การเสนอราคาอัตโนมัติของ Google Ads เป็นโซลูชันระดับองค์กรที่จะช่วยให้ผู้ลงโฆษณาตั้งราคาเสนอโดยอัตโนมัติตามเป้าหมายด้านประสิทธิภาพได้ Smart Bidding เป็นชุดกลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ Conversion หรือมูลค่า Conversion Smart Bidding จะตั้งราคาเสนอที่แม่นยําสําหรับการประมูลแต่ละครั้งเพื่อช่วยเพิ่มปริมาณ Conversion หรือมูลค่า Conversion ให้สูงขึ้นพร้อมกับประหยัดต้นทุน กลยุทธ์ประเภทนี้มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือดีกว่าเป้าหมายประสิทธิภาพที่มีอยู่ และมีความสามารถหลัก 3 อย่างดังนี้
- การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูล
- การปรับการเรียนรู้ที่ระดับคำค้นหา
- การวิเคราะห์สัญญาณที่สมบูรณ์ของผู้ใช้และการวิเคราะห์จากหลายสัญญาณ
ลองมาดูรายละเอียดเพิ่มเติมกัน
ผู้ลงโฆษณา Google กว่า 80% ใช้การเสนอราคาอัตโนมัติ
แหล่งที่มา: ข้อมูลภายในของ Google, ทั่วโลก, 16-03-2021 ถึง 12-04-2021
การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูล
การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูลสําหรับกลยุทธ์การเสนอราคาตาม Conversion และมูลค่า Smart Bidding มีการเพิ่มประสิทธิภาพตามเวลาจริงในการประมูลซึ่งจะตั้งราคาเสนอสำหรับการประมูลแต่ละครั้ง ไม่ใช่ปรับราคาเสนอเพียงไม่กี่ครั้งต่อวันวิธีนี้จะช่วยให้ผู้ลงโฆษณาเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอได้ในระดับที่เจาะจงมากขึ้น ทั้งยังสามารถปรับราคาเสนอให้เข้ากับบริบทการค้นหาที่แตกต่างกันของผู้ใช้แต่ละคนได้ด้วย นอกจากจะปรับราคาเสนอตามประสิทธิภาพโดยรวมของผู้ใช้แล้ว อัลกอริทึมการเสนอราคาของ Google Ads ยังประเมินสัญญาณบริบทที่เกี่ยวข้องซึ่งมีอยู่ในขณะประมูล เช่น ช่วงเวลาของวัน ครีเอทีฟโฆษณาที่แสดง หรืออุปกรณ์ สถานที่ตั้ง เบราว์เซอร์ และระบบปฏิบัติการของผู้ใช้
การระบุโอกาสที่จะเกิด Conversion ในการประมูลแต่ละครั้งช่วยให้ระบบแยกแยะราคาเสนอและเพิ่มประสิทธิภาพได้แม่นยํามากขึ้น ลองนึกถึงผู้ลงโฆษณาด้านการเงินเป็นตัวอย่าง อาจเป็นจริงว่าผู้ใช้ iOS มีแนวโน้มที่จะเปิดบัญชีเงินฝากกระแสรายวันมากกว่า หรือผู้ใช้สมาร์ทโฟนในเมืองที่มีสาขาครอบคลุมมากกว่ามีแนวโน้มที่จะไปทำธุรกรรมที่ธนาคาร เมื่อใช้การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูล Google Ads จะตรวจจับสัญญาณต่างๆ เหล่านี้เพื่อให้คาดการณ์อัตราหรือมูลค่า Conversion ได้แม่นยํามากขึ้น และตั้งราคาเสนอที่เหมาะสมสําหรับคำค้นหาแต่ละคำ
การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูลทําให้สามารถเสนอราคาได้บ่อยครั้งและแม่นยํายิ่งขึ้น
ก่อนใช้การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูล นักการตลาดมักจะตั้งราคาเสนอสําหรับคีย์เวิร์ดแต่ละคำด้วยตนเอง
การเสนอราคาด้วยตนเอง: คุณจะตั้งราคาเสนอสําหรับคีย์เวิร์ดแต่ละคําด้วยตนเองได้ด้วยการเปลี่ยนราคาเสนอใน UI ของ Google Ads โดยใช้เกณฑ์ประสิทธิภาพที่อิงตามกฎ (เช่น เมื่อส่วนแบ่งการแสดงผลต่ำกว่า X% ให้เพิ่มราคาเสนอ Y%) หรือใช้ API เนื่องจากข้อจำกัดด้านเวลา ผู้ลงโฆษณาอาจเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอสําหรับคีย์เวิร์ดเพียงบางส่วนในระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพแต่ละรอบเท่านั้น เช่น คำที่มีประสิทธิภาพสูงหรือตามหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์
อย่างไรก็ตาม ปริมาณข้อมูลที่มีเพิ่มในปัจจุบันทําให้ผู้ลงโฆษณาตั้งราคาเสนอด้วยตนเองตามบริบทของผู้ใช้แต่ละคนได้ยากขึ้น เมื่อใช้การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูล ระบบจะใช้สัญญาณบริบทเพื่อตั้งราคาเสนอเฉพาะสำหรับการประมูลแต่ละครั้ง
การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูลของ Google Ads: Smart Bidding ของ Google Ads ใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอในการประมูลแต่ละครั้ง ซึ่งเป็นวิธีที่แม่นยําและมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการตั้งราคาเสนอ
หมายเหตุ
หากใช้ Search Ads 360 คุณจะใช้ Conversion ใน Floodlight เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญที่ใช้การเสนอราคาตามเวลาจริงในการประมูลของ Google Ads ได้
หมายเหตุ
คุณสามารถใช้กลยุทธ์ Smart Bidding ของ Google Ads ในระหว่างที่ใช้โซลูชันการจัดการการค้นหาของบุคคลที่สามหรือ API ภายในเพื่อปรับพารามิเตอร์การเสนอราคาและรายงานในบัญชีและเครื่องมือค้นหาต่างๆ แบบไดนามิกได้
การปรับการเรียนรู้ที่ระดับคำค้นหา
อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงอาศัยข้อมูล Conversion ที่สมบูรณ์ในการสร้างอัลกอริทึมการเสนอราคาที่แม่นยําซึ่งจะคาดการณ์ประสิทธิภาพที่ราคาเสนอระดับต่างๆ แม้ว่าคําที่มีการค้นหามากมักให้ข้อมูล Conversion จํานวนมากสําหรับการสร้างรูปแบบ แต่โดยทั่วไปบัญชีมักมีคีย์เวิร์ดที่มีการค้นหาน้อยหรือคีย์เวิร์ดใหม่ซึ่งมีประวัติประสิทธิภาพไม่มากนักที่ต้องนํามาพิจารณา สําหรับคีย์เวิร์ดที่มีการค้นหาน้อย โซลูชันการเสนอราคาจะอาศัยรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิงในการตั้งราคาเสนอซึ่งเป็นค่าประมาณที่ดีที่สุดของอัตรา Conversion ในขณะนั้น
ตัวอย่างเช่น โซลูชันการเสนอราคาอาจทดสอบราคาเสนอระดับต่างๆ เพื่อสร้างรูปแบบอัตรา Conversion สําหรับคีย์เวิร์ดหนึ่งๆ อย่างไรก็ตาม วิธีนี้อาจส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงในขณะที่คีย์เวิร์ดสร้างข้อมูล ซึ่งอาจต้องใช้เวลาดําเนินการนานตามปริมาณการค้นหา การสร้างรูปแบบประสิทธิภาพของอัตรา Conversion สําหรับคีย์เวิร์ดที่มีการค้นหาต่ำที่พบได้ทั่วไปอีกขั้นตอนหนึ่งคือ การ "ยืม" ข้อมูลจากคีย์เวิร์ดเดียวกันที่มีการทำงานต่างประเภท หรือจากประสิทธิภาพของกลุ่มโฆษณาและแคมเปญระดับสูง
Smart Bidding จะต่อยอดวิธีการนี้และปรับปรุงโดยใช้ข้อมูลระดับคำค้นหาในบัญชี หากคุณใช้เครื่องมือวัด Conversion ข้ามบัญชี กลยุทธ์นี้อาจใช้ข้อมูลระดับคำค้นหาจากบัญชีดูแลจัดการด้วย วิธีนี้จะช่วยให้อัลกอริทึมการเสนอราคามีข้อมูลประกอบการตัดสินใจมากขึ้น และช่วยลดความผันผวนของประสิทธิภาพแม้ในช่วงที่มีข้อมูล Conversion ระดับคีย์เวิร์ดน้อย
เหตุผลที่การเรียนรู้ระดับคำค้นหาช่วยปรับปรุงการเสนอราคา
อัลกอริทึมการเสนอราคาของ Google Ads สามารถทำงานได้ไม่ว่าคีย์เวิร์ดจะอยู่ที่ตำแหน่งใดในโครงสร้างบัญชี โดยจะใช้ประโยชน์จากข้อมูล Conversion ที่ระดับคําค้นหาในกลุ่มโฆษณาและแคมเปญต่างๆ วิธีนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอสําหรับคีย์เวิร์ดที่ทำงานแบบวลีและแบบกว้าง ซึ่งคําค้นหาที่หลากหลายอาจจับคู่กับคีย์เวิร์ดเพียงคําเดียว ในกรณีเหล่านี้ การมีราคาเสนอระดับคีย์เวิร์ดเพียงรายการเดียวจะไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพตามอัตรา Conversion ที่ต่างกันจากคำค้นหาต่างๆ
นอกจากนี้ สมมติว่าคุณเพิ่มคีย์เวิร์ดใหม่หรือย้ายคีย์เวิร์ดไปยังกลุ่มโฆษณาอื่น อัลกอริทึมการเสนอราคาของ Google Ads ไม่จําเป็นต้องเรียนรู้ประสิทธิภาพใหม่ตั้งแต่ต้น การเรียนรู้เกิดขึ้นที่ระดับคำค้นหาไม่ใช่ระดับคีย์เวิร์ด ดังนั้นหากระบบจับคู่คําค้นหากับส่วนอื่นของแคมเปญแล้ว อัลกอริทึมก็จะนําสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปใช้ในบัญชีเพื่อพิจารณาเสนอราคาได้เหมาะสมยิ่งขึ้น
การวิเคราะห์สัญญาณที่สมบูรณ์ของผู้ใช้และการวิเคราะห์จากหลายสัญญาณ
คําค้นหาแต่ละคํานั้นแตกต่างกัน และราคาเสนอสําหรับคำค้นหาแต่ละคําควรสอดคล้องกับสัญญาณบริบทที่มีอยู่ตามเวลาจริงในการประมูล สัญญาณต่างๆ เช่น ช่วงเวลาของวัน การมีชื่ออยู่ในรายการรีมาร์เก็ตติ้ง หรืออุปกรณ์และตําแหน่งของผู้ใช้ ล้วนเป็นมิติข้อมูลสําคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อกำหนดราคาเสนอที่เหมาะสมที่สุด นอกจากการประเมินสัญญาณเหล่านี้ในการประมูลแต่ละครั้งแล้ว Smart Bidding ยังพิจารณาสัญญาณเพิ่มเติมด้วย เช่น ระบบปฏิบัติการ เว็บเบราว์เซอร์ รวมถึงการตั้งภาษาของผู้ใช้ และอีกมากมาย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในด้านต่างๆ สำหรับแพลตฟอร์มและผู้ใช้ บริบทเพิ่มเติมนี้ช่วยให้ Smart Bidding คาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิด Conversion ในการประมูลแต่ละครั้งได้แม่นยํามากขึ้น และตั้งราคาเสนออย่างเหมาะสม ตารางด้านล่างนี้สรุปสัญญาณการคาดการณ์สําคัญต่างๆ ที่ Smart Bidding พิจารณาเมื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอ
| สัญญาณบริบท | คำอธิบาย | ตัวอย่าง |
| อุปกรณ์ | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาว่าคําค้นหามาจากเดสก์ท็อป แท็บเล็ต หรือมือถือ |
ผู้ลงโฆษณา: ตัวแทนจำหน่ายรถยนต์ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าการค้นหา "สถานที่ตั้งของตัวแทนจําหน่ายรถยนต์" มาจากคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปหรือสมาร์ทโฟน |
| สถานที่ตั้ง | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากสถานที่ตั้งที่เฉพาะเจาะจง (จนถึงระดับเมือง) ที่ผู้ใช้อยู่หรือค้นหา แม้ว่าการตั้งค่าสถานที่ตั้งนั้นจะอยู่ในระดับที่สูงกว่าก็ตาม |
ผู้ลงโฆษณา: ธนาคาร แม้ว่ามีการตั้งสถานที่ตั้งเป็นภาคกลาง แต่การเสนอราคาจะพิจารณาว่าการค้นหา "บัญชีเงินฝากกระแสรายวันใหม่" มาจากจังหวัดต่างๆ ในภาคกลางหรือไม่ (เช่น กรุงเทพกับปทุมธานี ซึ่งอาจมีจำนวนสาขาไม่เท่ากัน) |
| ช่วงเวลาของวัน/วันในสัปดาห์ | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากช่วงเวลาของวันในท้องถิ่นและวันในสัปดาห์ตามเขตเวลาของผู้ใช้ |
ผู้ลงโฆษณา: ร้านกาแฟ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าผู้ใช้ค้นหาเวลา 7:00 น. ก่อนทํางาน หรือเวลา 12:00 น. ช่วงพักเที่ยงของวันจันทร์ |
| กลุ่มเป้าหมายตามรายการ (RLSA, การจับคู่ข้อมูลลูกค้า, กลุ่มเป้าหมายที่คล้ายกัน) | ระบบพิจารณารายการกลุ่มเป้าหมายสําหรับโฆษณา Search |
ผู้ลงโฆษณา: ผู้ค้าปลีกออนไลน์ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าผู้ใช้เคยเลือกดูผลิตภัณฑ์ระหว่างที่เข้าชมเว็บไซต์ครั้งก่อนหน้า อยู่ในรายชื่อผู้เข้าร่วมโปรแกรมสะสมคะแนนที่คุณอัปโหลด หรือมีโปรไฟล์คล้ายกับลูกค้าเดิม นอกจากนี้ยังพิจารณาว่าเห็นผู้ใช้ครั้งล่าสุดเมื่อใดด้วย |
| คำค้นหาจริง | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากข้อความค้นหาที่เรียกให้โฆษณาแสดง ไม่ใช่เพียงคีย์เวิร์ดที่ตรงกันเท่านั้น |
ผู้ลงโฆษณา: ร้านรองเท้า การเสนอราคาจะพิจารณาว่าคำค้นหาของผู้ใช้คือ "รองเท้าบูทหนัง" หรือ "ซ่อมรองเท้าบูท" แม้ว่าคำค้นหาทั้งสองจะตรงกับคีย์เวิร์ด "รองเท้าบูท" ก็ตาม |
| ครีเอทีฟโฆษณา | เมื่อคุณมีครีเอทีฟโฆษณาหลายรายการที่มีสิทธิ์แสดงสําหรับคําค้นหาหนึ่งๆ ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากครีเอทีฟโฆษณาที่จะแสดง ซึ่งรวมถึงการที่ครีเอทีฟโฆษณานั้นนำไปยังแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือไม่ |
ผู้ลงโฆษณา: บริษัทท่องเที่ยวออนไลน์ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าโฆษณาที่แสดงเป็นครีเอทีฟโฆษณา "ดีลล่าสุด" หรือ "ทริปยอดนิยม" หรือนำไปยังเว็บไซต์หรือแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ขึ้นอยู่กับว่ารูปแบบใดมีโอกาสที่จะทำให้เกิด Conversion ในคําค้นหาหนึ่งๆ มากกว่า |
| ภาษาอินเทอร์เฟซ | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากค่ากําหนดภาษาของผู้ใช้ |
ผู้ลงโฆษณา: เว็บไซต์สอนภาษาสเปน สําหรับคําค้นหา "เรียนภาษาใหม่" การเสนอราคาจะพิจารณาว่าโฆษณาแสดงต่อผู้ใช้ที่ตั้งภาษาใน Google เป็นอังกฤษหรือสเปน |
| เบราว์เซอร์ | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากเบราว์เซอร์ที่มาของคำค้นหา |
ผู้ลงโฆษณา: บริษัทซอฟต์แวร์ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าผู้ใช้ค้นหา "ซอฟต์แวร์ Mac" จาก Safari หรือ Chrome |
| ระบบปฏิบัติการ (OS) | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากระบบปฏิบัติการของผู้ใช้สําหรับการค้นหานั้น |
ผู้ลงโฆษณา: ผู้ขายอุปกรณ์เสริมสำหรับโทรศัพท์มือถือ การเสนอราคาจะพิจารณาว่าผู้ใช้ค้นหา "เคสโทรศัพท์" จากอุปกรณ์ Android หรือ iOS |
| พาร์ทเนอร์เครือข่าย Search | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากพาร์ทเนอร์ Search ที่แสดงโฆษณา |
ผู้ลงโฆษณา: แบรนด์สินค้าอุปโภคบริโภค ระบบจะเสนอราคาต่างกันหากคําค้นหามาจากการค้นหาที่เกี่ยวข้องมากกว่าในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ เมื่อเทียบกับเว็บไซต์ข่าว |
| คะแนนและรีวิวของแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ | ระบบสามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอโดยพิจารณาจากการให้คะแนนของผู้ใช้แอปและจํานวนรีวิว |
ผู้ลงโฆษณา: บริษัทเกม ระบบจะเสนอราคาที่ต่างกันโดยพิจารณาจากคะแนนและจํานวนรีวิวที่แอปได้รับ |
เมื่อสัญญาณทำงานร่วมกัน
การปรับราคาเสนอด้วยตนเองสําหรับสัญญาณแต่ละรายการ เช่น อุปกรณ์และสถานที่ตั้ง เป็นขั้นตอนแรกที่ควรทำในการตั้งราคาเสนอที่แม่นยําขึ้น อย่างไรก็ตาม Smart Bidding ทําได้มากกว่าการวิเคราะห์สัญญาณแบบเดิม สัญญาณเพียงรายการเดียวไม่ใช่ตัวกำหนดบริบทการค้นหา และ Smart Bidding สามารถจดจําและปรับตามการโต้ตอบที่มีความหมายระหว่างสัญญาณหลายพันล้านรายการรวมกันซึ่งอาจส่งผลต่ออัตรา Conversion
การประเมินสัญญาณทีละรายการและการวิเคราะห์ผลลัพธ์จากหลายสัญญาณ
การปรับราคาเสนอแต่ละรายการสําหรับสัญญาณต่างๆ เช่น อุปกรณ์ สถานที่ตั้ง และช่วงเวลาของวัน จะพิจารณาข้อมูลประสิทธิภาพแบบรวม ตัวอย่างเช่น โซลูชันการเสนอราคาอาจประเมินอัตรา Conversion อุปกรณ์เคลื่อนที่ของผู้ใช้เทียบกับอัตรา Conversion คอมพิวเตอร์และแท็บเล็ตโดยรวม แล้วตั้งการปรับราคาเสนอสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่เกี่ยวข้อง
แม้ว่าวิธีการรวบรวมข้อมูลและการประเมินค่าเฉลี่ยประสิทธิภาพจะช่วยหลีกเลี่ยงการปรับราคาเสนอเมื่อมีข้อมูลไม่เพียงพอ แต่ก็อาจทําให้พลาดโอกาสได้ Conversion ที่แตกต่างกันเล็กน้อยในการประมูลแต่ละครั้งด้วย ตัวอย่างเช่น ผู้ให้สินเชื่ออาจเห็นว่าอัตรา Conversion อุปกรณ์เคลื่อนที่ต่ำกว่าอัตรา Conversion คอมพิวเตอร์และแท็บเล็ต 20% จึงตั้งการปรับราคาเสนอสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่เป็น -20% แต่วิธีนี้ไม่ได้นำช่วงเวลาของวันที่อัตรา Conversion อุปกรณ์เคลื่อนที่เพิ่มขึ้นสูงมาพิจารณาด้วย เช่น ในช่วงเช้า ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่ผู้คนอาจหาเงินกู้ในโทรศัพท์ก่อนถึงเวลาทํางาน
นอกจากนี้ เมื่อคุณเริ่มปรับราคาเสนอเพิ่มเติมซ้อนเข้าไป (เช่น สําหรับสถานที่ตั้ง) การคํานวณการปรับราคาเสนอแต่ละรายการแล้วนำมาคูณกันจะไม่นับรวมกระทบในการโต้ตอบจากสัญญาณเหล่านี้ วิธีนี้ยังอาจสร้างราคาเสนอที่สูงอย่างไม่สมเหตุสมผลหากคุณรวมการเพิ่มราคาเสนอที่สูงขึ้นมากหลายรายการกับการเสนอราคาระดับคีย์เวิร์ดฐานที่สูงอยู่แล้ว
Smart Bidding จะประเมินการทำงานร่วมกันระหว่างสัญญาณต่างๆ เพื่อระบุความสัมพันธ์ที่มีความหมายซึ่งส่งผลต่ออัตรา Conversion Smart Bidding จะตรวจสอบว่าชุดสัญญาณผสมแบบใดน่าจะคาดการณ์ประสิทธิภาพ Conversion ได้แม่นยำที่สุด และเพิ่มชุดค่าผสมเหล่านี้ลงในอัลกอริทึมการเสนอราคา จากนั้นจะคำนวณราคาเสนอให้ครอบคลุมขึ้นโดยพิจารณาจากการทำงานร่วมกันของสัญญาณดังกล่าว
| สัญญาณที่ใช้ได้กับการปรับราคาเสนอ | ตัวอย่างสัญญาณสําหรับ Smart Bidding โดยเฉพาะ |
|
|
Smart Bidding ใช้สัญญาณอย่างน้อย 2 รายการรวมกัน เช่น พิจารณาสถานที่ตั้ง ระบบปฏิบัติการ และภาษาก่อนตั้งราคาเสนอตามเวลาจริงในการประมูล