考試答案:「代理商和合作夥伴的隱私權」認證。問題、答案和詳細解釋。

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全新的資料刪除功能在 Google Analytics (分析) 4 中為商家帶來什麼幫助?

  • 讓商家能在 Google 內刪除他們收到的負評。
  • 讓商家能選擇在 Google Analytics (分析) 4 資源內移除個別使用者的資料或特定欄位。
  • 讓商家能選擇拒絕或核准使用者將自身資訊從資料庫中刪除的要求。
  • 讓商家能要求刪除個別使用者資料,並在 2-3 個工作天內完成。

說明:正確答案是「讓商家能選擇在 Google Analytics (分析) 4 資源內移除個別使用者的資料或特定欄位」,這是因為在 Google Analytics 4 中,資料刪除功能允許商家選擇性地刪除個別使用者的資料或特定欄位,這樣可以幫助商家在符合隱私規範的情況下,管理和控制他們收集的數據,從而提高資料處理的合規性和精確度。

  • 適合大多數想要快速得到結果的客戶使用。
  • 需要收集個別使用者的資料來進行實驗。
  • 不需要跨網站追蹤資料。
  • 導入和執行都很簡單。

說明:正確答案是「不需要跨網站追蹤資料」,這是因為不使用 Cookie 的地理區域實驗專注於基於地理位置來測試廣告效果,而不依賴於跨網站追蹤個別使用者的行為。這樣可以避免需要收集個別使用者的資料或追蹤他們在不同網站上的活動,從而更加符合隱私保護的規範,並減少對第三方 Cookie 的依賴。

你的客戶販售家具,現在想要改善利潤而非收益。智慧出價對他們有什麼幫助?

  • 智慧出價可以協助電子商務客戶在對的時機,向適當對象放送對的廣告素材。
  • 智慧出價可以協助客戶將更多觀察到的轉換歸給數位廣告活動。
  • 智慧出價適用於多媒體、影片、YouTube 和 Gmail 廣告活動,確保每個管道會持續進行最佳化。
  • 智慧出價可以協助客戶改用業務資料 (而非交易價值) 進行最佳化,藉此提高報酬率。

說明:正確答案是「智慧出價可以協助客戶改用業務資料 (而非交易價值) 進行最佳化,藉此提高報酬率」,這是因為智慧出價策略可以幫助客戶根據業務目標(如利潤而非收益)進行最佳化,而不僅僅依賴於交易價值。透過這種方式,廣告主能夠針對具有最高利潤潛力的顧客進行投放,從而提高整體的廣告投資報酬率(ROAS),而不是僅僅追求更多的銷售或曝光。

若想制定能保護隱私權的全漏斗行銷策略,以下何者是推薦的方法?

  • 按照建議制定全漏斗策略,然後移除效率最低的計策,一步步進行精簡。
  • 制定一套有效率的漏斗末段計策來提高廣告投資報酬率。
  • 制定假設策略,無差別啟用所有計策,不受漏斗中的起始位置影響。
  • 先採用幾項漏斗中段計策,將使用者帶往漏斗後段。

說明:正確答案是「按照建議制定全漏斗策略,然後移除效率最低的計策,一步步進行精簡」,這是因為在制定全漏斗行銷策略時,最佳的方法是從一開始就建立全面的策略,並根據效果逐步優化,去除表現不佳的部分。這樣可以確保在保護隱私的同時,逐步精簡和提高效率,並確保每一個漏斗階段的策略都能達到最佳效果。這種循序漸進的方式有助於更好地控制數據使用和隱私保護。

如果廣告客戶在目標客戶比對名單中加入一位使用者,使用者資料會受到什麼影響?

  • 使用者資料會與多個發布商和平台共用。
  • 使用者資料會公開給所有行銷人。
  • 使用者資料會保密並受到妥善保管。
  • 使用者資料會自動加進其他 Google 產品。

說明:正確答案是「使用者資料會保密並受到妥善保管」,這是因為在目標客戶比對名單中加入使用者後,這些資料會依照隱私規範進行處理,並且確保使用者的資料保密。資料將僅用於廣告投放和目標設定,不會對外公開,也不會隨意與其他平台或行銷人員共享,從而保護使用者的隱私權。



我在哪裡可以找到這項認證考試?

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全新的資料刪除功能在 Google Analytics (分析) 4 中為商家帶來什麼幫助?

  • 讓商家能在 Google 內刪除他們收到的負評。
  • 讓商家能選擇在 Google Analytics (分析) 4 資源內移除個別使用者的資料或特定欄位。
  • 讓商家能選擇拒絕或核准使用者將自身資訊從資料庫中刪除的要求。
  • 讓商家能要求刪除個別使用者資料,並在 2-3 個工作天內完成。
  • 適合大多數想要快速得到結果的客戶使用。
  • 需要收集個別使用者的資料來進行實驗。
  • 不需要跨網站追蹤資料。
  • 導入和執行都很簡單。

你的客戶販售家具,現在想要改善利潤而非收益。智慧出價對他們有什麼幫助?

  • 智慧出價可以協助電子商務客戶在對的時機,向適當對象放送對的廣告素材。
  • 智慧出價可以協助客戶將更多觀察到的轉換歸給數位廣告活動。
  • 智慧出價適用於多媒體、影片、YouTube 和 Gmail 廣告活動,確保每個管道會持續進行最佳化。
  • 智慧出價可以協助客戶改用業務資料 (而非交易價值) 進行最佳化,藉此提高報酬率。

若想制定能保護隱私權的全漏斗行銷策略,以下何者是推薦的方法?

  • 按照建議制定全漏斗策略,然後移除效率最低的計策,一步步進行精簡。
  • 制定一套有效率的漏斗末段計策來提高廣告投資報酬率。
  • 制定假設策略,無差別啟用所有計策,不受漏斗中的起始位置影響。
  • 先採用幾項漏斗中段計策,將使用者帶往漏斗後段。

如果廣告客戶在目標客戶比對名單中加入一位使用者,使用者資料會受到什麼影響?

  • 使用者資料會與多個發布商和平台共用。
  • 使用者資料會公開給所有行銷人。
  • 使用者資料會保密並受到妥善保管。
  • 使用者資料會自動加進其他 Google 產品。

以下哪三項是大多數客戶能立即導入,以改進行銷策略的長期解決方案?

  • 同意聲明模式、強化轉換和 Google Firestack
  • Google Firestack、通用 Analytics (分析) 和同意聲明模式
  • 強化轉換、Google Analytics (分析) 4 和同意聲明模式
  • 強化轉換、通用 Analytics (分析) 和同意聲明模式

請問廣告技術公司會如何使用 Chrome 和 Android Privacy Sandbox API (包含 Google Ads 產品服務)?

  • 廣告技術公司只會在產品中使用 Privacy Sandbox API 信號。
  • 廣告技術公司會將 Privacy Sandbox 解決方案當做獨立產品使用。
  • 廣告技術公司會整合 Privacy Sandbox 信號與其他信號。
  • 廣告客戶和發布商會整合所有 Privacy Sandbox 解決方案。

你的客戶有許多常客,希望你協助他們觸及日後可帶來最高轉換收益的消費者。你會如何建議他們運用智慧出價來達成目標?

  • 建議客戶將更多心力放在發掘潛在顧客,以獲得更多新買家。
  • 建議客戶運用歷來購物資料,並針對生命週期價值 (LTV) 進行最佳化。
  • 建議客戶使用成本效益管理系統,因為這些指標與未來有關。
  • 建議客戶在廣告活動和廣告群組中加入回應式搜尋廣告等智慧廣告素材。

以下哪個特點使 Google 機器學習模型有別於其他以隱私權為重的提案?

  • Google 的機器學習資料可從平台匯出,並用於收集行銷團隊所需的洞察資料。
  • Google 的機器學習技術可使用第三方 Cookie 做為輸入資料,即使這些 Cookie 在使用者接受特定網站的 Cookie 時已淘汰也一樣。
  • Google 多媒體和影片廣告活動會使用競爭對手管道和刊登位置的資料,確保演算法有足夠的資訊來達到良好成效。
  • Google 的已登入使用者數量可讓模型持續運作,不必仰賴 Cookie 或其他 ID。

智慧出價如何在保護隱私權的情況下提高成效?

  • 運用客戶帳戶的轉換資料以及數十億種信號組合,在每次競價中精準設定出價。
  • 可讓客戶使用自動產生的類似目標對象名單觸及新消費者,並將這類名單匯出至第三方交易平台。
  • 提高多媒體、影片、YouTube 和 Gmail 廣告活動的觸及率,讓客戶能將新的目標對象名單用於每個管道上。
  • 可填補使用第三方 Cookie 和像素進行評估的所有缺口,根據客戶的目標帶來最高成效。

轉換模擬的主要優點之一是什麼?

  • 轉換模擬可輕鬆找出部分轉換與廣告互動的關係,方便廣告客戶量化行銷成效。
  • 使用轉換模擬後,客戶的成效評估方式就不必再繼續保護隱私權。
  • 轉換模擬不需要配合使用者行為進行調整,因為評估做法一體適用。
  • 轉換模擬可以進一步改善廣告活動和出價策略,進而提升廣告活動成效。

Google Analytics (分析) 4 的哪項工具讓廣告客戶即使在缺少可觀測的資料時,也一樣能模擬使用者歷程?

  • 強化轉換
  • Google 代碼管理工具
  • 私人模式
  • 同意聲明模式

Google 為什麼一直努力提升消費性產品的安全性?

  • 為了保護個人資訊並建立使用者對產品的信任
  • 為了加快產品載入速度
  • 為了更輕鬆地透過產品收集資料
  • 為了收取產品使用費

智慧出價為什麼是能保護隱私權的長期解決方案?

  • 智慧出價是一種處理廣告素材的方式,採用所有最佳的新做法來改善廣告素材,例如設定輪播來獲得最佳轉換成效,或是加入所有相關的廣告額外資訊。
  • 智慧出價是一種歸因模式,能為一般關鍵字在漏斗末端產生的影響決定價值 (自動針對能帶來大量品牌轉換的一般關鍵字提高出價)。
  • 智慧出價是自動出價策略的其中一種,採用機器學習技術為每次競價盡量爭取轉換或提高轉換價值。
  • 智慧出價是一種數據分析工具,可根據數十種訊號來瞭解使用者與網站如何互動。此外,比起以規則為準的區隔,智慧出價能更有效率地將使用者劃分為不同的價值區隔。

廣告客戶身分驗證計畫能為使用者帶來什麼益處?

  • 能直接與廣告客戶聯絡。
  • 能瞭解看到的廣告出自哪個廣告客戶。
  • 能同意廣告客戶收集資料。
  • 能在廣告中查看廣告客戶獲得的評論。

你會推薦使用哪些關鍵工具來加深使用者信任?

  • 資訊公開、控制權、個人化和資料收集
  • 控制權、實用性、個人化和跨網站 ID
  • 安全性、實用性、資料收集和跨網站 ID
  • 資訊公開、安全性、控制權和實用性
  • 智慧出價結合客戶的轉換資料與 Google 的機器學習技術,因此仍是有效的長期解決方案。
  • 客戶透過第三方媒體平台進行出價,因此智慧出價仍是有效的長期解決方案。
  • 智慧出價採用第一方 Cookie,因此仍是有效的長期解決方案。
  • 智慧出價採用 UID 2.0 解決方案,因此仍是有效的長期解決方案。

「目標客戶比對」為何能產生個人化的高成效廣告活動?

  • 透過個人化訊息觸及不曾與你網站互動的使用者,擴大目標對象規模。
  • 充分利用上傳的第三方資料,透過個人化的優惠觸及線上和離線使用者。
  • 觸及未對你的產品展現興趣,且不希望成為指定目標的使用者。
  • 找出最忠實的客戶,並透過個人化的優惠觸及他們來提高銷售業績。

客戶想要嘗試以隱私權為主的新媒體策略,且正在設法測試成效。你會建議進行哪項測試?

  • 在新媒體策略中使用 5% 實驗組來測試漸進式遞增預算,控制組則保持不變。
  • 使用「提高預算」實驗組來提高新媒體策略的預算,控制組則保持不變。
  • 使用「區隔劃分」實驗組來測試新媒體策略,控制組則保持不變。
  • 對新媒體策略實驗組的預算使用「限制放送區域」,控制組則保持不變。

如果客戶希望獲得價值更高的轉換,他們應從何著手?

  • 使用現有的價值,甚至是靜態或替代價值,例如平均訂單價值
  • 運用 Google 的機器學習技術進行預測
  • 在策略中設定最高單次點擊出價限制,確保廣告活動的費用控制在一定範圍內
  • 為他們網站上出現的各種轉換指定同等價值

將 Google Analytics (分析) 與 Google Ads 相連結的主要優點是什麼?

  • 你可以查看 Analytics (分析) 針對每個廣告活動建議的目標廣告投資報酬率,藉此提高客戶的利潤率。
  • 你可以擷取奠基於第三方 Cookie,且原本無法存取的使用者資訊。
  • 你可以使用擷取的事件資料分析應用程式安裝和追蹤轉換。
  • 你可以下載 Analytics (分析) 和 Google Ads 資料的統整報表,瞭解哪些資料能整合到客戶的 CRM 中。

請問哪個 Chrome 和 Android Privacy Sandbox API 不必使用第三方 Cookie,就能評估廣告活動成效?

  • Protected Audience
  • First-Party Set
  • Topics
  • Attribution Reporting

如果一部分的轉換無法找出與廣告互動的關係,行銷人該怎麼做?

  • 請有能力的合作夥伴協助,透過數位指紋採集和替代 ID 解決方案來填補缺口。
  • 不要在難以評估成效的瀏覽器或裝置類型上購買曝光。
  • 每天修改智慧出價廣告活動,這樣就不必耗費時間等待演算法進行學習和調整。
  • 使用轉換模擬功能,更全面地掌握廣告成效。

Google 的使用者隱私解決方案有什麼助益,能為廣告客戶創造價值?

  • 可讓品牌立即取得使用者的個人資料,進而帶來收益增幅
  • 可讓品牌再次鎖定個別使用者,逐一向他們顯示個人化訊息
  • 可讓品牌瞭解哪些使用者同意與他們分享個人資料
  • 可建立使用者對品牌的信任,加強他們分享個人資料並向品牌購物的意願

轉換模擬對客戶的業務有什麼好處?

  • 協助客戶將演算法進行反向工程並自行建立模型,進而從模型中學習。
  • 確保客戶的評估方式能保護隱私權,同時提高廣告活動最佳化和出價的效率。
  • 協助行銷人找出類似於轉換者的客戶,以便觸及整個興趣群組。
  • 將成效偏低的使用者降低順位,確保廣告活動在改善後能帶來卓越成效。

你的客戶不清楚同意聲明模式對自家業務有什麼好處,因此請你提供建議。你會向他們介紹同意聲明模式的哪項功能?

  • 可復原個別使用者層級的轉換資料。
  • 可復原因使用者同意聲明而失去的「曝光到轉換」歷程。
  • 可配合所在國家/地區的法規需求進行自訂。
  • 可根據使用者同意聲明選項調整代碼的行為。

請問 Chrome 和 Android Privacy Sandbox 在廣告方面,有哪兩個重要用途?

  • 與廣告品牌無縫共享資料
  • 再次與目標對象互動
  • 按照興趣顯示廣告
  • 跨網站和跨應用程式追蹤使用者

請問 Chrome 和 Android Privacy Sandbox 想要達成的目標為何?

  • Privacy Sandbox 提議使用去識別化 PII 來指定並評估使用者活動。
  • Privacy Sandbox 提議重建第三方 Cookie 追蹤方法。
  • Privacy Sandbox 提議針對 Chrome 和 Android,限制跨網站和跨應用程式的使用者追蹤。
  • Privacy Sandbox 提議維持現狀,但大幅增加「拒絕」控制選項。

如要將所有非關鍵字的 Google 廣告彙整成一個自動化的跨產品廣告活動,請問你該使用哪一種廣告活動?

  • 影片行動廣告活動:可提高 YouTube 轉換率
  • 最高成效廣告活動:結合出價、指定目標、廣告素材和歸因的一流自動化技術,協助你提高轉換次數和價值
  • 應用程式廣告活動:根據設定的目標單次下載/操作出價或目標廣告投資報酬率,鼓勵消費者下載應用程式、採取特定行動,或增加應用程式使用率
  • 智慧購物廣告活動:根據設定的目標廣告投資報酬率提高電子商務收益

以下何者是使用強化轉換的必備條件?

  • 轉換來源須為 Google Analytics (分析) 的轉換或離線轉換
  • 以 Google Ads 轉換追蹤做為轉換來源
  • 使用 Google 多媒體廣告或 Display & Video 360 (DV360) 做為主要的廣告空間購買平台。
  • 必須擁有可與 Google 登入資料比對的電子郵件地址和手機號碼

如想盡可能吸引更多網站訪客分享電子郵件地址,建議採用的策略是什麼?

  • 加入彈出電子郵件地址收集視窗的功能,提高收集到電子郵件地址的機率。
  • 透過電子郵件優先提供更多折扣,以便提高生命週期價值 (LTV)。
  • 使用單一登入 (SSO) 工具 (例如 Google 和 Facebook Connect 等),將電子郵件地址分享率提高 20% 至 40%。
  • 調整到達網頁策略,將電子郵件地址分享功能一律置於結帳頁面。

你的客戶正在設法彌補轉換資料的損失。哪種短期解決方案可以解決他們遇到的歸因問題?

  • 運用強化轉換減少可觀測的資料。
  • 參考 Google Analytics (分析) 4 輔助轉換報表,調整歸因模式的權重。
  • 使用第三方 ID 彌補任何信號損失。
  • 使用行銷組合模式工具,深入瞭解對不同管道的投資。

傳統追蹤方式為什麼越來越不可靠?

  • Safari 等瀏覽器讓廣告客戶更容易使用第三方 Cookie 追蹤轉換。
  • 隱私權法規和技術方面的變動與日俱增,導致越來越難透過使用者資料評估成效。
  • 由於廣告攔截器興起,使用者越來越少使用數位裝置。
  • 轉換回溯期隨著時間推移慢慢增加,有時甚至長達 60 天。
  • 搭配使用 Google AI 和最佳化指定目標對象這類解決方案。
  • 運用全網站標記、Google Analytics (分析) 4 和目標顧客比對,打造長期可行的基礎架構。
  • 將 Privacy Sandbox API 導入網站。
  • 先採取觀望做法,再制定任何注重隱私權的計畫。

自 2017 年起,廣告大環境基於以下何種原因而更加需要機器學習技術?

  • 近年來,許多數據資料學家開始推動機器學習技術的相關專案和工作。
  • 行銷人開始採用機器學習技術來找出模式,希望能預測行為並快速進行最佳化。
  • 使用者期待感上升、隱私權法規上路及技術的發展,都對廣告活動的成效評估造成影響。
  • Chrome 宣布在找到替代方案後,將逐步淘汰第一方和第三方 Cookie。

談論 Chrome 和 Android Privacy Sandbox 時,請問你會使用以下哪兩項敘述?

  • Privacy Sandbox 是由 Chrome 團隊與網路生態系統中的相關人士聯手打造及測試。
  • Privacy Sandbox 技術的開發過程公開透明。
  • Privacy Sandbox 技術可望持續發展,加強隱私保護與實用性。
  • Privacy Sandbox 技術能強化目前的追蹤機制,並允許隱密追蹤。

以下何者可說明「提高預算」的地理區域實驗策略?

  • 實驗組預算增加,控制組預算則維持不變。
  • 實驗組預算維持不變,控制組預算則減少。
  • 實驗組預算減少,控制組預算則維持不變。
  • 實驗組預算維持不變,控制組預算則增加。

電子商務客戶可以如何運用智慧出價?

  • 客戶一開始應手動出價,讓智慧出價有更多資料做為依據。
  • 客戶應運用利潤率等業務資料,分別針對利潤和收益進行最佳化。
  • 客戶應無視任何第一方資料,將繁重工作交給機器學習技術處理。
  • 客戶應將重心放在待開發客戶產生策略,盡量爭取轉換。

Google Analytics (分析) 4 為廣告客戶提供哪些資料控制選項?

  • 讓商家在收到通知時能拒絕使用者移除資料的要求。
  • 讓商家不需經正當途徑徵求使用者同意,就能收集使用者資訊。
  • 讓商家能跟上不斷修改的產業法規。
  • 讓廣告客戶能基於廣告目的儲存個人 IP 位址。

導入同意聲明模式有什麼主要好處?

  • 自動整合廣告客戶網站與 Google Analytics (分析) 4。
  • 可讓發布商根據使用者的同意聲明提供更多目標對象區隔。
  • 可強制使用者接受第三方 Cookie 追蹤。
  • 可讓你選擇根據使用者的 Cookie 同意選項,調整 Google 代碼的行為。

若想在保護隱私權的情況下拓展廣告策略,以下何者是有效的方法?

  • 向有意購買競爭對手產品的使用者放送廣告
  • 向根據行銷策略區隔手動建立的使用者投放廣告
  • 以生命週期價值高的現有客戶為準,對類似的使用者放送廣告
  • 向多媒體廣告聯播網和 YouTube 上隨機搜尋關鍵字的使用者放送廣告

你的客戶想要開始實行他們的隱私權策略。 隱私權方面的持續變動有可能影響資料的收集方式,而客戶目前可以採取哪一項因應措施?

  • 透過複雜的手動系統 (例如聯播網式再行銷) 啟用資料。
  • 推出計畫來追蹤使用者在各種作業系統裝置上,從應用程式切換到網頁的行為。
  • 開始與重要的廣告聯播網夥伴合作,發展完備的第三方廣告空間。
  • 透過強化轉換準確評估資料,減少資料損失。

你正在與客戶合力制定長期可行的第一方資料策略。什麼是適合他們採行的建議?

  • 開始擷取裝置 ID,減輕第三方 Cookie 造成的任何信號損失。
  • 提供更高的折扣來換取消費者的電子郵件地址,藉此建立第一方資料庫。
  • 變更到達網頁策略,並提前顯示電子郵件地址分享選項,以提高分享電子郵件地址的使用者比例。
  • 加強投資第三方資料產品,以補充目前的第一方資料集。

在不斷變化的隱私權環境中,Google AI 的兩個主要優勢為何?請選擇兩個答案。

  • 即使信號有限,也能協助行銷人觸及理想的目標對象
  • 在廣告互動與轉換之間的路徑不明顯時,協助行銷人瞭解成效
  • 協助行銷人收集要用於行銷計畫的第一方資料資源
  • 協助行銷人建立個別的消費者洞察資料,提升消費者參與度

既然兩個平台由同一個 SDK 驅動,為什麼有人選擇使用 Google Analytics for Firebase 而非 Google Analytics (分析) 4?

  • 即使兩個平台由同一個 SDK 驅動,分析人員仍偏好使用 Google Analytics for Firebase,是因為這個平台提供報表工具,而且使用者介面更順手。
  • 行銷人與消費者為 Android 裝置重度使用者的客戶合作時,可能會偏好使用 Google Analytics for Firebase。
  • 應用程式開發人員會使用 Google Analytics for Firebase,是因為這個平台以應用程式為主,可以簡化深層連結程序。
  • 有別於 Google Analytics (分析) 4,Google Analytics for Firebase 符合應用程式開發人員須遵守的隱私權法規,因此在某些情況下是更加實用的平台。

以下何者是採用使用者隱私解決方案來促進商機的典範?

  • 限制網站上產品或服務的瀏覽權限,可以提高使用者提供個人資訊的可能性。
  • 提供拒絕使用者資料刪除要求的功能,可以提高使用者提交個人資訊的可能性。
  • 提供公正公開的價值交換機制,可以提高使用者分享個人資訊的可能性。
  • 移除使用者控制項,可以讓使用者獲得更順暢的廣告客戶網站瀏覽體驗。
  • Chrome 不會淘汰第三方 Cookie。
  • Chrome 尚未決定何時淘汰第三方 Cookie。
  • Chrome 預計在 2025 年底前淘汰第三方 Cookie。
  • Chrome 預計在 2024 下半年淘汰第三方 Cookie。

最佳化指定目標對象如何尋找新的高成效目標對象?

  • 使用演算法收集客戶到達網頁的資料,找出可改善出價品質分數的關鍵字。
  • 使用與客戶同類的其他帳戶中的「目標客戶比對目標對象」,善用這項資訊尋找新使用者。
  • 以現有指定目標輸入資料 (包括客戶的第一方資料) 為基礎,並讓以隱私權為重的機器學習模型驅動。
  • 變更地理區域和語言等部分廣告活動設定,擴大目標對象指定範圍。
  • 可透過 Google Analytics (分析) 4 導入,這個功能齊全的平台也能用來制定保護隱私權的行銷策略。
  • 採用的不再是第三方資料,而是第一方資料、Google 目標對象和機器學習技術。
  • 可讓你使用第三方 Cookie 而不需告知使用者,同時使用機器學習演算法來確保使用者隱私。
  • 可改善多媒體和影片廣告活動,觸及經常同意網站使用 Cookie 追蹤的使用者。

哪兩種 Google 標記基礎結構有助於客戶建立長期可用的第一方資料?

  • 同意聲明模式
  • Google Firestack
  • 互動轉換
  • 全網站標記

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