设置更智能的搜索广告出价

出价算法的学习方式


妥善设置出价策略,争取获得理想成效

充足的转化数据可为实施出价策略奠定坚实的基础,这有助于更快地提升效果。您应衡量所有对您的业务有价值的转化操作,并将其纳入“转化次数”列和“转化价值”列中。智能出价可以使用“尽可能提高转化次数”出价策略和“目标每次转化费用”出价策略,在广告系列中以促成转化为目标进行优化。通过转化价值,智能出价可以使用“尽可能提高转化价值”出价策略和“目标广告支出回报率”出价策略来优化投资回报率,从而带来更出色的效果。设置转化跟踪后,请先等待几个转化周期,然后再实施新的出价策略,以便我们的算法可以做出调整。

注意

转化周期是指点击带来转化所需的时间。如果您要将转化数据导入 Google Ads,转化周期还将包含在您的帐号中报告转化数据所需的时间。例如,如果绝大部分点击在 2 天内促成转化,那么系统将在大约 2 天内调整转化效果。

您可以使用出价策略报告来确定客户完成转化所需的时间。如果数据可用,您也可以使用出价策略报告来确定 Google Ads 根据您通常的转化延迟时间预测仍会显示在报告中的转化次数。

通过查看您的优化得分建议,您可以获取有关设置何种出价策略和目标值的建议。过于激进的目标值会影响流量,导致更加难以确定您的出价策略是否会带来理想的效果。为避免出现这种情况,请先根据您在一段时间内(在该时间段内,由于存在转化延迟时间,预计不会产生新的转化)的历史每次转化费用或广告支出回报率设置合理的目标值。例如,如果您的转化延迟时间为 2 天,您可以在评估时将最近 2 天的数据排除在外,而回顾 28 天内的历史每次转化费用或广告支出回报率。

在有足够多的数据可用时,智能出价建议旁边可能还会显示估算的影响数据。这些估算数据可解答以下问题:“如果我的广告系列采用了建议的出价策略和目标值,会产生哪些影响?”估算的影响数据依据 7 天的广告系列效果数据计算得出,并且假设竞价动态以及您的帐号或广告系列没有发生其他更改。

智能出价一直在不断学习,甚至通过使用人工出价的广告系列进行学习。如果您有多个具有相同效果目标的广告系列,则可以使用组合出价策略和共享预算来统一进行管理。智能出价运行后,请监控效果并根据需要进行调整。

注意

您可以使用广告系列草稿和实验对更改进行测试以及在提交这些更改前了解其影响。您可以使用草稿来为一个广告系列准备多项更改。然后,将这些更改应用到您的广告系列或者创建实验,从而在应用智能出价前了解其影响。

出价策略报告深入分析了出价策略当前的运行状况

借助 Google Ads 出价策略报告,您可以了解自动出价策略的效果。此类报告包含多个为您量身定制的指标,显示与各种出价策略最相关的数据及其他重要数据,例如出价策略状态重要信号目标值模拟器和预算模拟器平均目标每次转化费用平均目标广告支出回报率转化延迟时间

Example bid strategy report

在可用转化数据很少甚至没有的情况下,智能出价仍可以使用出价策略以外的查询一级的数据来构建更准确的初始转化率模型。这有助于智能出价从一开始就制定更明智的出价决策。然后,智能出价会运用贝叶斯学习法不断累积更细致的转化率数据(例如,与具体的广告文案或着陆页对应的搜索查询的转化率数据),从而持续改进这些模型。

您还可以使用 Google Ads 以数据为依据的归因 (DDA) 模型,了解每个关键字在转化路径中的功劳。以数据为依据的归因模型已与 Google Ads 中的智能出价完全集成。如果您采用自动出价策略来提高转化次数或转化价值,那么您的出价将使用这些数据来帮助您实现目标。

根据效果变化做出调整

随着您的业务不断发展壮大,您会更改自己的广告系列,而智能出价会不断地根据效果发生的任何变化,相应地更新您的出价算法。效果出现波动通常是由内部因素造成的,例如添加新关键字、测试新的广告文案或更新着陆页等,但也可能是因为受到外部因素(例如季节性因素或竞争)的影响。在评估效果之前,请留出足够的时间(至少一个转化周期)。

调整目标值以实现业务目标

调整目标值时,请确保新目标值契合您的整体业务目标。考虑新的效果目标、预算和市场形势等因素。您应该根据需要随时以任意幅度更改每次转化费用和广告支出回报率目标值。智能出价会在目标发生任何变化时通过调整出价立即做出反应。

为了实现这一点,您可以使用智能出价模拟器等工具对每次转化费用和广告支出回报率目标值进行微调。智能出价模拟器会显示各种目标值或预算之间的关系,以及它们对费用、转化次数和转化价值的影响。该模拟器试图解答以下问题:“如果我使用了其他目标值或预算,会对效果产生哪些影响?”如果可以的话,您也可以通过 Google Ads 中的“建议”页面寻找调整目标值或预算的机会,从而获得更多转化。

注意

智能出价会不断根据新数据进行训练,以便设置最优出价。更改目标值不会导致广告系列进入“正在学习”状态,也不会重置智能出价已经学到的帐号相关内容。此外,目标值更改也会很快导致出价发生变化。例如,如果您需要增加广告系列支出,可以按照要提高的出价比例提高每次转化费用目标值,从而快速实现这一目标。智能出价的优势在于,即使您可以通过这种方式控制出价,智能出价仍会继续寻找最具成本效益的转化和转化价值。

与大多数广告系列优化一样,您可以在做出更改后使用出价策略报告监控效果。在极少数情况下,您可能会看到一些波动会持续一两个转化周期。例如,如果目标值出现显著变化,导致您参与一系列全新的竞价,那么您可能会看到效果波动。这与采用人工出价时出价突然增加后出现的情况类似。由于存在转化延迟时间,请务必在 1-2 个转化周期后再评估效果,以确保转化已完成。

注意

智能出价会将季节性因素纳入考虑范围,并且在大多数情况下,可自动应对季节性流量增长,而无需您输入任何内容。与此同时,我们知道对您的业务而言,您可以预见到在某些关键时刻转化率会发生显著变化,例如在黑色星期五促销期间或新产品发布之时。

为了针对这些预计发生的短期效果变化做好准备,您可以在促销当日调整目标值或使用季节性调整。例如,假设您计划在周末推出闪购活动。以往,开展类似的促销活动时,转化率会提高 50%。借助季节性调整功能,您可以应用预测转化率调整幅度。然后,智能出价就会在选定的日期范围内考虑该调整幅度,同时设法将每次转化费用控制在您设定的目标水平。

针对数据新近度和转化延迟时间做出调整

我们的算法采用自适应历史数据加权,在调整出价时会更加依赖于近期数据,同时还会将转化周期长度纳入考虑范围。我们发现,近期的效果或许可以更好地预测未来的效果,但由于转化延迟时间而尚未发生转化的点击所占的权重应该较低。

例如,如果您是汽车经销商或旅游服务预订公司等转化周期较长的广告客户,那么您的近期数据可能不太有用,因为那些广告点击需要较长的时间才能促成转化。因此,与转化周期较短的广告客户(例如服装零售商或提供送餐服务的广告客户)相比,我们为转化周期较长的广告客户的近期数据指定的权重就较低。这有助于防止对存在转化延迟时间的近期点击做出过度反应,避免对出价进行不必要的下调。我们还会自动完成此流程,这样广告客户便无需亲自手动计算,也不必针对转化延迟时间频繁做出调整。

 

 

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