Google Ads 中的目標廣告支出回報率：5 個關鍵考慮因素

目標廣告支出回報率 (ROAS) 被譽為 PPC 廣告的聖杯。

與基於點擊和基於轉化的出價相比，該策略旨在優化金融業務成果。

雖然 Google Ads 的發展規模無疑很高，但目標廣告支出回報率需要嚴格的設置才能充分發揮其潛力。

根據Google 2021 年3 月的內部數據，從目標每次轉化費用(Target CPA) 改為目標廣告支出回報率(Target ROAS) 的廣告商在廣告支出回報率相似的情況下，轉化價值增加了​​14%。

谷歌聲稱，從智能購物升級到最大化轉化價值和目標廣告支出回報率的廣告商實現了轉化價值高達 30% 的提升。

不同企業、不同經濟部門的結果可能有所不同。

基於價值的出價的成功取決於它與您的業務模式和實施質量的契合程度。

本文概述了採用目標廣告支出回報率的關鍵注意事項，以幫助您評估基於價值的出價是否適合您的業務。

目標廣告支出回報率：概述

目標廣告支出回報率 (tROAS) 是一種基於價值的 Google Ads 出價策略，旨在最大限度地提高目標廣告支出回報率內的轉化價值。

作為一種智能出價策略，目標廣告支出回報率利用大量上下文和受眾群體信號以及歷史第一方數據。

Google 使用其先進的預測模型來估算用戶的預期轉化價值，並根據您的 ROAS 目標自動調整您的出價。

你設定的目標越高，人工智能的出價就越低，反之亦然。

實際上，某些轉化會產生比其他轉化更高的 ROAS。 然後，Google 會將其納入計算中，並重新調整出價以維持您所需的廣告支出回報率。

基於潛在客戶價值的出價

谷歌廣告產品聯絡員 Ginny Marvin 表示，從基於轉化的策略升級到基於價值的策略代表著從針對最高轉化次數進行優化到優先考慮最有價值的客戶的轉變。

由於這種轉變，廣告商應該預見到數量和價值之間的權衡。

因此，與目標每次轉化費用相比，目標廣告支出回報率通常更有可能帶來更高的總轉化價值，但轉化次數更低。

以下五個關鍵注意事項可幫助評估您在 Google Ads 中實現 tROAS 的業務準備情況。

1. 銷售價值的變化

在深入研究基於價值的出價的更多技術要求之前，權衡機會的大小可能會很有用。

考慮到銷售價值的變化，您可以了解目標 ROAS 可以為您的業務帶來的潛在優勢。

基於價值的出價的核心目標是優化高價值轉化結果，遠離低價值轉化結果。

如果您的企業在同一產品或服務類別中的銷售價值存在很大差異，那麼您更有可能獲得目標廣告支出回報率的回報。

考慮一家銷售價值 20 美元、50 美元和 100 美元產品的電子商務商店。

在所有條件相同的情況下，這家商店比只銷售價值 50 美元產品的商店更有可能從基於價值的出價中受益。 這是因為該算法可以增加 100 美元的銷售額，減少 20 美元的銷售額。

價值的差異創造了優化以獲得更有價值的轉化結果的機會。

相反，第二個示例中的商店缺乏相同的優化能力，因為所有產品的價值都相同。

基於價值的出價會因轉化價值的較大差異或價差而進一步放大。

在我們最初的示例中，存在中等程度的方差。 例如，如果產品價值 5 美元、50 美元和 500 美元，則差異會相當大。

轉化價值的更廣泛分佈為人工智能提供了更大的空間來提高效率並最大化整體轉化價值。

可變性原則適用於任何分配的轉化價值，無論是收入、毛利潤還是您的業務獨有的其他價值估算。

在低可變性場景中使用基於價值的出價

如果您的產品或服務定價相似怎麼辦？ 您還能從基於價值的出價中受益嗎？

即使你們的價格是統一的，利潤率也可能會有所不同。 不同的客戶可能以不同的頻率和重複率購買不同的數量。

換句話說，如果從收入角度來看，轉化價值變異性較低，那麼從毛利潤或客戶終身價值 (CLV) 的角度來看，轉化價值變異性可能較低。 我們將很快探討每個選項的含義。

假設您業務中的每筆銷售都會產生相同的轉化價值，無論您與之關聯的財務指標如何。

在這種情況下，您將為每次轉化分配相同的值。

這與目標每次轉化費用類似，但您不是告訴 Google 您願意為一次轉化支付多少費用，而是定義一次轉化的價值，並使用 ROAS 目標作為槓桿。

主要區別在於，在基於價值的出價中，您的出價與您的回報掛鉤。

AI 會根據您的 ROAS 目標根據轉化價值自動調整出價。

因此，即使轉化價值沒有波動，目標廣告支出回報率也能提供自動化優勢。

2、銷量

另一個關鍵考慮因素是您的企業每月產生的銷售額。

這將告訴您是否可以持續積累足夠的轉化數據以滿足最低轉化閾值。

目標廣告支出回報率需要最低轉化閾值，以便為 Google 提供足夠的數據，從而做出統計上可靠的出價決策。

這些數據使人工智能能夠發現模式、建立關聯並得出有意義的見解，從而推動機器學習。

如果沒有足夠的轉換數據，人工智能將基於較小且可能不具有代表性的樣本進行分析，這可能會損害其預測能力。

更大的數據集為谷歌提供了更多學習和更有效競價的機會。

大多數廣告系列類型要求每個廣告系列在過去 30 天內至少有 15 次轉化才能實現目標廣告支出回報率。

但是，最低閾值可能因營銷活動類型而異，如下表所示。 請注意，您的轉化必須包含有效值才能符合閾值。

按廣告系列類型劃分的最低目標 ROAS 轉化閾值

對於轉化數據不足的新廣告系列或小型廣告系列，您可以從“最大化轉化價值”開始，該方案沒有最低要求。

一旦達到各自廣告系列類型所需的閾值，就升級到目標廣告支出回報率。

一個重要的決定是使用什麼轉化事件作為主要轉化操作。

在做出決定時，您必須結合銷售量和銷售週期的長度來考慮。

3、銷售週期長度

業務週期的持續時間將決定您為不同轉化分配價值並將其反饋給 Google 的速度。

導入轉換值的速度越快，人工智能就能越早將該數據納入其計算中。

根據您所處的行業，銷售週期可能會有很大差異。

在潛在客戶開發中，由於成本、複雜性以及涉及多個決策者，B2B 銷售週期通常為 60 至 90 天。

B2C 的周期往往更短，從幾分鐘到幾週不等。

相比之下，B2B電子商務普遍比傳統B2B銷售週期更短。

最後，B2C電子商務由於其直接面向消費者的交易且成本相對較低，因此銷售週期最短。

考慮潛在客戶點擊廣告的平均時間和轉化事件。 請注意，轉化需要在點擊後 90 天內發生。 否則，它將落在回溯窗口之外，Google 將無法將該值歸因於原始點擊。

您必須選擇最有可能帶來最佳效果的主要轉化操作。

根據經驗，Google 建議針對發生在營銷渠道最深處並滿足最低資格標準的轉化事件進行優化。

以下是一些可幫助您做出決定的一般準則

場景一：銷量高，銷售週期短

如果您的銷售週期約為兩週或更短，並且每月至少產生 100 筆銷售，那麼您就可以針對銷售或達成的交易進行優化。

如果您正在開展潛在客戶開發活動，請考慮次要觀察轉化操作，例如：

• 合格銷售線索 (SQL)。
• 營銷合格潛在客戶 (MQL)。
• 表格提交。
• 來電。

或者，如果您正在開展電子商務活動，請考慮將開始結賬、添加到購物車或簡報訂閱作為二次轉化。

場景二：銷量低，銷售週期長

如果您的潛在客戶開發銷售週期長達三個月，並且每月至少產生 30 筆銷售，請考慮使用 SQL 或 MQL 作為主要轉化操作。

將銷售、表單提交和致電作為二次轉化也可能是值得的，以增強漏斗的可見性。

在電子商務中，請考慮使用開始結賬或添加到購物車作為主要轉化操作，同時添加銷售和訂閱作為次要轉化。

場景三：銷量低、銷售週期長、前置資格時間長

如果您的潛在客戶資格認證時間超過 30 天：

• 使用表單提交和調用作為主要轉化。
• 考慮導入銷售、SQL、MQL 和頁面交互作為輔助轉化。

潛在客戶開發中推薦的轉化操作

電子商務中推薦的轉化操作

Google 建議導入整個轉化渠道以提高可見性，同時專注於單個主要轉化操作以進行出價優化。

一個例外可能是使用表單提交和調用作為主要轉化操作，前提是不存在重複

繪製營銷漏斗圖可以成為可視化潛在客戶在轉化路徑上的關鍵操作的良好起點。

Google 的轉化價值計算器提供了一種快速計算客戶旅程每個階段轉化操作平均價值的方法。

4. 數據準確性

到目前為止，我們已經強調了可變性、數量和頻率的重要性。 然而，數據的質量將決定您的成功程度。

在目標廣告支出回報率的背景下，數據質量是指您的轉化價值準確反映其對您的業務的經濟價值的程度。

目標廣告支出回報率依賴於準確的輸入來實現目標廣告支出回報。

如果您的轉化價值與其真實貨幣價值不符，那麼人工智能的出價和您的廣告系列結果也不會對應。

“垃圾進，垃圾出”的原則在這裡牢牢適用。 無論算法多麼先進，低質量的輸入都不可能產生高質量的輸出。

這引導我們做出下一個重要決定：您為人工智能提供哪些轉化價值？

一般來說，您的收購策略應與您的業務目標保持一致。 您可以採取以下幾種方法：

優化代理值

如果您無法衡量或分配特定於交易的值，您仍然可以使用靜態代理值運行目標廣告支出回報率。

這很簡單，因為不需要復雜的轉化跟踪配置。

相反，您可以為主要轉化操作分配一個固定價值，這意味著每次轉化都會產生相同的價值。

但是，您可以使用基於位置、設備或受眾等條件的規則來動態調整您的值。

如果您的銷售價值通常會波動，則代理價值將無法準確反映轉化的真實經濟價值。

因此，使用代理是進行基於價值的出價最簡單但限制最大的方法。

優化收入

如果您的業務目標是最大化銷售總價值，請考慮使用收入轉化值。 這將需要導入動態轉化價值並準確估算每次轉化帶來的收入。

通過將基於價值的出價與收入保持一致，人工智能將致力於最大限度地提高您的 ROAS 目標內產生的總收入。

除了推動營收增長之外，這也可能適合擴大市場份額或推廣新產品。

收入優化的一個缺點是它忽視了盈利能力。 如果您提供廣泛的產品或服務，他們可能會有不同的利潤率。

然而，人工智能不會考慮這種差異，這可能導致過度強調高收入但低利潤的產品或服務。

優化利潤

如果您的企業優先考慮利潤，請考慮分配與您的毛利潤密切相關的值。 要計算毛利潤，請從銷售收入中扣除銷售商品的成本。

由於廣告支出也是銷售成本，因此您可以使用 Google Ads 帳戶中的自定義列從轉化價值中減去廣告支出（即所有轉化價值 – 成本）。

請注意，目標廣告支出回報率仍會針對“所有轉化價值”列中的值進行優化。

通過優化利潤，人工智能將部署您的預算以獲得最有利的財務結果。

在短期內，假設準確的值、足夠的數量和及時的數據導入，這應該會產生最高的總美元金額。

請記住，優化利潤可能會以降低轉化量為代價。

此外，關注利潤可能會忽視擴大客戶群或擴大影響力的潛在機會。

最後，由於各種成本因素的影響，衡量和跟踪每次轉化的真實盈利能力尤其具有挑戰性。

優化客戶終身價值 (CLV)

如果您的目標是最大限度地提高長期盈利能力，請考慮使用預測的客戶終身價值 (CLV)。

這需要根據整個客戶關係過程中的總預期價值為每次轉化分配預測價值。

CLV 通常包含平均訂單價值、購買頻率、保留率以及客戶獲取和保留成本。 不同行業的相對權重和精確計算方法可能有所不同。

就像針對短期利潤進行優化一樣，這也可能會限制您的轉化池範圍。 此外，準確估計長期利潤可能會更加複雜。

從長遠來看，CLV 優化有可能帶來最高的投資回報。

但請小心行事。 這一策略的目標是今天花錢，並在未來幾年收回資金。

如果您最初的預測被證明是錯誤的，那麼財務績效反饋的延遲可能會造成高昂的代價。

雖然 CLV 具有巨大的潛在上漲空間，但它也具有相當大的不確定性和前期成本，使其成為一種槓桿賭注。

考慮到這些風險，只有在使用與收入或利潤一致的目標 ROAS 成功驗證概念驗證後，才可以謹慎地測試基於 CLV 的出價。

5. 數據基礎設施

希望到目前為止，您已經了解如何針對您的特定用例處理基於價值的出價。 假設您的業務滿足所有條件，那麼下一個關鍵考慮因素是數據物流。

更具體地說，您需要什麼系統來簡化您的營銷數據以及您的企業是否有能力滿足您的要求？

實施目標廣告支出回報率需要一種可靠的方式來定期收集、存儲數據並將數據導入谷歌。 您可以手動、自動執行此操作，或根據您的策略將兩者結合起來。

以下是可用的三個主要跟踪選項：

手動轉化跟踪

手動轉化跟踪允許您為 Google Ads 內的每個轉化操作分配靜態轉化價值。

這可以在平台上輕鬆設置和修改，無需技術專業知識或第三方軟件。

如前所述，這是一種不精確的價值跟踪方式，因為靜態轉化價值不考慮購買價值的變化。

假設您的轉化價值會波動，這就是為什麼它是次優轉化跟踪方法的原因。

基於標籤的轉化跟踪

基於標記的轉化跟踪依賴於嵌入在您網站上的 Google 生成的 JavaScript 代碼段（“標記”）。

當用戶完成轉化操作時，代碼會捕獲關聯的轉化價值並將其發送回 Google。

電子商務企業最常使用這種跟踪方法，因為它提供了一種動態調整轉化價值以匹配實際訂單價值的方法。

這通常意味著轉化值對應於收入而不是利潤，因為標籤會拉動客戶在交易上花費的金額。

只要利潤值已知且在標籤觸發時可訪問，也可以使用基於標籤的方法跟踪利潤。

這可能需要與您的庫存系統和第三方軟件深度集成，以實時準確計算每筆銷售的利潤。

因此，雖然可以跟踪利潤，但由於涉及的複雜性增加，對於大多數企業來說可能不切實際或不可行。

設置基於標籤的轉化跟踪需要熟練的技術，並且對於擁有各種產品或服務的企業來說可能具有挑戰性。

基於標籤的跟踪的另一個限制是它依賴 cookie 將轉化歸因於廣告點擊。

當用戶拒絕、阻止或刪除 cookie 時，可能會導致數據間隙，從而對您的優化產生負面影響。

請參閱此 Google Ads 幫助文檔，詳細了解基於代碼的轉化跟踪。

離線轉化跟踪

離線轉化跟踪使用 Google 點擊標識符 (GCLID) 來跟踪用戶與您的廣告互動後的離線轉化結果。

GCLID 是 Google 自動附加到您的目標網址的唯一字符串。

此跟踪方法要求您捕獲 GCLID 參數以及潛在客戶或客戶的詳細信息，並將其存儲在 CRM 數據庫中。

分配轉化值後，您可以將該數據導入回平台。 然後，Google 將使用 GCLID 將轉化價值與正確的點擊關聯起來。

您可以在 Google UI 中手動導入離線轉化數據，或通過 Google Sheets、HTTPS 或 SFTP 安排定期上傳。

或者，您可以使用 Google Ads API 自動執行此過程，這需要開發人員輸入。

值得檢查一下您現有的 CRM 是否可以直接與 Google Ads 集成，因為這可以節省您大量的時間和精力。

離線轉化跟踪是跟踪轉化結果的可靠且全面的方法。

它還可以靈活地分配最符合您業務目標的值。

此外，它還允許您撤回和重述已上傳的值，以反映退回的訂單、取消的預訂或失敗的交易。

根據複雜程度，您可能需要技術資源來啟動並運行它。

這種方法的缺點是它依賴於廣告點擊和離線轉化之間的明確聯繫。

在實踐中，由於客戶旅程的長度或轉換本身的性質，這並不總是可能的。

無論您選擇哪種跟踪方法，重要的是要確保您對用戶和客戶數據的處理符合您所在司法管轄區的本地和國際數據保護和隱私法。

將第一方轉化數據導入平台的主要目的是指導AI的出價決策。

不過，將轉化價值與促成轉化的具體點擊聯繫起來也可以解鎖 Google Ads 的完整報告功能。

這使您可以跟踪盈利能力，直至詳細信息，例如搜索詞、廣告或展示位置等。

評估您的企業是否為目標廣告支出回報率做好了準備

成功的基於價值的出價策略取決於數據的可變性、數量、速度和準確性以及支持營銷運營所需的基礎設施。

• 變異性是指轉化價值波動的程度。
• 數量是指您生成的轉化數據量。
• 速度衡量將數據反饋給人工智能的速度。
• 準確性是指您的數據反映您業務的真實經濟價值的程度。
• 您的基礎架構是收集、存儲轉化數據並將其導入 Google Ads 平台的技術基礎。

我們已經確定人工智能的蓬勃發展依賴於數據，但要充分利用目標廣告支出回報率，在質量和數量之間取得適當的平衡至關重要。

雖然 Google 建議針對符合資格標準的渠道最深處的轉化進行優化，但這可能並不總是最好的方法。

根據數據的質量，通過優化漏斗上方的轉化，為 AI 提供更多數據點，您可能會看到更好的結果。

有時，向人工智能提供大量“好”數據可能比向其提供最少的“好”數據更重要。

同樣，較小的精確計算的轉化值池可能優於較大的計算不太精確的轉化值池。 您可以根據自己獨特的業務環境調整策略並測試自己的成功之路。

那麼，ROAS 還是不 ROAS？ 這是只有你才能回答的問題。

理論評估是一個很好的起點。 但要了解基於價值的出價有多有效，您必須按下實時按鈕並找出答案。