使用自定义出价，即可将业务数据洞见和 Google 的 AI 技术相结合，以自动化方式达成广告系列目标，同时最大限度提高广告支出回报率。
您可以针对价值更高的特定转化事件、目标或展示信号来优化您的出价，以此达成您的广告系列目标。您可以将自定义出价与以下来源的信号搭配使用：
- Floodlight 事件和自定义 Floodlight 变量
- Google Analytics 4
- 展示信号
本文涵盖的主题
自定义出价的工作原理
尽管您可以借助标准的自动出价策略最大限度地提升广告系列效果，但如果您需要使用比自动出价功能更完善的控制功能来更好地控制出价策略，那么自定义出价功能非常适合您。
借助自定义出价，您可以制定出价策略，让系统根据对您来说最重要的展示机会来自动出价。
您可以通过以下 2 种方式构建自定义出价算法。
- 使用规则创建自定义出价算法：指定自定义出价目标，以便使用简单的加权转化来优化展示机会价值，而无需编写脚本。通过设置规则，您可为展示机会分配价值，从而为广告系列目标构建自定义出价算法。
- 编写自定义出价脚本：运用基本的 Python 知识编写自定义出价脚本，以便根据非转化类目标（例如品牌提升效果评测）使用第一方数据来优化展示机会价值。
您可以精细地控制自定义出价算法：
- 您可以使用加权值，为更有可能助您达成广告系列目标的展示机会分配较高权重值，为不太相关的展示机会分配较低权重值。
- 您可以使用 Floodlight 代码、自定义变量、Google Analytics 事件或者展示信号，针对特定转化事件进行优化。
自定义出价算法会经历一个训练阶段，利用机器学习技术从您以往的广告系列中学习，以便更好地为展示机会评分，并优先针对适合您广告系列的展示机会出价。
使用自定义出价算法进行转化跟踪的最佳实践
在自定义出价策略中纳入转化时，请遵循以下最佳实践，以确保取得最佳效果：
- 使用规则的自定义出价：使用该算法的任何广告订单或订单项都会自动跟踪相应转化。默认情况下，报告会显示所有被跟踪的事件的总和。请在报告中添加 Floodlight 维度，以获得更具体的视图。
- 当算法自动跟踪转化时，您将无法移除转化，并且回溯期仍可修改。
- 如果转化是在分配基于规则的算法之前跟踪的，则回溯期保持不变。
- 如果转化是由于系统分配的算法而添加的，回溯期将设为默认的 90 天（可修改）。
- 在算法使用所跟踪的转化且已分配给广告订单或订单项时，您无法修改转化分配。
- 转化统计方式将与算法中使用的转化评分类型一致。如果仅使用点击后转化，则跟踪的转化计数将为“仅点击后转化”。如果算法中考虑了浏览后转化，则跟踪的转化计数将包括“所有转化”。
- 当算法自动跟踪转化时，您将无法移除转化，并且回溯期仍可修改。
- 自定义出价脚本：确保将脚本用作出价策略的所有订单项也包含所跟踪转化设置下的转化。
示例
自定义出价算法可以很简单，也可以很复杂。以下是一些优化对象示例：
- 品牌关键绩效指标 (KPI)：例如可见度和视频看完次数。
- 转化活动：为与广告系列目标更相关的活动分配较高权重值，优先促成特定的转化活动。
- 自定义 Floodlight 变量：例如忠诚度、售出的商品量和购物车内商品总金额。
- Floodlight 销售收入：使用 Floodlight 销售代码跟踪收入参数。
- 加权转化：使用会根据访问的商品页面向您传递具体价值的 Floodlight 跟踪活动。
- Google Analytics 4：您可将 Google Analytics 与 Display & Video 360 关联，以便为广告客户网站上的事件指定权重值。
示例：利用自定义出价进行品牌优化
针对品牌曝光率进行优化时，您可以设置自定义出价策略，让系统结合加权值和展示数据，对最具价值的展示机会自动出价。
例如：
通过按以下条件创建自定义出价目标或脚本，您可以优先对更有可能提高品牌曝光率的视频广告展示机会进行出价：
- 为用户观看视频时开启音频的展示机会分配较高权重值
- 为视频观看时间短于 3 秒的展示机会分配较低权重值。
- 为用户在联网电视 (CTV) 上观看视频的展示机会分配较高权重值。
示例：最大限度提升转化活动的效果
在针对特定转化活动最大限度提升效果时，您可以将出价策略设为使用权值和 Floodlight 代码对最具价值的展示自动出价。
例如：
通过创建自定义出价目标或脚本，您可以优先针对更有可能助力提高销售收入且最具价值的 Floodlight 活动进行出价：
- 为漏斗下端的展示分配较高权重值，例如已完成的销售。
- 为漏斗上端的展示分配较低权重值，例如网页浏览量。
您还可以将自定义出价与以下各项搭配使用：
- Floodlight 销售代码，用于定义您要优化的收入参数
- 自定义 Floodlight 变量，用于针对指定的购物车内商品总金额、售出的商品量或展示进行优化，从而提高品牌忠诚度。
示例：利用 Google Analytics 和自定义出价最大限度地提高广告支出回报率
您可以共享 Google Analytics 中的转化数据，为 Display & Video 360 中的自定义出价算法提供依据。这样一来，您就可以使用 Google Analytics 中的数据针对各种目标进行优化，例如最大限度地提高广告支出回报率。
例如：
您可以侧重于特定的展示机会，覆盖更有可能回访您网站的客户，并据此优化自定义出价，从而最大限度提升广告支出回报率。
您可以利用自定义出价和 Google Analytics 数据，优先认购每次会话浏览页数超过 5 页的用户带来的展示。
如需探索更多示例，请参阅使用 Google Analytics 中的数据一文。
摘要数据洞见
“自定义出价摘要”视图会显示展示机会的得分情况，并在图表中显示展示得分的分布情况。这有助于您更好地了解自定义出价算法的效果。
如需查看摘要数据分析，请执行以下操作：
- 打开相应的广告客户或合作伙伴页面。
- 点击左侧菜单中的资源，然后选择自定义出价。
- 选择一种算法，然后点击摘要标签页。
您可将“摘要”标签页的时间段视图从“过去 30 天”更改为“周环比”。此操作会更新图表，就数据与上周相比有何变化提供相关分析洞见。
前 3 个图表将显示过去 7 天的数据，并与再之前 7 天的数据进行比较。得分分布图将显示当前过去 7 天数据的图表，然后叠加显示用于表示之前 7 天数据的黑色水平线，以便您快速比较每周的变化。
相关权限
在开始之前，请先检查您是否拥有所需的相关权限。
对于在广告客户级创建的算法：
- 您需要拥有合作伙伴级或具体广告客户级的访问权限才能修改算法。
- 您无法与其他广告客户共享算法。
对于在合作伙伴级创建的算法：
- 您需要拥有合作伙伴级访问权限才能修改算法。
- 您可以与多个合作伙伴共享算法。
- 您可以使用广告客户级访问权限来查看算法，但无法查看此算法已被共享给哪些广告客户。
自定义出价支持方面的限制
- 自定义出价不适用于 YouTube 广告资源和有保证的程序化广告资源。
训练算法
自定义出价模型需要最低数量的展示数据进行学习，才能取得理想效果。对于每个广告客户和单个订单项，您必须满足以下最低数据量要求：
| 自定义出价目标 | 自定义出价脚本 | |
| 每个广告客户的最低数据量要求 | 至少 10,000 个评过分的展示和至少 500 个评分较高的展示 | 至少 500 个评分较高的展示 |
| 每个订单项的最低数据量要求 |
至少：
|
至少 50 个评分较高的展示 |
自定义出价算法状态简介
您需要先检查自定义出价模型的状态，确认其准备就绪，然后才能对有效的广告系列使用自定义出价策略。修改或更新算法都可能会更改自定义出价模型的状态，因此您需要不定期检查模型的状态。
下面介绍了自定义出价模型可能处于哪些状态及其代表什么含义：
| 状态 | 须知事项 |
|---|---|
| 培训 |
模型仍在学习中，并且需要一些时间继续学习。 须知事项：
|
| 数据不足 |
模型没有学习所需的最低数据量。 须知事项： 自定义出价会使用过去 30 天的展示数据，也就是说：
您可以尝试执行以下操作：
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已就绪 |
模型已训练完毕，随时可供使用。 须知事项：
|
| 已暂停 |
已暂停的模型会停止使用新数据进行训练。 须知事项：
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| 有效 |
您的模型已分配给有效广告系列。它会不断优化并主动进行出价。 须知事项：
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