从跟踪流量转换数据入手，优化谷歌广告自动化

谷歌继续转变为广告管理的自动化，因此广告商需要知道如何有效地设置它。在许多涉及的操作策略中，广告商往往忽略了转换效果的跟踪。

通常，谷歌会向输入目标关键字的搜索者展示广告，但广告商仍然需要使用转换跟踪，否则谷歌的背景无法优化转换广告的效果。

虽然大多数广告商都采用这种做法，但很少有人能准确配置。以下是通过转化效果跟踪改善谷歌广告自动化的四种方法：

@ 设置增强型转化

即使Cookie受到限制，增强转型也可以通过广告商网站上的客户数据与谷歌网站的匹配来跟踪转型效果。

(图片来源:谷歌)

谷歌最近的一份案例研究报告称，在增强转型后，英国零售商ASOS的搜索广告销量增长了8.6%。

谷歌建议，在30天内至少获得50次转型的广告商采取“尽可能提高转型价值”的竞价策略。在30天内获得40次转型的广告商甚至可以通过增强转型达到50次。

广告商可以通过全球网站代码或谷歌跟踪代码管理器设置增强转换次数。请注意，只有当谷歌广告作为转型来源时，才适用于增强转型。Googlele的转换来源 该模式不适用于Analytics或线下转换。为了触发这种转换模式，消费者必须在指定页面上提交电子邮件地址等数据，因此消费者点击的页面浏览量不在指标范围内。

@ 选择正确的归因模型

最终点击归因模型是一个常见的错误。该模型将所有转换归因于最终点击的关键字和广告，这扩大了搜索中品牌营销广告的存在感，因为品牌关键字通常是消费者购买周期中的最后一次点击。

比如消费者可能会点击非品牌关键词(比如“篮球鞋”)的广告，然后转到耐克网站浏览。一周后，消费者可能会输入“耐克篮球鞋”，然后点击品牌广告购买。

虽然非品牌关键词具有重要的指导作用，但该模型仍将品牌关键词判断为转换路径的核心关键词。因此，在归因模型中，真正有助于转换过程的关键字被低估了。

谷歌为流量转换提供了六种归因模型：

• 最后一次点击归因

• 第一次点击归因：实现流量转换的第一次点击将被视为主要贡献率。

• 线性归因：所有点击都将获得相同的转换贡献率。

• 随时衰减归因：点击距离转换更近的时间点将获得更多的贡献率。

• 位置归因：40%的功劳归因于第一次和最后一次点击，剩下的点击将分为 20%。

• 数据驱动归因：贡献积分根据过去的转换次数进行分配。数据驱动的归因是理想的选择，因为它最准确地将功劳归因于每次点击。然而，为了确保模型的有效运行，至少需要300次转换和3000次广告互动，如点击次数、视频广告观看次数、附加电话信息呼叫次数等。该模型将为所有关键字和广告分配提供适当的贡献。

在缺乏足够数据的情况下，建议使用位置归因，因为非最后一次点击的其他数据源可以获得60%的贡献率，这更符合消费者或普通用户的实际网页浏览。

@ 运用转化值

为所有转换类型（静态或动态）的分配贡献值。通过动态更新，广告商可以跟踪每次购买的收入。或者，广告商可以为非货币性转换（如注册新闻稿）分配静态值。增加合格的值权重是“尽可能提高转换值”竞价策略的要求。

@ 使用具体的广告目标

设置增强转换次数后，请在settings中设置增强转换次数 > 在Goals中，向谷歌提交说明每个广告系列应该优化哪些竞价策略，然后点击Account或Campaign-specific。

默认情况下，Google 优化帐户，这意味着广告将显示给任何可能实现任何目标转换的搜索者。该方法将优化一个或多个特定的广告转换，如购买、简报注册或提交表格。