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在 Google Ads 中跟踪线下转化的 5 大最佳做法

Gmail admin 4周前 (09-06) 39次浏览

首次设置离线转化?以下是如何开始并避免 PPC 广告系列出现波动的方法。

承担风险是任何营销人员工作的一部分。没有哪种策略是保证有效的。

我喜欢把自己看作是一个有计划的冒险者。因为我有 TSA PreCheck 服务,而且在家就能监控航班状态,所以我会在航班起飞前一小时到达机场。我会尝试城里的新餐馆,但要等到浏览完评论网站和浏览完菜单后才上车。 

我在工作中冒险的方式也类似。测试最新的竞价策略让我感到兴奋,但我的举动是经过深思熟虑的,以避免影响绩效。

Google Ads帐户的重大更改会使算法进入学习阶段,并在重新学习时产生波动。

和许多希望昨天就看到结果的营销人员一样,我的耐心可能很短暂。但为了让客户满意,平衡面向未来的战略与影响 KPI 的风险是必不可少的。

现在,我们知道离线转化跟踪(OCT)是任何帐户中必备的功能。 

首次设置时,将基于网络的广告系列优化目标替换为基于 CRM 的目标可能会很棘手。以下是降低风险的五种最佳做法。 

1. 为转化添加价值

要最大限度地发挥 OCT 的潜力,需要为每个动作分配一个价值。

如果您不能使用 CRM 中的实际和动态值,Google 有一个计算器可以帮助您进行估算。

为了使算法从提供的方向中受益,这些值不必精确。

分配的值会告诉机器学习每次转化的价值。因此,系统可以采用基于价值的出价策略进行相应的出价。 

即使您尚未准备好实现目标广告支出回报率 (tROAS) 或最大化转化价值,从一开始就设置这些值也能让您在准备好时轻松启动。

2. 针对所有漏斗阶段进行优化

一旦营销渠道的所有阶段都以其各自的价值输入到 Google Ads,就开始针对所有渠道阶段优化广告系列。 

此策略将为您的广告活动生成更多的转化数据并加快学习阶段。

敢于冒险的人可能会一次性更改整个帐户的优化。继续撕掉绷带: 

  • 如果您能忍受表现波动。
  • 如果该帐户是全新的。
  • 或者如果转换量已经很低了。

我倾向于针对任何重大的出价变化设置一个实验,以减少账户的波动。 

实验应该至少运行两周才能确定获胜者,但如果您的预算较少或转化延迟较长,则可能需要更长时间。 

后端转换的提升应该作为本次实验的关键成功指标来衡量。


3. 优化尽可能低的转化点

一旦全渠道方法成功,您就可以开始针对一次转化事件进行优化。对每个广告系列进行独特处理,并调整广告系列,使其准备好进入漏斗。 

为了缓解性能波动,请设置一个优化到漏斗最低点的实验,因为 Google 需要在过去 30 天内至少实现 15 次转化。

在 Google Ads 界面中 创建自定义列可让您轻松对数据进行排序和可视化。单独分析每个广告系列。

在此示例中,前两个广告系列具有足够的 MQL 量,因此可以专门针对 MQL 进行优化,而不是针对整个渠道。

优化尽可能低的转换点

请记住,并非所有关键词都是平等的。漏斗顶端关键词生成渠道的速度会比您的高意向非品牌或品牌字词慢。 

各个广告系列的优化目标和出价策略应与漏斗阶段以及最佳效果保持一致。

用户界面不允许将 OCT 目标设置为单个转化事件,而是设置为整个转化类别。因此,在针对渠道中的单个点进行优化时,应创建 自定义目标。

例如,如果您的 OCT 转化是“销售”,则您应该为“销售”创建自定义目标。

谷歌表示“[…]在广告系列中使用自定义目标可能会降低你的出价策略效率”,但如果你的帐户已经建立并拥有足够的数据,自定义目标应该会对你有利。

使用特定于广告系列的目标设置

4. 继续推动漏斗下端的结果

随着时间的推移和数据的收集,您可以继续突破极限并优化漏斗中的较低点。 

任何出价策略都可以与此策略一起进行测试,但至关重要的是,您创建的实验一次只能更改一个变量。 

例如,对照广告系列采用目标每次操作费用 (tCPA) 并针对 MQL 进行优化。测试广告系列应继续采用 tCPA,但针对漏斗中的下一阶段(会议安排)进行优化。确定获胜者后,通过进行单独的实验来测试另一个变量。

根据帐户规模,确定优化目标和出价策略的完美组合可能需要几个月的时间。如果在最初两周后看到效果几乎没有改善,可能会令人担忧,但建议进行三个完整周期的实验以确定胜出者。 

这意味着,如果 MQL 平均需要两周时间才能变成“会议安排”​​,那么您应该至少运行六周实验,然后再结束实验。查看Google 的路径指标报告,了解每次转化需要多少天。 

Google Ads 路径指标报告

5. 测试基于价值的竞标

一旦您能够轻松优化漏斗下部的转化点,就可以通过最大化转化价值或 tROAS 出价策略来提升您的表现。 

当用户搜索您竞价的关键字时,这些智能出价策略会自动调整出价,以预测潜在转化的价值。 

这些出价策略可以而且应该在实验中进行测试,特别是当您害怕破坏算法时。

尽管业绩波动存在风险,但其收益应该大于波动性。 

通过一些耐心和呼吸练习,我的一位客户自从使用 OCT 优化后端转换以来,每个 MQL 的成本提高了 74%。 

当他们的品牌活动在一个月内拥有超过 15 个 MQL 时,我们就转而仅针对 MQL 进行优化,从而使该活动的转化价值提高了 4 倍。

所以,勇敢地去冒险吧。当你感到不安时,要聪明、大胆、积极地进行实验。

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