PPC 大會堂 50：自動化分層是新的 PPC 保險

我們正處於 PPC 的某個階段，自動化正在完成我們過去所做的大部分工作。 無處可逃，所以我們必須找到一種與機器共存的方法，但要控制我們的 PPC 帳戶。

進入自動化分層——你實施自己的自動化策略，而不是谷歌或其他廣告平台正在做的讓你自己負責的事情。

為了告訴您更多關於什麼是自動化分層以及如何進行自動化分層，我們邀請了三位頂級 PPC 專家和從業者 Joe Martinez、Michelle Morgan 和 Aaron Levy 參加我們的第 50 期 PPC 市政廳。

這是完整的情節。

完整劇集：

成績單：

弗雷德對這一集的介紹。

弗雷德：嘿，歡迎來到 PPC 市政廳的另一集。 這是第 50 集。所以我們已經做了很長一段時間了，我很高興你正在觀看這個非常特別的插曲。

今天我們要講的是自動化分層，自動化分層是這幾天非常熱門的話題，對吧？ 我的意思是，像谷歌、微軟這樣的地方有如此多的自動化，而問題總是在這個一切似乎都是自動化的世界上，我們作為人類如何仍然保持相關性？

這整件事我們要談論的是人類加上機器，而不是單獨的機器。 但是後來自動化分層出現了，因為我們開始考慮在控制和監控這些機器時，人類需要手動完成大量工作。

為什麼我們不嘗試自動化層，基本上把我們自己的自動化放在谷歌所做的事情之上，這樣我們就可以使用我們真正喜歡的方法來控制？

這就是我們今天要討論的內容。 “機器人對抗機器人”是其他一些小組成員所說的。 所以我迫不及待地想听聽他們對這件事的看法。 但是，讓我向您展示我們今天為小組成員挑選的人選。

讓我們與 PPC 市政廳一起滾動。

弗雷德：好的。 謝謝你加入我，亞倫，米歇爾。 屏幕上角的那個人是誰？

亞倫：我以為我的爆頭已經過時了。 正確的。

米歇爾：這只是一個T先生的樣子。 別擔心。

喬：是的，我可憐你們所有人。

小組成員自我介紹。

弗雷德：所以是的，你們所有人以前都參加過這個節目。 謝謝你回家。 現在對於那些可能不知道的人，你告訴我們一些關於你是誰的信息。 當我的 Alexa 剛轉身時，她似乎也很想了解更多信息。

那麼喬，我們為什麼不從你開始呢？ 你是誰？

Joe ：我是 Joe Martinez，Paid Media Pros YouTube 頻道的聯合創始人。 做付費媒體，我認為一月份是我在付費媒體領域的 10 週年紀念日。 所以對我來說萬歲。 今年我們要慶祝多個週年紀念日。

弗雷德：是的。 那麼另一半付費媒體專業人士呢？

米歇爾：是的，那就是我。

弗雷德：所以也告訴我們更多關於你的信息。 是的。

米歇爾：所以我的簡歷聽起來和喬的很相似，只是我的名字不同，而且我看起來也不同。

所以我是米歇爾摩根。 我是付費媒體專業人士的另一位聯合創始人。 現在也在 PPC 領域工作了大約十年，在代理機構和內部工作。 所有的好東西。 很高興來到這裡。 是的。

弗雷德：當你說你看起來有點不同時，我就想，嘿，有人在看嗎？ 如果您精通 Photoshop，我們很樂意看到它。

米歇爾：我會在直播的其餘部分關閉我的相機。

Fred ：然後，不幸的是，我們讓 Aaron 躲在底部橫幅後面的某個地方。 他在那。

亞倫：首先，米歇爾，當你在那裡停留一秒鐘時，我有那個時刻，就像在小學的時候，老師在給你打電話，但你沒有註意。

米歇爾：我當時想，我應該儘自己的一份力量嗎？ 是的。

亞倫：是的。 所以我是亞倫·利維。 我一直在，我不想說現在的數字……我在 SEM 或 Digital 工作了 15 年。 我在 Tinuiti 管理我們的付費搜索團隊。 我們大約有120多人，花了很多錢。

我永遠都認識米歇爾和喬。 所以如果我們看起來彼此太舒服，那是因為我們是。 但老實說，我很期待談論它，因為機器人對抗機器人聽起來就像一部很棒的電視節目。

弗雷德：我知道，對吧？ 但是這些機器人。 正確的。 讓我們談談這些機器人到底是什麼，以及為什麼我們擁有自己的機器人。

所以我想從引擎的新特性開始，特別是谷歌，我認為它總是最有趣的。 但是，您認為我們應該談論的自動化領域的任何事情，Performance Max 活動肯定會浮現在我的腦海中。

那麼我們為什麼不從那裡開始呢？

亞倫：首先，我是個高爾夫球高手，米歇爾也是。 我們很快就會發現誰比誰更好。 我想這不會是我們中的任何一個。

米歇爾：正確。

Aaron ：首先，這將是對 Google 的一次抨擊。 但是在高爾夫世界中，有一種命名速度和Max之類的東西的大趨勢。

Max 總是為最需要寬恕的最差球員服務。 但不，我的意思是，Performance Max 顯然會是巨大的。 我想我們所有人都把它看作是谷歌的最新版本，說，只要給我們一張信用卡，我們就會去做。

這會很有趣，因為僅基於我們迄今為止的有限觀察，Performance Max 確實符合我們的預期，它只是為了最簡單的轉換。

因此，決定它是否具有增量價值，或者只是將無論如何都會發生的事情歸功於自己。 但這肯定是朝著更自動化的未來和更多輸入優化的方向發展，而不是像我們習慣的那樣使用關鍵字、展示位置或主題。

弗雷德：對。 這與我認為我們在智能購物中遇到的問題有點相同，它有點跨渠道運行，它優先考慮再營銷，因為這是最容易和最便宜的東西。

現在有了 Performance Max，我的意思是，並不是每個人都非常熟悉它，但它基本上會在 Google 的六種渠道中自動運行您的廣告。 正確的？

所以它會做搜索、展示、YouTube、Discover、購物等等。 是的。 我認為這些是他們定義的六個主要的。 但實際上，它的目標是谷歌可以在任何地方投放廣告的任何地方。

你只需告訴它一些關於你自己和你的廣告系列的事情，然後它就會隨之運行，這很好，因為在過去，如果你是一個新手廣告商，可能不是看節目的人，但一個新手廣告商不是很複雜，這有點痛苦，因為您必須設置購物廣告系列並連接您的商家提要，然後您必須為您的 DSA 廣告系列提供相同的信息，然後為您的 DSA 廣告系列提供相同的信息一個廣告活動，然後是一大堆無法真正自動化的活動類型。

所以我完全可以看到對於一個新手來說很容易的價值。 但是對於像我們這樣真正關心可能的最佳性能的人來說，因為這就是我們從客戶那裡獲得補償的方式。

當一切都變得不透明和黑色盒子時，這有點痛苦。

米歇爾：是的。 正如你所說，它最終成為其中之一，基本上你提供一張信用卡，然後谷歌只是在一些可以很好運作的領域為你掌權。

我認為其中很多最終都是打著我們試圖幫助那些自己做的小企業廣告商的幌子，他們沒有任何人可以幫助。 所以我們正在簡化事情。

基本上，最終的結果是他們把東西拿走或縮小範圍，讓那些有預算和流量的人更難投資更多的時間。

我認為 Performance Max 可能是一個很好的增值，但正如 Aaron 所說，有時很難知道它是從你已有的廣告系列中獲取還是實際上在增值。

當一切都在同一個環境中時，很難確定。

喬：有一次我們剛剛與一位客戶進行了測試，我正在努力。 他們是一家初創公司，真的。 沒有品牌知名度。

人們不是在尋找他們提供的東西，因為它們是全新的。 因此，我們嘗試這樣做只是為了獲得某種更容易的影響，而不是必須創建，因為他們確實有更有限的預算，而不是必須創建一個單獨的展示廣告系列、一個單獨的發現廣告系列、一個單獨的 YouTube競選活動，只是為了將一切合二為一，只是為了獲得一些基線類型的東西。

但我們故意這樣做是為了保持低預算，只是為了看看它做了什麼並獲得一些牽引力，並希望從中獲得一些教訓。 老實說，它做得還不錯。 沒有任何明確的結論，是的，這會很好用。

我們將在此基礎上繼續發展，但它提供了一些想法，好吧，我們看到 YouTube 方面的參與度更高。 所以現在讓我們創建一個專門的 YouTube 廣告系列，並對其進行更多控制。

小組成員對自動化分層有何看法？

Fred ：我想這就是自動化分層的用武之地，對吧？ 所以你從谷歌那裡得到了這個我們無法複製的非常複雜的系統，就像你說的，它帶來了不錯的結果，你在某些渠道看到了一些成功。

現在，您如何取得成功並自動將其轉變為更加成熟的活動？ 或者你如何弄清楚它的哪一部分推動了成功，以及成功的建立時間？

現在，對我來說，這就是自動化分層，對吧？ 就像我不想每天都參加這些活動並進行相同的分析。 我想為我做這件事。 我希望我的系統告訴我，嘿，這個來自谷歌的自動化東西，它的故障很嚴重，所以停止它或者它運行良好，去看看它，然後把它轉變成更好的東西。

你們如何看待這些示例中的自動化分層？

Aaron ：我有點沉默，因為這些 Performance Max 和其他一些新的 Google 工具顯然有一堆數據盲點，我想我們都知道。

Fred ：根據你的想法，我們假設不是每個聽的人都知道這些數據庫和點。

亞倫：嗯。 所以從 Performance Max 的角度來看，你得到的很少，主要是你現在可以提取的所有東西。

甚至這也有點困難。 這幾乎是印象報告。 響應式搜索廣告也是如此。 所以你不一定會看到 Joe 自我介紹，他發現 YouTube 做得非常好。

你不會得到關於它的主動報告。 而且不一定有一種方法可以使其自動化。 你必須了解並調查它。 因此，當我們考慮自動化分層第一時，我們希望防止自動化出錯，或者至少在具有破壞性的地方出錯。

就像，如果它在一個不傷害的地方是錯誤的，那沒關係。 如果錯誤導致問題的方式是錯誤的，那就是問題。 所以一般來說，弗雷德，你提出了一個很好的觀點，你知道，讓我們自動化這些東西。

比方說，就像視頻表現良好，讓我們把它扔到 YouTube 上並推廣它，類似的事情。 相反，我們通常會嘗試想一個非常有趣的卡通人物來與之聯繫，但這不起作用。

我的機器人大腦沒那麼好。 不，我們會有一個警報系統，嘿，這個東西這個月被轉換了十次。 就像，你應該看看它，也許是一個絕望的關註明星機器人。

但是，與其讓它做出所有這些決定，它可能會做出預算決定或花更多的錢或類似的事情，這會讓我們有點敏感。 儘管谷歌擁有所有的智慧、強大的計算能力或其他任何東西，但他們不了解品牌安全或品牌是什麼。

他們可以試試。 但說真的，它不認為。 所以有些領域我們必須考慮。

喬：就像你說的，那裡的品牌安全，那部分讓我有點害怕。 我已經有一段時間沒有為金融客戶工作了，但是我多年前的提要，你為銀行服務輸入的每一份副本，所有的東西都必須經過法律處理。

所以這是我們再次喜歡的事情之一，我現在什麼都沒有，但如果你再次這樣做，我想，我們不能讓谷歌隨便吐出一些東西或想出他們想要的任何東西自己的。

必須對某些行業進行一些深入的審查。 所以我理解為什麼有些人會害怕或者只是反對它。

Aaron ：響應式搜索廣告非常有趣。

弗雷德：這些很有趣。 但至少你可以固定正確的視頻，比如那會是什麼樣子。

米歇爾：是的。 當涉及到所有這些東西時，我認為最重要的事情，也是我們對其中一些事情的唯一控制就是確保我們基本上把我們的機器人指向正確的方向首先，性能 Max 廣告系列的其中一件事是，當你設置它時，你必須告訴它你想要什麼樣的轉化。

而且您必須認識到可以為您創建其中一些轉換操作的事實。 它可以是一個電話，也可以是“在地圖上獲取路線”。 我不知道有多少企業真正賺錢，只要有人點擊地圖上的路線。

現在，這可能會導致一些有用的東西，所以你嘗試和優化它可能是有意義的。 或者它可能只是垃圾，特別是如果您實際上只是希望人們在線填寫您的表格。

這根本不是一個可以優化的轉化操作。 所以我的意思是，即使只是設置過程的第一步，它也被簡化了，這樣你就沒有那麼多需要拉動的槓桿和需要考慮的事情了。

所以可以簡化。 但是，如果您只是不小心將機器人指向了錯誤的方向，它就會優化，就像我們說的，最簡單的轉換。 當您嘗試實際進行在線銷售時，可能會是那些在地圖上獲取路線的人。

因此，即使是第一個小小的輸入部分，也將成為它是否運作良好的重要方面之一。

弗雷德：對。 我會說最便宜的轉換便宜是有原因的，對吧？ 我的意思是，我們很多人都在為相同的關鍵字出價。 如果某項內容不貴，可能是因為更老練的廣告客戶已經確定它不是高質量的點擊。

這不會是一個高質量的表單填寫。 這不會是一個高質量的電話。 但是，如果這就是您向 Google 表明您關心的內容，那麼無論電話的另一端發生什麼，我都會關心電話，太好了。

我們會給你那些便宜的電話，我們會給你很多，因為沒有其他人願意購買。

Joe :是的，正因為如此，我認為我已經更多地轉向了廣告系列級別的轉化跟踪，我承認當它第一次出現時我並沒有做很多事情。 我們有能力做戰役關卡。

但現在正如 Michelle 所說，有時候，由於網站上的有限操作只是為了獲得更多信號，我們添加了就像在您的網站上點擊通話一樣作為轉化操作。

好吧，現在它開始導致更多的垃圾，現在我們聽說一切都不是那麼好。 所以，好吧，對於一些接觸點較低的活動，我們仍然會保留它，但對於某些活動，我們只會堅持更重要的事情，即表單提交活動。

Aaron ：嗯，我認為 Joe 和 Michelle，你們都提出了一個有趣的觀點，即 Google 是一個封閉系統。 谷歌不是你的事。 很明顯，我們這些與我們的各種穀歌代表合作過的人，谷歌再次試圖將盡可能多的信息輸入系統。

但這取決於，第一，我們能夠為它提供做出明智商業決策真正需要的一切。 第二，確保這一點，我將在一次會議上談到這一點，但要確保數據的人性方面是真實的。

這只是我們從我們的一個真實客戶那裡看到的一個例子。 他們的呼叫中心有這種銷售激勵措施。 因此，如果事情必須是 SQL，如果他們將東西從 MQL 賣到 SQL，他們就會得到額外的獎金。

那你猜怎麼著？ 在那個時期結束的那個星期五，他們的 SQL 出現了巨大的飆升，因為每個人都希望每個 SQL 獲得 5 美元的獎金。 那麼反過來，谷歌的自動出價，我們反饋給它說，嘿，我們得到了所有這些 SQL，好嗎？

它不知道我們升職了。 它不知道這些就像奇怪的人類動機。 所以反過來，系統說我做得很好。 所以它會做任何它真的很難做的事情。 但是我們有這種人為洩漏。

機器人與機器人戰鬥的挑戰。 有時，如果人類向其中一個機器人提供了不良信息，那麼戰鬥就會變得骯髒。

米歇爾：這是一個系統本身的整體想法。 正確的。 您輸入的數據或輸入的質量與您輸出的系統相同。 我用它來為相似的觀眾添加東西。

如果您僅將訪問您網站的任何人的一些垃圾受眾放入過去 45 年中您的 CRM 中的每個人，那麼您可能不會在另一端獲得出色的結果。

但如果你只有高薪客戶，你可能會有更好的機會，因為那裡實際上有一個模式。 所以，是的，有點傾向於這一點，你只會得到與你給出的指標一樣好的表現。

所以回到把它指向正確方向的想法，有時我們認為我們做得很好，我們是這種關係中存在缺陷的部分，哦，我要指出一個機器人這樣。

就像，哦，等等，它就在垃圾桶裡。 也許那裡不是最好的選擇，

小組成員如何看待增強轉化？

弗雷德：垃圾進，垃圾出，對吧？ 是的，但這很有趣，因為您甚至在談論已經比許多廣告商所做的更複雜的事情，這實際上是在考慮營銷合格的潛在客戶，銷售合格的潛在客戶，不僅僅是填寫表格。

所以我有點想搬到這裡。 現在有增強的轉換。 正確的。 而且我認為人們沒有跟踪 MQL 和 SQL 的很多原因是因為它很複雜。

您必須將 Gclid 安裝到您的系統中。 您必須在整個 CRM 中保留它。 這不是火箭科學，但對於不一定有其工程團隊支持的營銷人員來說，這也不一定非常容易。

但是增強的轉換，有沒有人想解釋一下這些是什麼？ 也許有人願意做志願者嗎？

Aaron :前幾天我讀了一些關於這些的文章，因為我們真的沒有經常使用它們。 但我對它們的看法是，如果您熟悉 LiveRamp 或 Epsilon 或受眾豐富平台，基本上它所做的就是嘗試比您自己更準確地將數據拼接在一起。

增強的轉換可以幫助解決這個問題。 我可能在談論錯誤的事情。

弗雷德：是的，你說的是對的。

Aaron ：我讀到了一些東西，但它開始將這些東西拼接在一起。

弗雷德：沒錯。 縫合在一起。 所以讓我著迷的是，不是說 Gclid 是把原始點擊縫合在一起的東西。 順便說一下，Gclid 代表 Google Click ID。 正確的？

因此，當提供廣告展示時，Google Click ID 是唯一的，然後如果有人點擊了該展示，則其中包含一個參數，這是 Google 稍後可以說的唯一 ID。

它來自此廣告和此點擊的搜索。 現在，整點也是，當表格被填寫或有人打電話給你時，Gclid 會輸入你的 CRM 系統，然後兩個月後，在那個客戶變成 MQL、SQL，最後是客戶之後，你就有了您可以反饋給 Google 的 Gclid 參數並說這個新的轉化，實際上更有意義的轉化與 Gclid 相關聯。

谷歌確切地知道它來自什麼點擊。 所以現在它可以運行了，機器學習可以說，哦，好吧，這些點擊不僅導致了表單填寫，還導致了實際銷售。 所以讓我優先考慮這些。

要做到這一點，您必須進行 tROAS 競價。 您不能進行 tCPA 出價。 正確的。 這是一個完全不同的故事，但這個 Gclid 很難。

現在這就是谷歌提供的非常簡單的東西。 當有人填寫潛在客戶表格時，他們可能會輸入他們的電子郵件地址。 當某人成為客戶時，您可能知道他們的電子郵件地址。

那麼為什麼我們不使用電子郵件地址將這兩條數據重新綁定在一起呢？ 假設您不喜歡從同一個電子郵件地址獲得數千次點擊，他們可能會將其關聯回一次點擊。

你有它。 這是幾乎任何人都可以做到的更簡單的離線轉化跟踪。 您不再需要擁有工程團隊。 因此，這為你們向更多廣告商談論 MQL SQL 跟踪提供了可能性。

但是有點像，在這些情況下你會做錯什麼？ 我認為你說得對，就像人類的影響一樣。 但是還有什麼其他人可能會搞砸的嗎？

Aaron ：嗯，我們在內部討論。 為了記錄，我想到的另一件事是廣告數據中心，它有點相似，但包括移動和視頻。

但我認為這是錯誤的，我們談論在我們的盤子周圍移動食物以及我們的很多歸因對話或任何可能的東西，它可能會佔用太多的功勞。

一個人可能做了很多不同的事情。 就像，是的，也許他們觀看了 YouTube 視頻，但也許他們在離線的某個地方下載了白皮書，或者他們閱讀了報紙文章或任何可能的內容。

然後谷歌的，就像，我們接觸它，我們首先在那裡，我們參與其中。 所以很明顯，你可以坦率地說，任何類型的轉化跟踪，但那種自動化說我們可以將它們拼接在一起。

因此，就像我們所做的那樣，它可能會變得有點激進。 也就是說，我們運行的少數幾個，我們已經完成了幾次，並沒有看到一個巨大的提升。 所以這種陰謀論還沒有真正得到證實。

但是，當然，它仍然留在我的腦海中，“你只是在為東西買單嗎？”

米歇爾：因為一切都在為某些東西贏得榮譽。 好像東西不存在。 我的意思是，即使我們只是回顧一下 windows，很多平台顯然都比現在短得多。

但是，如果你有很多人註冊某個東西，他們首先從 CRM 平台開始，因為他們是通過谷歌搜索或類似的東西來的，然後可能是月底的促銷活動，比如可能不是在銷售方面，而是為客戶端。

所以你在這個月的最後兩天發出類似的東西，我們提供 15% 的折扣，他們來到網站，他們轉換，然後看起來，哦，我們的谷歌搜索瘋了。 並不真地。

我的意思是，它有點像，但它有點沒有。 所以那裡有很多泥濘的東西，你在這裡談到的，演示文稿。

這實際上就是我在腦海中所說的，試圖將性能歸因於漏斗的頂部。 最好的收穫是這一切都是一團糟。 所以你們沒有盡力而為。 我認為與此相同的是，有很多不同的東西。

我的意思是，即使只是 Fred 的想法，您也必須告訴我們什麼是增強型轉化跟踪，因為它與其他內容有些混淆。 但那些都是如此平淡的詞，就像那是什麼意思？

我們每天都這樣做。 就像想想那些每天都在努力跟上進度的人一樣。 我敢打賭，就像試圖把所有事情都整理好並確保一切運行良好的想法一樣，尤其是當自動化已經變得如此復雜時，很多人都覺得這是不可能的。

喬：那麼怎麼樣.. 這是一個誠實的問題，這些轉化的離線數據是如何上傳到谷歌的？ 誰能做到這一點？ 您需要什麼類型的 CRM 以及如何將其帶回 Google？

因此，他們可以將所有內容歸於一般屬性還是用於增強轉化？

Fred ：對於增強型轉化，和以前一樣，對吧。 所以過去有幾種機制。 您可以進行批量上傳，也可以從電子表格中自動安排上傳。

或者，您可以像擁有 Salesforce 集成商一樣使用 CRM。 但 Salesforce 不是先決條件，對嗎？ 因此，只要您有一個電子郵件地址，您基本上可以將其反饋並說這成為這種轉化操作。

因此，現在您可以擁有一個與 SQL 相關聯的轉化操作、一個針對 MQL 的不同轉化操作，以及一個尚未用於實際銷售的不同轉化操作。 以此類推，每天，每晚，您將其反饋回來。現在回顧一下。

Joe ：我想說我問這個問題是有原因的，因為 Aaron 和 Michelle，你們有沒有和客戶一起工作過，他們的 CRM 中有混亂的數據？

米歇爾：我是否曾與擁有乾淨數據的客戶一起工作是更好的問題。

喬：事情也是如此。 這就是我嘲笑它的原因。 我知道這也像一些批量上傳的東西。 就像銷售人員或管理 Salesforce 團隊的任何人一樣，他們只是跟不上它。

但是，如果我們想嘗試使用它，這正是我們可能將機器人引導到錯誤方向的方式。 只是上傳雜亂或過時的數據，因為他們忘記上傳客戶狀態和類似的東西。

小組成員使用哪些工具來創建自動化層？

Fred ：所以它是其中一種類型的消息。 你們怎麼看？ 你認為這就是你需要解決的問題，那是你的附加值嗎？

因為我的想法就像我們過去做所有這些事情一樣，比如管理關鍵字、管理出價、寫廣告，比如穀歌廣告中的所有這些小細節。

但現在更多的是關於我們如何操縱機器和這種自動化分層。 因此，如果他們在 CRM 中的數據雜亂無章，我們就是這樣幫助他們變得更好的嗎？ 還是我們有點像說這就是我們需要做的。

米歇爾：我確實認為我們最終成為了非常多的商業教練，比以前更多，因為它曾經是我們在自己的小沙盒上玩的東西。

但是現在我們確實必須擁有所有的業務數據。我個人並不想讓，尤其是與我合作的很多客戶，他們最終都專注於 SaaS。 它們通常是企業級的，所有這些都有其獨特的挑戰。

其中之一是人們需要很長時間才能從線索到 MQL，從 MQL 到 SQL。 最重要的是，數據很混亂，只有這麼多的回顧窗口。

而且，如果您開始將數據上傳到 Google，那麼點擊一下就相當於六個月了。 那是在六月，它不能用它做太多事情。 所以在那種情況下，我可能會嘗試像 MQL 一樣將其傳遞到系統中，並將其用作一點指導。

但我們真正談論的是自動化分層。 我不會讓機器人完全控制這個。 我不會導入它然後說，好吧，我們想針對這些操作進行優化。

相反，我要做的基本上只是進行手動分析，然後說，好吧，在我們這邊，我們在 Excel 中擁有所有這些數據，並且我們知道這個關鍵字通常具有這種投資回報率。

因此，讓我們製作它，以便我們可以使某些東西動態化，或者我們創建一個具有不同價值的不同轉化操作。

因此，在最初的轉化操作中，您可以關聯某種價值，然後您可能會針對廣告支出回報率出價或類似的東西進行優化，或者您知道，某些東西必須具有不同的每次轉化成本，因為這些線索是垃圾。 這些線索很好。

因此，即使是相同的轉化操作，這些廣告系列也需要採用不同的目標每次轉化費用出價模型。 因為否則我認為它會陷入困境，試圖為自己變得太聰明，如果你願意的話，它只會自動進入一個無法真正得到你想要的東西的圈子。

弗雷德：這是一個很好的觀點。 讓我們稍微改變一下。 那麼你們都喜歡哪些工具或技術來幫助您操縱機器並進行自動化分層？ 是的。 即使像您喜歡的報告軟件，而不是在盤子周圍移動碎片，這對我來說也是一種自動化層技術。 正確的？

什麼是真正告訴您真實情況的報告套件？

亞倫：是的，我們有很多玩具。 所以第一，從執行的角度來看，顯然使用像 Optmyzr 或 Adalysis 之類的工具可以幫助我們以我們不希望 Google 做的方式構建和控制很多事情，並且可以幫助自動化很多事情要么我們不信任谷歌，要么他們不擅長。

使用這些很有幫助。 我們也使用這些。 實際上，我們在數據倉庫和 Data Lake 中有一個專有的數據庫工具，我們將其註入 Tableau 用於我們自己的系統，稱為 Mobius。

但是有了這樣的東西，我們就有了一個可以構建這些警報的整個團隊的奢侈，我們可以輸入天氣數據，然後說，“嘿，中西部要下雨了。”

所以你會在三週內有更多的錯誤。 但如果實際擁有這些信息，如果 API 中有任何數據源，您可以將其放入您的數據倉庫。

您使用了多少並早早地提出了您的觀點，需要多少資源以及它有多少是您必須謹慎考慮的事情。 但我也從我們的免費工具的角度回應，僅使用 Data Studio 是非常強大的插件，非常容易。

即使通過 Google 自己的自動警報系統和類似的規則，您也可以非常輕鬆地設置警報。 您可以相當輕鬆且相當自由地閃爍警告燈。

再說一次，我們的理念所做的事情不一定是讓機器為我們做，而是機器告訴我們去哪裡看。

弗雷德：是的。 所以一個自動規則。 我顯然也是腳本的忠實粉絲，因為我們正在談論不幸的是我的會議與 Aaron 的會議不同。 現在他們同時擁有我們。

但亞倫會非常好。 所以去找他的。 我只是在談論十年後的劇本。

亞倫：是的。 弗雷德會很殘忍。 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.

米歇爾：我認為我們在這裡的另一篇文章是我們正在談論所有這些基於性能的東西。 但是我們沒有談到的一件事是人的因素，因為除了他們很容易相處之外，你喜歡與來自特定州的人一起工作可能沒有明顯的理由.

還有一些因素實際上並未計入數字，因此機器無法真正學習它，但您可以指導某些事情。 就像加利福尼亞的人更好，並且您想與他們更多地合作並且對小企業主而言沒有貨幣價值，那麼這種東西可能非常重要。

我有很多客戶說，好吧，我們將瞄準這些領域，但不瞄準那裡，因為坦率地說，我們從它們身上賺錢，但我不喜歡它們。

因此，您可以通過很多方法，就像在其中一些事情中的人為因素一樣，您可以引導它做任何您想做的事情。 它並不總是必須是數字和數據驅動的焦點。

您也可以使用這些不同的控件為自己做出業務決策。

亞倫：嗯，第一，一個在加利福尼亞的人，一個在費城的人與中西部的兩個人交談，談論我們想和誰更好相處的人，這很有趣。

我認為沒有人願意和我一起工作，但我認為這方面的另一個因素也是，除了 B2B、SAAS 之外，不管它是什麼，可能是運輸成本、貨運成本、供應鏈。

我回想當我做實際工作並有幾個客戶時，我們有一個客戶可以保證在東海岸 I95 後一小時內的任何地方都能在一天內發貨。

因此，我們確實開展了針對道路的活動，因此我們可以說，在這條小堤道上，一天的運輸轉化率會更高，這將是兩天的運輸，並說這是因為他不在這裡，對不起，柯克威廉姆斯，我們排除了蒙大拿州，因為在那裡買東西太貴了。

因此，如果他們開展免費送貨活動，他們就會在蒙大拿州、懷俄明州、達科他州等類似的地方賠錢。 因此，有了這樣的工具，我們可以說，看，我們會將訂單運送到蒙大拿州，但它們的利潤率必須比我們在其他地方獲得的高得多。

好的，讓我們在那裡有一個更高的上升目標。 然後沿著我們親愛的朋友I95，我們可以很好而且便宜。

弗雷德：對。 而且我認為這裡有趣的是，您可以根據道路和州等靜止的事物做出此類決定。 因此，您一次性決定將機器指向正確的方向。

但是當它變得迷人時，就像你說的那樣，同時存在供應鏈問題。 因此，也許過去可以在 I95 上進行一日送達，但現在我的卡車司機中有一半都感染了 COVID，所​​以也許我無法實現這一點。

所以在很短的時間內，我需要修改我的目標來解決這個問題，我認為這確實是自動化分層的亮點。 正確的？ 我不想在一堆帳戶中修改 100 個廣告系列。

我只是想要一個東西，我把它放在電子表格上。 我想，“嘿，交貨時間從一天到兩天。 它知道要進行和更改哪些活動，它只是為我處理。”

然後當卡車司機都回來了，他們可以送貨了，去把它換回來。 好的，但讓我們稍微談談用於定位的自動化分層。

我們也可以進入消息傳遞。 正確的？ 所以定位，展示位置，關鍵字，所有這些好東西，然後是消息傳遞。 RSA，您是否在這些領域看到過任何自動化分層的好例子？ 不。

Aaron ： RSA 的數據仍然有限，或者工具不是很有限。 所以你不能真正分層。 我們已經嘗試過，相信我們，我們已經嘗試過了。 如果您在廣告中加入社區的名稱，您會在區域活動中獲得更大的成功。

我不想為世界上的每個社區都開展活動。 但是，所以我嘗試使用業務數據源來做到這一點，但我們的銷售額還沒有真正實現。 我從目標的角度再說一遍，偷別人。

但是觀眾對我們來說非常成功，我不情願地將新的廣泛匹配自動化稱為有爭議的。

弗雷德：但是，嘿，好吧，你不是說關鍵字死了的那個人嗎？ 所以，甚至承認存在廣泛匹配？

Aaron ：我說的是關鍵詞嗎？ 我沒有說關鍵詞。 你做到了。

弗雷德：好的。

Aaron ：我說的是廣泛匹配。 但是不，我的意思是，您在某些情況下設置了我們在某些​​情況下所做的事情，例如，我們實際上想要使用搜索獎勵。

我們有一家發送大量直郵的公司。 所以，是的，我們將根據我剛才所說的那個詞來進行有針對性的“常規活動”。 我不會說 tCPA，但我們也會有一個活動，基本上是自動上傳人們收到郵件的時間。

所以，就像，當一個郵件列表出來時，他們的直接郵件軟件會發送進來，就像，“嘿，這是收到郵件的人。” 如果他們搜索任何距離很近的東西，我們就會對這些人進行競標。

而且效果很好，因為我們知道我們正在接觸合適的人。 我們知道該品牌已經處於正確的心態。 所以在這種特殊情況下，文字很重要，但並不重要。

我們知道我們已經與他們聯繫過的這些信息更多地是一件事情。 我們可以很容易地做到這一點。

我們不必每次都自己上傳列表，幾週後我們可以擺脫它，因為我們知道明信片已經被丟棄、回收，而且可能沒有打開。

米歇爾：是的，我認為動態搜索廣告也可以做同樣的事情。 就像，您不必一定使用廣泛匹配。 您也可以使用您的網站，如果您的網站非常適合，我認為這有時會有所幫助。

因此，如果您想確定您的網站是否適合，只需對關鍵字規劃器進行逆向工程。 去把你的 URL 放進去，看看它建議什麼關鍵字。 如果它們很好，您應該將您的網站用於 DSA。

如果它們是一堆關於聯繫我們和您的隱私條款的垃圾關鍵字。 可能不要將您的網站用於 DSA，或者您使用頁面提要，以便您可以控制它實際從哪些頁面中提取。

但是，是的，回到谷歌新寵的想法，舊的廣泛匹配關鍵字與智能競價，這將為您帶來那些低懸的轉化，諸如此類的事情。

我喜歡這樣做的唯一真實時間是，如果我也有再營銷受眾分層。喬和我在不久前舉行的 SMX 演示中談到了這一點。

就像如果你可以控制你知道觀眾是合適的人這一事實，我對人們輸入的搜索詞和拼寫錯誤以及所有相關的事情要寬容得多，我們可以傾向於自動化投標。

但如果我不確切知道觀眾是誰，那麼我對做那種事情就有點厭倦了。 所以它變得有點模糊。 我真的很喜歡利用觀眾，然後讓機器在那個狹窄的操場內接管，如果你願意的話。

Joe ：我們也喜歡將重定向與 DSA 結合使用。 這只是稍微打開了閘門，因為使用 DSA，您可以看到搜索字詞和某些標題，因為我們不會為 DSA 創建標題，這可以為您提供新的想法，以了解可能測試您的響應或是否您仍然想製作加大型文字廣告以獲取更多信息。

但是，無論您使用頁面提要還是整個網站，您都在 DSA 再營銷活動中運行它。

Aaron ：我認為如果要說另一件事，這可能會在 PPC 之外進行一點點，我們可以做其他營銷方面的事情。 但是，如果我們運行發現廣告，如果我們運行 Disco，如果我們運行 RSA，如果我們運行重新定位，設置受眾怪異警報，或者讓它以您的方式發送受眾洞察，然後將其轉移給您的內容團隊。

我可以舉出的最好的例子是個人經歷，但我們有一個婚紗客戶。 你認為人們在再營銷受眾中的主題是什麼？

米歇爾：節食。

亞倫：是的。 他們去哪兒了，我猜這顯然是像 Pinterest 一樣。 有很多人在看天氣的東西指數真的很高。

米歇爾：是的。 你去吧。

亞倫：所以，當然，就像，好吧，現在你有了一個內容策略，好吧，如果你的婚禮當天下雨該怎麼辦。 如何瞄准你的儀式，這樣你的觀眾就不會被蒙蔽，你也不必在你的衣服上戴太陽鏡，不管它是什麼。

但是發現那些有點奇怪，被高度索引的東西。 還有弗雷德，我看到你在笑。 那是一個真實的場景。 我在姐姐的婚禮上表演，看不懂我的劇本。

所以從字面上看，你在照片中看到的只是我往下看，我可愛的小球點在陽光下閃閃發光。 是的，貼近心臟。 無論如何，但是使用類似的東西，再次使用我們在搜索中仍然擁有的所有豐富信息，以將您可以看到的其他內容添加到業務的其他方面。

第一，這是讓企業中的其他人關心搜索的好方法。 第二，這是增加它價值的一種方式。 隨著 CPC 每年越來越高，這是一種在購買婚紗之外獲得額外價值的方法。

喬：有一件事與此有關。 對於您可能在 Google 上運行的任何知名度類型的廣告系列，它只是在 Google 中自動創建或自動建議的受眾。

當您查看您的受眾群體定位選項時，您可以說它不是真正的市場受眾群體，而是基於您當前的關鍵字，也許您想為您的漏斗廣告系列嘗試這種受眾群體定位。 我們發現其中一些比我們創建的一些自定義細分效果更好。

所以這只是我們認為我們已經測試過的東西。 但這都是推薦的東西，要么基於網站行為，要么基於你之前的廣告活動表現所做的所有類型的東西。

Google 自動創建了一些額外的定位選項供您嘗試。

包起來

弗雷德：太好了。 好吧，我喜歡你分享的所有例子，以及談論自動化分層的所有例子，都來自一家大公司 Tinuiti，有很多 PPC 人員、大預算、複雜的工具，一直到喬和米歇爾從那裡挑選腳本他們可以在哪裡使用不同的自動化找到它們。

所以非常感謝你分享所有這些例子。 這太棒了。 還有很多對會議的參考。 所以 SMX 下一個。 我相信這就是 Michelle 和 Joe 就錄製的自動化分層進行精彩會議的地方。

我認為您確實必須付費，但如果您想看到它就在那裡，請尋找 SMX Next 2021，然後我們所有人都將在 HeroConf Austin 上發言，假設旅行限制不會突然發生再次彈出。

但我們都非常希望下週能到那裡。 當你看到這個時，可能那個會話已經發生了。 但是和我們談談。 我們將分享這些幻燈片，我們將嘗試提供這些視頻。

那麼還有什麼？ 我會給你們每個人一點時間，也許可以告訴人們在哪裡可以找到你，你想讓他們做什麼。 我希望人們真的去購買我的新書《Unlevel the Playing Field》。 它於1月26日發布。

所以去買這個的副本。 談論我們今天討論的很多概念。 亞倫，讓我們從你開始。

Aaron ：您可以採用兩種方法實現自動化。 在我看來，你可以防守也可以成為朋友。 所以我會鼓勵人們，而不是試圖保留你曾經做過的事情並試圖讓舊的搜索永遠持續下去。

不要防禦它。 只是交朋友。 了解機器人想要做什麼，是什麼讓機器人開心，是什麼讓他做他或她的小機器人。 然後，當然，您可以了解其中的陷阱。

所以與其試圖阻止它做它擅長的事情，不如讓它有一點自由。 讓它學習，只要確保你不要讓它從懸崖上掉下來。

弗雷德：友好的機器人。 好建議。 米歇爾？ 那你呢？

米歇爾：是的，我會說我沒有像亞倫那樣押韻的聰明小詞。 我沒有考慮那麼多，但我確實認為這是正確的方法。

所以留出一些量來測試一些自動化部分。 你會對一些比你想像的更好的東西感到驚訝。 你會驚訝於一些非常糟糕的東西。

你認為這可能是正確的方法。 所以測試一些東西。 不要太拘泥於你過去所做的事情，尤其是如果你已經在這個行業工作了這麼長時間。

就像，抱怨它沒有幫助。 它真的沒有。 但不要放棄這些原則。 正確的。 我們來這裡是為了某件事。 所以試著想想，也許退後一步說，好吧，我知道這是我一直做事方式的基礎理論。

我如何在這裡應用它並利用它來前進並確保我與時俱進？ 因為我可以保證你的競爭對手可能正試圖緊緊抓住一些東西。

因此，如果您與時俱進，而他們卻沒有，這是擊敗競爭對手的好方法。

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

米歇爾：對對對。 買弗雷德的書。

喬：我們需要那本書的附屬鏈接。

米歇爾：我知道。

弗雷德：聽著，每個人都喜歡這些想法，這些書來自與今天通話中的每個人一樣非常聰明的人的對話。 所以真的，很多功勞也歸功於他們。

米歇爾：我只接受回扣而不是附屬鏈接。 非常感謝。 繼續，喬。

亞倫：所以我是作家。 棒極了。

Joe ：我認為 Aaron 和 Michelle 說了我通常會推薦的內容。 你會在 Twitter 上找到喜歡抱怨事情正在發生變化的抱怨人群，但它總是會發生變化。

總是會有新功能，技術總是會進步，用戶行為總是會改變，所以盡快接受它。 查看它在您的帳戶中的位置。

您不必盲目實施 Google 在推薦中列出的所有內容，但同時也不要忽略或拒絕它們，因為有時這些推薦或自動化可能對您的帳戶非常有益。

沒有一種尺寸適合所有人。 您必須做對您的業務更有利的事情，但始終確保您的業務目標優先於 Google。

弗雷德：太好了。 好的，所以請在 Paid Media Pros 查找 Joe 和 Michelle，在 Tinuiti 查找 Aaron。 我們都在推特上，我們都在參加會議，所以盡量保持聯繫。 我們喜歡收到您的來信。

感謝您收看這一集。 如果您喜歡它並想看更多內容，請訂閱我們的 YouTube 頻道，我們很快就會再回來一集。 感謝收看。

與小組成員聯繫。

弗雷德里克瓦萊：推特 | 領英 | 不公平的競爭環境

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外賣

• 自動化分層是您如何塑造廣告平台以適應您的品牌和帳戶的方式。
• 將自動化視為您努力的補充，而不是競爭對手。