Google Ads 隐藏搜索词数据的影响（案例研究）

谷歌最近宣布他们将更新广告商如何访问他们的搜索词，报告现在只显示“被大量用户搜索过的词”。 这对于 Google Ads 上的搜索和购物广告客户来说是一项重要的发展，因为搜索字词可以很好地洞察流量与广告客户广告匹配的相关性。

在搜索词报告的变化发生在“2020年9月”，与世界各地的广告商在9月2^日到2020年接收他们的帐户警告谷歌此前给出的重大变化，以它的谷歌广告平台的更多的通知，所以广告商和数字世界各地的机构一直在争先恐后地了解这些变化以及如何在新的报告限制范围内进行优化。

为什么这种变化很重要？

简而言之，如果广告商对其付费搜索词的信息较少，那么他们可用于改进帐户的选项就会减少。

Stefan Neefischer 在他的 LinkedIn 帖子中简洁地概述了这种影响。 广告商仍然可以“正常”研究和添加新关键字（因为这仅与大量查询有关），负面关键字策略和匹配控制方面的影响最大。

对于否定关键字，广告商现在将拥有更少的数据来停止为与其广告系列无关的搜索付费。 广告商检查每个重要的搜索查询从来都不是可行的。

然而，更高级的 PPC 策略包括根据持续出现的“主题”（见下面的 nGrams！）推导出否定，如果谷歌隐瞒一些数据，这些主题将需要更长的时间才能出现。 这是非常重要的，因为这些额外的时间可以转化为更大的帐户和更昂贵的垂直领域的数千个广告支出。

关于匹配控制，现在隐藏了更多的查询，广告商根本不知道他们在匹配什么。 鉴于谷歌近年来已经采取措施扩大“精确”的覆盖范围（根据 Greg Finn 的精彩帖子），这现在尤其重要，因此如果这种情况继续下去并且我们不知道广告商正在匹配的查询有认真的考虑。

广告商现在是否按照我们以前没有的竞争对手条款出现？ 原始关键字的意图现在是否已转变为企业不提供的产品/服务？

搜索词数据减少的影响是什么？

公告发布一周后，我们已经对搜索和购物广告系列的变化程度有了一个很好的了解。 以下统计数据和图表来自我代理机构 (Clean Digital) MCC 帐户下的 60 多个广告客户帐户。

对于搜索关键字，我们帐户的“隐藏”查询从收到的总点击次数的 1.2% 增加到 20.9%，增加了1,741%！ 成本从 1.6% 上升到 29.90%（增加了 1,868%），突出显示隐藏查询的 CPC 高于搜索词报告中显示的 CPC。

在深入研究特定的广告系列主题时，我们发现整个 MCC 中的品牌词广告系列（例如，耐克对包含“nike”的关键字的出价）在 Google Change 之前/之后的隐藏查询点击次数从 0.31% 增加到 5.84%。

虽然这相当于隐藏查询的类似百分比增加 (1800%)，但品牌隐藏查询的每次点击费用增加了更大的百分比。

自更改以来，隐藏品牌查询比跟踪查询贵 456% 。 这显然是广告商非常关心的问题，因为它会使品牌出价长期更昂贵，同时也表明查询匹配可能比以前更不相关（即非品牌）。

对于购物广告，在 9 月 1^日之前观察到的隐藏查询基数更高，尽管我们仍然观察到隐藏点击次数从总数的 10% 增加到 36%。

如何检查您的帐户的影响

如果您是 Google Ads 广告客户，检查更改影响的最简单方法是导航到您的搜索字词报告并将“总计：搜索字词”行项目与“总计：帐户”行项目进行比较。

值得注意的是，如果您正在运行任何显示/Youtube 活动，则不能使用此方法，因为这些活动将贡献点击次数而不是搜索词。

在此示例中，搜索词报告从 8 月 24^日至 31^日的10,678 次帐户点击中跟踪了 9,476^次，这意味着搜索词跟踪了总点击次数的 89%（即隐藏了 11%）。 在更改后的同一时期，搜索词报告跟踪了 11,181 次总点击中的 6,421 次，这意味着搜索词跟踪率下降至仅 57%（即总点击次数的 43% 已被隐藏）。

如果您想从分析中查看更多数据（例如按广告系列类型或按天），或者如果您想映射多个帐户，我建议您设置以下两个报告定义。

搜索词报告列

活动报告栏

在 Excel 中使用一些数据透视/vlookup 魔法可以让您了解多个细分市场的影响，当然，您可以根据需要在此处添加其他指标（例如页面顶部印象份额）。

如何使用较少的搜索词数据优化广告

搜索词优化的基本原理应该与往常一样； 定期查看搜索词数据，并根据主题数据做出重大决策。

我的同事 Aitor 写了一篇关于一般搜索词优化的文章，而网上有几个脚本可以帮助将搜索词数据转换为有意义的 nGrams（例如这个 Brainlabs 一个！）。

nGrams 将搜索词分解为“主题”，这意味着广告商可以将重要的搜索词数据集提炼成可操作的见解。

在下面的示例中，广告客户可以轻松了解搜索词主题如何为其整体 ROI 目标做出贡献。

这个例子中可行的优化可能是：

优化 1

将“在线”分成自己的广告组（例如“+nike +trainers +online”），因为它的投资回报率高于平均水平。 可以在此处分配对出价和匹配的更严格控制。

优化2

分析“粉红色”表现不佳的原因，并根据调查结果考虑进行重组或负添加。

如果我们确定是因为该网站从不库存粉红色运动鞋，则添加“粉红色”作为否定关键字以节省浪费的媒体支出。

可能是现场提供了“粉红色”培训师，但根据所使用的一般广告/登陆页面，对用户来说并不明显。 如果是这种情况，将这个主题重组到自己的广告组中将对特定的 nGram 表现给出“更公平”的看法

我们将分析更进一步，在一些 Python 代码的帮助下，我们正在对 nGram 活动进行快速移动查询分析。 这份报告本质上是一份按天提取的 nGram 报告，其中有公式可以确定哪些主题下降幅度最大。

这有助于我们确定哪些查询的“主题”活动有所下降，以及这是否足以改变我们已知的查询优化决策。

在下面的示例中，我们可以建立比在整个帐户中观察到的 30% 具有更大差异的主题。 使用这个，我们可以假设包括评论/官方在内的查询主题占“隐藏”查询的一部分，因为我们错过了这些主题 55% 的点击，而“nke”拼写错误有 75% 的下降。

使用此分析，我建议进一步将 nGram 分解为“主题”（例如所有拼写错误，如“nke”），并根据之前和新的表现决定最佳行动方案。

如果您发现很多可疑的隐藏查询的性能不佳，那么您可能需要将它们添加为否定关键字，以防止浪费开支。

结论

尽管搜索字词报告中的数据有所减少，但您仍然可以利用有限的可用数据对广告系列进行重大优化。

nGrams 是定义和跟踪广告系列关键字主题的好方法，可以揭示哪些组的表现不佳和过大。

虽然您可能无法看到触发广告的每个长尾关键字，但您可以轻松设置否定关键字规则，以阻止效果不佳的主题触发它们。

通过这样做，您还将捕获 Google 不再在其搜索词报告中发布的长尾关键字。

虽然它可能不像以前那么完美，除非谷歌决定回溯其搜索词数据删除，否则可用的策略非常有限！