“机器学习” —— 让酒店轻松掌控垂直搜索广告

用户在垂直搜索网站搜索酒店时,通常处在前列的报价都被在线旅行社(以下简称OTA)占据了,酒店官方若想在垂直搜索平台上进行广告投放,在与OTA的竞争中,通常都处于劣势。不过,只要选择对了技术服务商,这种困难都是可以被克服的。—— 德比软件


垂直搜索渠道重新定义了旅游行业的趋势,谷歌、Kayak、猫途鹰、Trivago等等,都是其中的佼佼者。他们为旅行者提供了一种新的搜索方式,在指定的日期中搜索心仪的酒店,就可以看到许多不同的渠道报价,以方便用户进行比较和筛选。
对于各大酒店品牌来说,垂直搜索领域已经是一个竞争激烈的市场了,在各大垂直搜索网站上投放广告可以带来更多的官网流量和销售线索。但是,管理这些广告投放会涉及到大量的数据研究和汇总,这是相当具有挑战性的工作,因为全球的大型OTA都在争夺这块市场。一个竞价也会受到诸多因素的影响,比如竞价时间和日期、地理位置和设备类型、距离预订日期的期限等等。
有没有想过让人工智能来解决这些问题?

例如德比软件的垂直搜索智能平台,一家为旅游行业提供分销和数字营销的技术服务公司。可以使酒店广告主在数分钟内完成广告投放设置,并且使用自动化技术来帮助酒店运行和优化实时广告竞价。
德比软件数据团队的Norberto Degara和数字营销产品团队的Christopher Callow在最近接受了业内知名媒体SkiftX的采访,共同探讨了“垂直搜索的挑战”以及“机器学习如何应对这些挑战”这两个话题。


SkiftX:酒店在使用垂直搜索时将面临哪些障碍?

Christopher Callow:垂直搜索广告和竞拍非常相似。你的竞价会通过两个决定因素来产生:通过你预期的投资回报来决定你的竞价,或是通过你设置的点击成本与你期望产生的预订量之间的平衡来做出竞价。这其中的挑战在于竞价的时机、风险与回报的权衡以及在不偏离投资回报目标的情况下,做出最合适的出价。这些都需要具备非常优秀的分析和预测能力,所以这并不是一项简单的工作。

垂直搜索网站在支持广告主做出合适的竞价方面,提供了很多的灵活性和控制性,不过这也是一把双刃剑。虽然更多的灵活性确实提高了工作效率,但这背后需要市场营销人员消耗更多的时间来进行成功地分析和应用。这将导致酒店集团会把他们在垂直搜索上的精力集中在集团内前10%的酒店上,也就是那些拥有大量可分析数据的酒店。而长尾效应严重的酒店则会被逐渐减少投放量,最终停止投放数据量稀少酒店的广告。

SkiftX:OTA在垂直搜索市场中的主导地位给酒店品牌带来了怎样的影响?

Christopher Callow:OTA总是会努力争取尽可能多的流量。他们的团队专业、庞大且资金充足,并且完全专注于优化垂直搜索渠道。而他们的相关预算也非常灵活,可以根据业绩的变化大范围地在酒店和市场上进行调整,并且自由分配。

相比之下,品牌酒店的预算是需要通过区域总部批准,再将预算锁定在小范围的机会上,这所做出的竞价选择和最终的投资回报都更容易受到宏观因素的影响。这些因素让酒店的经营者们在垂直搜索领域的竞争中完全处于劣势,但这些困难大多数都是可以克服的。

SkiftX:如果酒店经营者试图在没有机器学习的情况下投放垂直搜索广告,他们会面临什么?

Christopher Callow:由于垂直搜索是一个实时竞拍的环境,所以酒店提交的竞价永远不会被认为是最优的或最终的。在不断变化的需求下,竞价需要被不断调整,这些变化包括了:房价有效性、房价一致性、紧迫的商业需求以及竞争对手在竞价中的出价。这些调整需要随着变化不断进行,但计算出合适的竞价所花费的工作量会相当耗时。

SkiftX:机器学习如何帮助酒店更精确高效地在垂直搜索渠道投放广告?

Norberto Degara:最大的挑战是要能够预测出能产生理想收入的竞价时机。这个时机是由这个特定广告位置的竞价属性所组成的。例如你正在竞争的线上销售点、入住时长、入住日期、期望酒店以及竞价时段的房价比拼。

这些属性的不同组合都能产生不同的预测结果。例如,当计算答案需要处理大量数据集时,环境始终在不断变化,这时就需要对选项进行大量的微调,机器学习可以很好地帮助我们处理这些工作。

SkiftX:能否举一个具有代表性的例子吗?

Norberto Degara:我们有很多的品牌酒店客户,实际上他们都是在单店的层面管理垂直搜索的预算,但并不是所有的单店或是线上销售点都能从相同的数据量中获益,这就使得竞价非常有挑战性。当我们的算法由于缺少足够的数据而不能为一家特定的酒店做出可靠预测时,它会通过观察酒店的共同特征,将行为相似的酒店分组。然后,我们可以使用该酒店的分组数据来提供一个比其他方式更精确的预测,这些都是实时的自动化生成的预测结果。与此同时,这项技术可以帮助品牌酒店大规模地管理旗下各个酒店,大幅度提升业绩,也可以帮助新开业的酒店在数据不足的情况下进行有效的广告投放。

SkiftX:机器学习是如何帮助酒店管理跨渠道的广告投放和成本分配?

Christopher Callow:客户往往倾向于选择他们熟悉的渠道和投放方式,这样会损失很多其他渠道的销售机会。我们的跨渠道广告投放功能旨在帮助广告主打开这个壁垒,将预算合理地分配到最优的渠道组合上。酒店广告主只需要关注最终的投资目标,其他的工作完全可以交由我们的智能算法来操作,比如跨渠道的预算分配和广告位置组合等等。这也可以让我们的智能算法根据需求变化、市场趋势和竞价变化来更灵活地调整竞价。

此外,每家渠道的广告展示方法和管理方法都大不相同,这会导致相同的竞价策略在不同的渠道上会带来不同的广告位置。每家渠道都有自己的特性,酒店营销经理需要针对这些渠道特性做出适合的竞价,这是最大限度提升多渠道广告效果的关键。如果没有使用自动化解决方案,想要不断在预算内竞价到优秀广告位并且长期保持这种效率几乎是不可能的。

SkiftX:德比软件在垂直搜索方面如何预测酒店经营者不断变化的需求?

Christopher Callow:随着新的变量和精准地理定位的研发,垂直搜索的市场潜力会越来越大。我们也看到了新型广告类型的引入:让酒店广告展示在旅游目的地的搜索页面上。这不但可以补充现有的垂直搜索结果页面,也能推动增加上层搜索的漏斗需求。无论对于品牌酒店还是单店而言,只要能够好好利用垂直搜索的广告位,都能带来更好的广告投资回报率。

我们充分研发并使用了自动化和机器学习,客户只需要专注于他们的商业目标,设定他们的绩效目标、广告预算和广告活动日期即可。在客户可以根据需要灵活调整竞价的前提下,其他工作都可以由自动化功能实现,最终为客户带来良好的广告投资回报率。

关于德比软件

德比软件创立于2002年,是专业从事旅游网络营销系统的技术服务公司,约400人的员工分布于达拉斯、上海、北京、伦敦、东京和巴塞罗那等地。德比软件的产品如数据对接服务、数字营销服务、内容服务等为全球酒店业提供解决方案,且拥有全部产品的自主知识产权。目前,德比软件拥有超过全球22万家酒店数据,每月处理超过1000万间夜的订单。

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