他们建立了八个详细的受众群体。每个角色都是根据用户人口统计、爱好、兴趣、行为、购买模式等方面的相似性创建的。
该团队进一步确定了表现最佳、转化率高的用户群体（购买者）与转化率低的群体（保镖和被动浏览者）相比的独特属性。例如，漫画和手工艺品等爱好。
创意示例 #2：人工智能生成角色的示例
创意示例 #2：人工智能生成角色的示例
Faye创始人 Jose John 表示：“通过数据驱动的角色，我们能够 新西兰电报数据库 分析我们的网站访问者并构建能够带来最大效果的缩小细分市场。”
步骤3：分析行业特定见解
他们还从页面浏览量、搜索查询和关键词中提取了行业特定见解。关键词按相关属性分组并呈现，例如尺寸、性别、场合、类型、颜色、年龄组等。
创意示例 3：人工智能生成的行业特定见解
创意示例 3：人工智能生成的行业特定见解
步骤#4：扩大目标群体，超越直接的产品相关性
凭借这些洞察，该品牌将目标市场扩大到更广泛的领域（针对与其产品不直接相关的细分市场），专注于根据理想客户的兴趣构建的新细分市场。例如，该团队根据他们的爱好定位了新的受众群体，例如“漫画和动画爱好者”和“工艺品用品”。
步骤#5：定制广告创意和信息
随后，这家童装公司根据行业特定见解定制广告创意和信息，从而吸引这些受众。
“爱好被用来在 Google Ads 中建立受众群体，而行业特定洞察则用于广告创意。您看到的展示广告就是根据这些行业洞察创建的——一个身穿粉色派对裙的小女孩，” Delve AI（Faye 用于自动创建数据驱动角色的工具）创始人 Sujit Zachariah 说道。
创意示例 #4：新展示广告