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Google Ads操作新趨勢:出價自動化與智慧出價策略

Google Ads操作新趨勢:出價自動化與智慧出價策略

最後更新:2019/04/16 作者:Jessie
Google Ads操作新趨勢:出價自動化與智慧出價策略

Google Ads的自動出價功能有許多優點,可根據分析數據找出更合適的出價,除了有助提升競價成果外,還能節省許多時間,讓操作者能專心調整廣告策略。

這次我們會列出自動出價策略類型及智慧出價的好處,說明該如何運用自動化與智能出價,節省時間並提高投資報酬率。讓你在投放廣告上,有更大的彈性~

 

Google官方對自動出價的定義:自動出價可為設定出價的過程免去繁瑣的步驟及臆測的工夫,以達成您的成效目標。

 

自動出價策略類型

目標
出價策略
提高網站流量及造訪次數
「盡量爭取點擊」會自動設定出價,在您的預算範圍內盡量爭取最多點擊。
 
提高廣告曝光率
「目標曝光比重」會自動設定出價,設法讓您的廣告顯示在絕對網頁頂端、網頁頂端或 Google 搜尋結果第一頁上的任何位置。
 
利用目標單次客戶開發出價取得更多轉換次數
「目標客戶開發出價」"轉化數最大化" 是其主要目標,會自動設定搜尋或多媒體廣告的出價,按您設定的目標單次客戶開發出價爭取最多的轉換。
部分轉換的費用可能會高於或低於設定的目標。但如果希望優化轉化,這是一個絕佳的出價策略,選擇它將專注於嘗試按 "客戶取得成本" 予以轉換。
 
爭取更多轉換,而且仍能掌控關鍵字出價 
「成本效益管理系統」會自動調整您的手動出價,在單次轉換費用不變的情況下為您爭取更多轉換。可搭配手動單次點擊出價使用
 
在您認定各種轉換的價值不同的情況下
達成目標廣告投資報酬率
「目標投資報酬率」會自動設定出價,在您設定的目標廣告投資報酬率內,盡量爭取最高轉換價值。
部分轉換的報酬率可能會高於或低於您的目標。
 
 
利用預算爭取更多轉換
「盡量爭取轉換」會自動設定出價,並利用您的預算為廣告活動爭取最多轉換。
 
 
 
 

關於智慧出價

智慧出價是自動出價策略的一部分,會在每一次競價時運用機器學習技術,將轉換次數或轉換價值最佳化,擁有在競價期間自動調整出價的功能。

以轉換為主的「目標單次客戶開發出價」、「目標廣告投資報酬率」、「盡量爭取轉換」和「成本效益管理系統」都屬於智慧出價策略。

和自動出價的區別在於,智慧出價是以轉換為基準的出價策略。

(以轉換為目的的智慧出價策略為:目標盡量爭取轉換、單次客戶開發出價、目標廣告投資報酬率及成本效益管理系統)

會在每一次競價時運用機器學習技術調整出最正確的出價,將轉換次數或轉換價值最佳化,並將各類競價期間的資訊 (包括裝置、位置、時段、再行銷名單、語言,以及作業系統) 納入考量,辨識出每一次搜尋時獨一無二的情境。

 

**若需要使用智慧出價,必須在Google Ads匯入並啟用轉換追蹤,才能使用智慧出價

 


 

採用智慧出價的好處

智慧出價有四大優勢,可以幫助您節省時間並提升成效。

一、進階機器學習

出價時,機器學習演算法會進行大規模的數據分析,能更準確預測帳戶上不同出價金額對轉換次數和轉換價值的影響。

 

二、大量的比對內容訊號

若使用競價期間出價,您就可以在調整出價時將多種不同的信號納入考慮範圍。

信號意指特定競價期間內,使用者或其情境表現出來的可辨識屬性。

這些屬性包括裝置和位置 (可手動設定出價調整幅度),以及智慧出價專用的額外信號和信號組合。

 

三、靈活掌控成效

可以利用智慧出價設定成效目標,並依據自己的特定業務目標自訂設定:

  • 依據您選取的歸因模式 (包括以數據為準歸因功能) 最佳化搜尋廣告的出價。

 

四、資訊公開的成效報表

智慧出價提供的報表工具可深入分析出價成效,幫助您快速解決問題。這些工具包括:

  • 詳細的出價策略狀態,可幫助您瞭解出價實際的運作情形。

  • 透過「搜尋廣告活動」與「多媒體廣告活動」專用的廣告活動草稿與實驗,可以測試出智慧出價與目前的出價方式的成效差距。

  • 如果設定了不同的單次客戶開發出價目標,就可利用出價模擬工具來預測廣告可能獲得的轉換數量。

  • 快訊與通知會標記有關轉換追蹤的問題,並提供清晰明確的修正步驟。

  • 內容豐富的成效報表可幫助追蹤出價策略狀態或目標更新帶來的成效變化。在廣告活動檢視主頁或共用資料庫中的「出價策略」下拉式選單即可存取這些內容。

 

 

智慧出價適合各種規模的商家使用。為了發揮最佳效果,並提供足夠資料來協助機器學習演算法做出正確的出價決策,Google建議廣告客戶在使用「目標單次客戶開發出價」前 30 天內累積至少 30 次轉換,或使用「目標廣告投資報酬率」前 30 天內累積至少 50 次轉換。

方有足夠的資料供機器學習參考,轉換資料越詳盡,自動出價就越準確,樣本數越多,機器學習演算法針對每一次競價更能隨機應變,獲得更優異的成效。

 
 

資料來源:https://support.google.com/google-ads/answer/2979071?hl=zh-Hant&ref_topic=6294205

 
本文作者:Jessie
責任編輯:Zoey
 
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