Google Ads 中基于价值的出价：工作原理、最佳做法和陷阱

已发表: 2022-09-11

在罗马帝国的鼎盛时期，胡椒非常珍贵，以至于香料贸易商的财富增长速度超过了他们的消费速度。没有什么地方比罗马所在的意大利省更容易获得和更昂贵了——那里的平均收入高于整个帝国的平均收入。

在某种程度上，罗马商人是基于价值的竞价的鼻祖，他们将最有利可图的商品放在最有可能支付最高价格的人面前。

如今，它是 Google Ads 的一种方法，可帮助广告客户最大限度地提高其广告支出的转化价值，并且是您可以玩的几张牌之一，以打破每个广告客户都使用相同自动化的竞争环境。

但自从罗马人掌权以来，情况发生了一些变化，基于价值的竞标不仅仅是对香料展开价格战。

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• 对细分受众群进行评分
• 优化转化价值规则
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Google Ads 中的价值竞价如何运作

2021 年，Alphabet 2570 亿美元的收入中，约有 80% 来自谷歌的广告渠道，包括搜索、购物和 YouTube——这是一个巨大的人们搜索产品和信息的生态系统。

有了它，谷歌已经获得了一个惊人的大数据集，其中包含丰富的消费者意图，可以为其决策提供信息。这与世界一流的人工智能和机器学习相结合，可帮助广告商为其客户和企业做出正确的决策。

但该数据不完整；它不考虑帐户特定信息，例如谁通过 Google 广告从您那里购买但后来退回了他们的购买，或者地理 1 的一位客户如何拥有地理 2 客户的 10 倍的价值。

基于价值的出价通过告诉 Google 您的企业认为什么是最有价值和最不有价值的流量来源来缩小信息差距。

在我们最新的 PPC 大会上，Google 向我们解释了有关基于价值的出价的所有信息：它的工作原理、要遵循的最佳实践以及要避免的常见陷阱。

每月两次从行业专家那里获得可操作的 PPC 提示、策略和战术。

当您告诉 Google 智能出价无法衡量的事情时，就会发生价值出价，例如：

客户对您的业务、收入流和盈利能力有何价值
哪些转换结果是银行里的钱，哪些不是
潜在客户在通过 Google 进行转化后所采取的线上或线下步骤带来了收入，以及您对这些转化操作步骤中的每一个步骤的重视程度

此图表是基于价值的出价如何帮助您最大化转化价值的假设示例；这不是在所有情况下基于价值的出价的运作方式。也有可能产生更多的低转化价值客户。目标是最大化转化价值，而不是转化次数。

传统的基于转化的出价方法没有考虑到这种细微差别。使用基于价值的策略，您可以将更多预算用于获取最有可能为您的业务创造利润的客户。

简而言之：

区分您的客户。 您可能已经根据客户对您的业务的价值对其进行了细分，但 Google 没有此信息。
对重要的事情出价。 通过基于价值的出价策略，Google 可以了解哪些潜在客户对您最有价值。
推动性能提升。 对更有价值的客户出价更高，可以增加收入和盈利能力。

请记住，不同的 Google 渠道有不同的先决条件和设置来启用基于价值的出价。使用智能购物（现在正在通过 Google Merchant Center Feed 迁移到 Performance Max），唯一的选择就是按价值出价。搜索和标准购物让您可以在基于转化的策略或基于价值的策略之间进行选择。

准备：Optmyzr 的 Google Ads Performance Max 广告系列指南

基于价值的投标的 4 点框架

与 Google 共享数据有两种广泛的方式。

在线转换

Global Site Tag 和 Google Tag Manager 可帮助您在转化时通过其他标签参数传回在线数据点，以帮助 Google 了解转化的价值。

转化数据通过基于价值的出价来成就或破坏您的成功。请务必设置和跟踪与您的业务目标相匹配的更准确的转化。

一些广告商仍然使用综合浏览量和其他低接触操作作为转化。我们建议一些更能表明兴趣的东西，例如表单提交或购买。

离线转化

离线转化导入让您可以直接导入离线发生的转化，您可以通过 Zapier 等工具、与 Salesforce 和 HubSpot 的直接 CRM 集成或上传格式化的电子表格将其传回 Google。点击您的广告的任何人都会被分配一个 Google 点击 ID (GCLID)。使用此匿名标识符报告他们的转化路径，同时保持客户数据的私密性。

对于使用全渠道策略销售化妆品的广告客户，使用离线转化导入可以告知与不同 GCLID 关联的 Google 数据。例如：

客户全额或部分退货后的真实交易价值
第一次与回头客的不同价值
店内交易的购买价值，无论是否点击数字广告

Offline Conversion Imports 将最长 90 天的数据应用于出价算法（任何外部数据仅用于报告目的）。您可以每天共享信息并稍后使用转化调整（Google 推荐的最佳做法），或者延迟上传转化，直到您知道更多，只要它达到此阈值。

您还可以使用 Google Marketing Platform 中的 Offline Conversions API 将离线操作上传到 Campaign Manager、Search Ads 360 和 Display & Video 360，并以 Doubleclick 用户 ID、GCLID、设备 ID 或匹配 ID 为关键字，以查看离线转化。

学习：关于 Google 离线转化的所有信息

阅读更多：提高 Google Ads 智能出价效果的 3 种方法

实践：如何将 GCLID 数据添加到 Google Analytics

分配明确的转化价值

我们已经讨论了使用转化价值的重要性，但是您如何决定使用哪些数字？下次为帐户设置这些元素时，请考虑这些元素。

估计值：这是您对转化已经或将产生多少钱的最有根据的猜测。根据您的需求，您可以考虑直接的顶线（收入）、底线（利润和利润率）、预测利润或客户生命周期价值。

实施：启用转化跟踪后，不同的转化可以有不同的价值。如果您的业务模式需要，您还可以选择为所有转化分配相同的价值。赋值的三种方法包括：

电子商务交易价值：对于带有购物车的在线商店，您的转化价值可能因商品而异。一次转换可能价值 25 美元，而另一次转换可能价值数倍。
利润率：如果您的平均订单价值 (AOV) 为 3,000 美元，利润率为 45%，并且您的 CRM 显示 20% 的潜在客户成为客户，那么您的转化价值将为 (3,000 x .45 x .20) 270 美元。
生命周期价值：对于相同的 AOV，但使用 LTV 建模，您发现客户在其生命周期内平均额外花费 5,000 美元。在相同的利润率下，每位客户的利润为 3,600 美元（3,000 美元 + 5,000 美元）*(.45)。在 20% 的转化率下，您的转化价值为 720 美元。

频率：尽可能快速且一致地将价值数据传回 Google，最好是每天一次。这使您的帐户能够尽可能接近实时优化——尤其是对于库存有限的电子商务和垂直行业来说是必要的。

记住不要被精确的数字所困扰——使用估计是好的。确保价值密切代表您的业务目标是该战略最重要的部分。

学习：通过智能出价和离线转化赢得优质潜在客户

建立转化价值规则

转化价值规则是一项 Google Ads 功能，可让您根据以下三个条件告诉他们的系统您如何评估流量：

地点
受众（包括第一方和 Google 受众列表）
设备

价值规则在您的基本转化价值之上应用于帐户或跨帐户级别。这使得您与客户或其他团队合作以了解您的业务的受众、位置和设备的层次结构至关重要。

产生潜在客户的软件企业可以使用价值规则与 Google 分享业务见解，例如：

美国用户的价值（LTV 或交易价值）是平均转化率（位置）的 3 倍
订阅时事通讯的用户价值高出 20%（受众）
在桌面上浏览的用户价值降低 50%（设备）

您只应创建无法被 Google 遵守或无法通过其他方式与 Google 共享的转化价值规则。例如，Google 不知道利润率；每个潜在客户的客户 LTV 只能从您的 CRM 数据库中推断出来。

例如，如果您已经通过 Google 购物分享电子商务交易价值，那么 Google 已经知道地理区域中消费者的交易价值差异，并将在智能出价算法中考虑到这一点。因此，在这种情况下不需要转换价值规则。

在价值规则之外，您还可以使用这些其他技术来调整转化价值：

转换调整以撤回和重述以前报告的在线或通过离线转换导入报告的转换。
当转化跟踪数据无效或损坏时，数据排除项会告诉智能出价忽略特定日期范围内的所有数据。此工具不会针对转化率的波动进行调整。
导入前调整允许您根据您控制的各种因素修改值。这将有助于指导 Smart Bidding 实现您的价值目标。

改进：Optmyzr 的价值规则指南和常见问题解答

理解：如果客户满足多个规则的条件会怎样？

选择正确的出价策略

最大化转化价值（有或没有目标 ROAS）是具有不同产品的企业或具有不同价值的客户的最终智能出价策略。

除非您只销售一种产品变体，或者没有信息来区分一种潜在客户与另一种潜在客户的价值，否则不建议您最大化转化。使用此出价策略时，Google 会针对转化次数进行优化，不会考虑转化价值的差异。

添加目标广告支出回报率只是告诉智能出价在一定的支出阈值内最大化您的转化价值。但请记住，目标太高会限制转化，而目标太低会侵蚀利润。请务必尝试您的广告支出回报率目标以找到最佳点。

基于价值的投标对 PPC 性能的影响

数字不言自明——谷歌从 2021 年开始的内部数据显示，使用最大化转化价值和目标广告支出回报率，从竞价到价值的明显收益。在类似 ROAS 的情况下，搜索广告系列的转化价值提升了 14%，而采用 tROAS 的智能购物或标准购物广告系列的转化价值提升了 30% 以上。

除了有形资产之外，基于价值的投标还为任何代理机构或品牌提供了运营和战略优势。

与谷歌更紧密地保持一致

以价值出价 - 并设置使其成为可能的系统 - 使 Google 能够专注于看到您的广告的人的质量和总转化价值。这使您可以优化活动以匹配您的真实业务目标，更好地反映您的业务的可观察数据，并针对重要的内容进行优化 - 例如收入、利润或客户生命周期价值。

更好的转换后优化

更好的流量带来更易于管理的转换后流程。如果您的企业在在线转化和销售之间广泛与客户互动，您可以针对客户 LTV 而不是潜在客户数量进行优化。最重要的是您向 Google 报告转化（含价值），以便更好地使出价与业务成果和营销目标保持一致。

展示战略价值

更容易说明您的代理机构或团队如何通过基于价值的出价为营销环境增加价值。随着 Google 将更多平台自动化并使用智能出价帮助广告通过您的 Google 广告系列获取最大商业价值，这将变得越来越重要。

简单地优化关键字和优化手动广告系列不再是可行的角色。通过实时优化，您可以在使用目标 ROAS、最大化转化价值和智能购物广告系列时考虑价值的细微差别。

您可以帮助将 Google 营销活动的效果转化为直接与客户的最终业务目标保持一致，并引入第一方数据以维护您的竞争优势。

实施基于价值的投标策略：清单

大多数广告商现在已经从手动出价过渡到自动出价，但这并不是 PPC 优化之路应该结束的地方。有多种形式的自动出价，其中一些比其他形式更强大。

基于价值的出价是目前最先进的 Google Ads 出价管理，但它依赖于广告商为转化分配价值，因此 Google 的算法可以优先考虑更有利可图的转化。

价值出价适用于各种各样的广告目标，但由于它使用目标 ROAS，因此有时会错误地认为它仅适用于电子商务。

即使是潜在客户广告商也可以使用基于价值的出价，因为他们也从不同类型的潜在客户中获得不同的价值。诀窍在于如何将这些不同的值传达给自动出价系统。

下一部分是指南，可帮助您在将广告系列转换为基于价值的优化方法时取得成功。与本文的其余部分一样，它是与 Google 合作编写的，该公司创建了许多广告商用于实施基于价值的竞价的系统。

Optmyzr 采用了这些工具背后的理论，分析了真正的广告商所做的事情，并将其提炼成本指南。继续阅读以从工具的创建者和使用这些工具来提供成功结果的广告商那里获得最佳建议。

我们已将其分解为以正确方式进行基于价值的竞价的四个关键部分。它们都同样重要，但我们在此处按照最接近实施时间表的顺序列出了它们。因此，在为您的帐户部署基于价值的出价策略时，请从头开始，逐步向下。

在下面了解您应该遵循的最佳实践和应该避免的常见陷阱。

转化跟踪和分配价值

为了使任何优化策略（手动或自动）运作良好，广告商必须收集正确的数据以帮助做出明智的决策。

谷歌负责报告有关展示次数、点击次数、费用等的准确数据。但广告商应确保他们获得有关这些点击所驱动的结果的准确数据。这意味着正确设置转化跟踪。

大多数帐户已经设置了转化跟踪。在潜在客户生成中，转换可能是当有人在登录页面上填写潜在客户表单时。在电子商务中，可能是消费者结账并为购物车付款的时候。

以下是与转化跟踪相关的一些注意事项：

创建多个转化操作以反映转化的多个阶段。这可以包括微观转化（在转化之前发生的好事）或额外的宏观转化（在初始转化之后发生的好事），例如，当潜在客户变成销售合格的潜在客户时，以及当潜在客户变成客户时。在电子商务中，当新客户表现出他们将成为高 LTV 客户的信号时，可能会发生额外的转化。
为不同的转化操作创造合理的价值。并非每个动作都应具有相同的重量。例如，销售合格的潜在客户可能比潜在客户更有价值，而销售比销售合格的潜在客户更有价值。在电子商务中，退回一半购买的用户的价值应该低于他们保留所有商品的价值。
在为不同的转化使用相对值而不是精确值时，请确保这些值与点击成本的比例相似。例如，如果平均点击成本为 10 美元，则不要报告潜在客户价值“1”而销售价值“2”，因为这样每次点击都会看起来像是亏本，自动出价将缩减您的广告。相反，请扩大相对值，例如，将潜在客户的价值定为 100，将销售的价值定为 200。这样，当 8 次点击导致 1 个潜在客户时，广告支出回报率看起来会更健康，您的广告也不会受到限制。
考虑哪些转化操作应该用于出价优化，以及您是否可能将值叠加得太高。例如，如果您有 3 个与潜在客户相关的转化操作——一个潜在客户（10 美元）、一个销售合格潜在客户（20 美元）和一个销售（50 美元）——并且每个都是主要操作，那么它们的价值将被添加。因此，可能以潜在客户开始，然后在变成销售之前成为销售合格潜在客户的销售将获得 10 美元 + 20 美元 + 50 美元 = 80 美元的价值。
当您考虑下一部分有关目标的指南时，请确保这是有意义的。如果您还没有听说过主要和次要转化操作，这些是 Google 询问广告客户哪些因素可计入出价优化的新方法。它曾经是一个“包含在转化中”的复选框，但现在他们将其称为主要转化操作（由自动化使用）和次要转化操作，它们仅用于观察和报告，但不会影响自动出价的行为.

作为电子商务广告商，请考虑根据销售的盈利能力而非收入来设置转化价值，以考虑不同产品的不同利润率。将您报告的值与您的企业关心的 KPI 保持一致可以简化很多事情——例如，选择正确的目标 ROAS。
如果您的某些转化价值因离线发生的事情而增加或减少，请使用本文前面介绍的离线转化跟踪工具之一。
如果您在发生转化后向 Google 报告转化，或者您稍后重述价值，请尝试至少每天执行此操作，以便机器学习始终获取最新数据。
使用转化价值规则时，仅向 Google 传达可能无法通过智能出价观察到的信息，例如利润率、客户生命周期价值、追加销售机会等。
使用 Google 的以下关键产品功能之一来调整值：

结构和目标

帐户结构和目标齐头并进，因为您可以设置哪些目标取决于您的帐户结构。如果您需要为业务的不同部分设定不同的目标，则应为每个目标至少保留一个广告系列。

虽然许多广告商可能已经听说过 Google 呼吁简化帐户结构，但请记住，他们要求广告商消除不必要的复杂性。因此，不要为了在不同的匹配类型中使用相同的关键字而维护多个广告系列。但是，如果您销售的季节性产品会随着季节的变化而具有不同的目标，请务必保持单独的广告系列。

确定您的转化操作在哪个级别有意义。您可以跨帐户、在帐户级别或按广告系列或广告系列组设置它们。当 Google 的算法预测转化率时，它会使用与转化操作范围相关的所有数据。这意味着您可以在 MCC 级别进行一次转化操作，以指导同一公司的多个帐户中的所有出价决策。或者，如果您的广告系列有一个独特的一次性目标，并且您不希望其他广告系列影响其预测，请使用广告系列级别的转化操作对其进行设置。
随着谷歌机器学习的改进并能够从系统范围的数据中得出推论，保持最低转化量变得不那么重要了。也就是说，我们交谈过的大多数广告客户发现自动化在具有更多转化的广告系列中表现更好。在启用自动出价之前，每月至少定位 30-50 次转化。在此之前，请使用智能点击付费出价或最大化转化价值（无 tROAS）来建立数据。如果您发现自己在仅依靠主要转化操作时难以达到转化阈值，请考虑添加微转化。
使用 Google 的 Experiments 框架测试基于价值的出价时，您需要双倍的转化次数。因此，在前一点的基础上，控制组和实验组的目标是每月 30-50 次转化。否则，您可能需要将测试期延长至 1-2 个月以上才能得出结论性结果。
如果您遵循上一节的建议并报告利润而不是收入，您现在可以根据真实目标设定目标。在转化跟踪报告利润之前，一些广告商使用 tROAS 来模拟利润。例如，在典型产品的利润率为 50% 的广告系列中（所售商品的成本是商品价格的一半），广告商可以设置 200% 的 tROAS，因为他们知道如果他们准确地达到了 ROAS，他们会收支平衡。相反，当他们报告利润时，他们现在可以将 tROAS 设置为 100% 以实现相同的目标，并且避免混淆为什么他们有 200% 的 tROAS，而他们本来应该对 100% 感到满意。
根据历史业绩设置初始目标 ROAS。简单的数学计算是至少过去 30 天的转化价值（例如收入）除以广告费用。设置得太激进可能会严重限制音量。
以盈利能力为指导，通过 Performance Planner 设置正确的预算和 ROAS 目标。
如果您预计用户行为会突然波动并影响转化，请考虑设置季节性调整或修改 tROAS。季节性调整的好处是您可以设置结束日期，机器学习将忽略来自季节性事件的数据以进行未来预测。

测试和卫生

通过转化跟踪报告正确的事情和设定的目标以实现实际业务目标，广告商已准备好开始尝试基于价值的出价。但就像任何测试一样，这里有一些注意事项需要牢记：

在开始测试之前建立足够的转化历史。建议至少 3 个转换周期或 4 周，以较长者为准。这意味着，如果您的典型转化需要 15 天，您应该等待 45 天才能启用目标广告支出回报率。使用 Google Ads 归因部分中的路径指标报告了解您的典型转化延迟时间。
如果您有 tROAS，请取消预算上限，以便系统可以在您的目标范围内找到增量转化。如果您没有tROAS，请使用最大转化价值作为出价策略，并使您的预算上限与您的预期每日支出目标保持一致。
Google 建议更改目标的频率不要超过 20% 或每 2 周一次。这些是指导方针，如果您不遵循它们也没关系。您的业务目标应优先考虑。请记住，目标的重大变化可能会使 Smart Bidding 进入其学习阶段，但这并不意味着 Google 的机器学习会忘记过去的一切。这仅仅意味着您的目标大幅波动使您的广告有资格获得一组明显不同的查询，而对于这些查询，Google 可能对您的预期效果知之甚少。对于您之前遇到的相同查询，它将照常进行。对于新查询，性能可能会波动，这可能会使您的平均值在一段时间内看起来有点奇怪，但您并没有破坏机器学习。
对于离线转化导入，首先在观察模式下收集转化价值（不设置出价）的最佳做法是 2-4 周。
如果出现问题并且转换数据被破坏（例如，如果您的网站出现故障），请使用数据排除让机器学习知道它应该忽略该时期的数据以进行未来预测。
与任何测试一样，尽量减少大的变化。例如，更改着陆页或您的报价可能会显着影响转化率，而 Google 的算法不一定知道更改是由于此原因还是由于其自身控制范围内的原因（例如出价或广泛匹配）。如果您必须在测试期间对广告系列进行更改，请对对照组和实验组进行相同的更改。
切换到基于价值的出价时请注意：

评估绩效

最后，随着测试的进行，重要的是要了解如何以正确的方式评估性能，以避免做出错误的决定。

机器学习需要一点时间来学习；毕竟这叫机器学习！所以给它 1-2 周的时间来度过加速期，然后在决定什么是赢家和什么是输家时只考虑从那时起的数据。 Optmyzr 的 [Campaign Experiments]（Optmyzr 的Campaign Experiments: Google Ads Experiments Made Easy）工具将帮助您在一个地方查看所有实验，并说明加速期。
实验不应过早终止； 4-8 周通常是让实验积累足够数据且不受时间因素影响的合适时间。当然，确切的时间量取决于活动的数量，因此请务必寻找具有统计意义的结果。
在自动化基于价值的出价时，您决定赢家和输家的指标应侧重于收入最大化或转化价值最大化，因此不要根据点击率等不相关的指标来选择赢家。
请记住，大多数广告系列都有转化滞后。因此，在分析效果时，请忽略转化报告可能仍不完整的最近几天。您可以使用 Google 的归因报告来查找每个广告系列的典型转化滞后时间。
Google 的出价策略报告已经为您做了很多效果分析。使用诸如 Optmyzr 之类的工具来深入研究这些数字并生成您的客户或老板可能要求的其他报告。

常见陷阱（由技术专家确定）

除了在您的帐户中使用基于价值的出价开始时使用上述最佳做法外，请注意我们见过的一些最常见的陷阱。

您的 ROAS 目标不应过于激进。 如果自动化是一种可以立即使您的表现翻两番的灵丹妙药，那就太好了，但是这很可能行不通。最好从基于历史性能推荐的 tROAS 入手，这样系统才能获得良好的基线。从那里，您可以慢慢更改 tROAS 并定期查看这些小调整是否让您更接近您想要的位置。 Optmyzr 规则引擎是一个很棒的工具，可以自动对您的目标进行这些定期的小调整。
不要在学习期间分析表现。 我们在指南中说过，但我们会再说一遍，因为太多的广告商迫不及待地想看到结果，所以他们过早地做出决定。系统需要时间来校准和适应，因此在您开始分析结果之前给它所需的 1-2 周时间来完成此操作。
不要忘记转换延迟。 我们之前也说过这个，但是根据我们可以访问的最近表现来判断一个活动是另一个非常常见的错误。虽然 Google Ads 会报告点击次数/费用等。对于大多数广告系列而言，在几分钟内，转化需要时间，因为人们需要时间来下定决心。如果你根据这些部分数据来判断一个活动，你一定会做出错误的决定。换句话说，请记住 Google Ads 数据是以点击为中心的。如果今天的点击导致 5 天后发生转化，那么该转化将在 5 天后的今天数据报告中显示。您查看的数据可能无法告诉您完整和最终的情况。因此，请务必排除转换延迟期间的性能。
不要看错误的指标。 不管是好是坏，谷歌确实训练了广告商关心点击率、转化率，是的，甚至是 ROAS。但不要忽视这些指标与您的业务目标之间的关系。我们曾经与一位广告商交谈过，他告诉他们的代理机构，他们必须获得 400% 的 ROAS 才能维持业务。他们尽职尽责地实现了这个目标，直到有一天他们问客户为什么他们坚持实际降低利润的 ROAS。客户羞怯地承认，他们从上一家代理商那里获得了 300% 的 ROAS，并认为 400% 会更好。
不为重要的转化分配价值。 基于价值的出价的整个前提是帮助机器学习了解转化对您的业务的真正价值。因此，不要跳过为所有转化操作分配价值。但也不要停留在设置正确的数量上。估计、测量和迭代都很好。
广告系列结构不佳。 旧的竞选结构确实会阻碍结果。例如，您不应按关键字匹配类型或设备类型来分隔广告系列。前者几乎总是不必要的，后者可能不像以前那么必要了。您的帐户结构应尽可能简单，同时仍使您能够根据业务需求设定不同的目标。

成功的基于价值的投标策略是什么样的

从基于转化的思维模式到基于价值的竞价的转变可能是有益的，但前提是做得好。首先要了解 Smart Bidding 如何做出决策以实现半途而废。

世界各地的广告商都犯过错误，例如在没有采取必要措施的情况下使用智能出价，在测试新的出价策略时过早评估效果，以及没有意识到智能出价已经考虑了所有广告系列的可观察转化数据。

在您使用基于转化的方法学完课程后，基于价值的出价是帐户优化的下一个级别。我们在本文中介绍的指南将帮助您更快地看到更好的结果，避免广告商在部署 Google 工具时遇到的一些最常见的陷阱。

成为通过制定计划取得成功的广告客户，从一开始就为成功做好准备，了解 Google 决策算法的局限性，并提供更新的相关数据以使算法与您的业务目标保持一致。

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一些图片由谷歌提供。

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