如果說過去兩年教會了我什麼，那就是期待意想不到的……和不可預知的。 雖然我沒有水晶球，但我確實對 PPC 的發展方向有一些想法。 這就是我認為在 2022 年重要的事情。

三個真理

我預計三個持續的趨勢將繼續塑造我們的行業。 這些是PPC廣告的“三個真理”：

1. 廣告平台將繼續自動化。
2. 廣告商將獲得更少的數據訪問權限。
3. 對定位、出價和消息傳遞的控制將不斷減少。

我們將轉向管理目標而不是細節

隨著自動化程度的不斷提高，對精細控制的需求將會下降。 我們的角色將轉移到在這些系統外圍管理更高級別的目標，而不是在廣告平台內管理 PPC 詳細信息。 更少管理搜索詞，更多管理我們如何識別好的潛在客戶和轉化。

甚至 Facebook 最近也在他們的平台上添加了“潛在客戶轉化”。 廣告商越來越聰明地認識到，如果潛在客戶不轉化為客戶，他們就毫無意義。

我們將重新思考舊的假設

在過去的好日子裡，如果你在互聯網上賣東西，你可以假設你賣的東西基本上是無限供應的。 你可以全力以赴，提供大折扣和特別促銷，並積極尋求擴大活動。 你知道限制因素是你能招到多少買家，而不是你有多少庫存。 2021 年的供應鏈中斷改變了這一點。 你不能再假設無限供應。 這意味著現代 PPC 營銷人員需要比以往更加靈活。

這是我們不得不挑戰的另一個假設。 過去，為了讓廣告組獲得更多流量，您必須添加關鍵字或提高出價。 在 RSA 之前確實如此，現在是默認設置，很快將取代 ETA。 在我們最近對 RSA 廣告格式的研究中，我們發現它們可以帶來四倍於 ETA 的印象，這僅僅是因為 Google 的機器學習能夠通過基於用戶的查詢和動態構建廣告來提高廣告的相關性情況。

我們數十年來使用“每次展示轉化次數”指標在 A/B 廣告測試中找到最佳廣告的最佳實踐是基於一個不再正確的假設。 要正確進行 A/B 廣告測試，您現在還需要考慮每個廣告對廣告組的印象具有獨特的影響，因此它能夠推動增量轉化。

這是另一個錯誤的假設：ROAS 越高越好。 這從來都不是真的，但廣告商終於意識到這一點，並開始偏愛 POAS（利潤超過廣告支出），因為該指標更好地反映了實際的業務目標。

我們將不得不繼續努力解決新問題

如果你在賣新車，你會面臨一個問題：你真的需要做廣告嗎？ 由於供應鏈中斷，您可能已經積壓了一年。 為什麼只做廣告以便人們可以在候補名單上註冊？ 這真的有必要嗎？ 還是供應緊張，您是否有機會將汽車售價低於建議零售價的預期重新設定為現在將比建議零售價高出一倍，而您想在利潤率高的情況下加倍投放廣告？

如果您銷售健身自行車，並且當對運輸延遲的耐心不足時，訂單被成群結隊地取消，您是否允許您將訂單價值調整到 Google 的系統像以前一樣繼續運行？ 您是否將這些轉化標記為不良？ 或者，問題實際上不在於營銷部門尋找低質量的買家？ 答案似乎很明顯，但無論你做出什麼決定，都會對機器學習的內容以及接下來的工作產生影響，因此請謹慎行事。

我們將需要更多地依賴第一方數據

在廣告變得個性化之前，它們只是令人討厭。 個性化廣告更加有用和相關。 廣告商願意為更有針對性的廣告支付溢價，這是過去幾十年網絡快速發展的趨勢。

最重要的個性化方法是第三方 cookie，它使系統能夠為每個用戶繪製更詳細的人口統計和心理圖譜。 但第三方 cookie 現在被視為侵犯隱私並被淘汰。 第三方 cookie 消失後會發生什麼？

如果我們不能再做一些使互聯網變得有用的個性化，許多網站將失去可觀的收入。 谷歌進行了一項研究並得出結論，如果沒有個性化，62% 的在線報紙收入將會消失。

這是一個真正的問題。 通常情況下，重大轉變會產生意想不到的後果。 隱私是一個理想的目標，它很可能會導致整個網絡價值下降。 那可能是災難性的。 但只有在無法替代第三方 cookie 技術的情況下才會出現問題。 為了防止這種情況發生，需要開發讓廣告商繼續資助免費網絡的新方法。

一些保護用戶數據的舉措正在開發中，同時仍然支持基於興趣的廣告和再營銷而無需第三方 cookie。 最突出的是谷歌現已停產的 FLoC（隊列聯合學習）。

雖然我們無法預測確切的解決方案，但可以肯定的是它將涉及機器學習，它從大量數據中得出推論。 機器學習系統訓練的數據越多，它在受眾細分和個性化方面就越準確。

一種可能性是，受眾細分將基於被調查的設備，而不是單個用戶。 我傾向於將筆記本電腦用於商務，將 iPhone 用於個人事務。 在新系統下，我可能會根據我的設備分為不同的群組，這實際上對廣告商很有幫助，他們可以定位工作角色或個人角色的群組。

作為個人，我們所有人都有很多維度，到目前為止，廣告商很難定位這些維度。 我們的技術問題解決者或許能夠利用通過其他方式恢復個性化的必要性。

這個問題非常緊迫，我們可以期待在來年開發出許多解決方案。 與往常一樣，各種方法都會有競爭性的淘汰，最終會有一兩種方法成為最受歡迎的方法。 建議我們在 2022 年密切關注這一趨勢。儘管這是陳詞濫調，但每一次危機都會帶來新的機遇，這也是事實。

在等待事情如何發展的同時，廣告商應該加班加點地增加他們收集的第一方數據，這樣他們就可以減少對來自谷歌、亞馬遜、微軟、Facebook和其他平台的數據的依賴。

新年快樂

在最近的一次 PPC 大會上，來自 Google 的 Chris Moreno 說：“我們唯一知道的是我們什麼都不知道。” 基本上，2022 年將像過去兩年一樣充滿驚喜。 我們需要準備好靈活應對可能發生的任何事情。

新年快樂，祝我們大家好運！