เพิ่มศักยภาพการเติบโต: ROI ที่ซ่อนอยู่จากการสร้างดีมานด์

Harikesh Nair ดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมที่ Google โดยเป็นผู้นำทีมวิศวกรรมการวัดประสิทธิผลของสื่อ และกลุ่มวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านการวิเคราะห์ ข้อมูลอินไซต์ และการวัดผล Nair เคยเป็นศาสตราจารย์ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ปัจจุบันมุ่งเน้นการพัฒนาผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์เพื่อช่วยให้นักการตลาดเข้าใจและปรับปรุงประสิทธิผลของการลงทุนด้านสื่อของตน โดยผลักดันนวัตกรรมในด้านการวัดผลโฆษณา

จากคำกล่าวที่ว่า ถ้าอยากรู้เรื่องอนาคต ให้มองย้อนกลับไปในอดีต ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสมเหตุสมผลที่ว่า ถ้าอยากมองเห็นอนาคตที่ยิ่งไกลออกไป ก็ต้องมองย้อนกลับไปในอดีตให้ไกลกว่านั้นอีก แนวคิดง่ายๆ นี้เป็นหนึ่งในเดิมพันครั้งใหญ่ที่สุดในการวัดผลสื่อในปัจจุบัน และ Gemini ก็ได้เข้ามาช่วยปลดล็อกศักยภาพของเราที่จะคว้าชัยชนะในการเดิมพันครั้งนี้

ด้วยการใช้โมเดลที่ฝึกฝนด้วยข้อมูลในอดีต นักการตลาดจะสามารถเข้าใจผลกระทบที่แคมเปญสร้างความต้องการ (Demand Gen) มีต่อการสร้างยอดขายในระยะยาวได้ในไม่ช้า ที่น่าประทับใจยิ่งกว่านั้นคือ พวกเขายังสามารถใช้สัญญาณเหล่านั้นในการคาดการณ์ความต้องการ ยอดขาย และผลตอบแทนในอนาคตได้อีกด้วย

ความสามารถเหล่านี้จะช่วยให้นักการตลาดสามารถวางแผนและกำหนดจังหวะการดำเนินธุรกิจได้อย่างมีกลยุทธ์มากขึ้นกว่าเดิม สร้างความแตกต่างจากคู่แข่ง และท้ายที่สุดคือเพิ่มรายได้ให้สูงขึ้นด้วยการปรับปรุงอย่างชาญฉลาดตั้งแต่เนิ่นๆ และสม่ำเสมอ นี่คือวิธีที่ทีมของผมกำลังสำรวจและทดสอบแนวทางใหม่ๆ เพื่อวัดและคาดการณ์มูลค่าระยะยาวของการโฆษณาได้อย่างแม่นยำ

การวางแผนระยะยาวในการสร้างความต้องการ

เป็นเวลาหลายปีแล้วที่ความตึงเครียดที่มองไม่เห็นได้ก่อตัวขึ้น ระหว่างฝ่ายการตลาดที่มีภารกิจในการสร้างการเติบโตและฝ่ายการเงินที่ต้องการหลักฐานยืนยันในทันที น่าเสียดายที่สิ่งนี้ได้นำไปสู่ “การประเมินเป้าหมายแค่ระยะสั้น” ในการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการโฆษณา โดยจำกัดการให้ความสำคัญและให้เครดิตเฉพาะการกระทำที่เกิดขึ้นทันทีก่อน Conversion เท่านั้น แนวทางนี้ได้สร้างระบบที่ดูดีในด้านการบัญชี แต่เป็นหายนะสำหรับการตลาดเพื่อการเติบโตและการสร้างความต้องการ

กลยุทธ์การระบุแหล่งที่มาแบบทั่วไป (เช่น การให้เครดิต Conversion แก่โฆษณาที่เป็น Touchpoint สุดท้ายในกรอบเวลามองย้อนกลับ 30 วัน) ยังคงได้ผลดีหากคุณพยายามเปลี่ยนความต้องการที่มีอยู่แล้วให้เป็นยอดขาย การวิจัยใหม่ของเราแสดงให้เห็นว่า 70% ของ Conversion สำหรับแคมเปญ Google Ads มาตรฐานนั้นเกิดขึ้นภายในช่วงเวลา 30 วันของการคลิกและ 3 วันของการดูอย่างมีส่วนร่วม (Engaged Views)¹ ซึ่งถือว่ายอดเยี่ยม ผลลัพธ์ดูสมเหตุสมผลอย่างยิ่ง

แต่ถ้าคุณพยายามสร้างความต้องการใหม่และ Conversion ใหม่ล่ะ มีสินค้าหลายประเภทที่มีวงจรการขายยานนานกว่าสินค้าอื่นๆ มาก (ตัวอย่างเช่น สินค้าที่มีราคาแพงและใช้เวลานานในการตัดสินใจ มักจะต้องมีการค้นคว้าข้อมูลและการพิจารณาของผู้บริโภคก่อนที่จะซื้อ) และผู้บริโภคที่เพิ่งเข้ามามีส่วนร่วมจะต้องใช้เวลาระยะหนึ่งในการสร้างความสัมพันธ์กับแบรนด์ ค้นคว้าข้อมูลเกี่ยวกับสินค้า จึงจะตัดสินใจซื้อในที่สุด นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมเมื่อเราประเมินประเภทแคมเปญที่มุ่งเน้นการสร้างความต้องการ เราจึงพบว่ามี Conversion ที่เกิดขึ้นลดลงภายในกรอบเวลาแบบมาตรฐาน โดยมี Conversion จากแคมเปญ Performance Max เพียง 50% เท่านั้นที่ถูกบันทึกไว้ภายในกรอบเวลาการคลิก 30 วันและการดูอย่างมีส่วนร่วม (Engaged Views) 3 วัน² และมี Conversion สำหรับแคมเปญ Demand Gen เพียง 40% เท่านั้นที่ถูกบันทึกไว้ภายในกรอบเวลาเดียวกัน³

นั่นหมายความว่า เมื่อคุณประเมินแคมเปญ Demand Gen โดยใช้แค่เมตริกระยะสั้น มูลค่าที่สร้างขึ้นมากกว่าครึ่งหนึ่งจะไม่ได้ถูกนับรวม ทำให้มองไม่เห็นภาพรวมที่แท้จริง นี่คือปัญหาที่ทีมงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของผมกำลังพยายามแก้ไข

แหล่งที่มา: ข้อมูลภายในของ Google, ทั่วโลก, จำนวนผู้ลงโฆษณา Google Ads 5,000 ราย, ระหว่างวันที่ 30 กรกฎาคม 2025 - 31 ธันวาคม 2025; ข้อมูลภายในของ Google, ทั่วโลก, จำนวนผู้ลงโฆษณา Google Ads 4,000 ราย, ระหว่างวันที่ 30 กรกฎาคม 2025 - 31 ธันวาคม 2025

ตามรอยด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เพื่อวัดผลกระทบระยะยาวของแคมเปญ Google Ads ได้ดียิ่งขึ้น และปรับปรุงประสิทธิภาพการโฆษณาโดยรวม ทีมของผมจึงมุ่งเน้นไปที่วิธีการที่เน้นความโปร่งใส ตรวจสอบได้ และอธิบายรายละเอียดได้ ซึ่งในการวัดผลดังกล่าว เราจะต้องสามารถระบุแหล่งที่มาของ Conversion ให้กับการโต้ตอบกับโฆษณาที่เกิดขึ้นนานแล้วเป็นเวลาหลายเดือนได้ และเพื่อให้การระบุแหล่งที่มานี้มีความน่าเชื่อถือ เราจำเป็นต้องมีหลักฐานที่ชัดเจนซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้ใช้มีส่วนร่วมกับแบรนด์ที่โฆษณาและมีการกระทำบางอย่างต่อไปบนเส้นทางสู่ Conversion จริงๆ หลังจากได้รับชมโฆษณาแล้ว

ในการทำเช่นนี้ เราใช้สิ่งที่เรียกว่า Leading User Actions (LUA) เป็นตัวชี้วัด LUA คือการกระทำที่เข้าเกณฑ์ ซึ่งเกิดขึ้นตรงกลางระหว่างการมีปฏิสัมพันธ์กับโฆษณาครั้งแรกและการเกิด Conversion โดย LUA สามารถสังเกตและตรวจสอบได้ จึงเป็นวิธีการวัดผลที่สม่ำเสมอและทำซ้ำได้เพื่อให้ทราบถึงการเคลื่อนไหวที่เกิดจากโฆษณาตลอดเส้นทางการซื้อก่อนที่จะเกิด Conversion

ตัวอย่างของ LUA เหล่านี้ ได้แก่

• การค้นหาด้วยชื่อแบรนด์ เปลี่ยนจากการค้นหา “รถ SUV ที่ดีที่สุด” ไปเป็นการค้นหาด้วยชื่อแบรนด์หรือรุ่นเฉพาะเจาะจง
• การมีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้ง การโต้ตอบกับช่อง YouTube ที่เชื่อมโยงกับผู้ลงโฆษณา เช่น การกด “ชอบ” “ติดตาม” หรือ “แชร์”
• Conversion ระดับไมโคร การกระทำในระดับที่ไม่ลึก เช่น การเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น หรือการสมัครทดลองใช้

ในการที่จะใช้การระบุแหล่งที่มาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพนี้ เราได้ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม AI ที่ซับซ้อนในการคาดการณ์ Conversion ที่จะเกิดขึ้นในระยะยาว โดยใช้ประโยชน์จาก LUA ที่สังเกตได้และสัญญาณอื่นๆ การใช้การคาดการณ์ของ AI เหล่านี้ช่วยให้ Algorithm การเสนอราคา Bidding สามารถประเมินมูลค่าผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำตามความน่าจะเป็นที่จะซื้อ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการเติบโตในระยะยาวโดยไม่ต้องรอหลายเดือนกว่าที่ Conversion จะปรากฏในบัญชี

แนวทางที่ได้รับการทดสอบและพิสูจน์แล้ว

แม้ว่า Google ยังอยู่ในขั้นตอนการทดสอบเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ยึดตามแนวทางนี้ แต่พาร์ทเนอร์ด้านการวัดผลของเราได้เริ่มเผยแพร่ผลการค้นพบจากการทดลองที่คล้ายคลึงกันแล้ว

ตัวอย่างเช่น รายงานของ Fospha ในปี 2025 ระบุว่า การพึ่งพาการวิเคราะห์ผลลัพธ์จากการคลิกครั้งสุดท้ายแบบดั้งเดิมสำหรับแคมเปญ YouTube และแคมเปญ Demand Gen มักนำไปสู่การประเมินผลตอบแทนต่ำกว่าความเป็นจริงโดยเฉลี่ยถึง 14 เท่า นี่แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมโดยรวม เนื่องจากผู้ลงโฆษณาเริ่มก้าวข้ามการใช้แค่ Touchpoint สุดท้ายที่สังเกตได้ ไปสู่การวัดผลกระทบของโฆษณาที่เน้นการสร้างการรับรู้ (Awareness) และการพิจารณา (Consideration) อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

แหล่งที่มา: Fospha, Demand Gen and YouTube Playbook, 2025

เมื่อพิจารณาถึงผลกำไรจากสัญญาณระยะยาว จะเห็นได้ชัดว่าผู้ลงโฆษณากำลังพลาดโอกาสในการสร้างรายได้ หรืออย่างน้อยก็ไม่ได้รายงานข้อมูลอย่างถูกต้องแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางการเงิน ประสิทธิภาพของโฆษณาไม่ได้เปลี่ยนแปลงไป เพียงแต่ถูกซ่อนไว้ด้วยอคติเชิงระบบที่มุ่งเน้นไปที่ผลกำไรระยะสั้น ถึงเวลาแล้วที่จะเปลี่ยนมาให้ความสำคัญกับภาพรวมทั้งหมด

เริ่มเตรียมความพร้อมตั้งแต่วันนี้

เรากำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของการตลาดดิจิทัล ที่ซึ่งกระบวนการขายแบบเดิมๆ กลายเป็นสิ่งล้าสมัย และความสามารถในการวัดผลในแง่ของการสร้างความต้องการ (Demand Gen) จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ ลงมือทำตั้งแต่วันนี้เพื่อก้าวล้ำคู่แข่ง และเพื่อให้มั่นใจได้ว่า การเปลี่ยนไปใช้เมตริกวัดผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ด้านการตลาดในระยะยาวในอนาคตอันใกล้นี้จะประสบผลสำเร็จ เราขอแนะนำให้ผู้ลงโฆษณาเริ่มต้นด้วยการทำตาม 3 ขั้นตอนต่อไปนี้

1. ปรับเปลี่ยนแนวคิดที่มุ่งประเมินแค่เป้าหมายระยะสั้น: เริ่มพูดคุยกับฝ่ายการเงินเพื่อสร้างความเข้าใจที่ตรงกันเกี่ยวกับบทบาทสำคัญของการสร้างความต้องการ อธิบายให้ CFO ของคุณเข้าใจว่าการระบุแหล่งที่มาของการเข้าชมด้วยคลิกสุดท้ายแบบดั้งเดิมอาจประเมินผลตอบแทนจาก YouTube และ Demand Gen ต่ำกว่าความเป็นจริงได้มากถึง 14 เท่า
2. ตรวจสอบระยะเวลาที่นำไปสู่ Conversion ของคุณ: เมื่อใช้ Google Analytics 4 นักการตลาดสามารถวิเคราะห์ช่วงเวลาที่ล่าช้าระหว่างการโต้ตอบครั้งแรกของผู้ใช้และการเกิด Conversion ขั้นสุดท้ายได้ วิธีการสำคัญ ได้แก่ การใช้การสำรวจเส้นทางเพื่อติดตามเส้นทางของผู้ใช้ และการวิเคราะห์รายงานความยาวเส้นทาง Conversion เพื่อทำความเข้าใจความล่าช้าในการเปลี่ยนผู้ใช้เป็นลูกค้า
3. สมัครเข้าร่วมโครงการนำร่องสำหรับการรายงาน: ในช่วงครึ่งแรกของปี 2026 เราวางแผนที่จะขยายกลุ่มผู้ทดสอบสำหรับการรายงานความต้องการระยะยาวและการเสนอราคา Bidding ใน Performance Max ดังนั้นสำหรับลูกค้าของ Google ที่สนใจ โปรดสอบถามทีมดูแลลูกค้าเกี่ยวกับการลงทะเบียนเข้าร่วมโครงการนำร่อง ทั้งนี้เราเปิดรับในจำนวนจำกัด และผู้เข้าร่วมจะได้รับการคัดเลือกเป็นรายกรณีไป