為什麼您應該針對購物廣告系列測試目標廣告支出回報率出價

對於許多電子商務企業而言，AdWords 購物廣告系列可以佔 PPC 流量的很大一部分，並且通常佔總收入的很大一部分。 這些活動的重要性有時會引起數字營銷經理的癱瘓； 當即使性能的小幅下降可能對底線產生很大影響時，很容易採取“如果它沒有壞，就不要修理它”的態度。 雖然這樣的思考過程當然是可以理解的，但它可以排除增長和優化機會。 這在 PPC 環境中尤為重要，因為越來越多的電子商務支出被用於購物活動。 在這篇博文中，我將介紹測試 AdWords 購物廣告系列的目標廣告支出回報率出價的案例，並分享一些有關如何成功設置此類測試的技巧。

什麼是目標廣告支出回報率出價？

首先，讓我們確定目標廣告支出回報率出價是什麼以及它是如何工作的。 AdWords 將目標廣告支出回報率描述為“為您在廣告上花費的每一美元設置您希望獲得的平均轉化價值。 借助目標廣告支出回報率出價，AdWords 會自動設置出價，以幫助您以您設置的目標廣告支出回報率獲得盡可能多的轉化價值。” 換句話說，如果您為購物廣告系列設置 500% 的目標廣告支出回報率出價，AdWords 的目標是每花費 1.00 美元產生 5.00 美元的收入，並在這些參數內最大限度地提高轉化率。 一般來說，較高的目標 ROAS 設置會導致較低的交易量，而較低的目標 ROAS 目標會導致相對較多的交易量。

請注意，ROAS 僅按收入/成本計算 - 如果您將收入報告為（收入 - 成本）/成本，則必須將 ROAS 目標轉換為更簡單的公式，以便為廣告系列設置目標。

一個簡短的案例研究

Hanapin 的一位客戶是一家專門從事工業用品的電子商務企業，他們使用智能點擊付費出價策略的購物廣告系列取得了令人滿意的結果。 客戶希望增加銷量並增加整體收入，並且在看到他們帳戶中其他廣告系列的自動化策略取得成功後，願意測試購物廣告系列的目標廣告支出回報率出價。 他們之前使用了智能點擊付費，這種策略已經在手動設置的出價範圍內使用了有限的自動出價。 我將在本文後面更深入地解釋我們如何設置測試，但我想先介紹一下購物廣告系列中目標廣告支出回報率出價的案例，結果如下：

轉向目標廣告支出回報率出價為客戶帶來了出色的結果。 不僅轉化量和收入增長了近 50%，而且在增長的同時沒有損失任何效率。 事實上，ROAS 實際上提高了約 7%。

誠然，這只是提高性能的一個例子，人們很容易證明購物活動的結果可能會異常。 不過，我希望它確實說明了將出價策略切換為目標廣告支出回報率可能會帶來顯著收益。 至少，我希望它支持這樣一種情況，而不是假設目標廣告支出回報率會損害任何一個購物廣告系列的性能，測試出價管理開關可能是有保證的。 下面，我將更廣泛地說明為什麼那些管理購物活動的人應該嘗試這種策略。

目標 ROAS 出價的案例

有很多因素會影響購物廣告點擊產生的預測收入，其中包括：

• 正在宣傳的產品。
• 用戶的位置。
• 用戶所屬的受眾。
• 用戶正在搜索的設備。
• 進行搜索的時間和/或日期。

手動調整出價的優秀數字營銷人員將評估這些變量中的每一個，並相應地設置出價和出價調整。 然而，事情的真相是，雖然廣告商可以手動解釋其中的許多變量，但有了足夠的歷史數據，機器學習算法可能會更好地評估它們的全部複雜性。 對於擁有大量購物信息的公司來說尤其如此。 例如，對於擁有 250 個 SKU 的公司而言，手動投標可能是合理的時間投資，但對於擁有 250,000 個 SKU 的提要而言，該時間投資可能會變得更加繁重。

也許您過去在自動化方面有過糟糕的經歷，或者對數字營銷中的機器學習策略持懷疑態度。 如果你屬於那個陣營，請考慮以下幾點：

• Google 的機器學習算法會隨著時間的推移而改變和改進，這表明即使您過去曾看到過糟糕的性能，也值得再給機器一次機會。
• 即使性能提升微乎其微或根本不存在，目標 ROAS 出價也能讓數字營銷人員將更多時間花在活動的其他方面以提高性能，例如提要管理、搜索查詢優化以及通過重組實現利潤最大化。
• 當您回想失敗的測試時，請考慮您是否給了足夠的時間讓實驗成功。 測試需要時間，尤其是在測試自動化策略時。 通常情況下，算法無法立即做出決定，因為沒有數據支持。
• 如果您之前運行的測試受預算限制（現在情況不再如此），則可能值得重新審視它們——有限的預算意味著有限的數據，並且測試可能沒有足夠的量來得出真正具有統計意義的結果.

也就是說：目標 ROAS 出價策略永遠不會保證比手動出價策略更有效，數字營銷人員應該始終將出價策略轉變視為臨時測試，而不是設置它並忘記它的轉換。 此外，諸如此類的測試需要對風險有一定的容忍度，並且如果業務甚至不會受到很小的性能影響，則不必對持續超出目標的活動進行嘗試。 要記住的一個具體陷阱：如果目標設定高於歷史業績，增長可能會受到限制。 通常在這種情況下，營銷人員最初會看到有希望的表現，但很難擴大廣告系列。

設置測試

首先，一些壞消息：AdWords不允許用於創建實驗的購物活動的。 不可否認，這是一個大問題，因為這意味著您無法在目標廣告支出回報率購物活動實驗和現狀出價策略之間平均分配流量。 相反，您必須按順序而不是同時運行測試。 請牢記這一點，以下是成功設置實驗的一些提示：

• 設置合理的目標 ROAS 出價：對於沒有嚴格 ROAS 目標的廣告系列，經驗法則是將目標 ROAS 出價設置為等於或略高於廣告系列的歷史 ROAS。 但是，如果您尋求增加銷量並且企業對較低的效率有容忍度，則應將 ROAS 設置得較低。 在相反的情況下，將目標 ROAS 設置得更高。
• 在低季節性期間運行測試：因為測試必須是連續的，所以季節性會在一定程度上污染結果是不可避免的。 不過，您可以通過選擇季節性相對較低的時期來最小化這個問題。 例如，如果您的購物廣告系列在夏季月份表現最為穩定，那麼這可能是嘗試切換出價類型的理想時機。 另外，請記住，淡季有效的方法可能並不適合旺季。 例如，Target-ROAS 可能有利於淡季/較低的預算/效率，但在高峰時段，它可能與網站流量和積極性有關，在這種情況下，針對點擊或轉化進行優化可能更理想。
• 事先確定測試參數和指標：與任何類型的實驗一樣，重要的是事先知道贏和輸的情況。 在開始測試之前，確定您將運行測試多長時間以及什麼構成具有統計意義的獲勝結果。 否則，您可能會得到模棱兩可的結果。
• 了解“學習”期可能並不代表長期效果：當廣告系列切換到目標廣告支出回報率出價管理策略時，它將經歷一段“學習”期，因為它會收集數據並設置出價。 根據我的經驗，這個時間段往往會持續大約 1 週，儘管這個時間段的長度會隨著數量的變化而變化。在評估性能時，您可能希望從實驗結果中排除學習時間段。 注意：您可以在設置選項卡中查看廣告系列是否處於“學習”狀態。

結論

如果您正在手動調整購物廣告系列的出價，我希望這篇文章至少讓您考慮目標 ROAS 出價策略是否值得測試。 不服氣？ 或者，您是否曾看到過將目標廣告支出回報率策略應用於購物廣告系列的效果不佳？ 在 Twitter 上加入 @ppchero！