谷歌广告数据驱动推荐生成

谷歌广告数据驱动推荐生成

提示词API
【更新时间: 2025.06.30】 谷歌广告数据驱动推荐生成API是一款基于广告主历史数据与目标的智能推荐工具。它能够通过输入广告活动名称、目标受众、预算、语言等参数,生成高效的广告优化建议,帮助广告主提升广告点击率、转化率及投资回报率。适用于广告运营团队及希望优化广告投放的企业。
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广告投放优化策略生成
基于历史数据和目标受众提供智能化广告优化建议,提升点击率和转化率,助力广告主实现更高投资回报率。
智能广告预算优化助手
基于历史数据与目标受众生成优化建议,提供高效、可解释的广告预算分配策略,提升广告效果与投资回报率。
广告投放智能优化助手
通过智能化推荐生成广告优化策略,提升广告效果与投资回报率
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产品定位与价值

这是一款专为广告主和广告运营团队设计的工具,能够帮助您从海量数据中提取核心价值并转化为可执行的优化建议。使用它,您可以获得基于数据分析的精准广告投放策略,实现更高效的广告效果。

广告主常面临的痛点包括:不知道如何优化预算分配、无法精准定位目标受众以及缺乏明确的广告素材改进方向。我们的API通过智能化推荐,解决了这些难题,让广告优化不再是一个复杂的过程。

通过这款API,您将节省大量时间和精力,同时显著提升广告表现。它不仅帮助您快速生成高质量的广告建议,还提供详细的分析依据,让您的每一个决策都更有数据支撑。

核心功能

📊 智能推荐生成

基于广告主的历史数据和目标受众,生成精准的广告优化建议,涵盖预算分配、素材调整等多方面。

🔍 多维度分析

支持从预算、受众、素材等多个维度出发,深入分析广告效果并提供具体改进方向。

⚡ 高效调用

通过简单的输入参数即可快速生成优化建议,节省用户的操作时间。

📖 结果可解释性

提供推荐背后的详细原因与数据支持,帮助用户清晰理解优化思路。

功能示例

示例 1: 生成针对目标受众的预算分配建议

输入:['广告活动名称: 春季促销活动', '目标受众: 18-25岁女性', '预算: 1000.00美元', '语言: 中文', '历史表现数据: CTR:0.05,Conversion:0.02']

输出:['优化建议摘要: 调整预算分配至25-34岁用户。', '具体建议: 提高预算上限, 增加移动端投放比例。', '预计表现提升: 15.5%', '置信度评分: 0.85']

示例 2: 提供广告素材优化方向

输入:['广告活动名称: 夏季新品推广', '目标受众: 25-34岁男性', '预算: 2000.00美元', '语言: 英文', '历史表现数据: CTR:0.03,Conversion:0.01']

输出:['优化建议摘要: 增加动态视频广告素材。', '具体建议: 使用更高质量的图片, 增加品牌故事短视频。', '预计表现提升: 12.3%', '置信度评分: 0.78']

示例 3: 生成多渠道广告投放策略

输入:['广告活动名称: 黑五大促销', '目标受众: 18-45岁全体用户', '预算: 5000.00美元', '语言: 中文', '历史表现数据: CTR:0.07,Conversion:0.03']

输出:['优化建议摘要: 增加社交媒体渠道的预算比例。', '具体建议: 投放更多Instagram广告, 提高Facebook广告预算。', '预计表现提升: 18.7%', '置信度评分: 0.90']

目标用户画像

1
广告运营团队
负责广告投放、优化和效果分析的团队,他们需要快速生成数据驱动的优化建议以提升广告ROI。
2
中小企业主
希望通过精准的广告投放提升品牌曝光和销售转化,但缺乏专业的广告优化经验。
3
数字营销机构
为客户提供广告投放服务的机构,需要高效优化广告策略以提升客户满意度和效果。
4
广告分析师
专注于广告数据分析的从业者,依赖工具生成可执行的优化建议,提升工作效率。

应用场景

📈 广告投放优化
广告主希望提升广告点击率和转化率,通过API生成基于历史数据的优化建议,提高投放效果。
💰 预算分配调整
需要根据不同目标受众的表现合理分配广告预算,API可以快速提供数据支持的分配方案。
🎨 素材创意优化
针对广告素材的表现,API建议改进方向,如更换图片、增加视频内容等,提升用户吸引力。
📊 效果预测分析
在规划广告策略前,利用API预测不同策略的广告效果,辅助广告主决策。

常见问题

API支持哪些语言的广告优化建议?

API支持多语言生成,包括中文、英文等,具体语言可通过参数设置。

广告历史数据不足时会怎样?

若历史数据不足,API会返回默认建议,用户可补充数据后重新调用。

如何确保推荐结果的准确性?

API提供置信度评分,用户可根据该评分判断推荐结果的可靠性。

是否支持跨渠道广告优化?

支持,API能够根据不同平台的表现数据生成优化建议。

生成的优化建议是否可以直接应用?

建议需要结合实际业务场景进行调整后应用,API提供的结果是基于历史数据的参考建议。