Skab vækst gennem Online annoncering

Online annoncering er for dig, der gerne vil vækste og få mere værdi ud af din hjemmeside, eller vil markedsføre dig til specifikke
målgrupper her og nu.

Som din personlige digitale marketing konsulent, sørger jeg for, at du har sammensat det helt rigtige mix af annoncekampagner i din online marketing.

Jeg hjælper dig med at få det optimale ud af;

  • Facebook annoncering
  • Google Annoncering
  • LinkedIn annoncering
  • Remarketing og retargeting

Bliv kontaktet

Start dialogen med at fortælle om din(e) udfordring(er) og få en gratis uforpligtende vurdering.

YouTube ads

Annoncering på verdens næststørste søgemaskine (kun overgået af Google), sætter dig i stand til at nå ud til en din målgruppe, med et visuelt og levende budskab.

Online Annoncering google icon4

Google Ads

Nå ud til dine kunder, i det øjeblik de søger efter dine services’ eller produkter. Med skræddersyede online annonceringskampagner kommer du foran dine konkurrenter.

Facebook Ads

Har dine facebook annonceringskampagner brug for en kærlighed gennem, eller vil du gerne starte op med annoncering, så kan jeg hjælpe dig, med at få det meste for dit budget.

LinkedIn ads

Få udviklet en skudsikker B2B linkedin-kampagne, der vækster din forretning, ved at tiltrække de rigtige kunder, eller få nye øjne på de kampagner du allerede kører i dag.

Michael Rurup Andersen Digital Marketing Konsulent

Rådgivning i øjenhøjde

Som konsulent er jeg specialiseret i at anvende mine kompetencer i spændingsfeltet mellem IT, markedsføring, salg, big data og automatisering. 

Jeg vil gå aktivt ind, og integrere mig i jeres team, og være den katalysator I har brug for, for at succesfuldt binde IT, markedsføring, salg, big data og automatisering sammen.

Jeg vil altid gå målrettet efter, at skabe den bedste synergi, fleksibilitet og skalerbarhed i de løsninger der løser jeres udfordringer.

Du får derfor

  • vejledning tilpasset dine udfordringer
  • tæt personlig dialog
  • uvildig relevant rådgivning.

      Remarketing med
      kunden i centrum

      Få udnyttet dine kunders data, til at kommunikere med dem, så de bliver fulgt op på og informeret om alle de nuancer og facetter dit brand indeholder.

      Ved at benytte dine interne data og eksterne data klogt, kan du placere dig i øjenhøjde og øge mersalgsværdien fra dine kunder ved hjælp af remarketing og retargeting.

      Disse kampagner, vil også sætte dig i stand til at nå ud til lignende målgrupper, der vil give agere som den vækstmotor som du har manglet.

      Start dialogen allerede i dag, og lad os udforske, hvordan du bliver i stand til at omsætte dine data til annonceringkampagner der skaber vækst.

      Datadrevet digital marketing

      Jeg hjælper dig med

      Digitalisering

      Automatisering

      Business Intelligence

       Målretning

      U

      Markedsresearch

      l

       Undervisning

      Brugeranalyse

       Eksekvering

      Online Annoncering 02

      “Michael har lavet et fremragende arbejde for mig”

      I løbet af kort tid har jeg fået skabt nogle positive og effektive kommunikationskanaler på Facebook, Twitter og Youtube. Michael har lavet et fremragende arbejde for mig, hvilket gør at jeg kan skabe øget salg og netværk på de sociale medier.

      Thomas Grønnemark – Indkasttræner for Liverpool FC

      Online Annoncering 000

      “Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans

      Michael besidder stærke analytiske evner og forretningssans, hvilket bevirker, at han er dygtig til at analysere på den nuværende forretningsgang og skabe nye indtægtsmuligheder, med udgangspunkt i den nuværende strategi.

      Brian Møller – Kommunal Bestyrelsesmedlem

      Blank Avatar

      “yder yderst kompetent rådgivning”

      Michael Andersen yder yderst kompetent rådgivning. Hans kendskab til Google’s algoritmer og hele det tekniske møllehjul bag hjemmesider gør, at hans SEO optimering ligger niveauer over, hvad mange andre kan tilbyde.

      Rikke Hellerup Madsen – Kommunikationsrådgiver hos PressConnect

      Blank Avatar

      “færdighederne til at skabe holdbare resultater”

      Michael er en stærk ressource når det kommer til formidling af viden samt har omfattende færdigheder og kompetencer inden for markedsføring gennem sociale medier og søgemaskineoptimering, dertil kommer også færdighederne til at skabe holdbare resultater.

      Mads Z. Due – Strategic Director

       

      Markedsfolks anstrengelser for at få del i en global økonomisk opvækst bliver mere præcise,
      relevante og hurtigere takket være mulighederne ved maskinlæring.

      De bedste markedsfolk bruger maskinlæring til bedre at kunne forstå, forudsige og handle på de
      problemer deres kunder har, hurtigere og mere præcist end deres konkurrenter.

      At kende til den bedste måde at lave engagerende indhold som skaber glæde hos jeres kunder, og
      at lave undersøgelser for at opbygge succesfulde strategier er bare et par af de essentielle
      områder hvor maskinlæring er i gang med at ændre hele marketingindustrien.

      Maskinlæring tager automatisering af marketing til nye højder af præcision og hastighed.
      Her kommer 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på nutidens, og fremtidens,
      marketing.

      Men først, hvad er maskinlæring?

      Maskinlæring er et felt inden for computer videnskab som forsøger at forudsige, analysere og
      automatisere mønstergenkendelse i data.

      Sagt på en anden måde, maskinlæring bruger algoritmer til at finde mønstre i store mængder data
      som mennesker ikke kan se, og så analysere de mønstre for at finde frem til den bedste måde at
      gøre brug af de data.

      Der er fire typer af maskinlærings algoritmer: Læring under opsyn, læring uden opsyn, læring
      delvis under opsyn, og forstærket læring.

      Læring under opsyn er en type af maskinlæring, hvor et program bliver trænet via et
      foruddefineret datasæt. Baseret på den data kan programmet så komme frem til præcise
      resultater når det får ny data at arbejde med.

      Et program under opsyn vil f.eks. lære at genkende dyr efter at være blevet trænet i et datasæt af
      billeder af dyr, hvor dyrene er blevet beskrevet præcist med arten og nogle genkendelige træk.

      Læring uden opsyn er det direkte modsatte. Her bliver programmet ikke trænet i et allerede
      defineret datasæt. Programmet bliver bare fodret med data, og vil automatisk finde frem til
      mønstre og relationer i datasættene.

      En læringsalgoritme delvist under opsyn bliver trænet i en kombination af både et foruddefineret
      datasæt, og ny data. Dette virker ofte til at forbedre de dele, som ofte fejler ved de to foregående
      algoritmer.

      Forstærket læring, eller Reinforcement Learning på engelsk (RL), er en maskinlæringsteknik som
      lader et program lære i et interaktivt miljø ved at prøve sig frem, og gøre brug af resultaterne fra
      sine egne handlinger og oplevelser.

      Disse typer af maskinlæring har alle specifikke brug i marketingsverdenen. For eksempel tillader
      læring under opsyn markedsfolk til at optimere forskellige aspekter af kundeoplevelsen, imens
      læring uden opsyn lader markedsfolk optimere deres data angående kunde engagement.

      Lad os nu kigge på måder, hvor på maskinlæring vil ændre fremtidens marketing.

      Optimering af frekvensen af meddelelser

      Et af de helt store spørgsmål er, hvor mange beskeder man må sende ud til brugerne, uden at
      risikere at mange melder sig fra at modtage beskederne, og uden at få en lavere
      konverteringsrate.

      Kundernes opførsel ændres konstant, hvilket betyder at ikke to kunder er ens. Så ved at analysere
      og kategorisere kunderne for at kunne sende dem beskeder målrettet dem, vil hjælpe markedsfolk
      med at arbejde med disse forskelle.

      Takket være maskinlæring kan markedsfolk nu lettere kategorisere og analysere kundeadfærds
      data for at få mere indsigt. Den indsigt vil derefter kunne hjælpe med at præcisere indholdet som
      sendes til forskellige kunder, baseret på deres individuelle karakteristika og adfærd.

      I stedet for at sende beskeder baseret på et enkelt eksempel af tidligere adfærd, analyserer
      programmerne konstant data og indsigter, og personaliserer meddelelserne, uden at markedsfolk
      skal holde sig konstant opdateret med deres kunders adfærd.

      Maskinlæringsværktøjer revolutionerer også marketing med e-mail. Det hjælper markedsfolk til
      hurtigt at finde frem til det indhold, som bedst vil kunne føre til konversion for hver individuelle
      kunde. Derudover assisterer det med automatiserede nyhedsbreve, streamliner indholdet og
      sender indhold ud som er skabt til den enkelte.

      Fremtidens maskinlæring vil hjælpe med at løse de to problemer omhandlende manglende
      ressourcer i optimeringsfasen, og personaliserings skalerbarhed.

      Content marketing/ Brugergenereret indhold

      Nutidens kunder hungrer efter godt indhold som kan hjælpe dem med at tage informerede
      beslutninger. De er mindre modtagelige overfor traditionelle marketingsmetoder, og derfor har
      markedsfolk de sidste år ændret fokus til content marketing.

      Content marketing betyder meget, en god strategi indenfor content marketing kan føre til
      indbringende kundehandlinger.

      En undersøgelse lavet af Roper har vist, at 80% af beslutningstagere i handelshensigter foretrækker at få deres informationer omkring et muligt køb fra artikler i stedet for reklamer. 70% siger at den type indhold får dem til at føle sig tættere på brandet, imens 60% siger at indholdet hjælper dem til at være bedre informeret i købssituationer.

      Der findes utrolig meget indhold rundt omkring i det digitale landskab. Det har gjort det sværere
      for markedsfolk at nå deres kunder, som selvfølgelig har en negativ effekt på kundeengagementet.
      Samtidig stoler kunderne mindre på de traditionelle marketing salgstricks.

      De kigger i stedet på deres venner, jævnaldrende, og på andres anmeldelser for at finde ud af, om
      et brand eller produkt er det rette for netop dem. Dette er også konklusionen i en rapport fra
      Consumerist, som nævner at næsten 70% af forbrugere læner sig op af online anmeldelser før de
      gør et køb.

      Det er ikke så underligt at bruger-genereret indhold er blevet en værdifuld markedsføringstaktik
      for millioner af brands.

      Data har vist hvordan brugergenereret indhold kan øge tilliden til et brand, og styre marketing.
      63% af voksne i USA taler eller poster om produkter og services online, imens 81% læser hvad
      andre folk har lagt op omkring de produkter, hvilket gør såkaldt optjent indhold en af de mest
      indflydelsesrige former for indhold i dag.

      Præcis derfor er marketingsfolk langsomt begyndt at integrere kampagner med brugergenereret
      indhold i deres content marketing strategi.

      Denne procces kan gøres automatisk med maskinlærings værktøjer, som nemt vil kunne øge salg
      og arbejdseffektivitet, opbygge tillid hos kunden, og styrket brandets forhold til kunderne.

      Takket være maskinlæring og AI (kunstig intelligens) ændres landskabet for både almindeligt
      indhold og brugergenereret indhold i marketingsverdenen, men fremtiden er samtidig meget lys
      for marketingsfolk.

      Dette er fordi maskinlæring vil hjælpe markedsfolk med at være mere proaktive når det kommer
      til at tage kontakt til kunderne, da deres indhold vil være mere relevant.

      Derudover vil det give et boost til brandet, ved at tilbyde hyper-personligt indhold til kunderne,
      hurtigt og præcist.

      Programmatisk visning

      Programmatisk marketing er en automatiseret metode, hvor brands køber annoncepladser, og
      vælger hvilket publikum de vil have til at se annoncen.

      Maskinlæringens effekt på programmatisk marketing har gjort markedsfolk i stand til at
      identificere nogle klare kundegrupper, og derved kun målrette deres annoncer så det vil give
      genlyd.

      Med hjælp fra maskinlæring ved brands nu, præcist hvem deres kunder er, og hvad der er
      spændende for dem, hvilket gør dem i stand til at imødekomme kundernes ønsker, og derved
      overgå deres forventninger hver gang.

      Ved at bruge maskinlæringsværktøjer, vil programmatisk reklame ramme det korrekte publikum
      på det rette tidspunkt og det rette sted, og maximere investeringsafkastet samt føre til leads
      (kundeemner) af højere kvalitet.

      Derudover kan det hjælpe med at identificere hvor leads af lav kvalitet kommer fra, og justere
      hvor fokus skal lægges, for at undgå falsk traffik.

      Google Ads Script

      For mange markedsfolk kan det at analysere Google AdWords data være meget skræmmende,
      tidskrævende og forudindtaget. Google Ads scripts er en måde at programmatisk kontrollere jeres
      Google Ads data ved hjælp af simpel JavaScript i et browser-baseret udviklingsmiljø.

      Det vil sige, ved at bruge et script med hjælp fra maskinlæring kan I automatisere typiske
      procedurer eller interaktioner med data udefra. Google har en række af maskinlæringsværktøjer,
      bl.a. Responsive Search Ads, google local campaign, og google smart shopping campaign som alle
      sigter efter at hjælpe markedsfolk til at skabe mere effektive annoncer.

      Et af værktøjerne er Responsive Search Ads som bruger et reklameformat baseret på maskinlæring
      som blander, sammensætter og optimerer kreative aktiver i realtid for at vise den bedst mulige
      reklame for hver søgning.

      Takket være maskinlæring og AI, vil forbrugernes præferencer bliver tilset som aldrig før. Brands
      vil have adgang til deres kunders fremtidige behov og ønsker, i stedet for at læne sig op af
      reklamer for behov der måske allerede er blevet opfyldt.

      Forudsigende analyser

      Forudsigende analyser handler om at bruge data og maskinlæringstekniker til at forudse
      mulighederne for forskellige fremtidige resultater. Det går efter at komme udover hvad som er
      sket, og komme med det bedst mulige bud på hvad der vil ske i fremtiden.
      Dette vil hjælpe til at løse problemerne vi har med den store mængde af ustruktureret data som
      går ind og ud af den digitale sfære, som jeres firma indkapsler.
      Markedsfolk bruger nu fuldt ud maskinlæring for at iterativt at blive klogere, og lære at genkende
      mønstre ud fra data.
      Dette lader dem nemt finde skjult indsigt som kan forudsige fremtidige begivenheder ved brug af
      forskellige varianter af forudsigende analyse tekniker.
      Maskinlæringens effekt på forudsigende analyser vil forøge et brands produktivitet, reducere
      omkostninger, forbedre operationer, hjælpe med at genkende bedrageri og optimere
      marketingskampagner.

      Kundechurn

      For ethvert brand er det at vinde kunder en ting, men at holde fast i dem og få succes med at
      engagere med dem over længere tid kan være ret svært.
      Kundechurn er mængden af kunder som stopper samarbejdet med jeres brand over en periode.
      Dette er en af de største udfordringer for mange brands.
      I stedet for at læne sig op ad dyre og tidskrævende taktikker for at minimere kundechurn, kigger
      markedsfolk på maskinlæring for at løse dette problem
      Hemmeligheden bag måden at maskinlæringen griber tingene an ligger i dens forudseende natur.
      Jo hurtigere du kan forudse kundechurn, jo hurtigere kan du forhindre det.
      Med maskinlæringens modeller for indgriben, kan markedsfolk kigge på hvordan graden af
      indgriben kunne have en effekt på kundechurn og på kundens værdi i hele levetiden.
      Computer vision
      Ligesom mennesker bruger deres øjne og hjerneceller til visuelt at sanse verdenen omkring os,
      ligesådan gør computere. Computer vision er computerens evne til at se, identificere og
      processere billeder på samme måder som mennesker gør med synet.
      Væksten indenfor computer vision i de sidste år har været utrolig, og gjort spændende kapaciteter
      mulige indenfor marketing. Ifølge Tractica vil det globale marked for hardware og software som
      arbejder med computer vision stige fra $6,6 milliarder i 2015 til $48,6 milliarder årligt i 2022.
      Denne teknologi bruger maskinlæring og AI til at skanne billeder, og genkende og forstå det
      præcise indhold i billedet.
      Det er for eksempel det der foregår, når Facebook genkender din ven i et af dine fotos og spørger
      om du vil tagge ham eller hende.
      På samme måde bruger Snapchat og Instagram computer vision til at genkende bestemme dele af
      ansigtet som øjne, læber og kæbe, og bruger derefter augmented reality (AR) til at transformere
      ansigtet i realtid.
      Denne teknologi kan hjælpe brands med at identificere hvornår brands bliver nævnt, hvad der har
      en visuel effekt, produktproblemer, og kan endda spore sponsor ROI. Det hjælper også kunder
      med at finde produkter baseret på deres egne visuelle kendetegn.
      This technology helps brands by discovering and identifying when brand names are mentioned,
      visual influencers, product issues and even track sponsorship ROI. It also helps customers discover
      product based on visual traits.
      Indtil for nyligt, har det været umuligt for computere at genkende og forstå billeder. Med hjælp fra
      maskinlæring kan computere ikke bare identificere f.eks. en bil i et billede, men også hvilken
      model det er.
      Sagt på en anden måde, markedsfolk har nu muligheden for at bruge særlige billede kontekster til
      at målrette deres annoncer. For eksempel er GumGum et brand som kan vise annoncer henover
      billeder, ved at identificere hvad der er på billedet, og derved vise en relevant annonce ovenpå.

      Envision.ai, som er baseret i Montreal, arbejder på applikationer som kan gennemse utallige
      variationer af billeder og video, og matche det rette stykke medie med den rette bruger på det
      rigtige tidspunkt.
      Derudover vil annoncer i fremtiden indsamle data omkring opmærksomhed og reaktioner gennem
      computer vision, for at hjælpe til at bestemme, hvilken annonce som skal vises som den næste,
      eller hvilke dele af annoncerne som burde ændres.

      Segmenteret sammenligning
      Segmenteret sammenligning er processen hvor kunder eller besøgende bliver delt op efter
      placering, demografi, mangler, ønsker, krav, adfærd osv.
      Brands opdeler kunder for fuldt at forstå hvad de kan lide, styre forholdet med dem, forbedre
      deres tilbud af produkter og services, og for at vurdere risici. Til gengæld kan det være meget
      svært at sammenligne præstationen af et kundesegment med et andet.
      Med maskinlæringens værktøjer til segmenteret sammenlign, har man uovertruffen kapacitet til at
      få indsigt i kundesegmenter.
      Værktøjet udfører automatisk analyse på ethvert metrik for at afsløre de vigtigste karakteristika af
      målgruppen som styrer brandets nøgleindikatorer.
      Maskinlærings segmenteret sammenligningsmodeller er et effektivt værktøj når man skal
      prioritere udviklingen af nye produkter og services. Det hjælper også til at prioritere
      marketingskanaler og beskeder, og giver mulighed for at nå og engagere med hvert segment.
      Succesfuld
      Machine learning customer segmentation models are a very effective tool in prioritizing
      development of new products and services. It also helps to prioritize marketing channels,
      messages and offers to reach and engage each segment. Successful kunde segmentering er et
      essentielt værktøj for fremtidens marketing.
      Sentiment Analysis
      Teknologien bag sentiment analysis (analyse af synspunkter) involverer forarbejdningen af
      naturligt sprog, og giver en score til positive, negative og neutral tekst, og maskinlæring arbejder
      så med denne data for at komme frem til relevante trends i fremtiden.
      Ethvert brand som leder efter en høj rate af kundebevaring må implementere automatiseret sentiment
      analysis. Dette er fordi, værktøjet automatisk finder frem til den følelsesmæssige tone for at kunne
      vurdere, hvordan kunden har det med brandet, og hjælper til at finde ud af, hvilke funktioner kunderne
      synes er positive, og hvilke de synes er negative.
      Da sentiment analysis baserer resultaterne på faktorer der er fundamentalt menneskelige, står det til at
      bliver en nøglefaktor i mange forretningsbeslutninger i fremtiden.
      Når man kigger ud i fremtiden, står det klart at her er en mulighed for ægte demokrati, hvor vi kan udnytte
      visdommen af det samlede publikum, i stedet for at læne os op ad nogle få såkaldte ”eksperter”.

      En fremtid hvor enhver mening tæller, og enhver følelse har en effekt på beslutninger som skal tages.
      Konklusion
      Dagene hvor menneskelig arbejdskraft var at foretrække frem for maskinerne er ovre. Grunden
      dengang var at maskinerne var mindre præcise end mennesker.
      Men det hører fortiden til. Med maskinlæringens indtog står maskinerne til at være mere
      brugbare end mennesker i markedsføringsverdenen.
      Lige nu kan maskinlæring hjælpe brands med at øge deres produktivitet, reducere omkostninger,
      ændre på kundeengagement, og tilbyde mere og mere relevante kundeoplevelser.
      Herover har vi kun præsenteret 10 måder hvorpå maskinlæring vil have en effekt på fremtidens
      marketing og forbedre kundeoplevelsen.
      I fremtiden vil maskinlæring hjælpe til at skabe sofistikerede, målrettede, og endda hyper-
      personlige marketingstrategier.

      Ring op