括用戶點擊廣告後到達的著陸頁的質量和相關性，如果著陸頁與廣告承諾不符或使用體驗差，這將降低轉換率，並損害廣告的品質得分。

為確保搜尋廣告投放策略的順利進行，我們首先需要獲取廣告賬戶的有效資質。了解並遵守廣告平臺的審查政策，是成功投放的第一步。這些審查政策確保了廣告內容的合法性和規範性，並且通過專人的協助，我們能順利通過審核，獲取投放資格。接下來，進行關鍵字研究非常重要。我們深入研究企業和產品，評估競爭對手，從而確定核心關鍵字。關鍵字分析工具和同行關鍵字列表幫助我們擴展關鍵字範疇，提升廣告觸及率和影響力。

著陸頁的製作是搜尋廣告成功的關鍵因素之一，點擊廣告後，消費者的下一步行動很大程度上取決於著陸頁的品質。我們創建的著陸頁必須與廣告和關鍵字緊密相符，並能夠呼應廣告中的行動號召，提供消費者想要獲得的資訊，而這些資訊必須實用且有原創性，能夠清晰定義產品類型或服務內容，這樣才能從廣告到網站的每一步都讓用戶感到滿意。

最後，網站的SEO評估也是不容忽視的一環。我們使用最新的評分工具對網站進行全面檢視，找出可能存在的SEO問題，並提供解決建議，確保內容與關鍵字緊密連結，提高網站的相關性和價值。

二、玉山銀行的數位轉型

玉山銀行的數位轉型歷程始於2015年，當時他們設立了台灣首位銀行數位長，這在金融業界是非常大膽和創新的舉動。他們深信，數位技術能夠摧破金融業過去難以接近、複雜的形象，讓金融服務的門檻降低，為消費者提供更貼近需求的服務。玉山銀行展開了一系列數位化舉措，首先是設立數位長以確保技術轉型的全面推動，然後逐步將各項金融服務如信用卡申辦、房屋貸款、信用貸款等全面地數位化，使消費者能在網絡上輕鬆完成這些操作。

此外，玉山銀行還設定了精準的數位行銷策略來推動貸款業務的增長。他們整合了大數據分析，了解市場動態和消費者行為，並運用AI技術來精準觸達目標客群，從而達到更高效的行銷效果。

三、挑戰與機會

金融產品決策的複雜度和購買週期較長，這對玉山銀行的search engine marketing (SEM)策略提出了更高的要求。消費者通常需要較長的時間和更多的資訊進行分析和比較，從初步搜尋到實際申辦貸款可能需要一週甚至更長的時間。而且，金融產品一旦申辦成功，短時間內消費者不會再有相似需求，這進一步增加了評估行銷效果的困難。

但是，這些挑戰同時也是機會。透過深入的數據分析和精準的數位行銷策略，玉山銀行能夠判斷消費者需求，並提供適切的服務。數據驅動的搜尋廣告策略倒成了他們突破困境的有力工具。透過關鍵字的精準選擇和管理，他們能吸引對金融產品有興趣的匿名消費者，並在他們的搜尋過程中成為優選。

四、策略實施：數據驅動歸因模型 (DDA)

玉山銀行在數據驅動廣告策略中，使用了Google搜尋廣告中的數據驅動歸因模型（DDA）。DDA運用機器學習技術，透過比較成功與未成功的消費者路徑，找出每個接觸點對最終轉換的貢獻度。這讓品牌能清晰了解廣告活動的高效點，進而優化資源投入。玉山銀行發現，初期的通用關鍵字搜尋對消費者的品牌決策有顯著影響，有約60%的轉換來自於這些非品牌關鍵字。這些通用關鍵字不僅能吸引對金融產品有興趣的消費者，還幫助品牌搶先觸及更多潛在用戶。

透過DDA技術，玉山銀行能夠分析消費者在各個廣告接觸點的行為，從而確定哪些搜尋廣告最能推動最終的轉換，並將資源更有效地集中在這些高效點上。這種精準的資源分配策略，不僅提升了廣告效能，也為未來的廣告策略提供了科學依據。

五、智慧出價的優化

結合智慧出價策略，DDA使玉山銀行能即時優化關鍵字的自動出價，尤其是那些高轉換價值的非品牌關鍵字。智慧出價運用AI技術，能根據歷史數據和即時因素動態調整競價，確保最佳的效果與成本效率。這有效擴大了市場觸及範圍，同時也鞏固了品牌知名度。通過這一策略，不但能提高廣告活動轉化率，還能實際地節省人力與時間，使團隊能集中精力於更重要的策略規劃。

AI技術在智慧出價中的應用使得出價過程更加自動化且精準，通過不斷學習和分析過往的數據，系統能夠在最佳時機出價，並根據競爭歷史和當前市場狀況動態調整，確保廣告在合適的時候、合適的位置出現。同時，這也讓玉山銀行能夠更靈活地調整廣告預算，將更多資源投入到高效的Google SEM廣告活動中，進一步提升市場競爭力。

六、成效與未來展望

採用DDA與智慧出價策略後，玉山銀行的轉換率顯著提升了42%。這些策略不僅讓搜尋廣告活動呈現亮眼表現，還實現了高效的廣告投遞，並節省了大量人力與時間。未來，玉山銀行計劃繼續運用機器學習技術，持續提供有溫度且符合消費者需求的數位金融服務，進一步提升客戶體驗並鞏固市場地位。

結論

玉山銀行通過數據驅動歸因模型與智慧出價策略，在金融行銷領域取得了顯著成效。他們的成功案例為其他金融機構提供了寶貴的經驗和啟示：在數位時代，數據驅動和AI技術不僅能提升search engine marketing (SEM)行銷成效，更能幫助企業精準觸達目標客戶。希望其他金融機構能從中獲得啟發，善用現代科技，提升自身數位化競爭力。