【GA4導入成功案例】建置目標對象，成功轉換潛在消費者，打造精準行銷
客戶
本次客戶為全球知名的物流平台，進入物流產業已經超過 50 年，在全球超過 200 以上的國家都設有服務據點，網站結構與服務方案都非常成熟，能夠滿足各種不同物流需求的客戶。
目標
客戶每個月都有在投放廣告，目的是獲取新客戶，但是過往在廣告投放上只能以單一訴求做為廣告投放對象，希望可以依據不同的使用者需求，精準投放相對應的廣告素材，利用同樣的廣告費用，獲得更多註冊會員或是服務申請的使用者。
方法
・追蹤服務方案按鈕：追蹤客戶放在每個服務方案頁面的互動按鈕，了解每個透過廣告進站的用戶是對哪一個服務感到興趣。
・分析廣告轉換成效：分析出不同的廣告適合哪一種物流配送需求的客戶，轉換功勞的佔比如何，調整廣告的素材、文字與配置。
・事件建置目標對象：區分出不同物流配送需求的消費者之後，利用這些事件，建置各自的目標對象，匯入到 Google Ads 廣告後台投放廣告。
成果
・降低廣告點擊成本
・降低廣告無效率
一、追蹤服務方案按鈕
進入客戶的網站之後，會依照不同的物流配送需求，引導用戶進入相對應的服務頁面，而每個服務頁面也有自己的服務說明與互動按鈕，可以讓客戶立即註冊會員或是申請服務，雖然客戶可以從網站後台知道有多少轉換，卻無法追蹤這些轉換是從哪些管道造訪。
二、分析廣告轉換成效
設定追蹤之後，我們可以知道這些在網站上完成互動的用戶來自哪些流量，並且透過 GA4 的廣告分析報表，分析出不同的廣告適合哪一種物流配送需求的客戶，轉換功勞的佔比如何，調整廣告的素材、文字與配置，降低廣告的點擊成本與無效率。
三、事件建置目標對象
除了透過 GA4 的分析廣告成效之外，我們也利用 GA4 的事件特性，將網站上所有曾經完成過註冊會員或是申請服務的用戶分類成不同物流配送需求的群體，各自建立成獨立的目標對象，並且將這些目標對象匯入至 Google Ads 後台。
除了可以直接使用這些目標對象投放廣告之外，當你的轉換數達到一定的門檻時，系統也會自動產出廣告預測名單，是系統過機器學習，分析曾經完成轉換的用戶的行為與習慣，最終產生的預測廣告名單，你同樣也可以在 Google Ads 後台利用這份名單投放廣告。
導入總結
因為客戶的服務項目相當多元，因此造訪網站的用戶雖然都有物流配送的需求，但是需求從文件包裹、倉儲管理到陸海空運都有，並不完全適合用同一組廣告素材進行導流，但是客戶導入事件追蹤之後，了解進站的用戶各自在哪裡進行互動，將這些用戶分類成不同的目標對象進行分析與後續的廣告運用，因為這些受眾是建築在曾經完成轉換的目標對象之上，因此不管是 CTA 的表現，還是 CPC 都比一般的廣告受眾還要好。透過以上分析，我們可以了解進站的用戶是對哪些服務感興趣，也可以在廣告後台建立類似的廣告受眾，瞄準正確的潛在受眾，打造精準行銷的廣告投放。
分析進站的用戶除了讓我更加了解他們之外，也給了我更多的廣告受眾可以運用，提升廣告的表現。
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