谈谈:关于推广账户优化的一些技巧

  众所周知,目前主流的平台,国外有Google Adwords和Bing Ads,国内有百度凤巢、360点睛实效、搜狗推广,以及专注于移动端的神马推广。对于推广,不论选择哪一个平台,最重要的环节均为优化,最终目标均为提高 ROI,使企业利益得以最大化。

  但是,在进行账户优化时,不可避免会陷入进退维谷的境地,即,到底要不要给这个关键词换换分组。本文,将以GA为例,和大家分享一个国外PPC砖家Aaron Levy在进行PPC账户优化时用到的思路 — Decision Tree,希望对SEM从业者有所帮助。

  这个关键词是否有较为“出格”的表现(Performance),可将关键词的各项数据表现整体设为 Δ(一个数学领域内表示变量的符号,不必深究); 调整后,其表现是否会有明显的改善。

  该Decision Tree 仅是Aaron在对账户结构进行优化时所用的一例思维导图,仅为个例,不通用于任何账户,不过,该Decision Tree也可帮助打开账户结构优化时的思路。

  在搭建推广账户时,基于关键词表现来划分投放预算,无疑是推广策略的重点。SEMer工作的本质,就是让每一分钱花得物超所值。账户上线后,大多数SEMer都会屏气凝神的观察账户表现,对每一个可能出现的表现不良的词及时做出调整,从而确保所给的出价都尽可能的价值最大化。

  Aaron建议,在做优化时,可对账户数据的表现设置3个阈值,阈值具体设置为多少因情况而异。不过,第一次使用该Decision Tree,(Δ可为展现量、点击量等数据的综合表现),可借助以下3种条件来进行判断:

  通过再营销和用户匹配模式,可以区分哪些用户为老用户,哪些是新用户。而后,针对老用户可设置一个再营销列表来跟进转化,对于新用户,可保持引流的关键词匹配模式,并将这部分词划分至已存的用户类推广计划,从而锁定目标受众。收集数据后,就可发现这两种行为中存在的差异,而后再对关键词进行细分就有了依据。

  品牌意识,在付费搜索账户表现中具有举足轻重的作用。培养品牌意识的方式多样化。比如,在本品牌其它广告形式的强势出击或相对不激烈的竞争环境的情况下,公司的品牌就会在该区域快速形成普及。再比如,某些消费者具有品牌偏好的特征,这部分人群倾向于认可某一品牌。Aaron就曾见到某一普及度高的品牌的点击率一度突破400%,随之而来的是800%资产回报率。

  对于初次接触到品牌的新访客,可保持其所在推广计划分组不变。通过搜索广告再营销列表(RLSA,Google Adwords功能)可判断哪些访客是新用户,哪些是老用户,也即在哪些区域投入的竞价预算更多。不过,区域性的分组也会分割账户表现。对于品牌认知度不高的访客,可将其引入信息流类分组( Messaging Path)。

  每一个潜在消费者都可能对某一品牌或另一品牌有一定的忠诚度,而忠诚期的长短取决于产品的用户生命周期。这里,需考虑一种情况,即,如果用户长时间未形成转化,那么他们的忠诚度及其最终形成转化的可能性会降低,甚至至0。用户的生命周期可以数以年计(比如某些大宗产品,房产、车或者高端B2B软件的购买),也可以数以月计 (比如季节性产品,鞋或者衣服等),或者数以周记(比如即兴购买的产品,娱乐休闲项目或者价值不大的装饰品等)。

  当用户进入到“Active“环节,他们就极有可能再次产生购买,并会对品牌产生一定忠诚度,这时,就可将这部分用户引入至”Messaging Path“。

  面对那些长时间没有转化的用户,要像对待新用户一样。可将这部分关键词划分至推广组级别或者推广计划级别,这取决于这部分关键词的账户表现,同时,也可向这部分人群开放一些新优惠,从而促成转化。

  当决定创建新的信息(Messaging)分组时,这里会有一点点复杂。对于任何搜索平台,基于地理区域,当前都无法对广告文本进行无缝对接。不过,在GA,当前可通过“地域“对广告文本进行自定义,但是如若账户有大量不同的城市名称,这一功能行之也许并不有效。Bing Ads在这一功能上,暂还无法超越GA。

  于是,广告主就会面临一个问题,即是否在推广计划层级,根据投放于不同地域的广告创意进行细分。Aaron曾对此做过一个试验,如果对某一地域创作专属的广告创意,在表现良好的情况下,该则广告的点击率可提高大约25%。这一试验,很快便会不受控,因为美国有不止100个区域,这也就意味着,我们需要将推广计划至少复制100次。

  对推广计划或广告组进行高度细分,最终希望得到的是以最小的投入得到最大的产出,而为了达到产出最大化,并不断做出明智的出价策略,需要一定的数据支撑,即便是采用相对精确的工具也需站在对工具有一定把握的基础上。

  不过也有一个相对安全的策略,那就是采用Google竞价工具的阈值设定,即30天内得到大约15个转化,那么该关键词就需要被放弃。

  Decision Tree的最终目标,都是通过不断调整关键词的分组,或将其复制至不同的推广计划或推广组中。这需要进行大量重复的工作。不过,在进行数据分析做决策时,可借助时间管理工具来管理精力分配来节省时间。关键词细分,是盟友而非敌人。

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