Google广告3种竞价策略详解
掌握竞价技巧对于最大化广告系列的投资回报率 (ROI) 至关重要。本博客探讨 Google Ads 竞价策略,概述有效的策略,以使竞价与广告系列目标保持一致,从而获得最佳效果。
一、Google Ads 中的出价策略类型
Google Ads 中有 3 种出价策略:手动出价、自动出价和 Google 提供的智能出价。每种类型都有其优点和缺点,会对您和您的广告系列产生影响。
1、手动出价策略
顾名思义,Google Ads 手动出价策略可让您手动设置每个关键字的出价。这样您就可以控制为该关键字的每次广告点击支付的最高金额。您可以为广告组中的所有关键字设置一个出价,也可以为每个关键字设置单独的出价。
目前,Google Ads 有 3 种手动出价策略:
手动每次点击费用 (CPC) :您可以为各种广告组或关键字
设置最高每次点击费用,无需 Google 的帮助。此策略可通过在广告系列设置中添加或删除出价轻松进行调整。
手动每千次展示费用:
在此 Google Ads 出价策略中,您可以定义每千次展示的费用。此费率表示平均费用,而不是最高费用。无论用户是查看还是跳过您的广告,都会计算展示次数。
手动 vCPM 出价:
此 Google Ads 出价可让您为用户看到您的广告的每 1,000 次展示设置出价。与 CPM 出价不同,此策略可确保您的投资不会浪费在广告未被看到的展示上。一旦广告在展示广告网络上显示至少 1 秒(或在 YouTube 上显示 2 秒),就会计为一次展示。
适合人群
经验丰富的广告商:
对于已经在 Google 上投放过多个广告的广告商来说,手动出价是一个很好的起点。
缺乏历史数据:
对于新的 Google Ads 帐户或历史效果数据很少的帐户,手动出价提供了一种无需算法预测即可开始投放广告的方法。
控制欲望:
如果您希望直接监督广告活动的细节,手动竞价会让您处于主导地位。
投入时间的能力:
如果您能够投入必要的时间,手动出价可以成为优化Google转化的有力工具。
2、自动出价策略
Google 的自动出价策略利用
机器学习实时自动调整您的广告出价,力求提升您的广告系列效果并实现您的预期目标。目前,Google 为用户提供的自动出价策略是 最大化点击次数出价
。
当您在广告设置中选择“获取最多点击次数”时,
Google 会自动更改您的广告价格,以便在您的预算范围内为您获取尽可能多的点击次数。他们会查看您选择的关键字以及有多少其他广告正在使用这些关键字。这样,您的广告价格就会保持竞争力,并帮助您获得最多的关注。
适合人群
大型或多个 PPC 帐户的管理员:
如果您负责监督各个广告系列或帐户中的大量广告工作,则自动出价可以显著简化管理流程并优化绩效。
具有特定目标的广告系列:
当您有明确、可量化的目标(例如目标每次转化费用或广告支出回报率)时,自动出价特别有效。
不熟悉 Google Ads 或对自己的出价技巧不自信:
自动出价可以作为一种高效管理广告系列的可靠方式,利用 Google 的 AI 做出明智的出价决策。
3、智能出价策略
Google Ads 智能出价在自动出价技术中独占鳌头,它使用 Google 的 AI 进行实时出价优化。智能出价与自动出价的不同之处在于它对 转化
或由此得出的价值进行精确优化。通过持续的机器学习,出价会动态调整以满足预先定义的目标,从而确保 Google Ads 广告系列达到最佳优化和效率。
在选择 Google Ads 出价策略时,让我们探索三种主要类型,以找到最适合您的广告系列的策略:
最大化转化次数
:最大化转化次数旨在确保在每日预算限额内实现最高转化次数。使用此策略时,您可以设置目标每次转化费用,以在整个广告系列或广告系列组合中保持平均每次转化费用。
目标每次转化费用 (CPA)
:它使广告商能够确定理想的每次转化费用,该费用代表在线广告中获取单个客户的费用。此指标通过将广告系列的总成本除以实现的转化次数来确定。
最大化转化价值:
Google Ads 中的最大化转化价值出价策略性地优化出价,以在您的预算范围内实现最高转化价值。系统会自动微调出价,以容易产生重大转化的用户为目标。如果您想在设定的预算内获得尽可能多的转化价值,则可以在不设置目标的情况下使用此选项。
增强型每次点击费用 (ECPC):
增强型每次点击费用策略是手动每次点击费用出价的自动版本。当您选择此策略时,您允许 Google 根据点击转化为转化的可能性调整您的出价。
目标广告支出回报率 (ROAS):
这是一种基于特定 ROAS 优化广告系列的自动竞价方法。广告商指定其期望的回报值,Google 会根据实现该目标回报的概率动态调整出价。
适合人群
具有特定转化目标的广告商:
非常适合那些旨在最大化转化次数、实现目标每次转化费用 (CPA) 或达到特定 ROAS 数据的广告商。
采用机器学习进行优化:
对于有兴趣使用先进的机器学习算法来预测和提高竞价结果的营销人员有益。
具有充足转化数据的广告系列:
最适合具有转化数据历史记录的广告客户,可以利用智能出价算法进行优化。
