3 วิธีในการแบ่งกลุ่มคำหลัก PPC และประสิทธิภาพการสืบค้น

เมตริกพื้นฐานบอกเล่าเรื่องราวของประสิทธิภาพการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย แต่ถ้าคุณต้องการเจาะลึกลงไปล่ะ คุณจะต้องไปไกลกว่ากลุ่มพื้นฐานและรายงาน

การแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยวิธีใหม่ๆ จะเปิดเผยเรื่องราวใหม่ๆ และช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ คุณสามารถค้นหาโอกาสในการกำหนดเป้าหมายใหม่ ทิศทางใหม่สำหรับการส่งข้อความของคุณ หรือแรงผลักดันให้แตกชุดคำหลักออกเป็นแคมเปญของตนเองในที่สุด

ในบทความนี้ เราจะพิจารณาตัวอย่างบางส่วนที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ในวันนี้ อันดับแรก เราจะครอบคลุมสองทักษะในการวิเคราะห์คำหลักและข้อความค้นหา และสรุปโดยการรวบรวมคำหลักตามการสนับสนุนด้านประสิทธิภาพ

ต้องใช้กี่คำในการค้นหา?

ผู้ใช้ใช้คำศัพท์ส่วนหัวทั่วไปหรือมีรายละเอียดมากกว่านี้หรือไม่ เพื่อตอบคำถามนี้ เราสามารถคำนวณจำนวนคำต่อคำค้นหาหรือต่อคำสำคัญ

ฉันขอแนะนำให้ใช้การสืบค้นเป็นจุดสนใจหลัก ข้อมูลที่อิงจากการสืบค้นช่วยให้คุณแสดงการค้นหาจริงได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ลองนึกภาพว่าข้อมูลจะเป็นอย่างไรหากคุณรวมคำหลักคำเดียว เช่น รองเท้าบู๊ท รถยนต์ หรือ แมว คุณจะจับคู่กับข้อความค้นหาจำนวนมาก ซึ่งทั้งหมดแตกต่างอย่างมากจากคำหลักที่คุณเลือก

การนับคำใน Excel

คุณจะนับคำในแบบสอบถามได้อย่างไร? ง่ายพอ ถ้าไม่ใช้สัญชาตญาณในทันที

สิ่งที่เราต้องทำคือตัดแต่งสตริงข้อความเพื่อลบการเว้นวรรคส่วนเกิน นับความยาวของสตริง ค้นหาความแตกต่างระหว่างสตริงที่มีและไม่มีช่องว่าง

ฟังดูซับซ้อน? คิดว่าเป็นวงเวียนเพื่อดูว่ามีที่ว่างกี่ที่ ซึ่งเท่ากับจำนวนคำที่มีอยู่ ถ้ายังคลุมเครืออยู่นิดหน่อยก็ใช้สูตรนี้แล้วเรียกวัน

=IF(LEN(TRIM(A1))=0,0,LEN(TRIM(A1))-LEN(แทนที่(A1,” “,””))+1)

ดูบทช่วยสอนนี้จาก Excel Jet เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม

สิ่งที่ต้องมองหาในการวิเคราะห์ของคุณ

เมื่อเราป้อนสูตรสามารถเริ่มการเรียงลำดับประสิทธิภาพตามจำนวนคำ แบบสอบถามที่ยาวขึ้นหรือสั้นลงทำงานได้ดีขึ้นหรือไม่ หากเราสังเกตเห็นความคลาดเคลื่อนครั้งใหญ่ในประสิทธิภาพ เราสามารถย้อนกลับแหล่งข้อมูล กรองไปยังกลุ่มนั้น และค้นหาผู้กระทำผิด

จำไว้ว่าคุณรวมแคมเปญใดไว้ในการวิเคราะห์ของคุณ หากคุณใส่คำที่เป็นแบรนด์ และชื่อแบรนด์ของคุณคือ "Mike's Grand Hot Dog Shack" คุณจะเห็นประสิทธิภาพที่ถ่วงน้ำหนักอย่างมากต่อคำค้นหาด้วยคำห้าคำ

การใช้ Google Analytics เพื่อประสิทธิภาพตามจำนวนคำ

หากคุณต้องการเพียงข้อมูลระดับบนสุดสำหรับ AdWords คุณสามารถใช้รายงานจำนวนคำค้นหาใน Google Analytics ได้ คุณสามารถค้นหาได้ภายใต้การกระทำ>AdWords>คำค้นหา และสลับมิติข้อมูลหลักของคุณ

การทำเช่นนี้จะไม่ให้ความยืดหยุ่นแก่คุณในการสำรวจข้อมูล แต่จะทำหน้าที่เป็นการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วหากจำเป็น

ผู้ใช้ปรับแต่งการค้นหาของตนอย่างไร?

การค้นหาตัวแปรคิวรีที่ดีที่สุดของคุณช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพนั้นได้ตลอดจนปรับเปลี่ยนแนวทางของคุณตามต้องการ

การเลือกและจัดโครงสร้างข้อมูล

เมื่อตัดสินใจว่าจะวิเคราะห์อะไร คุณสามารถใช้ตัววิเคราะห์ n-gram หรือเพียงแค่เลือกแก้ไขเงื่อนไขด้วยตัวเองก็ได้ เมื่อคุณรวมตัวเลขรอบๆ แล้วด้วย sumifs

ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ เช่น วัสดุและสี คุณยังสามารถเปรียบเทียบคุณลักษณะของบริการ เช่น รวดเร็ว รวดเร็ว หรือ ราคาถูก

หากแบรนด์ของคุณไม่พึ่งพาราคาที่แข่งขันได้ ให้ดูที่ ราคาถูก และ ราคาไม่แพง

จะทำอย่างไรกับข้อมูล

ในการตรวจสอบบัญชีเมื่อเร็วๆ นี้ เราพบว่าเกือบ 35% ของการเข้าชมไปที่ข้อความค้นหาที่เกี่ยวข้องกับราคา แต่มีเพียง 9% ของ Conversion ที่มาจากข้อกำหนดเหล่านี้ นี่คือความไม่ตรงกันครั้งใหญ่ในการลงทุนและผลตอบแทน

ในสถานการณ์นี้ คุณสามารถเสนอราคาลง เพิ่มเชิงลบ หรือสร้างแคมเปญและกลุ่มโฆษณาใหม่เพื่อจัดการกับส่วนนี้ ท้ายที่สุดแล้ว 29% เป็นกลุ่มใหญ่ของการรับส่งข้อมูลที่จะตัดออกอย่างสมบูรณ์

ด้านล่างนี้คือรายละเอียดของการค้นหาชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้องกับแคมเปญตกแต่งบ้านตามสั่ง จากข้อมูลนี้ เราเห็นการคลิกหลายครั้งสำหรับ แทร็ก การค้นหาเหล่านี้มี CTR สูงแต่อัตรา Conversion ต่ำกว่า แฮนเดิ ล ซึ่งมีจำนวนการเข้าชมใกล้เคียงกัน แต่มีการขายตรงมากกว่าหลายรายการ

จากที่นี่ คุณสามารถตรวจสอบหน้า Landing Page สำหรับข้อความค้นหา ติดตาม ได้ หน้าปัจจุบันอาจกว้างเกินไปหรือค้นหาผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงได้ยาก คุณยังสามารถเจาะลึกคำถามเหล่านั้นได้ด้วยตนเอง มีข้อความค้นหาบาง แทร็ก ที่สามารถแปลงได้ง่ายกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับรายการอื่นหรือไม่

โอกาสถูกกำหนดไว้สำหรับการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายเท่านั้น หากคุณสังเกตเห็นว่าบางภาษามีอิทธิพลเหนือคำถามของคุณ คุณสามารถส่งต่อภาษานั้นไปยัง CRO สำหรับหน้า Landing Page ของคุณได้

การฝากข้อมูลตามเมตริก

คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับหลักการพาเรโต หลักการระบุว่า 80% ของผลผลิตมาจาก 20% ของการลงทุน สิ่งนี้ใช้กับการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายอย่างไร

หลักการจะไม่ค่อยตรงกันในอัตราส่วนที่เท่ากัน แต่ส่วนเล็กๆ ของโฆษณาและข้อความค้นหาของคุณจะให้ผลลัพธ์ในปริมาณที่ไม่สมส่วน

มาดำน้ำกันเถอะ!

ก่อนอื่น เราจะเริ่มต้นด้วยการคำนวณส่วนของต้นทุนรวมสำหรับคำหลักแต่ละคำ จากนั้นเราจะจัดเรียงตามต้นทุนจากมากไปน้อยเพื่อให้ขั้นตอนถัดไปง่ายขึ้น

หากเราต้องการดูจำนวนเงื่อนไขที่ขับเคลื่อน 60% แรกของการใช้จ่ายทั้งหมด เราต้องคำนวณยอดรวมสะสม เราได้จัดเรียงตามผู้ที่มียอดใช้จ่ายสูงสุดแล้ว ตอนนี้เราสามารถคำนวณเปอร์เซ็นต์รวมเหล่านั้นได้

เราสามารถยึดเซลล์บนสุดนั้นแล้วลากสูตรลงมา เราจะใช้สองตัวเลือกที่นี่ 60% สูงสุดและ 40% สูงสุด และใช้คำสั่ง if เพื่อใช้ป้ายกำกับนั้น

ตอนนี้เราสามารถใช้ sumif หรือ pivot table เพื่อรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน

จากข้อมูลตัวอย่างประมาณหนึ่งในสามของคำหลักทำให้เกิดการใช้จ่าย 60% แปลงในอัตราที่สูงขึ้นเช่นกัน แต่มี CPA สูงกว่า ตามที่คาดไว้ เงื่อนไขการแข่งขันที่มากขึ้นสามารถผลักดัน CPC ให้สูงขึ้นซึ่งนำไปสู่ต้นทุนที่สูงขึ้น

เราสามารถย้อนกลับและปรับเปอร์เซ็นต์ ระดับโฆษณาเพิ่มเติม หรือเจาะลึกข้อมูลจริง ภายใน 60% อันดับแรกนั้น เราอาจมีคำหลักจำนวนหนึ่งที่ช่วยผลักดัน CPA

บทสรุป

ทั้งสามวิธีนี้เป็นเทคนิคทั่วไปบางส่วนในการเจาะลึกลงไปในประสิทธิภาพการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย แต่ละคนบอกเล่าเรื่องราวที่แตกต่างกันเล็กน้อยและเผยให้เห็นประเภทของการเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน

สิ่งเหล่านี้จะไม่เป็นจุดสิ้นสุดในการวิเคราะห์ แต่แต่ละรายการจะผลักดันคุณไปในทิศทางใหม่และความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพการโฆษณาของคุณ