如何通過 Google Ads 智能出價和離線轉化贏得優質潛在客戶

這似乎有點違反直覺，但確實有一些廣告客戶知道 Google 不知道的事情——比如人們從您的智能搜索或購物廣告系列中轉換後的行為。 這些是這樣的：

• 購買但退回全部或部分訂單的客戶
• 在轉換之前提交表單並在 Google 視線之外執行 12 次操作的人
• 在數字和店內重複購買的忠實買家

毫無疑問，智能出價和離線轉化已經徹底改變了廣告，但您是少數將信息反饋給 Google 以充分利用這些系統的人之一嗎？

像 Google 這樣的廣告平台正在迅速實現自動化，但它們需要您可以提供的所有信息來加速機器學習並代表您做出更好的決策。 如果你想讓你的廣告出現在能給你帶來利潤而不僅僅是銷售的人面前，你必須重新思考你看待 PPC 優化的方式。

我們採訪了谷歌的兩個最了解這個過程的人：

• Emi Wayner，平台合作夥伴主管，渠道銷售
• Alex Ioch，自動化區域產品主管

Alex 是 Google 產品開發團隊的一員，這些產品推動了這一新的搜索廣告浪潮，而 Emi 則幫助企業適應新的現實。

我們討論瞭如何使用線下轉化來獲得更好的潛在客戶，為什麼非零售模型需要導入轉化後數據，以及如何充分發揮智能出價的潛力。

客戶數據是可持續增長的關鍵。

波士頓諮詢集團的一項研究表明，當在線廣告商將策略與整個購買過程中的客戶數據整合在一起時，他們的平均收入增加了 20%，成本效率提高了 30%。

無論您選擇導入還是跟踪離線轉化，在優化現代 PPC 廣告系列時，反對第一方數據重要性的爭論並不多。

請記住，分階段增長是您通過任何這些建議取得成果的唯一途徑。

像智能出價這樣的自動化系統需要進行大量的手動轉換，然後才能開始為您做出正確的決定。 通過手動優化奠定基礎，並至少留出兩週的時間進行學習。 這適用於搜索和購物。

換句話說，不要指望在輸入客戶或轉換後數據的幾天內從您的活動指標中獲得巨大收益。

不要衡量一切。 這是要關注的內容。

雖然 Google Ads 可以衡量在線活動，但有時點擊您的廣告並進入您的銷售系統的用戶會在 Google 無法看到的地方進行離線轉化，例如您的 CRM 或當面。

因此，您需要跟踪兩組組件。

在線：潛在客戶和銷售

當您只跟踪潛在客戶時，您可以大致了解對您的產品或服務的初始需求。 將跟踪擴展到最終銷售可以讓您更好地了解整個購買過程：

• 您的品牌在網上產生了多少興趣？
• 你能維持這種興趣多久？
• 你能在多大程度上說服人們給你的生意錢？

有時，甚至最終的銷售都是離線進行的。 在這些情況下，通過離線轉化導入將這些信息反饋到 Google Ads 至關重要。

但是，即使您要在線跟踪潛在客戶和銷售情況，您仍然只能看到圖片的一部分。 如果一所大學收到 2,000 個信息請求，最終有 20 個註冊，他們只知道他們有 1% 的轉化率。

但是在這兩者之間發生的所有其他事情呢？ 如果有的話，它貢獻了多少？

線下：中間漏斗

廣告商告訴 Google 跟踪的內容與對他們的業務真正重要的內容之間通常存在很大的脫節。 在線表單提交很容易觸發像素； 對於離線或無法跟踪的頻道上發生的事情，您不能這樣做。

但是，當您確實衡量潛在客戶和銷售之間發生的情況時，您會更好地了解哪些行動對您的業務最有利可圖。 讓我們以 Google 在 PPC Town Hall 上展示的相同大學示例為例：

• 2,000 個信息請求產生 200 個應用程序啟動（10% 轉化率）
• 200 個申請開始結束，80 個申請完成（40%）
• 完成 80 份申請，招收 20 名學生 (25%)

突然之間，您可以看到更多影響最終轉化的因素。 當你將這些信息反饋給谷歌時，奇蹟就真正發生了。

可以估計期望值。

當您將線下轉化導入 Google Ads 時，有助於根據它們為您的業務貢獻的價值水平為其分配價值。

最好的方法是向後工作：

• 您知道註冊的學生平均為您的大學貢獻 10,000 美元
• 您考慮了一些波動並告訴 Google 一個完整的應用程序價值 2,000 美元 (25%)
• 一個啟動的應用程序價值 800 美元（40%）
• 信息請求價值 80 美元 (10%)

這些數字使 Google 的算法更容易拼湊出讓您的大學價值 80 美元/800 美元/2,000 美元/10,000 美元的用戶的信號。

重要提示：“不要沉迷於數字，”亞歷克斯說。 轉化價值是幫助 Google 對不同用戶進行評分和優先排序的工具，這些數字不會直接影響您的廣告支出或 ROAS。

智能出價在具有離線數據時效果最佳。

當您在沒有離線數據的情況下使用智能出價時，Google 會查看數以千萬計的信號，這些信號對大多數在線廣告商來說都很熟悉：

• 人口統計
• 兌換率
• 觀眾群
• 瀏覽器
• 語
• 關鍵詞
• 投標
• 時間
• 地點
• 以及更多

但是，當您導入離線數據時，您可以向 Google 提供更多信息，以用於優化未來的定位。 對於大學，這可能包括以下參數：

• SAT成績
• 首選課程
• 收入
• 信用記錄和分數
• 推薦和獎勵
• 現有學分

突然之間，Google 將您的理想客戶拼湊在一起，添加了一堆新的東西。 他們可以更準確地判斷對哪些用戶群的哪些出價將為您帶來最佳的長期回報。

基於價值的出價策略可讓您優化智能廣告系列。

分配轉化價值可以讓您區分潛在客戶並為更有價值的結果出價。

對於教育而言，這可能看起來像是為索取小冊子的學生和註冊免費在線課程的學生分配不同的價值。 在零售業中，這可能意味著將經常退貨的客戶與最終保留購買的客戶區分開來。

基於價值的出價策略告訴智能出價算法，一組用戶/客戶對您的業務盈利能力而言比另一組更有價值。

因此，Smart Bidding 會知道為您的底線價值增加 2 倍/3 倍/10 倍的群體進行優化，讓您從廣告支出中獲得更大的價值，而不僅僅是 ROAS。

此外，固定價值出價會扭曲您的支出並限制您的回報。 平均出價高於您的固定值的用戶細分成為錯失機會，而您過度投資於平均出價較低的細分。

監視器。 干預。 教育。

工作沒有捷徑或方法。 尋找 ROAS 和 CPA 目標的最佳點需要時間，所以不要抗拒或被學習過程嚇倒。 測試您的想法，監控結果，並在您達到後續的統計顯著性時進行優化。

即使數據可見性是所有廣告商都希望從該平台獲得的更多信息，您也不應該將 Google 的機器學習算法置於黑暗之中。 它只會對您的業務產生負面影響； 無論有沒有您的帳戶，Google 的自動化都會增長。

一旦您知道什麼是有效的，就可以自動化解決方案，並控制您將信息反饋給 Google 的方式和時間。 第三方工具可以使監控和乾預更容易，並限制廣告平台故障造成的損害。

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