PPC 大会堂 50：自动化分层是新的 PPC 保险

我们正处于 PPC 的某个阶段，自动化正在完成我们过去所做的大部分工作。 无处可逃，所以我们必须找到一种与机器共存的方法，但要控制我们的 PPC 帐户。

进入自动化分层——你实施自己的自动化策略，而不是谷歌或其他广告平台正在做的让你自己负责的事情。

为了告诉您更多关于什么是自动化分层以及如何进行自动化分层，我们邀请了三位顶级 PPC 专家和从业者 Joe Martinez、Michelle Morgan 和 Aaron Levy 参加我们的第 50 期 PPC 市政厅。

这是完整的情节。

完整剧集：

成绩单：

弗雷德对这一集的介绍。

弗雷德：嘿，欢迎来到 PPC 市政厅的另一集。 这是第 50 集。所以我们已经做了很长一段时间了，我很高兴你正在观看这个非常特别的插曲。

今天我们要讲的是自动化分层，自动化分层是这几天非常热门的话题，对吧？ 我的意思是，像谷歌、微软这样的地方有如此多的自动化，而问题总是在这个一切似乎都是自动化的世界上，我们作为人类如何仍然保持相关性？

这整件事我们要谈论的是人类加上机器，而不是单独的机器。 但是后来自动化分层出现了，因为我们开始考虑在控制和监控这些机器时，人类需要手动完成大量工作。

为什么我们不尝试自动化层，基本上把我们自己的自动化放在谷歌所做的事情之上，这样我们就可以使用我们真正喜欢的方法来控制？

这就是我们今天要讨论的内容。 “机器人对抗机器人”是其他一些小组成员所说的。 所以我迫不及待地想听听他们对这件事的看法。 但是，让我向您展示我们今天为小组成员挑选的人选。

让我们与 PPC 市政厅一起滚动。

弗雷德：好的。 谢谢你加入我，亚伦，米歇尔。 屏幕上角的那个人是谁？

亚伦：我以为我的爆头已经过时了。 正确的。

米歇尔：这只是一个T先生的样子。 别担心。

乔：是的，我可怜你们所有人。

小组成员自我介绍。

弗雷德：所以是的，你们所有人以前都参加过这个节目。 谢谢你回家。 现在对于那些可能不知道的人，你告诉我们一些关于你是谁的信息。 当我的 Alexa 刚转身时，她似乎也很想了解更多信息。

那么乔，我们为什么不从你开始呢？ 你是谁？

Joe ：我是 Joe Martinez，Paid Media Pros YouTube 频道的联合创始人。 做付费媒体，我认为一月份是我在付费媒体领域的 10 周年纪念日。 所以对我来说万岁。 今年我们要庆祝多个周年纪念日。

弗雷德：是的。 那么另一半付费媒体专业人士呢？

米歇尔：是的，那就是我。

弗雷德：所以也告诉我们更多关于你的信息。 是的。

米歇尔：所以我的简历听起来和乔的很相似，只是我的名字不同，而且我看起来也不同。

所以我是米歇尔摩根。 我是付费媒体专业人士的另一位联合创始人。 现在也在 PPC 领域工作了大约十年，在代理机构和内部工作。 所有的好东西。 很高兴来到这里。 是的。

弗雷德：当你说你看起来有点不同时，我就想，嘿，有人在看吗？ 如果您精通 Photoshop，我们很乐意看到它。

米歇尔：我会在直播的其余部分关闭我的相机。

Fred ：然后，不幸的是，我们让 Aaron 躲在底部横幅后面的某个地方。 他在那。

亚伦：首先，米歇尔，当你在那里停留一秒钟时，我有那个时刻，就像在小学的时候，老师在给你打电话，但你没有注意。

米歇尔：我当时想，我应该尽自己的一份力量吗？ 是的。

亚伦：是的。 所以我是亚伦·利维。 我一直在，我不想说现在的数字……我在 SEM 或 Digital 工作了 15 年。 我在 Tinuiti 管理我们的付费搜索团队。 我们大约有120多人，花了很多钱。

我永远都认识米歇尔和乔。 所以如果我们看起来彼此太舒服，那是因为我们是。 但老实说，我很期待谈论它，因为机器人对抗机器人听起来就像一部很棒的电视节目。

弗雷德：我知道，对吧？ 但是这些机器人。 正确的。 让我们谈谈这些机器人到底是什么，以及为什么我们拥有自己的机器人。

所以我想从引擎的新特性开始，特别是谷歌，我认为它总是最有趣的。 但是，您认为我们应该谈论的自动化领域的任何事情，Performance Max 活动肯定会浮现在我的脑海中。

那么我们为什么不从那里开始呢？

亚伦：首先，我是个高尔夫球高手，米歇尔也是。 我们很快就会发现谁比谁更好。 我想这不会是我们中的任何一个。

米歇尔：正确。

Aaron ：首先，这将是对 Google 的一次抨击。 但是在高尔夫世界中，有一种命名速度和Max之类的东西的大趋势。

Max 总是为最需要宽恕的最差球员服务。 但不，我的意思是，Performance Max 显然会是巨大的。 我想我们所有人都把它看作是谷歌的最新版本，说，只要给我们一张信用卡，我们就会去做。

这会很有趣，因为仅基于我们迄今为止的有限观察，Performance Max 确实符合我们的预期，它只是为了最简单的转换。

因此，决定它是否具有增量价值，或者只是将无论如何都会发生的事情归功于自己。 但这肯定是朝着更自动化的未来和更多输入优化的方向发展，而不是像我们习惯的那样使用关键字、展示位置或主题。

弗雷德：对。 这与我认为我们在智能购物中遇到的问题有点相同，它有点跨渠道运行，它优先考虑再营销，因为这是最容易和最便宜的东西。

现在有了 Performance Max，我的意思是，并不是每个人都非常熟悉它，但它基本上会在 Google 的六种渠道中自动运行您的广告。 正确的？

所以它会做搜索、展示、YouTube、Discover、购物等等。 是的。 我认为这些是他们定义的六个主要的。 但实际上，它的目标是谷歌可以在任何地方投放广告的任何地方。

你只需告诉它一些关于你自己和你的广告系列的事情，然后它就会随之运行，这很好，因为在过去，如果你是一个新手广告商，可能不是看节目的人，但一个新手广告商不是很复杂，这有点痛苦，因为您必须设置购物广告系列并连接您的商家提要，然后您必须为您的 DSA 广告系列提供相同的信息，然后为您的 DSA 广告系列提供相同的信息一个广告活动，然后是一大堆无法真正自动化的活动类型。

所以我完全可以看到对于一个新手来说很容易的价值。 但是对于像我们这样真正关心可能的最佳性能的人来说，因为这就是我们从客户那里获得补偿的方式。

当一切都变得不透明和黑色盒子时，这有点痛苦。

米歇尔：是的。 正如你所说，它最终成为其中之一，基本上你提供一张信用卡，然后谷歌只是在一些可以很好运作的领域为你掌权。

我认为其中很多最终都是打着我们试图帮助那些自己做的小企业广告商的幌子，他们没有任何人可以帮助。 所以我们正在简化事情。

基本上，最终的结果是他们把东西拿走或缩小范围，让那些有预算和流量的人更难投资更多的时间。

我认为 Performance Max 可能是一个很好的增值，但正如 Aaron 所说，有时很难知道它是从你已有的广告系列中获取还是实际上在增值。

当一切都在同一个环境中时，很难确定。

乔：有一次我们刚刚与一位客户进行了测试，我正在努力。 他们是一家初创公司，真的。 没有品牌知名度。

人们不是在寻找他们提供的东西，因为它们是全新的。 因此，我们尝试这样做只是为了获得某种更容易的影响，而不是必须创建，因为他们确实有更有限的预算，而不是必须创建一个单独的展示广告系列、一个单独的发现广告系列、一个单独的 YouTube竞选活动，只是为了将一切合二为一，只是为了获得一些基线类型的东西。

但我们故意这样做是为了保持低预算，只是为了看看它做了什么并获得一些牵引力，并希望从中获得一些教训。 老实说，它做得还不错。 没有任何明确的结论，是的，这会很好用。

我们将在此基础上继续发展，但它提供了一些想法，好吧，我们看到 YouTube 方面的参与度更高。 所以现在让我们创建一个专门的 YouTube 广告系列，并对其进行更多控制。

小组成员对自动化分层有何看法？

Fred ：我想这就是自动化分层的用武之地，对吧？ 所以你从谷歌那里得到了这个我们无法复制的非常复杂的系统，就像你说的，它带来了不错的结果，你在某些渠道看到了一些成功。

现在，您如何取得成功并自动将其转变为更加成熟的活动？ 或者你如何弄清楚它的哪一部分推动了成功，以及成功的建立时间？

现在，对我来说，这就是自动化分层，对吧？ 就像我不想每天都参加这些活动并进行相同的分析。 我想为我做这件事。 我希望我的系统告诉我，嘿，这个来自谷歌的自动化东西，它的故障很严重，所以停止它或者它运行良好，去看看它，然后把它转变成更好的东西。

你们如何看待这些示例中的自动化分层？

Aaron ：我有点沉默，因为这些 Performance Max 和其他一些新的 Google 工具显然有一堆数据盲点，我想我们都知道。

Fred ：根据你的想法，我们假设不是每个听的人都知道这些数据库和点。

亚伦：嗯。 所以从 Performance Max 的角度来看，你得到的很少，主要是你现在可以提取的所有东西。

甚至这也有点困难。 这几乎是印象报告。 响应式搜索广告也是如此。 所以你不一定会看到 Joe 自我介绍，他发现 Y​​ouTube 做得非常好。

你不会得到关于它的主动报告。 而且不一定有一种方法可以使其自动化。 你必须了解并调查它。 因此，当我们考虑自动化分层第一时，我们希望防止自动化出错，或者至少在具有破坏性的地方出错。

就像，如果它在一个不伤害的地方是错误的，那没关系。 如果错误导致问题的方式是错误的，那就是问题。 所以一般来说，弗雷德，你提出了一个很好的观点，你知道，让我们自动化这些东西。

比方说，就像视频表现良好，让我们把它扔到 YouTube 上并推广它，类似的事情。 相反，我们通常会尝试想一个非常有趣的卡通人物来与之联系，但这不起作用。

我的机器人大脑没那么好。 不，我们会有一个警报系统，嘿，这个东西这个月被转换了十次。 就像，你应该看看它，也许是一个绝望的关注明星机器人。

但是，与其让它做出所有这些决定，它可能会做出预算决定或花更多的钱或类似的事情，这会让我们有点敏感。 尽管谷歌拥有所有的智慧、强大的计算能力或其他任何东西，但他们不了解品牌安全或品牌是什么。

他们可以试试。 但说真的，它不认为。 所以有些领域我们必须考虑。

乔：就像你说的，那里的品牌安全，那部分让我有点害怕。 我已经有一段时间没有为金融客户工作了，但是我多年前的提要，你为银行服务输入的每一份副本，所有的东西都必须经过法律处理。

所以这是我们再次喜欢的事情之一，我现在什么都没有，但如果你再次这样做，我想，我们不能让谷歌随便吐出一些东西或想出他们想要的任何东西自己的。

必须对某些行业进行一些深入的审查。 所以我理解为什么有些人会害怕或者只是反对它。

Aaron ：响应式搜索广告非常有趣。

弗雷德：这些很有趣。 但至少你可以固定正确的视频，比如那会是什么样子。

米歇尔：是的。 当涉及到所有这些东西时，我认为最重要的事情，也是我们对其中一些事情的唯一控制就是确保我们基本上把我们的机器人指向正确的方向首先，性能 Max 广告系列的其中一件事是，当你设置它时，你必须告诉它你想要什么样的转化。

而且您必须认识到可以为您创建其中一些转换操作的事实。 它可以是一个电话，也可以是“在地图上获取路线”。 我不知道有多少企业真正赚钱，只要有人点击地图上的路线。

现在，这可能会导致一些有用的东西，所以你尝试和优化它可能是有意义的。 或者它可能只是垃圾，特别是如果您实际上只是希望人们在线填写您的表格。

这根本不是一个可以优化的转化操作。 所以我的意思是，即使只是设置过程的第一步，它也被简化了，这样你就没有那么多需要拉动的杠杆和需要考虑的事情了。

所以可以简化。 但是，如果您只是不小心将机器人指向了错误的方向，它就会优化，就像我们说的，最简单的转换。 当您尝试实际进行在线销售时，可能会是那些在地图上获取路线的人。

因此，即使是第一个小小的输入部分，也将成为它是否运作良好的重要方面之一。

弗雷德：对。 我会说最便宜的转换便宜是有原因的，对吧？ 我的意思是，我们很多人都在为相同的关键字出价。 如果某项内容不贵，可能是因为更老练的广告客户已经确定它不是高质量的点击。

这不会是一个高质量的表单填写。 这不会是一个高质量的电话。 但是，如果这就是您向 Google 表明您关心的内容，那么无论电话的另一端发生什么，我都会关心电话，太好了。

我们会给你那些便宜的电话，我们会给你很多，因为没有其他人愿意购买。

Joe :是的，正因为如此，我认为我已经更多地转向了广告系列级别的转化跟踪，我承认当它第一次出现时我并没有做很多事情。 我们有能力做战役关卡。

但现在正如 Michelle 所说，有时候，由于网站上的有限操作只是为了获得更多信号，我们添加了就像在您的网站上点击通话一样作为转化操作。

好吧，现在它开始导致更多的垃圾，现在我们听说一切都不是那么好。 所以，好吧，对于一些接触点较低的活动，我们仍然会保留它，但对于某些活动，我们只会坚持更重要的事情，即表单提交活动。

Aaron ：嗯，我认为 Joe 和 Michelle，你们都提出了一个有趣的观点，即 Google 是一个封闭系统。 谷歌不是你的事。 很明显，我们这些与我们的各种谷歌代表合作过的人，谷歌再次试图将尽可能多的信息输入系统。

但这取决于，第一，我们能够为它提供做出明智商业决策真正需要的一切。 第二，确保这一点，我将在一次会议上谈到这一点，但要确保数据的人性方面是真实的。

这只是我们从我们的一个真实客户那里看到的一个例子。 他们的呼叫中心有这种销售激励措施。 因此，如果事情必须是 SQL，如果他们将东西从 MQL 卖到 SQL，他们就会得到额外的奖金。

那你猜怎么着？ 在那个时期结束的那个星期五，他们的 SQL 出现了巨大的飙升，因为每个人都希望每个 SQL 获得 5 美元的奖金。 那么反过来，谷歌的自动出价，我们反馈给它说，嘿，我们得到了所有这些 SQL，好吗？

它不知道我们升职了。 它不知道这些就像奇怪的人类动​​机。 所以反过来，系统说我做得很好。 所以它会做任何它真的很难做的事情。 但是我们有这种人为泄漏。

机器人与机器人战斗的挑战。 有时，如果人类向其中一个机器人提供了不良信息，那么战斗就会变得肮脏。

米歇尔：这是一个系统本身的整体想法。 正确的。 您输入的数据或输入的质量与您输出的系统相同。 我用它来为相似的观众添加东西。

如果您仅将访问您网站的任何人的一些垃圾受众放入过去 45 年中您的 CRM 中的每个人，那么您可能不会在另一端获得出色的结果。

但如果你只有高薪客户，你可能会有更好的机会，因为那里实际上有一个模式。 所以，是的，有点倾向于这一点，你只会得到与你给出的指标一样好的表现。

所以回到把它指向正确方向的想法，有时我们认为我们做得很好，我们是这种关系中存在缺陷的部分，哦，我要指出一个机器人这样。

就像，哦，等等，它就在垃圾桶里。 也许那里不是最好的选择，

小组成员如何看待增强转化？

弗雷德：垃圾进，垃圾出，对吧？ 是的，但这很有趣，因为您甚至在谈论已经比许多广告商所做的更复杂的事情，这实际上是在考虑营销合格的潜在客户，销售合格的潜在客户，不仅仅是填写表格。

所以我有点想搬到这里。 现在有增强的转换。 正确的。 而且我认为人们没有跟踪 MQL 和 SQL 的很多原因是因为它很复杂。

您必须将 Gclid 安装到您的系统中。 您必须在整个 CRM 中保留它。 这不是火箭科学，但对于不一定有其工程团队支持的营销人员来说，这也不一定非常容易。

但是增强的转换，有没有人想解释一下这些是什么？ 也许有人愿意做志愿者吗？

Aaron :前几天我读了一些关于这些的文章，因为我们真的没有经常使用它们。 但我对它们的看法是，如果您熟悉 LiveRamp 或 Epsilon 或受众丰富平台，基本上它所做的就是尝试比您自己更准确地将数据拼接在一起。

增强的转换可以帮助解决这个问题。 我可能在谈论错误的事情。

弗雷德：是的，你说的是对的。

Aaron ：我读到了一些东西，但它开始将这些东西拼接在一起。

弗雷德：没错。 缝合在一起。 所以让我着迷的是，不是说 Gclid 是把原始点击缝合在一起的东西。 顺便说一下，Gclid 代表 Google Click ID。 正确的？

因此，当提供广告展示时，Google Click ID 是唯一的，然后如果有人点击了该展示，则其中包含一个参数，这是 Google 稍后可以说的唯一 ID。

它来自此广告和此点击的搜索。 现在，整点也是，当表格被填写或有人打电话给你时，Gclid 会输入你的 CRM 系统，然后两个月后，在那个客户变成 MQL、SQL，最后是客户之后，你就有了您可以反馈给 Google 的 Gclid 参数并说这个新的转化，实际上更有意义的转化与 Gclid 相关联。

谷歌确切地知道它来自什么点击。 所以现在它可以运行了，机器学习可以说，哦，好吧，这些点击不仅导致了表单填写，还导致了实际销售。 所以让我优先考虑这些。

要做到这一点，您必须进行 tROAS 竞价。 您不能进行 tCPA 出价。 正确的。 这是一个完全不同的故事，但这个 Gclid 很难。

现在这就是谷歌提供的非常简单的东西。 当有人填写潜在客户表格时，他们可能会输入他们的电子邮件地址。 当某人成为客户时，您可能知道他们的电子邮件地址。

那么为什么我们不使用电子邮件地址将这两条数据重新绑定在一起呢？ 假设您不喜欢从同一个电子邮件地址获得数千次点击，他们可能会将其关联回一次点击。

你有它。 这是几乎任何人都可以做到的更简单的离线转化跟踪。 您不再需要拥有工程团队。 因此，这为你们向更多广告商谈论 MQL SQL 跟踪提供了可能性。

但是有点像，在这些情况下你会做错什么？ 我认为你说得对，就像人类的影响一样。 但是还有什么其他人可能会搞砸的吗？

Aaron ：嗯，我们在内部讨论。 为了记录，我想到的另一件事是广告数据中心，它有点相似，但包括移动和视频。

但我认为这是错误的，我们谈论在我们的盘子周围移动食物以及我们的很多归因对话或任何可能的东西，它可能会占用太多的功劳。

一个人可能做了很多不同的事情。 就像，是的，也许他们观看了 YouTube 视频，但也许他们在离线的某个地方下载了白皮书，或者他们阅读了报纸文章或任何可能的内容。

然后谷歌的，就像，我们接触它，我们首先在那里，我们参与其中。 所以很明显，你可以坦率地说，任何类型的转化跟踪，但那种自动化说我们可以将它们拼接在一起。

因此，就像我们所做的那样，它可能会变得有点激进。 也就是说，我们运行的少数几个，我们已经完成了几次，并没有看到一个巨大的提升。 所以这种阴谋论还没有真正得到证实。

但是，当然，它仍然留在我的脑海中，“你只是在为东西买单吗？”

米歇尔：因为一切都在为某些东西赢得荣誉。 好像东西不存在。 我的意思是，即使我们只是回顾一下 windows，很多平台显然都比现在短得多。

但是，如果你有很多人注册某个东西，他们首先从 CRM 平台开始，因为他们是通过谷歌搜索或类似的东西来的，然后可能是月底的促销活动，比如可能不是在销售方面，而是为客户端。

所以你在这个月的最后两天发出类似的东西，我们提供 15% 的折扣，他们来到网站，他们转换，然后看起来，哦，我们的谷歌搜索疯了。 并不真地。

我的意思是，它有点像，但它有点没有。 所以那里有很多泥泞的东西，你在这里谈到的，演示文稿。

这实际上就是我在脑海中所说的，试图将性能归因于漏斗的顶部。 最好的收获是这一切都是一团糟。 所以你们没有尽力而为。 我认为与此相同的是，有很多不同的东西。

我的意思是，即使只是 Fred 的想法，您也必须告诉我们什么是增强型转化跟踪，因为它与其他内容有些混淆。 但那些都是如此平淡的词，就像那是什么意思？

我们每天都这样做。 就像想想那些每天都在努力跟上进度的人一样。 我敢打赌，就像试图把所有事情都整理好并确保一切运行良好的想法一样，尤其是当自动化已经变得如此复杂时，很多人都觉得这是不可能的。

乔：那么怎么样.. 这是一个诚实的问题，这些转化的离线数据是如何上传到谷歌的？ 谁能做到这一点？ 您需要什么类型的 CRM 以及如何将其带回 Google？

因此，他们可以将所有内容归于一般属性还是用于增强转化？

Fred ：对于增强型转化，和以前一样，对吧。 所以过去有几种机制。 您可以进行批量上传，也可以从电子表格中自动安排上传。

或者，您可以像拥有 Salesforce 集成商一样使用 CRM。 但 Salesforce 不是先决条件，对吗？ 因此，只要您有一个电子邮件地址，您基本上可以将其反馈并说这成为这种转化操作。

因此，现在您可以拥有一个与 SQL 相关联的转化操作、一个针对 MQL 的不同转化操作，以及一个尚未用于实际销售的不同转化操作。 以此类推，每天，每晚，您将其反馈回来。现在回顾一下。

Joe ：我想说我问这个问题是有原因的，因为 Aaron 和 Michelle，你们有没有和客户一起工作过，他们的 CRM 中有混乱的数据？

米歇尔：我是否曾与拥有干净数据的客户一起工作是更好的问题。

乔：事情也是如此。 这就是我嘲笑它的原因。 我知道这也像一些批量上传的东西。 就像销售人员或管理 Salesforce 团队的任何人一样，他们只是跟不上它。

但是，如果我们想尝试使用它，这正是我们可能将机器人引导到错误方向的方式。 只是上传杂乱或过时的数据，因为他们忘记上传客户状态和类似的东西。

小组成员使用哪些工具来创建自动化层？

Fred ：所以它是其中一种类型的消息。 你们怎么看？ 你认为这就是你需要解决的问题，那是你的附加值吗？

因为我的想法就像我们过去做所有这些事情一样，比如管理关键字、管理出价、写广告，比如谷歌广告中的所有这些小细节。

但现在更多的是关于我们如何操纵机器和这种自动化分层。 因此，如果他们在 CRM 中的数据杂乱无章，我们就是这样帮助他们变得更好的吗？ 还是我们有点像说这就是我们需要做的。

米歇尔：我确实认为我们最终成为了非常多的商业教练，比以前更多，因为它曾经是我们在自己的小沙盒上玩的东西。

但是现在我们确实必须拥有所有的业务数据。我个人并不想让，尤其是与我合作的很多客户，他们最终都专注于 SaaS。 它们通常是企业级的，所有这些都有其独特的挑战。

其中之一是人们需要很长时间才能从线索到 MQL，从 MQL 到 SQL。 最重要的是，数据很混乱，只有这么多的回顾窗口。

而且，如果您开始将数据上传到 Google，那么点击一下就相当于六个月了。 那是在六月，它不能用它做太多事情。 所以在那种情况下，我可能会尝试像 MQL 一样将其传递到系统中，并将其用作一点指导。

但我们真正谈论的是自动化分层。 我不会让机器人完全控制这个。 我不会导入它然后说，好吧，我们想针对这些操作进行优化。

相反，我要做的基本上只是进行手动分析，然后说，好吧，在我们这边，我们在 Excel 中拥有所有这些数据，并且我们知道这个关键字通常具有这种投资回报率。

因此，让我们制作它，以便我们可以使某些东西动态化，或者我们创建一个具有不同价值的不同转化操作。

因此，在最初的转化操作中，您可以关联某种价值，然后您可能会针对广告支出回报率出价或类似的东西进行优化，或者您知道，某些东西必须具有不同的每次转化成本，因为这些线索是垃圾。 这些线索很好。

因此，即使是相同的转化操作，这些广告系列也需要采用不同的目标每次转化费用出价模型。 因为否则我认为它会陷入困境，试图为自己变得太聪明，如果你愿意的话，它只会自动进入一个无法真正得到你想要的东西的圈子。

弗雷德：这是一个很好的观点。 让我们稍微改变一下。 那么你们都喜欢哪些工具或技术来帮助您操纵机器并进行自动化分层？ 是的。 即使像您喜欢的报告软件，而不是在盘子周围移动碎片，这对我来说也是一种自动化层技术。 正确的？

什么是真正告诉您真实情况的报告套件？

亚伦：是的，我们有很多玩具。 所以第一，从执行的角度来看，显然使用像 Optmyzr 或 Adalysis 之类的工具可以帮助我们以我们不希望 Google 做的方式构建和控制很多事情，并且可以帮助自动化很多事情要么我们不信任谷歌，要么他们不擅长。

使用这些很有帮助。 我们也使用这些。 实际上，我们在数据仓库和 Data Lake 中有一个专有的数据库工具，我们将其注入 Tableau 用于我们自己的系统，称为 Mobius。

但是有了这样的东西，我们就有了一个可以构建这些警报的整个团队的奢侈，我们可以输入天气数据，然后说，“嘿，中西部要下雨了。”

所以你会在三周内有更多的错误。 但如果实际拥有这些信息，如果 API 中有任何数据源，您可以将其放入您的数据仓库。

您使用了多少并早早地提出了您的观点，需要多少资源以及它有多少是您必须谨慎考虑的事情。 但我也从我们的免费工具的角度回应，仅使用 Data Studio 是非常强大的插件，非常容易。

即使通过 Google 自己的自动警报系统和类似的规则，您也可以非常轻松地设置警报。 您可以相当轻松且相当自由地闪烁警告灯。

再说一次，我们的理念所做的事情不一定是让机器为我们做，而是机器告诉我们去哪里看。

弗雷德：是的。 所以一个自动规则。 我显然也是脚本的忠实粉丝，因为我们正在谈论不幸的是我的会议与 Aaron 的会议不同。 现在他们同时拥有我们。

但亚伦会非常好。 所以去找他的。 我只是在谈论十年后的剧本。

亚伦：是的。 弗雷德会很残忍。 去我的。

Joe : That's pretty much what I've stuck to has been scripts and rules for the most part. I don't have any sophisticated ways. It's pretty much me for the most part. So I don't have the huge data warehouses that Aaron's company has.

Fred : Scripts, Joe, what do you do? You write them yourself? You got someone you know?

Joe : No, I pull from sources like you and Nils on Google or on Twitter as well. I rely on the smart coders and engineers to come up with those and then see if it fits. Not every… I'm not talking about just like the reporting ones, those automated ones, those.

Yeah, we can run in every single account, but some of them you're going to have to look at depending on what type of account it is and the frequency and the volume. I do have a medical center in Florida in a small little radius.

So the data in there is pretty straightforward. Or we can pull information from Google Data Studio. We'll look at the Attribution comparisons and then make some assumptions from there.

So we don't need to get crazy. But on some of the bigger Lead-gen ones, that's where we are. Even though I kind of ripped on some of the CRM data stuff, we'll still import that information in and then run some more sophisticated bid scripts just based on understanding the lead times and everything of where we see them come in.

And those again, is based on volume and size of the account.

Fred : One thing that's cool about scripts now is the new versions that are transitioning to Google Ads scripts instead of AdWords scripts, which basically just brings it in line with the new API that's also currently rolling out, which is one of the reasons, for example, that WordStream is basically shutting down because they're not transitioning to the new API.

But this new Ad script has the capability to set crowd targets, which the AdWords scripts didn't have. Right? They kind of became very dated for modern PPC management and a smart bidding sort of world.

Now you can actually do this again. So I'm pretty excited about that capability.

Michelle : Yeah, I think that going back to kind of what you guys said. I think that having your reporting be automated is one of the things that is like the absolute best because one, we all hate reporting.

It takes forever to do anyway. But I would echo a smaller point that Joe made is that have your CRM data included in that and figure out how to enmesh the reports from the channels to your CRM.

Especially for a lot of the lead-gen accounts I work on, you'd be surprised how many people think that one campaign is doing great and then you will get the CRM data and it's not.

Or they think that cost per lead is way too high, but then you incorporate it with the fact that people are coming through their customers. The lifetime value is huge, so it's actually really not one lead pays for.

One customer pays for like a month or sometimes six months worth of marketing. So you need to have it all included to actually make sense with it. But then I personally really like automated rules, sometimes scripts, depending on what they're trying to do.

Quite frankly, I do think they try to get too clever for what they're trying to do. There's a lot that goes into it and the more advanced you make it, that's great. It just has a lot less use cases because there's only so many places that you can use weather data because a lot of my accounts that doesn't matter.

But I think that using automated rules is a great way to do it. It's also just a little bit easier for people who don't have quite as good of a handle on things. The automated rules are just a little bit more basic.

You just make sure that you're not over optimizing on the same data, like don't have your look back window be 30 days and then you run it every week because then you're optimizing on that same one day like four times.

So make sure that you've got them spaced out appropriately. But I personally kind of like the pattern of going from manual monitoring of things like especially bids just for a basic example, and then noticing what the patterns are and then setting automated rule cadences so that I don't have to do it, but then setting like calendar reminders to go in and say go check your automated rules.

Are they still doing what you want them to do? Are they still having the impact that you want them to have and just having that kind of check-in system of having the knowledge that we've got tapered into those automated rules and then checking back in every once in a while to make sure that the little machine we set up is actually doing what we wanted it to do? Yeah.

Aaron : I think Michelle and Joe, you both make an interesting point in a way of over automating. And Michelle like the phrase 'over optimization'.

And Joe, to your point, if you were to pump weather data into a small regional facility, you're going to make decisions that it's stealing a cruise ship like a jet ski. You're making too big of swings when you're too small of a data set.

So it's important as you go through all these things. And frankly, I see this when I look at some peers or friends' accounts as you don't necessarily have to use every tool at the same time.

So thinking about what tool will yield to seal our mutual friend Perna's favorite phrase, what tool is the best route to return on time spent versus what tool is just doing a bunch of stuff for the sake of doing it.

I think it's important to pay attention to that.

Joe : That's what I think. That has really helped me embrace a lot of the automated bid strategies because do I really want to go in and look at bid adjustments from the audience level, then the device level, then the household income level, then the gender level?

To have a lot of that and do that for if you can trust that the data in there is right and your conversion actions are right, I'd rather have a script or an automated bid strategy.

Do that for me than having to do that every single week manually. Nobody wants to do that. So embrace that automation for sure.

Automation layering for bid management and messaging.

Fred : Let's go deeper on that. Right. So let's talk about automation layering for the sake of bid management. And we've already covered a number of things, but one thing that I'm looking at nowadays is value rules.

And so value rules is basically you get to communicate to Google for your conversions whether you want to value them more highly, depending on, for example, the geo or the device type or the audience segment.

So I could say if I get a conversion from California versus a conversion from New York, I'm going to value the one from California more highly.

And that's kind of under the assumption that I haven't done the sophisticated CRM integration. So I'm not really communicating my sale, but I'm maybe just communicating the form field.

And I think my form fills from California convert at a better rate. So this kind of is a way to do these bid adjustments on some of the factors that we used to do. But now you've got to think about, well, it's not just what's the likelihood of the person filling in the form, but the likelihood of when they fill in the form.

That being a better thing than another, I hope I'm explaining that sort of. Okay. So kind of curious, has anyone else looked at those bid adjustments? Because one thing that I love is the whole fact that you could look at your CRM and you could look at these factors that Google has previously looked at to predict conversion rate.

But you could look at it to predict through conversion rate without necessarily giving all that information to Google and just kind of steering the ship in little ways. Right. More budget towards California because that's where my leads tend to become sales.

Michelle : Yeah, I really like those types of things. That's kind of what I was alluding to, being able to create different values for different conversion actions, that sort of thing. This is just more sophisticated. So I really like this roll out personally, of being able to do this.

I haven't used it yet, but that's because I have too many areas where the data isn't as sophisticated as I would like it to be for me to then tell Google the information. They would like me to tell them.

But I think that having this goes back to the same thing that I've been saying is like pointing your robot in the right direction. And these are just more controls that kind of help you lean into what is actually working.

So personally, I'm a big fan of these things. I think it'll be really helpful to kind of layer those in with some of the automated stuff because you're just giving it more data to go on, which is what all of the different types of automation pieces want.

Aaron : Really looking at it kind of like, I'm thinking a lot about my childhood and education today because they said how long I've been doing this job for. But I look at it like taking AP classes in high school so you don't have to take the class in College.

You're not paying tuition again for something that you already know in the sense that you're not spending extra money for Google to learn that California is good. Now, obviously, if you don't have the API integration, it might not learn that anyway.

But at the same time, again, this is assuming the API type stuff is set up. At the same time, you'll probably get more out of relearning what you already know because what you already learned California leads are in the past.

People have been moving around a lot the past two years. So results that we had in the past or where people live or where their “base” might not be true anymore. So having that sort of persistent learning is nice.

But that said, Fred, to your point, there are some of these things where we know all this already. We don't need to wait for Google or Microsoft or whoever to learn it. Again, much the same.

We haven't used it a ton, but that's partially because we have the, I call it luxury of working with larger accounts. So usually if a region is doing really better, we'll just isolate it.

Fred : You guys have better data sets. If you can bring the Gclid data back into it and offline conversion tracking, that is better. But if you don't have the luxury, then for sure, Value rules.

Joe : I haven't used this yet, but they had a client that has warehousing data and they already know based on where the market is. I mean, a warehouse is not a virtual thing. It's a physical place in a location.

So they know exactly where the main warehouse hubs are across the country. So they clearly see better conversion rates around where the main locations are. So that's a perfect example of when you want to use it.

We have other clients where, yeah, they're a national software brand. However, where their headquarters are converts way better just because that's where they started. So they have much more brand recognition within the greater area of where their headquarters is based.

So that's something where we can proactively say we know even for non branded keywords, we are going to do better in this area because we have better brand affinity in this area.

So we can be more aggressive here and always be aggressive and just feed Google the information. So there's certain instances where, you know, it makes perfect sense.

米歇尔：我认为我们在这里的另一篇文章是我们正在谈论所有这些基于性能的东西。 但是我们没有谈到的一件事是人的因素，因为除了他们很容易相处之外，你喜欢与来自特定州的人一起工作可能没有明显的理由.

还有一些因素实际上并未计入数字，因此机器无法真正学习它，但您可以指导某些事情。 就像加利福尼亚的人更好，并且您想与他们更多地合作并且对小企业主而言没有货币价值，那么这种东西可能非常重要。

我有很多客户说，好吧，我们将瞄准这些领域，但不瞄准那里，因为坦率地说，我们从它们身上赚钱，但我不喜欢它们。

因此，您可以通过很多方法，就像在其中一些事情中的人为因素一样，您可以引导它做任何您想做的事情。 它并不总是必须是数字和数据驱动的焦点。

您也可以使用这些不同的控件为自己做出业务决策。

亚伦：嗯，第一，一个在加利福尼亚的人，一个在费城的人与中西部的两个人交谈，谈论我们想和谁更好相处的人，这很有趣。

我认为没有人愿意和我一起工作，但我认为这方面的另一个因素也是，除了 B2B、SAAS 之外，不管它是什么，可能是运输成本、货运成本、供应链。

我回想当我做实际工作并有几个客户时，我们有一个客户可以保证在东海岸 I95 后一小时内的任何地方都能在一天内发货。

因此，我们确实开展了针对道路的活动，因此我们可以说，在这条小堤道上，一天的运输转化率会更高，这将是两天的运输，并说这是因为他不在这里，对不起，柯克威廉姆斯，我们排除了蒙大拿州，因为在那里买东西太贵了。

因此，如果他们开展免费送货活动，他们就会在蒙大拿州、怀俄明州、达科他州等类似的地方赔钱。 因此，有了这样的工具，我们可以说，看，我们会将订单运送到蒙大拿州，但它们的利润率必须比我们在其他地方获得的高得多。

好的，让我们在那里有一个更高的上升目标。 然后沿着我们亲爱的朋友I95，我们可以很好而且便宜。

弗雷德：对。 而且我认为这里有趣的是，您可以根据道路和州等静止的事物做出此类决定。 因此，您一次性决定将机器指向正确的方向。

但是当它变得迷人时，就像你说的那样，同时存在供应链问题。 因此，也许过去可以在 I95 上进行一日送达，但现在我的卡车司机中有一半都感染了 COVID，所​​以也许我无法实现这一点。

所以在很短的时间内，我需要修改我的目标来解决这个问题，我认为这确实是自动化分层的亮点。 正确的？ 我不想在一堆帐户中修改 100 个广告系列。

我只是想要一个东西，我把它放在电子表格上。 我想，“嘿，交货时间从一天到两天。 它知道要进行和更改哪些活动，它只是为我处理。”

然后当卡车司机都回来了，他们可以送货了，去把它换回来。 好的，但让我们稍微谈谈用于定位的自动化分层。

我们也可以进入消息传递。 正确的？ 所以定位，展示位置，关键字，所有这些好东西，然后是消息传递。 RSA，您是否在这些领域看到过任何自动化分层的好例子？ 不。

Aaron ： RSA 的数据仍然有限，或者工具不是很有限。 所以你不能真正分层。 我们已经尝试过，相信我们，我们已经尝试过了。 如果您在广告中加入社区的名称，您会在区域活动中获得更大的成功。

我不想为世界上的每个社区都开展活动。 但是，所以我尝试使用业务数据源来做到这一点，但我们的销售额还没有真正实现。 我从目标的角度再说一遍，偷别人。

但是观众对我们来说非常成功，我不情愿地将新的广泛匹配自动化称为有争议的。

弗雷德：但是，嘿，好吧，你不是说关键字死了的那个人吗？ 所以，甚至承认存在广泛匹配？

Aaron ：我说的是关键词吗？ 我没有说关键词。 你做到了。

弗雷德：好的。

Aaron ：我说的是广泛匹配。 但是不，我的意思是，您在某些情况下设置了我们在某些情况下所做的事情，例如，我们实际上想要使用搜索奖励。

我们有一家发送大量直邮的公司。 所以，是的，我们将根据我刚才所说的那个词来进行有针对性的“常规活动”。 我不会说 tCPA，但我们也会有一个活动，基本上是自动上传人们收到邮件的时间。

所以，就像，当一个邮件列表出来时，他们的直接邮件软件会发送进来，就像，“嘿，这是收到邮件的人。” 如果他们搜索任何距离很近的东西，我们就会对这些人进行竞标。

而且效果很好，因为我们知道我们正在接触合适的人。 我们知道该品牌已经处于正确的心态。 所以在这种特殊情况下，文字很重要，但并不重要。

我们知道我们已经与他们联系过的这些信息更多地是一件事情。 我们可以很容易地做到这一点。

我们不必每次都自己上传列表，几周后我们可以摆脱它，因为我们知道明信片已经被丢弃、回收，而且可能没有打开。

米歇尔：是的，我认为动态搜索广告也可以做同样的事情。 就像，您不必一定使用广泛匹配。 您也可以使用您的网站，如果您的网站非常适合，我认为这有时会有所帮助。

因此，如果您想确定您的网站是否适合，只需对关键字规划器进行逆向工程。 去把你的 URL 放进去，看看它建议什么关键字。 如果它们很好，您应该将您的网站用于 DSA。

如果它们是一堆关于联系我们和您的隐私条款的垃圾关键字。 可能不要将您的网站用于 DSA，或者您使用页面提要，以便您可以控制它实际从哪些页面中提取。

但是，是的，回到谷歌新宠的想法，旧的广泛匹配关键字与智能竞价，这将为您带来那些低悬的转化，诸如此类的事情。

我喜欢这样做的唯一真实时间是，如果我也有再营销受众分层。乔和我在不久前举行的 SMX 演示中谈到了这一点。

就像如果你可以控制你知道观众是合适的人这一事实，我对人们输入的搜索词和拼写错误以及所有相关的事情要宽容得多，我们可以倾向于自动化投标。

但如果我不确切知道观众是谁，那么我对做那种事情就有点厌倦了。 所以它变得有点模糊。 我真的很喜欢利用观众，然后让机器在那个狭窄的操场内接管，如果你愿意的话。

Joe ：我们也喜欢将重定向与 DSA 结合使用。 这只是稍微打开了闸门，因为使用 DSA，您可以看到搜索字词和某些标题，因为我们不会为 DSA 创建标题，这可以为您提供新的想法，以了解可能测试您的响应或是否您仍然想制作加大型文字广告以获取更多信息。

但是，无论您使用页面提要还是整个网站，您都在 DSA 再营销活动中运行它。

Aaron ：我认为如果要说另一件事，这可能会在 PPC 之外进行一点点，我们可以做其他营销方面的事情。 但是，如果我们运行发现广告，如果我们运行 Disco，如果我们运行 RSA，如果我们运行重新定位，设置受众怪异警报，或者让它以您的方式发送受众洞察，然后将其转移给您的内容团队。

我可以举出的最好的例子是个人经历，但我们有一个婚纱客户。 你认为人们在再营销受众中的主题是什么？

米歇尔：节食。

亚伦：是的。 他们去哪儿了，我猜这显然是像 Pinterest 一样。 有很多人在看天气的东西指数真的很高。

米歇尔：是的。 你去吧。

亚伦：所以，当然，就像，好吧，现在你有了一个内容策略，好吧，如果你的婚礼当天下雨该怎么办。 如何瞄准你的仪式，这样你的观众就不会被蒙蔽，你也不必在你的衣服上戴太阳镜，不管它是什么。

但是发现那些有点奇怪，被高度索引的东西。 还有弗雷德，我看到你在笑。 那是一个真实的场景。 我在姐姐的婚礼上表演，看不懂我的剧本。

所以从字面上看，你在照片中看到的只是我往下看，我可爱的小球点在阳光下闪闪发光。 是的，贴近心脏。 无论如何，但是使用类似的东西，再次使用我们在搜索中仍然拥有的所有丰富信息，以将您可以看到的其他内容添加到业务的其他方面。

第一，这是让企业中的其他人关心搜索的好方法。 第二，这是增加它价值的一种方式。 随着 CPC 每年越来越高，这是一种在购买婚纱之外获得额外价值的方法。

乔：有一件事与此有关。 对于您可能在 Google 上运行的任何知名度类型的广告系列，它只是在 Google 中自动创建或自动建议的受众。

当您查看您的受众群体定位选项时，您可以说它不是真正的市场受众群体，而是基于您当前的关键字，也许您想为您的漏斗广告系列尝试这种受众群体定位。 我们发现其中一些比我们创建的一些自定义细分效果更好。

所以这只是我们认为我们已经测试过的东西。 但这都是推荐的东西，要么基于网站行为，要么基于你之前的广告活动表现所做的所有类型的东西。

Google 自动创建了一些额外的定位选项供您尝试。

包起来

弗雷德：太好了。 好吧，我喜欢你分享的所有例子，以及谈论自动化分层的所有例子，都来自一家大公司 Tinuiti，有很多 PPC 人员、大预算、复杂的工具，一直到乔和米歇尔从那里挑选脚本他们可以在哪里使用不同的自动化找到它们。

所以非常感谢你分享所有这些例子。 这太棒了。 还有很多对会议的参考。 所以 SMX 下一个。 我相信这就是 Michelle 和 Joe 就录制的自动化分层进行精彩会议的地方。

我认为您确实必须付费，但如果您想看到它就在那里，请寻找 SMX Next 2021，然后我们所有人都将在 HeroConf Austin 上发言，假设旅行限制不会突然发生再次弹出。

但我们都非常希望下周能到那里。 当你看到这个时，可能那个会话已经发生了。 但是和我们谈谈。 我们将分享这些幻灯片，我们将尝试提供这些视频。

那么还有什么？ 我会给你们每个人一点时间，也许可以告诉人们在哪里可以找到你，你想让他们做什么。 我希望人们真的去购买我的新书《Unlevel the Playing Field》。 它于1月26日发布。

所以去买这个的副本。 谈论我们今天讨论的很多概念。 亚伦，让我们从你开始。

Aaron ：您可以采用两种方法实现自动化。 在我看来，你可以防守也可以成为朋友。 所以我会鼓励人们，而不是试图保留你曾经做过的事情并试图让旧的搜索永远持续下去。

不要防御它。 只是交朋友。 了解机器人想要做什么，是什么让机器人开心，是什么让他做他或她的小机器人。 然后，当然，您可以了解其中的陷阱。

所以与其试图阻止它做它擅长的事情，不如让它有一点自由。 让它学习，只要确保你不要让它从悬崖上掉下来。

弗雷德：友好的机器人。 好建议。 米歇尔？ 那你呢？

米歇尔：是的，我会说我没有像亚伦那样押韵的聪明小词。 我没有考虑那么多，但我确实认为这是正确的方法。

所以留出一些量来测试一些自动化部分。 你会对一些比你想象的更好的东西感到惊讶。 你会惊讶于一些非常糟糕的东西。

你认为这可能是正确的方法。 所以测试一些东西。 不要太拘泥于你过去所做的事情，尤其是如果你已经在这个行业工作了这么长时间。

就像，抱怨它没有帮助。 它真的没有。 但不要放弃这些原则。 正确的。 我们来这里是为了某件事。 所以试着想想，也许退后一步说，好吧，我知道这是我一直做事方式的基础理论。

我如何在这里应用它并利用它来前进并确保我与时俱进？ 因为我可以保证你的竞争对手可能正试图紧紧抓住一些东西。

因此，如果您与时俱进，而他们却没有，这是击败竞争对手的好方法。

Fred ：这就是你'Unlevel the Playing Field'的方式。

米歇尔：对对对。 买弗雷德的书。

乔：我们需要那本书的附属链接。

米歇尔：我知道。

弗雷德：听着，每个人都喜欢这些想法，这些书来自与今天通话中的每个人一样非常聪明的人的对话。 所以真的，很多功劳也归功于他们。

米歇尔：我只接受回扣而不是附属链接。 非常感谢。 继续，乔。

亚伦：所以我是作家。 棒极了。

Joe ：我认为 Aaron 和 Michelle 说了我通常会推荐的内容。 你会在 Twitter 上找到喜欢抱怨事情正在发生变化的抱怨人群，但它总是会发生变化。

总是会有新功能，技术总是会进步，用户行为总是会改变，所以尽快接受它。 查看它在您的帐户中的位置。

您不必盲目实施 Google 在推荐中列出的所有内容，但同时也不要忽略或拒绝它们，因为有时这些推荐或自动化可能对您的帐户非常有益。

没有一种尺寸适合所有人。 您必须做对您的业务更有利的事情，但始终确保您的业务目标优先于 Google。

弗雷德：太好了。 好的，所以请在 Paid Media Pros 查找 Joe 和 Michelle，在 Tinuiti 查找 Aaron。 我们都在推特上，我们都在参加会议，所以尽量保持联系。 我们喜欢收到您的来信。

感谢您收看这一集。 如果您喜欢它并想看更多内容，请订阅我们的 YouTube 频道，我们很快就会再回来一集。 感谢收看。

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