转化数据如何改进 Google Ads 自动化

导读：以下是通过转化跟踪改进 Google Ads 自动化（和机器学习）的四个步骤。

Google 继续转向自动化广告管理。许多文章都讨论了广告商如何在保持一定程度的控制的同时使用该自动化。然而，广告商经常忽视的是转化跟踪。

谷歌知道向输入目标关键字的搜索者展示广告。但除非广告商启用了转化跟踪，否则 Google 无法优化性能。

大多数广告商都这样做了。但是大多数都没有正确配置它。以下是通过转化跟踪改进 Google Ads 自动化（和机器学习）的四个步骤。

改进 Google Ads 自动化的 4 个步骤

设置增强型转化。

增强型转化即使在 cookie 受到限制时（无 cookie 浏览器的一项重要功能）也会通过将来自广告商网站的散列客户数据与 Google 的客户数据进行匹配来跟踪效果。

谷歌最近的一项案例研究表明，英国零售商 ASOS 在实施增强型转化后发现搜索广告的销售额提高了 8.6%。

对于在 30 天内至少获得 50 次转化的广告商，Google 建议采用“最大化转化价值”出价策略。在 30 天内获得 40 次转化的广告客户可以通过实施增强型转化达到 50 次。

广告商通过全局站点代码或Google 跟踪代码管理器设置增强型转化。增强型转化仅适用于 Google Ads 是转化源的情况，而不适用于 Google Analytics 或线下转化。要触发转换，消费者必须在指定页面上提交电子邮件地址等数据。页面浏览量不适用。

选择正确的归因模型。最后点击归因是一个常见的错误。该模型将所有转化分配给最后点击的关键字和广告。它在搜索中夸大了品牌活动，因为品牌关键词往往是购买周期中的最后一次点击。

例如，消费者可能会点击“篮球鞋”等非品牌关键字的广告，然后前往耐克网站进行研究。一周后，她可能会输入“耐克篮球鞋”，点击品牌广告，然后进行购买。尽管非品牌词起着重要作用，但品牌关键词获得了所有荣誉。因此，有助于转换过程的关键关键字被低估了。

Google 提供了六种转化归因模型：

最后点击,首先点击。促成转化的第一次点击获得所有功劳。线性的。所有点击都会获得同等的转化功劳。时间衰减。离转化更近的点击会获得更多的功劳。基于位置。40% 的功劳分配给第一次和最后一次点击，其余的点击分配 20%。数据驱动。信用是根据过去的转化来分配的。

数据驱动的归因是理想的，因为它最准确地归功于每次点击。但要有效地工作，它至少需要 300 次转化和 3,000 次广告交互——例如，点击、视频广告的观看、调用附加电话信息。此模型为所有关键字和广告分配适当的功劳。

在没有足够数据的情况下，我更喜欢基于位置的归因，因为非最后点击结合起来可以获得 60% 的功劳。

使用转换值。为所有转换类型分配一个值（静态或动态）。通过动态更新像素，您可以跟踪每次购买的收入。或者，您可以为非货币转化分配一个静态值，例如注册时事通讯。添加价值是“最大化转化价值”出价策略的要求。

使用特定于广告系列的目标。设置增强型转化后，请在“设置”>“目标”中向 Google 指示每个广告系列应优化的出价策略。选项是“帐户”或“特定于广告系列”。默认情况下，Google 将按帐户进行优化，这意味着您的广告将展示给可能会为任何目标进行转化的任何搜索者。

特定于活动的目标将针对一个或多个特定的转化进行优化，例如购买、时事通讯注册或表单提交。

文章翻译自：Practical Ecommerce ;原文链接：https://pec-ly.com/?6iLf