自訂出價總覽

使用自訂出價時，您可運用業務洞察資料和 Google AI 技術自動達成廣告活動目標，同時盡可能提高廣告投資報酬率。

您可以根據更有價值的特定轉換事件、目標或曝光信號最佳化出價，藉此達成廣告活動目標。自訂出價可搭配以下項目的信號使用：

• Floodlight 事件和 Floodlight 自訂變數
• Google Analytics (分析) 目標
• 曝光信號

注意：自訂出價不適用於 YouTube 和程式輔助保證廣告空間。

本文討論的主題

• 自訂出價的運作方式
  • 範例
• 權限和存取權
• 訓練演算法
  • 關於演算法的狀態

自訂出價的運作方式

您可透過標準自動出價策略盡量提升廣告活動成效，但如果您需要進一步掌控出價策略，自訂出價可提供比自動出價更完善的控管功能。

使用自訂出價建立出價策略時，您可以讓系統根據您最重視的曝光自動出價。

建立自訂出價演算法的方式有 2 種：

• 建立自訂出價目標：利用簡單的加權轉換定義自訂出價目標，盡可能提高曝光價值，而無須編寫指令碼。您可以在定義目標時替曝光指派價值，藉此為廣告活動目標建立自訂出價演算法。
• 編寫自訂出價指令碼：運用 Python 的基礎知識建立自訂出價指令碼，藉此針對使用品牌提升評估等非轉換型目標的曝光價值，使用第一方資料進行最佳化。

注意：您也可以使用 Display & Video 360 API 上傳、驗證個別自訂出價指令碼，以及將自訂出價演算法指派給廣告活動。

您可以精細地控管自訂出價演算法：

• 您可以運用權重進行管理，將較高權重指派給較有可能達成廣告活動目標的曝光，並將較低權重指派給關聯性較低的曝光。
• 您可以使用 Floodlight 代碼、自訂變數、Google Analytics (分析) 目標/事件或曝光信號，根據特定轉換事件進行最佳化。

自訂出價演算法會經過訓練階段，運用機器學習技術從過往廣告活動中學習。這樣不但能提高出價評分，還能優先為廣告活動設定適當的曝光出價。

範例

您可以建立簡單或複雜的自訂出價演算法，以下列舉幾個可進行最佳化的項目：

• 品牌主要成效指標 (KPI)：例如可視度和影片完整播放。
• 轉換活動：為與廣告活動目標更相關的活動指派更多價值，優先達成特定轉換活動。
• Floodlight 自訂變數：例如忠誠度、產品和購物車商品數量。
• Floodlight 銷售收益：使用 Floodlight 銷售代碼追蹤收益參數。
• 加權轉換：使用 Floodlight 追蹤活動，根據使用者造訪的產品網頁提供特定值。
• Google Analytics (分析) 4 或 Google Analytics (分析) 360 目標：您可以將 Google Analytics (分析) 連結至 Display & Video 360，以便使用目標並為廣告主網站上的事件設定權重。

範例：透過自訂出價進行品牌最佳化

針對品牌曝光率進行最佳化時，您可以設定自訂出價策略，讓系統使用權重搭配曝光資料，自動對您最有價值的曝光出價。

例如：

您可以建立符合下列條件的自訂出價目標或指令碼，優先針對較有可能提升品牌曝光率的影片曝光進行出價：

• 指派較高價值給使用者開啟音訊觀看的影片曝光。
• 指派較低價值給觀看時間不到 3 秒的影片曝光。
• 指派較高價值給使用者在連網電視 (CTV) 上觀看的影片曝光。

這有助於建立自訂出價策略，以便計算影片曝光出價的優先順序。如要查看更多範例，請參閱「使用曝光層級資料」一文。

範例：盡量提高轉換活動成效

當您為特定轉換活動爭取最高成效時，可以利用權重和 Floodlight 代碼設定出價策略，讓系統根據對您最有價值的曝光自動出價。

例如：

您可以建立符合下列條件的自訂出價目標或指令碼，優先針對較有可能提升銷售收益的最高價值 Floodlight 活動進行出價：

• 指派較高價值給漏斗後段的曝光，例如完成的銷售。
• 指派較低價值給漏斗前段的曝光，例如網頁瀏覽。

您也可以搭配以下項目使用自訂出價：

• Floodlight 銷售代碼：這種做法可定義您要進行最佳化的收益參數。
• Floodlight 自訂變數：這種做法可依據事先定義的購物車商品數量、產品或曝光進行最佳化，藉此提高品牌忠誠度。

這有助於制定自訂出價策略，並在盡量提高銷售收益時，優先執行可提升價值的活動。如要查看更多範例，請參閱「使用 Floodlight 資料」一文。

範例：使用 Google Analytics (分析) 和自訂出價盡可能提高廣告投資報酬率

您可以共用 Google Analytics (分析) 的轉換資料，在 Display & Video 360 中做為自訂出價演算法的參考依據。這麼做可根據 Google Analytics (分析) 的資料進行最佳化，藉此達成各種目標，例如盡可能提高廣告投資報酬率。

注意：您必須與 Display & Video 360 共用轉換資料，
自訂出價才能計算曝光。如要共用轉換資料，請將 Google Analytics (分析) 帳戶連結到
Display & Video 360 廣告主，然後在 Google Analytics (分析) 帳戶中建立目標
。

例如：

您可以著重於特定曝光，以利觸及較有可能回訪您網站的客戶，並據此調整自訂出價，盡可能提升廣告投資報酬率。

您可以利用自訂出價和 Google Analytics (分析) 的資料，優先購買單次工作階段頁數超過 5 的使用者曝光。

如要查看更多範例，請參閱「使用 Google Analytics (分析) 的資料」一文。

權限和存取權

在開始之前，請確認您具備所需的權限和存取權。

如果是在廣告客戶層級建立的演算法：

• 您必須具備夥伴層級存取權，或該廣告客戶層級的存取權，才能編輯演算法。
• 演算法無法與其他廣告客戶共用。

如果是在夥伴層級建立的演算法：

• 您必須具備夥伴層級存取權，才能編輯演算法。
• 演算法可與多個夥伴共用。
• 具有廣告主層級存取權即可查看演算法，但無法查看演算法與哪些廣告主共用。

訓練演算法

自訂出價模型需要獲得一定數量的曝光資料，才能發揮良好成效。以下列出每個廣告主和個別委刊項的最低資料門檻：

	自訂出價目標	自訂出價指令碼
每個廣告主的最低資料門檻	至少獲得 10,000 次已評分的曝光，且其中至少有 500 次是評分良好的曝光	至少獲得 500 次評分良好的曝光
每個委刊項的最低資料門檻	須符合以下條件： 至少獲得 50 次評分良好的曝光。 個別曝光價值必須大於零，並介於 0.000001 至 1,000,000 之間。 如果是 Google Analytics (分析) 目標，必須有點擊曝光資料。	至少獲得 50 次評分良好的曝光

關於自訂出價演算法的狀態

您必須先檢查自訂出價模型的狀態，確認模型已就緒，才能將自訂出價策略用於有效廣告活動。編輯或更新演算法可能會改變自訂出價模型的狀態，因此建議您不定期檢查模型情況。

以下說明自訂出價模型可能會處於哪些狀態，以及各狀態的涵義：

狀態	注意事項
訓練	模型仍在學習中，還需要時間學習。 注意事項： 如果將未經訓練的模型指派給放送中的廣告活動，委刊項會停止支出。 演算法需要時間學習，建議等待一段時間後再測試演算法成效。累積的可用資料越多，所獲得結果的準確度就會越高。
資料不足	獲得的資料量未達最低門檻，模型無法進行學習。 注意事項： 自訂出價會使用最近 30 天的曝光資料，也就是說： 您可能需要等待幾天，獲得的資料量才能達到最低門檻。 如果您暫停自訂出價的時間超過 30 天，可能要等到獲得的資料量達到最低門檻後，才能訓練自訂出價演算法。 達到資料最低門檻後，模型可能需要花費 1 至 3 天進行訓練。 您可以嘗試執行以下動作： 編輯演算法的評分條件，或是 提升曝光量，藉此達到訓練模型所需的資料量。
就緒	模型已訓練完畢，目前可供使用。 注意事項： 請務必將模型指派給有效委刊項，避免遭到停用。
已停用	遭到停用的模型會停止使用新資料進行訓練。 注意事項： 如果模型已有 21 天未支出，就會遭到停用。這麼做是為了避免未使用的模型占用資源。 如要使用已停用的模型，只要將其指派給在 21 天內設有未來預算或檔期的有效委刊項或廣告訂單，即可重新啟用模型。
有效	模型已指派給有效廣告活動，會持續進行最佳化並積極出價。 注意事項： 建議您持續監控模型運作情況，並視需要調整演算法，以便改善或維持模型成效。