备战购物季 | 调整到最佳Google账户状态，你需要这么做！

备战购物季 | 调整到最佳Google账户状态，你需要这么做！

备战购物季是-项长期而繁琐的任务，面对盘根错节的广告账户和种类繁多的广告策略，不少广告主感到无从下手，稍不留意就会拖慢整体营销进度。为此本季备战购物季实战专题将继续赋能出海商家，上一期我们介绍了搜索和购物广告的玩法(点击查看上期回顾),本期我们的营销专家为您准备了一份账户“体检”审核清单，同时带来购物季移动端机会前瞻，帮助您了解最新App Campaigns应用广告类型和玩法。让我们一起从账户细微处着手，全面提升行动效率,“盈”在购物季。

一、迎接购物季您做好准备了吗?

购物季准备：账户健康“体检”一份审核清单请查收。规划一个可以及时响应用户具体行为的Google广告账户，对承接购物季峰值流量至关重要。账户审核旨在评估您账户的准备情况，通过“账户健康状态、覆盖范围、表现效率”这3个核心板块的打分，综合呈现您账户的总体健康水平。我们希望帮助您时时掌控健康账户的关键指标，并通过及时优化调整成功地度过下半年的购物季。节假日旺季准备：情况审核2021 (eComm)。这次审核旨在针对账户中3个核心板块的准备情况来帮助您的业务成功的度过一个节假日旺季。

账户健康状态：请尽快在未来2周内修复下列问题：在Google Ads中启用相关联的受众群体列表  Y；%的关键字的质量得分< 8  Y；购物广告Feed中通过审核商品的占比  26%；启用Google Ads代码  Y；启用以数据为依据的归因模型(如果符合条件)  Y。覆盖范围：请尽快在未来2-6周内修复下列问题：启用动态谷歌搜索广告（广告系列层级或广告组层级)  Y；账户中广泛匹配关键词的占比  30%；帐户当前已添加的与节日相关的关键字  Y；正在投放的广告系列中在过去30天内未获得任何点击的SKUs占比  20%；存在添加新关键字的空间  N；每个广告组至少有1个广告效力Good +的RSA  Y。表现效率：请尽快在未来4-8周内修复下列问题：智能购物花费占比  80%；Google搜索广告系列使用tROAS /Max. conv. value的花费占比  15%；广告系列过去7天预算不受限  Y；启用转化可能性大的受众群体  Y；(例如:添加到购物车、GA /智能)启用发现广告系列  N。

针对账户“体检”的行动建议:

1.提升账户基础健康指数

a.启用相关联的受众群体列表进行谷歌广告再营销。广告活动历程是对消费者的劝服教育过程，对已经接触过原先广告的用户进行再营销，显然会进一步提升转化效果。在GoogleAds中添加相关联的受众群体列表，系统会利用智能出价交叉分析受众信号，并根据受众群体正确价值做受众效果细分，同时规避了手动调整，省时省力地完成转化率逐步跃迁。

对Google广告主的好处：提高信号准确；智能出价利用更丰富的上下文信号(例如，列表中时间和列表组合)来分析交叉信号的效果并提高转化率。*此处仅说明了Google Ads智能出价的优势。不适用于SA360和第三方。应用受众群体名单，需要考虑广告系列类型。搜索广告系列中，我们应当把受众群体列表添加为“观察”模式，给系统一个观察信号;智能购物广告系列可以直接寻找潜力客户，因此不必再添加受众群体名单;而展示和视频广告系列要将受众定位为“目标”避免失去用户锁定造成流量浪费。如何应用受众群体名单?观察、目标、X不适用；搜索广告系列，再营销名单类似受众群体名单、目标客户匹配、有购买意向的受众群体；兴趣相似的受众群体；自定义的意向受众群体

b.启用以数据为依据的归因模型进行数字营销。

归因模型会自动计算各个接触点对转化率产生的附加影响，并据此分配功劳进行自动化决策。简而言之，它可以为您的广告活动提供参考依据，优化出价策略，简化操作流程。

以数据为依据的归因方法。机器学习算法将根据广告主的数据为各个接触点分配功劳。以数据为依据的归因根据转化路径数据(包括完成了转化的用户和未完成转化的用户的数据)，来了解特定营销接触点的出现和出现时机如何影响用户在转化路径中任意一个接触点完成转化的可能性。以数据为依据的归因根据在路径中增加每则广告给转化可能性带来的变化来分配转化功劳。以数据为依据的归因会计算各个接触点对转化率产生的附加影响，并据此分配功劳。Google Ads以数据为依据的归因的优势。提供参考依据。了解哪些广告网络、广告系列、广告组以及关键字在帮助您实现业务目标方面作用最大。

2.扩大Google搜索广告覆盖范围

动态搜索广告可帮助您捕捉对于用户而言重要的时刻，即在正确的时间以正确的广告和内容，定位推送给您的用户。动态搜索广告可以帮助您聚集更多流量提升点击率，为您节省维护关键词列表的时间，最大程度覆盖相关搜索，并可以通过控制出价排除无关流量。平均而言，相较于普通关键词广告，动态搜索广告能提供86%的有价值增量。DSA可帮助您捕捉对于用户而言重要的时刻在正确的时间以正确的广告和内容定位您的用户。DSA使用自然的网络爬网技术为您的网站编制索引；如果用户搜索与您网站，上的内容相关，但没有采用完全匹配的关键字，则DSA将进入竞价；DSA将自定义广告标题并选择相关的目标网页。

采用DSA有4个主要优点：触及与成效。具有正投资回报率或相近投资回报率的递增点击次数，与智能出价同时使用能带来出色的成效。平均而言，DSA流量的86%是递增的。DSA提供增量且有价值的流量DSA如何帮助您提高绩效。广告主指定网站页面,每日预算和广告模板

平均而言，相较于普通关键字广告，DSA可带给广告主.......

3.谷歌广告平台重视账户整体表现效率

智能购物广告会自动综合考虑来自Google和广告主的众多不同维度的数据，最大限度提高广告主的整体目标效果。智能购物广告涵盖在谷歌旗下全部产品系列中，有多种渠道的多重展示效果可供选择。重磅推出智能购物广告系列：智能购物广告系列的工作原理是怎样的?智能购物广告系列会自动综合考虑来自Google和广告主的众多不同分析数据，最大限度提高广告主取得的效果。

出价系统演变至今，智能出价是目前最佳的解决方案，它可以有效考虑所有可用信号并提高成效。因为竞价时存在的丰富信号，每一次的用户搜索都各不相同，它们存在的各种独特情境信号。谷歌广告系统拥有强大的计算能力，会在广泛数据基础上实时分析独特信号组合，即刻调整出价，快速捕捉潜在客群。

智能出价演变：早期，出价功能很简单:以关键词带来转换的可能性指定出价；此后，可以根据更多信号来出价，比如:设备、时间、工作日或地区；随着数据广度不断增加，广告客户更难根据每位用户的背景设定出价；因此，自动出价是最佳解决方案，可有效考虑所有可用信号并提高成效。竞价时存在的丰富信号：每一次的用户搜索都不相同，因此，针对每次搜索查询的出价应反映竞价时存在的各种独特情境信号。Google Ads会对各种各样的信号以及这些信号间有价值的相互作用进行评估，据此设置最合适的出价。出价的诀窍在于对于每次竞价，根据每位用户的独特信号组合即刻调整出价

在如此庞大的信号规模下，每次竞价手动评估信号既不合理又颇为耗时。智能出价可以解决此问题，在合适的时间，对于合适的用户进行及时的竞价调整，以帮助我们捕捉最有潜力的用户。基于不同的营销目标选择合适的智能出价策略，将为您的收益增长奠定基础。通过设置广告支出回报率目标(tROAS), 您可以调节广告收益，基于转化价值竞价，从而控制整体账户的投资回报率。但需要注意的是避免预算受限，因为我们的机器需要足够的转化数据作为学习资源来变得更适应您的业务需求，充足的预算相当于给机器人供电，让它可以有足够时间去均衡CPA目标值。购物季应当重视长期成效，及时调配预算，适度放宽回报率目标，通过前期紧凑的投入获得后面高效的转化产出，这是真正把钱花在刀刃上。

为什么要基于转化价值来竞价?

tROAS可以基于系统判断，对价值不高的用户搜索降低出价，帮您节省开支

专家提示：智能出价使您能够设置广告支出回报率目标(或通过最大转化价值设置的每日预算),并让我们的系统灵活地根据转化的预测价值设置出价，以实现更高价值的转化。随着时间的推移，自动出价通过了解哪些用户具有更高价值和更高利润，使用灵活出价来赢得这些客户，并达到您期望的广告支出回报。

为什么要提供充足的预算？①转化数据是养分。给我们的机器人提供足够的学习资源,使系统变得更聪明，判断更准确②预算是供电。给机器人提供充足的动力和空间去参与竞争，也让系统在多次竞争中不断学习，快速成长

二、赢在购物季,重视全渠道营销机会

每当购物季，移动端流量起量总会一马当先，在疫情催化的电商销售突起之势中，移动端的营销机会愈加不可忽视。当前Web + App的便捷沟通，正带来更高的互动性，而商家于消费者之间即时的反馈，正驱动品牌好感度上升。Web + App带来更高互动性，以零售应用用户为例，6.4次同時使用Web + App的使用者拥有更多的互动次数，购买频率高出33%，购买的商品数量高出34%，与未使用应用的用户相比，支出高出37 %。App端的客户具有长期转化价值，广告商们推广自己的电商应用时不得不面对成本和投资回报率(ROI) 问题，谷歌AppCampaigns广告系列能够帮助广告主们动态平衡数据量、成本和ROI。

最佳做法：使用谷歌应用(AC)广告系列。足够的数据量是应用广告模型优化的核心，预测信号帮助AC广告系列发掘更多高价值用户。通过将未来潜在付费用户提供给AC优化，我们可以提升付费转化率，缩短转化延迟。

数据量

①足够的数据量是应用广告模型优化的核心

②预测信号帮助AC广告系列发掘更多高价值用户

通过将未来会付费用户提供给AC优化，我们可以:提升付费转化率(conversionrate):这是由于我们发送了更多的高质量数据信号“喂给”AC内部的机器学习模型去学习，用于找到更多相似的高价值用户。缩短转化延迟(conversionlag):这是由于预测信号发生在实际购买行为之前，我们把转化通过预测信号提前发送给了AC去学习。

AC广告的行动建议

以ROI为目标的优化模式-- 抓住大客单，发掘更有价值客户。应用互动型广告(ACe) )。简化受众创建。ACe的受众列表创建太复杂,经常出现错误/问题。推出了前端界面提示:用户列表报错(已发布)；简化受众列表创建流程；计划支持更多受众列表。应用互动型广告(ACe) 模式一针对下 载过App的用户进行再营销。

ROI

预先准备：推荐至少25万安装后开始测试再营销(ACe)；如果想要实现所见即所得，需要提前准备好深度链接；需要已经使用Firebase或者三方开始回传数据。

---

文章均来自互联网如有不妥请联系作者删除QQ:314111741 地址：http://www.mqs.net/post/989.html