为什么您应该测试购物广告系列的目标广告支出回报率出价

对于许多电子商务企业而言，AdWords 购物广告系列可以占 PPC 流量的很大一部分，并且通常占总收入的很大一部分。 这些活动的重要性有时会引起数字营销经理的瘫痪； 当即使性能的小幅下降可能对底线产生很大影响时，很容易采取“如果它没有坏，就不要修理它”的态度。 虽然这样的思考过程当然是可以理解的，但它可以排除增长和优化机会。 这在 PPC 环境中尤为重要，因为越来越多的电子商务支出被用于购物活动。 在这篇博文中，我将介绍测试 AdWords 购物广告系列的目标广告支出回报率出价的案例，并分享一些有关如何成功设置此类测试的技巧。

什么是目标广告支出回报率出价？

首先，让我们确定目标广告支出回报率出价是什么以及它是如何工作的。 AdWords 将目标广告支出回报率描述为“为您在广告上花费的每一美元设置您希望获得的平均转化价值。 借助目标广告支出回报率出价，AdWords 会自动设置出价，以帮助您以您设置的目标广告支出回报率获得尽可能多的转化价值。” 换句话说，如果您为购物广告系列设置 500% 的目标广告支出回报率出价，AdWords 的目标是每花费 1.00 美元产生 5.00 美元的收入，并在这些参数内最大限度地提高转化率。 一般来说，较高的目标 ROAS 设置会导致较低的交易量，而较低的目标 ROAS 目标会导致相对较多的交易量。

请注意，ROAS 仅按收入/成本计算 - 如果您将收入报告为（收入 - 成本）/成本，则必须将 ROAS 目标转换为更简单的公式，以便为广告系列设置目标。

一个简短的案例研究

Hanapin 的一位客户是一家专门从事工业用品的电子商务企业，他们使用智能点击付费出价策略的购物广告系列取得了令人满意的结果。 客户希望增加销量并增加整体收入，并且在看到他们帐户中其他广告系列的自动化策略取得成功后，愿意测试购物广告系列的目标广告支出回报率出价。 他们之前使用了智能点击付费，这种策略已经在手动设置的出价范围内使用了有限的自动出价。 我将在本文后面更深入地解释我们如何设置测试，但我想先介绍一下购物广告系列中目标广告支出回报率出价的案例，结果如下：

转向目标广告支出回报率出价为客户带来了出色的结果。 不仅转化量和收入增长了近 50%，而且在增长的同时没有损失任何效率。 事实上，ROAS 实际上提高了约 7%。

诚然，这只是提高性能的一个例子，人们很容易证明购物活动的结果可能会异常。 不过，我希望它确实说明了将出价策略切换为目标广告支出回报率可能会带来显着收益。 至少，我希望它支持这样一种情况，而不是假设目标广告支出回报率会损害任何一个购物广告系列的性能，测试出价管理开关可能是有保证的。 下面，我将更广泛地说明为什么那些管理购物活动的人应该尝试这种策略。

目标 ROAS 出价的案例

有很多因素会影响购物广告点击产生的预测收入，其中包括：

• 正在宣传的产品。
• 用户的位置。
• 用户所属的受众。
• 用户正在搜索的设备。
• 进行搜索的时间和/或日期。

手动调整出价的优秀数字营销人员将评估这些变量中的每一个，并相应地设置出价和出价调整。 然而，事情的真相是，虽然广告商可以手动解释其中的许多变量，但有了足够的历史数据，机器学习算法可能会更好地评估它们的全部复杂性。 对于拥有大型购物提要的公司来说尤其如此。 例如，对于拥有 250 个 SKU 的公司而言，手动投标可能是合理的时间投资，但对于拥有 250,000 个 SKU 的提要而言，该时间投资可能会变得更加繁重。

也许您过去在自动化方面有过糟糕的经历，或者对数字营销中的机器学习策略持怀疑态度。 如果你属于那个阵营，请考虑以下事项：

• Google 的机器学习算法会随着时间的推移而改变和改进，这表明即使您过去曾看到过糟糕的性能，也值得再给机器一次机会。
• 即使性能提升微乎其微或根本不存在，目标 ROAS 出价也能让数字营销人员将更多时间花在活动的其他方面以提高性能，例如提要管理、搜索查询优化以及通过重组实现利润最大化。
• 当您回想失败的测试时，请考虑您是否给了足够的时间让实验成功。 测试需要时间，尤其是在测试自动化策略时。 通常情况下，算法无法立即做出决定，因为没有数据支持。
• 如果您之前运行的测试受预算限制（现在情况不再如此），则可能值得重新审视它们——有限的预算意味着有限的数据，并且测试可能没有足够的量来得出真正具有统计意义的结果.

也就是说：目标 ROAS 出价策略永远不会保证比手动出价策略更有效，数字营销人员应该始终将出价策略转变视为临时测试，而不是设置它并忘记它的转换。 此外，诸如此类的测试需要对风险有一定的容忍度，并且如果业务甚至不会受到很小的性能影响，则不必对持续超出目标的活动进行尝试。 要记住的一个具体陷阱：如果目标设定高于历史业绩，增长可能会受到限制。 通常在这种情况下，营销人员最初会看到有希望的表现，但很难扩大广告系列。

设置测试

首先，一些坏消息：AdWords不允许用于创建实验的购物活动的。 不可否认，这是一个大问题，因为这意味着您无法在目标广告支出回报率购物活动实验和现状出价策略之间平均分配流量。 相反，您必须按顺序而不是同时运行测试。 请牢记这一点，以下是成功设置实验的一些提示：

• 设置合理的目标 ROAS 出价：对于没有严格 ROAS 目标的广告系列，经验法则是将目标 ROAS 出价设置为等于或略高于广告系列的历史 ROAS。 但是，如果您寻求增加销量并且企业对较低的效率有容忍度，则应将 ROAS 设置得较低。 在相反的情况下，将目标 ROAS 设置得更高。
• 在低季节性期间运行测试：因为测试必须是连续的，所以季节性会在一定程度上污染结果是不可避免的。 不过，您可以通过选择季节性相对较低的时期来最小化这个问题。 例如，如果您的购物广告系列在夏季月份表现最为稳定，那么这可能是尝试切换出价类型的理想时机。 另外，请记住，淡季有效的方法可能并不适合旺季。 例如，Target-ROAS 可能有利于淡季/较低的预算/效率，但在高峰时段，它可能与网站流量和积极性有关，在这种情况下，针对点击或转化进行优化可能更理想。
• 事先确定测试参数和指标：与任何类型的实验一样，重要的是事先知道赢和输的情况。 在开始测试之前，确定您将运行测试多长时间以及什么构成具有统计意义的获胜结果。 否则，您可能会得到模棱两可的结果。
• 了解“学习”期可能并不代表长期效果：当广告系列切换到目标广告支出回报率出价管理策略时，它将经历一段“学习”期，因为它会收集数据并设置出价。 根据我的经验，这个时间段往往会持续约 1 周，尽管这个时间段的长度会随着数量的变化而变化。在评估性能时，您可能希望从实验结果中排除学习时间段。 注意：您可以在设置选项卡中查看广告系列是否处于“学习”状态。

结论

如果您正在手动调整购物广告系列的出价，我希望这篇文章至少让您考虑目标 ROAS 出价策略是否值得测试。 不服气？ 或者，您是否曾看到过将目标广告支出回报率策略应用于购物广告系列的效果不佳？ 在 Twitter 上加入 @ppchero！