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Google 升級更新瞭兩款工具，加瞭點AI的小輔料，讓營銷變得更加智能，還真是徹底貫穿從移動優先轉變為AI優先。
在Google Marketing Next大會上，Google 首先更新瞭實體店訪問量的測量工具，引入瞭深度學習，來擴充現用的功能。對於零售商來說，全渠道營銷的概念早已鋪開，即使是實體店，也要花大力氣在網絡上搞營銷。
但如何準確的將線上的數據與線下的實體零售結合起來，還沒什麼好辦法，尤其在奢侈品領域，很少有人能夠說出類似社交網絡的營銷究竟能夠帶來多少的轉化率。
Google現在希望先做這件事，通過工具的升級來更好地預估線上廣告能為線下帶來多少流量，其實也就是將線上導流的作用進行量化，真正地測一測新零售到底帶來的是什麼化學反應。
此前，Google一直使用匿名的位置、WIFI信號和地圖等數據來估算在線廣告引發的實體店鋪訪問。但是對於人口非常密集城市和人流量非常大的商場，這種估算還是存在很大的偏差。
Google正在轉向深度學習，收集更多樣化的零售商數據，並錄入到深度學習模型中，來更準確的預估結果。
此外，Google 還會將測量客流的工具延伸到YouTube TrueView 上，也就是測量某一則視頻廣告的轉化率，迎合當下視頻化的趨勢。如果按照這個思路，那是不是也可以考慮把直播和短視的營銷效果也放進去研究研究？
在Google 描述中，聽起來挺靠譜而且蠻完美的，好似用瞭工具真的就能知道在線廣告如何影響線下客流，但實際效果還是要畫上個問號，隻能等待零售商的印證，畢竟線上轉化率這個問題都困擾瞭零售商們很久。
Google 還推出瞭全新免費版本的Google Attribution，給零售商們算一筆賬，哪種營銷的收益最大化。Google Attribution加入瞭機器學習的功能，利用數據建立好模型，讓零售商們提前模擬不同廣告對於消費者的購買行為的影響。
往常衡量一則社交媒體廣告效果如何都是在營銷過後看點擊量，花瞭錢之後才能看到點擊效果，可能經過好幾次買單，才知道哪種營銷是最消費者最青睞的，花瞭不少冤枉錢。
Google 是打算將營銷策略、營銷花費、消費者反饋，三者緊密的聯系起來，在零售商沒做營銷決策前，更準確地進行成本效益分析，提前預估消費者會在哪種營銷的驅動下真正付錢，幫助他們做出選擇。如此說來，這些科技公司要比零售商、甚至是消費者自己都更瞭解消費者。
目前這款工具還在內測中，具體面世的時間還未明確。不過Google這款免費的工具或許會對一些專門做營銷效果的公司造成很大的威脅。Google的海量數據有瞭人工智能的加持，相對優勢會明顯一些，業內有擔憂形成壟斷的局面。
2014年谷歌就收購瞭一傢衡量營銷影響的創業公司Adomet，將其合並到瞭Google Analytics部門。
原創文章，作者：Evelyn 杜，如若轉載，請註明出處：http://36kr.com/p/5076347.html如果您的產品或項目希望被36氪報道，歡迎聯系36氪采訪小助手，微信號：report36Kr02消費文娛零售直播短視頻Google奢侈品贊(2)+1Evelyn 杜新銳作者“點擊”盡享閱讀沉浸模式,
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