Google Ads 中的目标广告支出回报率：5 个关键考虑因素

目标广告支出回报率 (ROAS) 被誉为 PPC 广告的圣杯。

与基于点击和基于转化的出价相比，该策略旨在优化金融业务成果。

虽然 Google Ads 的发展规模无疑很高，但目标广告支出回报率需要严格的设置才能充分发挥其潜力。

根据 Google 2021 年 3 月的内部数据，从目标每次转化费用 (Target CPA) 改为目标广告支出回报率 (Target ROAS) 的广告商在广告支出回报率相似的情况下，转化价值增加了​​ 14%。

谷歌声称，从智能购物升级到最大化转化价值和目标广告支出回报率的广告商实现了转化价值高达 30% 的提升。

不同企业、不同经济部门的结果可能有所不同。

基于价值的出价的成功取决于它与您的业务模式和实施质量的契合程度。

本文概述了采用目标广告支出回报率的关键注意事项，以帮助您评估基于价值的出价是否适合您的业务。

目标广告支出回报率：概述

目标广告支出回报率 (tROAS) 是一种基于价值的 Google Ads 出价策略，旨在最大限度地提高目标广告支出回报率内的转化价值。

作为一种智能出价策略，目标广告支出回报率利用大量上下文和受众群体信号以及历史第一方数据。

Google 使用其先进的预测模型来估算用户的预期转化价值，并根据您的 ROAS 目标自动调整您的出价。

你设定的目标越高，人工智能的出价就越低，反之亦然。

实际上，某些转化会产生比其他转化更高的 ROAS。 然后，Google 会将其纳入计算中，并重新调整出价以维持您所需的广告支出回报率。

基于潜在客户价值的出价

谷歌广告产品联络员 Ginny Marvin 表示，从基于转化的策略升级到基于价值的策略代表着从针对最高转化次数进行优化到优先考虑最有价值的客户的转变。

由于这种转变，广告商应该预见到数量和价值之间的权衡。

因此，与目标每次转化费用相比，目标广告支出回报率通常更有可能带来更高的总转化价值，但转化次数更低。

以下五个关键注意事项可帮助评估您在 Google Ads 中实现 tROAS 的业务准备情况。

1. 销售价值的变化

在深入研究基于价值的出价的更多技术要求之前，权衡机会的大小可能会很有用。

考虑到销售价值的变化，您可以了解目标 ROAS 可以为您的业务带来的潜在优势。

基于价值的出价的核心目标是优化高价值转化结果，远离低价值转化结果。

如果您的企业在同一产品或服务类别中的销售价值存在很大差异，那么您更有可能获得目标广告支出回报率的回报。

考虑一家销售价值 20 美元、50 美元和 100 美元产品的电子商务商店。

在所有条件相同的情况下，这家商店比只销售价值 50 美元产品的商店更有可能从基于价值的出价中受益。 这是因为该算法可以增加 100 美元的销售额，减少 20 美元的销售额。

价值的差异创造了优化以获得更有价值的转化结果的机会。

相反，第二个示例中的商店缺乏相同的优化能力，因为所有产品的价值都相同。

基于价值的出价会因转化价值的较大差异或价差而进一步放大。

在我们最初的示例中，存在中等程度的方差。 例如，如果产品价值 5 美元、50 美元和 500 美元，则差异会相当大。

转化价值的更广泛分布为人工智能提供了更大的空间来提高效率并最大化整体转化价值。

可变性原则适用于任何分配的转化价值，无论是收入、毛利润还是您的业务独有的其他价值估算。

在低可变性场景中使用基于价值的出价

如果您的产品或服务定价相似怎么办？ 您还能从基于价值的出价中受益吗？

即使你们的价格是统一的，利润率也可能会有所不同。 不同的客户可能以不同的频率和重复率购买不同的数量。

换句话说，如果从收入角度来看，转化价值变异性较低，那么从毛利润或客户终身价值 (CLV) 的角度来看，转化价值变异性可能较低。 我们将很快探讨每个选项的含义。

假设您业务中的每笔销售都会产生相同的转化价值，无论您与之关联的财务指标如何。

在这种情况下，您将为每次转化分配相同的值。

这与目标每次转化费用类似，但您不是告诉 Google 您愿意为一次转化支付多少费用，而是定义一次转化的价值，并使用 ROAS 目标作为杠杆。

主要区别在于，在基于价值的出价中，您的出价与您的回报挂钩。

AI 会根据您的 ROAS 目标根据转化价值自动调整出价。

因此，即使转化价值没有波动，目标广告支出回报率也能提供自动化优势。

2、销量

另一个关键考虑因素是您的企业每月产生的销售额。

这将告诉您是否可以持续积累足够的转化数据以满足最低转化阈值。

目标广告支出回报率需要最低转化阈值，以便为 Google 提供足够的数据，从而做出统计上可靠的出价决策。

这些数据使人工智能能够发现模式、建立关联并得出有意义的见解，从而推动机器学习。

如果没有足够的转换数据，人工智能将基于较小且可能不具有代表性的样本进行分析，这可能会损害其预测能力。

更大的数据集为谷歌提供了更多学习和更有效竞价的机会。

大多数广告系列类型要求每个广告系列在过去 30 天内至少有 15 次转化才能实现目标广告支出回报率。

但是，最低阈值可能因营销活动类型而异，如下表所示。 请注意，您的转化必须包含有效值才能符合阈值。

按广告系列类型划分的最低目标 ROAS 转化阈值

对于转化数据不足的新广告系列或小型广告系列，您可以从“最大化转化价值”开始，该方案没有最低要求。

一旦达到各自广告系列类型所需的阈值，就升级到目标广告支出回报率。

一个重要的决定是使用什么转化事件作为主要转化操作。

在做出决定时，您必须结合销售量和销售周期的长度来考虑。

3、销售周期长度

业务周期的持续时间将决定您为不同转化分配价值并将其反馈给 Google 的速度。

导入转换值的速度越快，人工智能就能越早将该数据纳入其计算中。

根据您所处的行业，销售周期可能会有很大差异。

在潜在客户开发中，由于成本、复杂性以及涉及多个决策者，B2B 销售周期通常为 60 至 90 天。

B2C 的周期往往更短，从几分钟到几周不等。

相比之下，B2B电子商务普遍比传统B2B销售周期更短。

最后，B2C电子商务由于其直接面向消费者的交易且成本相对较低，因此销售周期最短。

考虑潜在客户点击广告的平均时间和转化事件。 请注意，转化需要在点击后 90 天内发生。 否则，它将落在回溯窗口之外，Google 将无法将该值归因于原始点击。

您必须选择最有可能带来最佳效果的主要转化操作。

根据经验，Google 建议针对发生在营销渠道最深处并满足最低资格标准的转化事件进行优化。

以下是一些可帮助您做出决定的一般准则

场景一：销量高，销售周期短

如果您的销售周期约为两周或更短，并且每月至少产生 100 笔销售，那么您就可以针对销售或达成的交易进行优化。

如果您正在开展潜在客户开发活动，请考虑次要观察转化操作，例如：

• 合格销售线索 (SQL)。
• 营销合格潜在客户 (MQL)。
• 表格提交。
• 来电。

或者，如果您正在开展电子商务活动，请考虑将开始结账、添加到购物车或简报订阅作为二次转化。

场景二：销量低，销售周期长

如果您的潜在客户开发销售周期长达三个月，并且每月至少产生 30 笔销售，请考虑使用 SQL 或 MQL 作为主要转化操作。

将销售、表单提交和致电作为二次转化也可能是值得的，以增强漏斗的可见性。

在电子商务中，请考虑使用开始结账或添加到购物车作为主要转化操作，同时添加销售和订阅作为次要转化。

场景三：销量低、销售周期长、前置资格时间长

如果您的潜在客户资格认证时间超过 30 天：

• 使用表单提交和调用作为主要转化。
• 考虑导入销售、SQL、MQL 和页面交互作为辅助转化。

潜在客户开发中推荐的转化操作

电子商务中推荐的转化操作

Google 建议导入整个转化渠道以提高可见性，同时专注于单个主要转化操作以进行出价优化。

一个例外可能是使用表单提交和调用作为主要转化操作，前提是不存在重复

绘制营销漏斗图可以成为可视化潜在客户在转化路径上的关键操作的良好起点。

Google 的转化价值计算器提供了一种快速计算客户旅程每个阶段转化操作平均价值的方法。

4. 数据准确性

到目前为止，我们已经强调了可变性、数量和频率的重要性。 然而，数据的质量将决定您的成功程度。

在目标广告支出回报率的背景下，数据质量是指您的转化价值准确反映其对您的业务的经济价值的程度。

目标广告支出回报率依赖于准确的输入来实现目标广告支出回报。

如果您的转化价值与其真实货币价值不符，那么人工智能的出价和您的广告系列结果也不会对应。

“垃圾进，垃圾出”的原则在这里牢牢适用。 无论算法多么先进，低质量的输入都不可能产生高质量的输出。

这引导我们做出下一个重要决定：您为人工智能提供哪些转化价值？

一般来说，您的收购策略应与您的业务目标保持一致。 您可以采取以下几种方法：

优化代理值

如果您无法衡量或分配特定于交易的值，您仍然可以使用静态代理值运行目标广告支出回报率。

这很简单，因为不需要复杂的转化跟踪配置。

相反，您可以为主要转化操作分配一个固定价值，这意味着每次转化都会产生相同的价值。

但是，您可以使用基于位置、设备或受众等条件的规则来动态调整您的值。

如果您的销售价值通常会波动，则代理价值将无法准确反映转化的真实经济价值。

因此，使用代理是进行基于价值的出价最简单但限制最大的方法。

优化收入

如果您的业务目标是最大化销售总价值，请考虑使用收入转化值。 这将需要导入动态转化价值并准确估算每次转化带来的收入。

通过将基于价值的出价与收入保持一致，人工智能将致力于最大限度地提高您的 ROAS 目标内产生的总收入。

除了推动营收增长之外，这也可能适合扩大市场份额或推广新产品。

收入优化的一个缺点是它忽视了盈利能力。 如果您提供广泛的产品或服务，他们可能会有不同的利润率。

然而，人工智能不会考虑这种差异，这可能导致过度强调高收入但低利润的产品或服务。

优化利润

如果您的企业优先考虑利润，请考虑分配与您的毛利润密切相关的值。 要计算毛利润，请从销售收入中扣除销售商品的成本。

由于广告支出也是销售成本，因此您可以使用 Google Ads 帐户中的自定义列从转化价值中减去广告支出（即所有转化价值 – 成本）。

请注意，目标广告支出回报率仍会针对“所有转化价值”列中的值进行优化。

通过优化利润，人工智能将部署您的预算以获得最有利的财务结果。

在短期内，假设准确的值、足够的数量和及时的数据导入，这应该会产生最高的总美元金额。

请记住，优化利润可能会以降低转化量为代价。

此外，关注利润可能会忽视扩大客户群或扩大影响力的潜在机会。

最后，由于各种成本因素的影响，衡量和跟踪每次转化的真实盈利能力尤其具有挑战性。

优化客户终身价值 (CLV)

如果您的目标是最大限度地提高长期盈利能力，请考虑使用预测的客户终身价值 (CLV)。

这需要根据整个客户关系过程中的总预期价值为每次转化分配预测价值。

CLV 通常包含平均订单价值、购买频率、保留率以及客户获取和保留成本。 不同行业的相对权重和精确计算方法可能有所不同。

就像针对短期利润进行优化一样，这也可能会限制您的转化池范围。 此外，准确估计长期利润可能会更加复杂。

从长远来看，CLV 优化有可能带来最高的投资回报。

但请小心行事。 这一战略的目标是今天花钱，并在未来几年收回资金。

如果您最初的预测被证明是错误的，那么财务绩效反馈的延迟可能会造成高昂的代价。

虽然 CLV 具有巨大的潜在上涨空间，但它也具有相当大的不确定性和前期成本，使其成为一种杠杆赌注。

考虑到这些风险，只有在使用与收入或利润一致的目标 ROAS 成功验证概念验证后，才可以谨慎地测试基于 CLV 的出价。

5. 数据基础设施

希望到目前为止，您已经了解如何针对您的特定用例处理基于价值的出价。 假设您的业务满足所有条件，那么下一个关键考虑因素是数据物流。

更具体地说，您需要什么系统来简化您的营销数据以及您的企业是否有能力满足您的要求？

实施目标广告支出回报率需要一种可靠的方式来定期收集、存储数据并将数据导入谷歌。 您可以手动、自动执行此操作，或根据您的策略将两者结合起来。

以下是可用的三个主要跟踪选项：

手动转化跟踪

手动转化跟踪允许您为 Google Ads 内的每个转化操作分配静态转化价值。

这可以在平台上轻松设置和修改，无需技术专业知识或第三方软件。

如前所述，这是一种不精确的价值跟踪方式，因为静态转化价值不考虑购买价值的变化。

假设您的转化价值会波动，这就是为什么它是次优转化跟踪方法的原因。

基于标签的转化跟踪

基于标记的转化跟踪依赖于嵌入在您网站上的 Google 生成的 JavaScript 代码段（“标记”）。

当用户完成转化操作时，代码会捕获关联的转化价值并将其发送回 Google。

电子商务企业最常使用这种跟踪方法，因为它提供了一种动态调整转化价值以匹配实际订单价值的方法。

这通常意味着转化值对应于收入而不是利润，因为标签会拉动客户在交易上花费的金额。

只要利润值已知且在标签触发时可访问，也可以使用基于标签的方法跟踪利润。

这可能需要与您的库存系统和第三方软件深度集成，以实时准确计算每笔销售的利润。

因此，虽然可以跟踪利润，但由于涉及的复杂性增加，对于大多数企业来说可能不切实际或不可行。

设置基于标签的转化跟踪需要熟练的技术，并且对于拥有各种产品或服务的企业来说可能具有挑战性。

基于标签的跟踪的另一个限制是它依赖 cookie 将转化归因于广告点击。

当用户拒绝、阻止或删除 cookie 时，可能会导致数据间隙，从而对您的优化产生负面影响。

请参阅此 Google Ads 帮助文档，详细了解基于代码的转化跟踪。

离线转化跟踪

离线转化跟踪使用 Google 点击标识符 (GCLID) 来跟踪用户与您的广告互动后的离线转化结果。

GCLID 是 Google 自动附加到您的目标网址的唯一字符串。

此跟踪方法要求您捕获 GCLID 参数以及潜在客户或客户的详细信息，并将其存储在 CRM 数据库中。

分配转化值后，您可以将该数据导入回平台。 然后，Google 将使用 GCLID 将转化价值与正确的点击关联起来。

您可以在 Google UI 中手动导入离线转化数据，或通过 Google Sheets、HTTPS 或 SFTP 安排定期上传。

或者，您可以使用 Google Ads API 自动执行此过程，这需要开发人员输入。

值得检查一下您现有的 CRM 是否可以直接与 Google Ads 集成，因为这可以节省您大量的时间和精力。

离线转化跟踪是跟踪转化结果的可靠且全面的方法。

它还可以灵活地分配最符合您业务目标的值。

此外，它还允许您撤回和重述已上传的值，以反映退回的订单、取消的预订或失败的交易。

根据复杂程度，您可能需要技术资源来启动并运行它。

这种方法的缺点是它依赖于广告点击和离线转化之间的明确联系。

在实践中，由于客户旅程的长度或转换本身的性质，这并不总是可能的。

无论您选择哪种跟踪方法，重要的是要确保您对用户和客户数据的处理符合您所在司法管辖区的本地和国际数据保护和隐私法。

将第一方转化数据导入平台的主要目的是指导AI的出价决策。

不过，将转化价值与促成转化的具体点击联系起来也可以解锁 Google Ads 的完整报告功能。

这使您可以跟踪盈利能力，直至详细信息，例如搜索词、广告或展示位置等。

评估您的企业是否为目标广告支出回报率做好了准备

成功的基于价值的出价策略取决于数据的可变性、数量、速度和准确性以及支持营销运营所需的基础设施。

• 变异性是指转化价值波动的程度。
• 数量是指您生成的转化数据量。
• 速度衡量将数据反馈给人工智能的速度。
• 准确性是指您的数据反映您业务的真实经济价值的程度。
• 您的基础架构是收集、存储转化数据并将其导入 Google Ads 平台的技术基础。

我们已经确定人工智能的蓬勃发展依赖于数据，但要充分利用目标广告支出回报率，在质量和数量之间取得适当的平衡至关重要。

虽然 Google 建议针对符合资格标准的渠道最深处的转化进行优化，但这可能并不总是最好的方法。

根据数据的质量，通过优化漏斗上方的转化，为 AI 提供更多数据点，您可能会看到更好的结果。

有时，向人工智能提供大量“好”数据可能比向其提供最少的“好”数据更重要。

同样，较小的精确计算的转化值池可能优于较大的计算不太精确的转化值池。 您可以根据自己独特的业务环境调整策略并测试自己的成功之路。

那么，ROAS 还是不 ROAS？ 这是只有你才能回答的问题。

理论评估是一个很好的起点。 但要了解基于价值的出价有多有效，您必须按下实时按钮并找出答案。