วิธีรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากส่วนแบ่งการแสดงผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ PPC

นักการตลาดบนการค้นหามีเมตริกจำนวนมากในการกำจัด อาจเป็นเรื่องยากที่จะทราบแน่ชัดว่าควรตอบสนองอย่างไรเมื่อเราวิเคราะห์เมตริกทั้งหมดเหล่านี้พร้อมกัน

ฉันสนับสนุนการใช้ประโยชน์จากเมตริกส่วนแบ่งการแสดงผลเพื่อระบุการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีความหมายสำหรับแคมเปญการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายของฉัน

ข้อมูลเชิงลึกไม่จำเป็นต้องมาจากส่วนแบ่งการแสดงผล แต่ส่วนแบ่งการแสดงผลที่เสียไปเนื่องจากอันดับหรืองบประมาณ

บทความนี้เราจะกล่าวถึง:

• แต่ละเมตริกแสดงถึงอะไร
• เคล็ดลับในการคำนวณเมตริกเหล่านี้ตามขนาดในสเปรดชีต
• วิธีดำเนินการตามผลการวิเคราะห์ของคุณ

การกำหนดส่วนแบ่งการแสดงผลและเมตริกที่เกี่ยวข้อง

ต่อไปนี้คือความหมายของเมตริกแต่ละรายการ:

• ส่วนแบ่งการแสดงผล (IS) : เปอร์เซ็นต์ของการแสดงผลที่โฆษณาของคุณได้รับ เทียบกับจำนวนการแสดงผลทั้งหมดที่โฆษณาของคุณอาจได้รับ
• ส่วนแบ่งการแสดงผลที่เสียไปเนื่องจากงบประมาณ: เปอร์เซ็นต์ของการแสดงผลที่โฆษณาของคุณจะได้รับหากคุณมีงบประมาณไม่จำกัด
• ส่วนแบ่งการแสดงผลที่เสียไปเนื่องจากอันดับ: เปอร์เซ็นต์ของการแสดงผลที่โฆษณาของคุณจะได้รับหากโฆษณาของคุณมีอันดับสูงสุด

แม้ว่ามันอาจจะชัดเจน แต่โปรดทราบว่าผลรวมของเมตริกทั้งสามนี้คือ 100%

สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากสามารถช่วยคุณระบุผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆ หากตัวใดตัวหนึ่งสูงกว่าตัวอื่นอย่างเห็นได้ชัด คุณจะรู้ว่าต้องออกแรงไปที่ใด

การคำนวณส่วนแบ่งการแสดงผลตามขนาด

หากคุณคุ้นเคยกับเนื้อหาของฉัน คุณน่าจะทราบดีว่าฉันลดเวลาของฉันบนแพลตฟอร์มการเปิดใช้งานและมุ่งเน้นพลังงานของฉันไปที่การขบเคี้ยวตัวเลข (เซอร์ไพร์ส เซอร์ไพร์ส!) ไม่ต่างอะไรกับเมตริกส่วนแบ่งการแสดงผล

การทำความเข้าใจว่าผลรวมของเมตริกทั้งสามนี้เท่ากับ 100% ยังช่วยให้คุณมีเครื่องมือที่จำเป็นในการรวมการคำนวณส่วนแบ่งการแสดงผลตามขนาด มันเป็นเพียงสูตรทางคณิตศาสตร์ที่เราสามารถทำซ้ำในสเปรดชีตโดยใช้การคำนวณพื้นฐาน

ก่อนเข้าสู่เทคนิค ฉันจะทราบว่าการใช้ตัวกรองในแพลตฟอร์มควรเป็นแหล่งที่มาของความจริงเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเห็นส่วนแบ่งการแสดงผลที่น่าอับอาย "<10%" ในบัญชีของคุณบ่อยๆ

ข้อมูลด้านล่างมีไว้เพื่อให้ค่าประมาณที่ได้รับการสนับสนุนจากทางคณิตศาสตร์และเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก ไปกับสิ่งที่คุณเห็นในแพลตฟอร์มเสมอ หากคุณกำลังรายงานต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณ

เมื่อฉันเห็น “<10%” ในการวิเคราะห์ของฉัน อันดับแรก ฉันจะพยายามลบ IS ที่เสียไป (อันดับ) และ IS ที่เสียไป (งบประมาณ) ออกจาก 1 หากตัวชี้วัดอย่างใดอย่างหนึ่งเหล่านี้แสดงเป็น “>90%” ฉันจะใช้สมมติฐาน 5% หากคุณรวมค่าประมาณ 5% ไว้ด้วย จะทำให้คุณมีความเสี่ยงด้านความแม่นยำเล็กน้อย

ขั้นตอนแรกคือการคำนวณสิ่งที่ฉันเรียกว่า "จักรวาลแห่งความประทับใจ" หรือ UoI ซึ่งแสดงถึงจำนวนการแสดงผลที่เป็นไปได้ทั้งหมด (ฉันไม่แน่ใจว่าเมตริกนี้มีชื่ออย่างเป็นทางการหรือไม่)

เนื่องจากเราทราบจำนวนการแสดงผลที่แคมเปญของเราสร้างขึ้น และส่วนแบ่งการแสดงผลนั้นแสดงถึงสัดส่วนของการแสดงผลที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่คุณแสดง เราจึงสามารถแบ่งการแสดงผลตามส่วนแบ่งการแสดงผลเพื่อทราบจำนวนการแสดงผลที่เป็นไปได้ทั้งหมดหรือ UoI

ตอนนี้เราทราบจำนวนการแสดงผลทั้งหมดแล้ว เราสามารถคำนวณการแสดงผลโดยประมาณที่เราสูญเสียไปเนื่องจากข้อจำกัดด้านงบประมาณโดยการคูณ UoI ด้วย IS ที่เสียไป (งบประมาณ)

เราจำลองการคำนวณแบบเดียวกันนี้โดยใช้ IS ที่เสียไป (อันดับ) เพื่อคำนวณจำนวนการแสดงผลโดยประมาณที่เราสูญเสียไปในการจัดอันดับที่ไม่ดีในการประมูล ฉันได้รวมขั้นตอนเหล่านั้นไว้ในภาพหน้าจอถัดไปแล้ว

คุณสามารถตรวจสอบคณิตศาสตร์ของคุณได้ตลอดเวลาโดยสรุปการแสดงผล การแสดงผลโดยประมาณที่เสียไป (งบประมาณ) และการแสดงผลโดยประมาณที่เสียไป (อันดับ) และเปรียบเทียบกับ UoI

ถ้าคณิตศาสตร์ของคุณถูกต้อง มันควรจะเหมือนกัน

ขั้นตอนสุดท้ายคือการสร้างตาราง Pivot ที่มีฟิลด์จากการคำนวณซึ่งแสดงถึงเมตริกส่วนแบ่งการแสดงผลสามรายการของเราโดยใช้ชื่อคอลัมน์ด้านบน

• ส่วนแบ่งการแสดงผลโดยประมาณ :
  • [การแสดงผล] / [ประมาณการ อุ้ย]
• ส่วนแบ่งการแสดงผลโดยประมาณที่เสียไปเนื่องจากงบประมาณ :
  • [โดยประมาณ การแสดงผล สูญเสีย (งบประมาณ)] / [ประมาณการ อุ้ย]
• ส่วนแบ่งการแสดงผลโดยประมาณที่เสียไปเนื่องจากอันดับ :
  • [โดยประมาณ การแสดงผล แพ้ (อันดับ)] / [ประมาณการ อุ้ย]

ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถปรับตาราง Pivot และดูการคำนวณส่วนแบ่งการแสดงผลแบบไดนามิกตามตัวกรองและอินพุตที่คุณรวมไว้ได้

เพื่อแสดงสิ่งนี้ ฉันได้รวมผลรวมของแคมเปญที่เน้นไว้ตลอดสองสัปดาห์ อย่าลังเลที่จะใช้ภาพหน้าจอด้านบนเพื่อตรวจสอบคณิตศาสตร์ของฉัน

หากคุณพบว่าเคล็ดลับเหล่านี้มีประโยชน์ ฉันขอแนะนำให้คุณอ่านบทความก่อนหน้าของฉันเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของตาราง Pivot ของ Excel สำหรับนักการตลาดการค้นหา

การเพิ่มประสิทธิภาพตามข้อมูลเชิงลึกส่วนแบ่งการแสดงผลของคุณ

เมื่อคุณได้คำนวณตัวเลขทั้งหมดเรียบร้อยแล้ว ก็ถึงเวลาเปลี่ยนการวิเคราะห์ให้กลายเป็นจริง

คุณรู้ว่าอะไรดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ และเรามีการปรับแต่งมากมาย

ฉันพยายามสรุปวิธีที่ฉันใช้การเพิ่มประสิทธิภาพตามสิ่งที่ฉันเห็นในเมตริกส่วนแบ่งการแสดงผล แต่ในความเป็นจริง เส้นแบ่งระหว่างกล่องเหล่านี้เบลอ

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเพิ่มราคาเสนอของคุณเพื่อช่วยปรับปรุงสถานการณ์มุมขวาล่าง (IS สูงเสียไปเนื่องจากอันดับ และ IS สูงเสียไปเพราะงบประมาณ)

เคล็ดลับอย่างหนึ่งที่ฉันแนะนำให้คุณนำไปใช้ในแคมเปญของคุณคือการเน้นการลดส่วนแบ่งการแสดงผลที่เสียไปเนื่องจากงบประมาณ แม้ว่านั่นจะหมายถึงการเปลี่ยน IS ที่เสียจากงบประมาณไปเป็นอันดับ

ผู้ลงโฆษณาส่วนใหญ่ไม่สามารถทำให้งบประมาณปรากฏขึ้นได้อย่างน่าอัศจรรย์เพื่อแก้ปัญหา "IS หายไปเนื่องจากงบประมาณ"

โดยทั่วไปแล้ว ความคิดนี้จะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น เนื่องจากการเปลี่ยน IS ที่เสียไปจากงบประมาณไปสู่อันดับที่น่าจะหมายถึงคุณกำลังกำจัดแคมเปญของคุณหรือ "ขี้เหนียว" มากขึ้นเกี่ยวกับการใช้จ่ายงบประมาณ

สุดท้ายนี้ ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ฉันชื่นชอบในการจำกัดขอบเขตของแคมเปญ หากนั่นคือการเพิ่มประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด:

• การแบ่งวัน
• หยุดคำหลักชั่วคราว
• การปฏิเสธตามกลุ่ม (ผู้ชม ภูมิศาสตร์ อุปกรณ์... คุณเรียกมันว่า!)
• คำหลักเชิงลบ

หากเรามุ่งเน้นที่การปรับปรุงคะแนนคุณภาพ ต่อไปนี้คือวิธีที่ฉันพยายามทำโดยทั่วไป:

• รีเฟรชข้อความโฆษณา
• เพิ่มจำนวนส่วนขยายที่ใช้งาน
• คำหลักเชิงลบ
• การทดสอบหน้า Landing Page

โปรดทราบว่ามีเมตริกส่วนแบ่งการแสดงผลอื่นๆ เช่น IS สูงสุดและ IS สูงสุดสัมบูรณ์

ข่าวดีก็คือการคำนวณที่เน้นในบทความนี้ใช้กับเมตริกเหล่านั้นด้วย สามารถใช้ประโยชน์จากเมตริก IS ทั่วไปเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีข้อมูลมากขึ้น