Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon

Értékelés:   (4.4 az 5-ből)

Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon (Himanshu Sharma)

Olvasói vélemények

Összegzés:

A könyv gyakorlati útmutatást nyújt a digitális marketingben alkalmazott attribúciós modellezéshez, különösen a Google Ads és a Facebook esetében, így értékes azok számára, akik megvalósítható stratégiákat szeretnének alkalmazni. Ugyanakkor kritika érte, hogy nem tartalmaz naprakész információkat, különösen a Facebookon az iOS 14 frissítése után bekövetkezett változásokkal kapcsolatban.

Előnyök:

Azonnal végrehajtható, megvalósítható lépéseket nyújt
jól strukturált, jó bevezetővel és a Google Ads és a Facebook attribúció részletes lefedettségével
segít a folyamatok és a bevételek javításában.

Hátrányok:

A tartalom nincs frissítve az iOS 14 utáni Facebook-korszakra, ami potenciálisan korlátozza a hasznosságát.

(4 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Attribution Modelling in Google Ads and Facebook

Könyv tartalma:

Az attribúciós modellezés az ügyfél vásárlási útvonalának megértése és az adott időpontban a leghatékonyabb marketingcsatornák/kampányok meghatározásának folyamata.

Az attribúciós modellezésről már sok szó esett az évek során. Az attribúcióról beszélni azonban könnyű, a megvalósítás az igazi kihívás.

Ez a könyv azért íródott, hogy segítsen az attribúciós modellezés megvalósításában a Google Ads (korábban Google AdWords) és a Facebook esetében. Ez a szakértői útmutató megtanítja Önnek, hogyan használhatja fel az attribúciós modellezéssel kapcsolatos ismereteket annak érdekében, hogy megértse az ügyfelek vásárlási útját, és meghatározhassa a befektetések szempontjából leghatékonyabb marketingcsatornákat.

A könyv egyéb adatai:

ISBN:9780368079610
Szerző:
Kiadó:
Nyelv:angol
Kötés:Puha kötés

Vásárlás:

Jelenleg kapható, készleten van.

A szerző további könyvei:

Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon - Attribution Modelling in Google Ads and...
Az attribúciós modellezés az ügyfél vásárlási...
Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon - Attribution Modelling in Google Ads and Facebook
Kali Linux - Egy etikus hacker szakácskönyve - Második kiadás: Gyakorlati receptek, amelyek...
Fedezze fel a végponttól végpontig terjedő...
Kali Linux - Egy etikus hacker szakácskönyve - Második kiadás: Gyakorlati receptek, amelyek kombinálják a stratégiákat, támadásokat és eszközöket a fejlett behatolásvizsgálatokhoz - Kali Linux - An Ethical Hacker's Cookbook - Second Edition: Practical recipes that combine strategies, attacks, and tools for advanced penetration tes
Kali Linux Pentesting szakácskönyv - Kali Linux Pentesting Cookbook
A hackerek jelenlegi gyakorisága miatt nagyon fontos, hogy a fejlett szintű biztonság érdekében...
Kali Linux Pentesting szakácskönyv - Kali Linux Pentesting Cookbook
A vörös csapat gyakorlati taktikái - Hands-On Red Team Tactics
Az Ön útmutatója a vörös csapat taktikák hatékony elsajátításához és végrehajtásához Főbb jellemzők Egy...
A vörös csapat gyakorlati taktikái - Hands-On Red Team Tactics
Attribúciós modellezés a Google Analyticsben és azon túl - Attribution Modelling in Google Analytics...
Az attribúciós modellezés a konverziós hitelezés...
Attribúciós modellezés a Google Analyticsben és azon túl - Attribution Modelling in Google Analytics and Beyond
Az e-mail marketinganalitika alapvető ismeretei - Master the Essentials of Email Marketing...
A marketingszakemberek világszerte az e-mail marketinget...
Az e-mail marketinganalitika alapvető ismeretei - Master the Essentials of Email Marketing Analytics
Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon - Attribution Modelling in Google Ads and...
Az attribúciós modellezés az ügyfél vásárlási...
Attribúciós modellezés a Google Adsben és a Facebookon - Attribution Modelling in Google Ads and Facebook

A szerző munkáit az alábbi kiadók adták ki:

© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)