為什么大多數(shù)人（包括我）跑Google Shopping廣告會賠錢？
我個人比較喜歡挖賠錢的坑，然后琢磨著怎么把坑一個一個給填上，坑少了，路好走了，賺錢就變得容易多了。
Google?Shopping廣告確實(shí)很能出單，但是，也有很讓人頭痛的地方 ---?缺乏控制（要么跑不動，要么瘋跑虧錢）?，Smart Shopping廣告和Standard Shopping廣告都有這個問題，本篇筆記僅僅圍繞Standard Shopping廣告展開（以下篇幅提到的Shopping廣告均代表Standard Shopping廣告）。
上個月，谷歌母公司Alphabet發(fā)布2021年第三季度財(cái)報(bào)。谷歌母公司Q3營收651.2億美元, 扣除Q3支付給合作伙伴的流量獲取成本（TAC）的114.98億美元后，Google廣告營收530多億美金，廣告依然是Google最大的收入來源。
Google才不會去關(guān)心我們廣告主跑的廣告是否盈利，相反，他只希望我們廣告燒的錢越多越好，他自己能賺到錢才是最終目的。
以上這份財(cái)報(bào)，我們的的確確用真金白銀做出了貢獻(xiàn)，為自己鼓鼓掌把，哈哈。
Shopping廣告無法像Search廣告那樣主動地利用關(guān)鍵詞觸發(fā)廣告展示，用戶的Search term會匹配我們上傳&優(yōu)化好的feed，匹配過程就像是在開盲盒一樣，我們無法控制用戶的哪些搜索查詢會觸發(fā)廣告展示，更不能控制觸發(fā)關(guān)鍵詞的競價(jià)。
Google Shopping廣告給我們一個很大的錯覺:
競價(jià)的是產(chǎn)品，而不是Search?queries.??
競價(jià)的是產(chǎn)品，而不是Search queries.??
競價(jià)的是產(chǎn)品，而不是Search queries.??
A product group is just a subset of your inventory that you define, and all the products inside it use the same bid.
這種錯覺現(xiàn)在漸漸已經(jīng)成為跑Shopping廣告的固定公式："跑Shopping廣告就是要大量鋪貨，SKU多，預(yù)算足，廣告才跑得動，明其名曰，精鋪、測品、矩陣、DTC."
其實(shí)呢，以前我是非常贊同的，特別是好多個單品站跑Shopping廣告失敗后，更加堅(jiān)信了要大量上SKU，廣告才好跑。
所以在很長的一段時間里，我的Shopping廣告策略都是這樣"一鍋亂燉"，幾十上百個產(chǎn)品按照Item ID 分類后全部放到一個ad group里面。
此處省略了很多字。。。廣告經(jīng)過【一頓操作】后，終于愉快地跑起來了。
1?天
2?天
3?天
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7?天
Google Shopping廣告燒不動，怎么辦？
此處討論的情況是，所有產(chǎn)品feed已經(jīng)通過GMC批準(zhǔn)且listing優(yōu)化良好（包含廣告常識性的設(shè)置無誤）。
燒不動？- "調(diào)高競價(jià)鴨！"
燒不動？- "增加預(yù)算鴨！"
燒不動？- "產(chǎn)品&SKU少了，多傳產(chǎn)品鴨！"
燒不動？- "競價(jià)模式切成Maximize clicks 且不要限制最高競價(jià)鴨"（最keng就是這種，如果有DL給你說這樣設(shè)置，要小心了，基本上是為了讓你充廣告費(fèi)，你能不能賺到錢，也許只有天知道）
其實(shí)，Shopping廣告燒不動，其中原因是很復(fù)雜的，不是簡單無腦地用上面幾個常規(guī)基礎(chǔ)調(diào)整能解決的。
如果，我說的是如果，不差錢的情況下，廣告燒不動，我覺得就是一個笑話。
當(dāng)然，我們又不是跨境慈善家，我們來Google Shopping燒廣告是來賺錢的，如何保證廣告在燒的動的情況下還能持續(xù)盈利，才是我們要解決的問題！
以下這段為上面省略的很多字。。。【一頓操作】，請勿對號入座。
然后，選擇自動或者手動競價(jià)方式，隨便設(shè)置一個競價(jià)比如0.75美金，預(yù)算50美金每天，開跑！?
自動競價(jià)模式下，等待了3 、5、7天，發(fā)現(xiàn)廣告沒曝光（美其名曰，機(jī)器學(xué)習(xí)中），抱著10分幻想再等待了幾天，發(fā)現(xiàn)還TM沒曝光，有點(diǎn)慌。
自動/手動競價(jià)來回切換，發(fā)現(xiàn)還是跑不動，增加競價(jià)到1美金或者2美金，boom, 有點(diǎn)流量了，出單了，很開心，一看數(shù)據(jù)WOCA0? , ROAS零點(diǎn)幾，燒了8 、90美金，出了一單，客單價(jià)還是19.99美金。
安慰自己先穩(wěn)住，再觀察下，等廣告報(bào)表有數(shù)據(jù)了，添加了一些否定詞，調(diào)整競價(jià)，繼續(xù)燒，每天幾單，每天虧錢，連續(xù)一個月，廣告暫停，網(wǎng)站關(guān)閉，宣布倒閉，總結(jié)，選品問題。
痛定思痛，繼續(xù)開發(fā)新品，建新站，忙得不亦樂乎。
如此無限循環(huán)。。。
最后，有人問你
做什么的？
獨(dú)立站！
賺錢嗎？
還行吧！
你這么厲害，一定虧了不少錢把，帶帶我可以嗎？
額。。。
好了，玩歸玩，鬧歸鬧，才藝時間到，以上方法不行，那就換個方法。
Query Sculpting.
Query Sculpting.
Query Sculpting.
Query Sculpting是什么？
額，其實(shí)我也說不上來具體中文叫啥，查詢雕刻？好奇怪的直譯，反正我叫它QS模型，一種高階的Google Standard Shopping廣告構(gòu)造策略，可以讓我們從Google手中重新獲得Standard Shopping廣告的控制權(quán)。
下圖是我目前認(rèn)知的QS模型的全貌
（請把手機(jī)橫過來瀏覽）
其實(shí)這是PLAN A
PLAN B?在文章末尾
整篇筆記都是圍繞這張圖展開的。
本篇筆記中用到的全部數(shù)據(jù)均來自2019年疫情之前，自己的兩個小雜貨店（失敗案例），記得有賣鍵盤、手表、花瓶、汽配、工具、手機(jī)殼等等。
Query Sculpting是怎么讓Google Shopping廣告不虧錢（盈利）的？
Query Sculpting（Query Splits or Segmentation都是一個意思）為了規(guī)避標(biāo)準(zhǔn)Shopping廣告對競價(jià)的限制。用于為不同類型的search term設(shè)置不同的競價(jià)，將購物廣告系列分為三（2）個部分，然后使用不同的否定關(guān)鍵詞、廣告系列優(yōu)先級和競價(jià)的組合對流量進(jìn)行有效地控制。獲得更合理的競價(jià)和更高的Return on Ad Spend (ROAS)。
接回上面說的Google shopping廣告給我們的錯覺，只能對產(chǎn)品競價(jià)而不是Search Queries，恰恰相反，只有借助優(yōu)先級和否定詞我們才能對用戶的Search Queries進(jìn)行競價(jià)匹配，運(yùn)用Query Sculpting，我們可以將預(yù)算和最高出價(jià)集中在最有可能促成轉(zhuǎn)化的搜索查詢上。
為了更清晰的整理QS模型，這里引入銷售漏斗的內(nèi)容。
銷售漏斗在Query Sculpting中起到的作用？
Query Sculpting模型的核心是基于搜索購買意圖的概念。
當(dāng)用戶在進(jìn)行消費(fèi)行為時，他們會將搜索范圍從非常廣泛和通用的內(nèi)容細(xì)化到更有針對性的特定產(chǎn)品的內(nèi)容。營銷漏斗則可以幫助我們過濾出用戶在搜索引擎上的各種帶有購買意圖的搜索查詢。
ToFu（top of funnel）頂部銷售漏斗
買家購物的第一階段，他們現(xiàn)在還不了解我們，他們正處于信息收集階段，我們需要盡可能地說服他們進(jìn)一步向下移動漏斗（如果我們在這個階段證明了自己的價(jià)值，也是有轉(zhuǎn)化的可能的）。
"gaming keyboard"
游戲鍵盤
MoFu（middle of funnel）中部銷售漏斗
買家購物的中間階段，這個階段的用戶對購買某品牌的產(chǎn)品非常感興趣，但是還沒有做好最終購買的準(zhǔn)備，他們需要再了解下這個產(chǎn)品是否還有自己不清楚的地方（自己不需要的功能就沒有必要多花錢，反之亦然）。
"razer gaming keyboard"
雷蛇游戲鍵盤
BOFU（bottom of funnel）底部銷售漏斗
買家購物的最后階段，用戶基本上已經(jīng)花費(fèi)了相當(dāng)多的精力，才讓他們到達(dá)這里。這是潛在客戶做出從我們這里或競爭對手那里購買產(chǎn)品的最終決定的時候（這時候，用戶非常清楚自己需要什么，不需要什么，從他們的搜索查詢就可以看出來）。
"razer no ten key gaming keyboard"
雷蛇無小鍵盤游戲鍵盤
下面開始加速了
Query Sculpting具體怎么設(shè)置呢？
第一步：創(chuàng)建三個包含相同產(chǎn)品、具有相同結(jié)構(gòu)并使用相同定位設(shè)置（位置、設(shè)備、時間表、受眾等）的廣告系列。
這里，用同一個產(chǎn)品gaming keyboard游戲鍵盤舉例，創(chuàng)建了優(yōu)先級分布為高、中、低三個廣告系列（手動創(chuàng)建一個優(yōu)先級為Low低的廣告系列，然后復(fù)制粘貼2個出來）。
第二步：分布將3個廣告系列設(shè)置低、中、高優(yōu)先級
第三步：創(chuàng)建Single Product Ad Groups (SPAG)
Query Sculpting和SPAG相互結(jié)合使用，Query Sculpting在廣告系列層級通過精細(xì)設(shè)置和結(jié)構(gòu)重建，最大限度地收回對Google Shopping廣告的控制權(quán)，SPAG則在廣告組層級奪取控制權(quán)。兩者缺一不可！
Never target all products in one ad group!
永遠(yuǎn)不要在一個廣告組中定位所有產(chǎn)品！
這里再引入一下SPAG的內(nèi)容（再套個娃）。
什么是Single Product Ad Groups (SPAG)？
一句話概況 --- 類似于 Google Search廣告系列的 SKAG，是不是又要問SKAG是啥... 哈哈。? Single Keyword Ad Groups (SKAG)
Single Product Ad Groups (SPAG)?：
每個獨(dú)立的ad groups廣告組只包含一個獨(dú)立的產(chǎn)品（變體也看成一個產(chǎn)品），且各自獨(dú)立競價(jià)。
上圖SPAG一目了然
Single Product Ad Groups (SPAG)?有哪些好處？
1. SPAG?讓我們輕松了解，哪些產(chǎn)品會觸發(fā)哪些搜索及與這些搜索詞相關(guān)的花費(fèi)和銷售情況，從而知曉我們的單個產(chǎn)品（變體）到底賺（虧）了多少錢。
2. SPAG 可幫助我們清除掉大量不相關(guān)（容易虧錢）的搜索詞。
通常操作，一個廣告組里面塞滿所有的鍵盤（不管紅黃藍(lán)綠），下圖這種情況，為了避免不讓mechanical keyboard green這個綠色搜索詞觸發(fā)我們的廣告，那就把green添加成否定詞。額，不對，如果把green否掉，整個廣告組的綠色鍵盤廣告都不會觸發(fā)了。相反，SPAG就可以輕松解決這個問題（只需要在粉黑那個廣告組里面加入green）。
3. SPAG 確保我們可以在產(chǎn)品層級控制競價(jià)。
4. 適合精品垂直店鋪（SKU少）。
5. 更快速地測出爆款，持續(xù)盈利，可復(fù)制性強(qiáng)。
SPAG要用得好，不僅僅在搭建環(huán)節(jié)，更需要配合Search Term Report精細(xì)化分析，關(guān)于這部分本篇暫不整理，以后單獨(dú)一篇筆記整理。
顯然，我之前崇尚的"一鍋亂燉"，就是XJB整，還帶偏了一些群里的朋友，怪不好意思的，在此說聲抱歉。
我想再狡辯1下，其實(shí)，"一鍋亂燉"?的第二步就是SPAG（開小灶），想一想是不是：
"從大量item ID里面找出盈利的產(chǎn)品，單獨(dú)新開一組廣告系列，廣告組里面只添加這個盈利產(chǎn)品，優(yōu)先級設(shè)置中或者高，單獨(dú)給競價(jià)，預(yù)算，添加否定詞，然后，之前那組廣告系列里面的這個item ID可以不管他（反正優(yōu)先級為低），也可以停掉。"不過，區(qū)別還是挺明顯的。
第四步：為每個廣告系列下面的SPAG設(shè)置Bids競價(jià)
大詞、通用詞競價(jià)低一點(diǎn)，沒轉(zhuǎn)化不心痛，長尾詞競價(jià)高一點(diǎn)，盡量爭取更高的排名，有利于轉(zhuǎn)化。
如何創(chuàng)建Single Product Ad Groups (SPAG) ？
為SPAG使用合理的命名結(jié)構(gòu)非常重要，尤其是當(dāng)我們可能有數(shù)萬個SKU 的時候。
Each ad group in a Shopping campaign can have up to 20,000 product groups.?廣告系列中的每個廣告組最多可以包含 20,000 個產(chǎn)品組。
對于絕大多數(shù)玩家來講，其實(shí)，夠用了哈。
產(chǎn)品組里面只選對應(yīng)的ITEM ID（不同顏色、尺碼的變體也這樣區(qū)分出來）
下面這步，個人認(rèn)為是QS模型里面最難最難的部分。
第五步：添加否定關(guān)鍵詞
需要添加廣告系列層級的Negative keyword lists和廣告組層級的否定詞，添加否定詞很簡單，難的是如何把他們找出來。
Negative keywords否定詞在哪里找？
Search term report廣告報(bào)表。
每天查看search term report，向?qū)?yīng)的廣告系列中加入對應(yīng)的否定詞。
太慢了，末尾有高效批量方法。
Negative keywords否定詞在Query Sculpting模型里是怎樣運(yùn)作的？
1. 如果搜索詞不包含與我們的品牌或具體產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞（在此級設(shè)置為否定詞），則會觸發(fā)ToFu（top of funnel）頂部銷售漏斗廣告系列中的廣告。
此廣告系列只會跑，通用關(guān)鍵詞Generic Keywords（產(chǎn)品搜索量大的詞、核心詞，大多數(shù)人都會去搜的關(guān)鍵詞，太模糊的詞），如：gaming keyboard?、?mechanical keyboard、water?filter、coffee
2. 如果搜索詞包含與品牌詞（razer gaming?keyboard）或具體產(chǎn)品相關(guān)的詞（razer no ten key gaming keyboard），它將被傳遞到具有中等優(yōu)先級的 MoFu（middle of funnel）中部銷售漏斗廣告系列中，?如果搜索詞只包含與品牌相關(guān)的詞，則會觸發(fā)此廣告系列的廣告。
此廣告系列只會跑，品牌關(guān)鍵詞（競爭對手的詞），如：razer?gaming keyboard?或?razer?mechanical keyboard
3. 如果搜索詞包含具體產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞，例如"razer no ten key gaming keyboard"，由于我們在MoFu（middle of funnel）中部銷售漏斗廣告系列設(shè)置為否定詞，所以會進(jìn)一步向下傳遞到BOFU（bottom of funnel）底部銷售漏斗。
BOFU（bottom of funnel）底部銷售漏斗的優(yōu)先級最低，只會由高度具體的產(chǎn)品相關(guān)搜索詞觸發(fā)。
此廣告系列只會跑，具體產(chǎn)品相關(guān)的關(guān)鍵詞，如：mechanical gaming keyboard usb 87 backlight black us black switch 、?razer no ten key gaming keyboard、buy bulk bags of coffee beans online
最終，優(yōu)先級-高和優(yōu)先級-中2個廣告系列聯(lián)合起到了一個過濾器（漏斗）的作用。
QS模型是否能夠運(yùn)轉(zhuǎn)順暢，選擇各優(yōu)先級廣告系列中對應(yīng)的否定詞是關(guān)鍵！
找否定詞其實(shí)不難，但是，要在海量search?queries里面準(zhǔn)確找出否定詞還得需要一些方法。
和在家做清潔一樣的道理，打掃清潔第一步，分辨哪些東西需要留下，哪些東西需要扔掉，然后，再開始局部清潔和整理。為了不，誤把有用的關(guān)鍵詞清理掉，我們需要弄清楚每個關(guān)鍵詞背后的消費(fèi)行為動機(jī)。
判斷否定詞最有效的方法之一就是關(guān)鍵詞動機(jī)。
如何判斷關(guān)鍵詞動機(jī)Keywords intent ？
現(xiàn)在很多關(guān)鍵詞研究中，總是強(qiáng)調(diào)搜索量和關(guān)鍵字競爭力，實(shí)際上，卻忽視了關(guān)鍵詞動機(jī)（SEO基礎(chǔ)中的底層邏輯）。?
關(guān)鍵詞動機(jī)對于建立否定詞清單意義非凡。
《The Art of SEO》第三版第6頁起
關(guān)鍵詞從動機(jī)(搜索查詢)分類，大致可以分成三類：
信息查詢詞Informational?Queries?
導(dǎo)航查詢詞Navigational Queries
交易查詢詞Transactional Queries
什么叫信息查詢詞Informational?Queries?
幫助用戶找到一般信息（又名“know”關(guān)鍵字）
他們知道自己有某方面的問題和需求，但不確定如何解決或滿足需求。使用信息關(guān)鍵詞來尋找解決的方案和答案。網(wǎng)上絕大多數(shù)搜索都是Informational Queries.
先來個自己的案例把，周末在公司加班，買了杯咖啡，中途忘記喝了，變涼了，又不想把咖啡倒出來放微波爐熱，然后我就去搜索引擎用Informational Queries的意圖去搜索結(jié)果 ："Can i microwave paper coffee cups" , 很明顯，答案是否定的，我只是想確認(rèn)下而已。
至于我會不會買關(guān)鍵詞上面的產(chǎn)品呢？我不是已經(jīng)買了嗎？哈哈。
信息搜索的用戶很難直接轉(zhuǎn)化為付費(fèi)客戶！不過，也不是不可以，利用信息關(guān)鍵詞的最佳方法是找到搜索量大而競爭低的關(guān)鍵詞，并圍繞這些關(guān)鍵詞創(chuàng)建內(nèi)容，通過這種銷售漏斗拿到可以的郵箱，再通過EDM進(jìn)行轉(zhuǎn)化。
比較常見的Informational Queries如下：
（每個NICHE不同，對應(yīng)的Informational?keywords也會有差異）
How to
Best way to
Ways to
I need to
Tips
Strategies
How do?i
How do/does
How can I
What is/are
What are the benefits of
Ways to
Guide
Alternatives
Compare？
Improve
Tutorial
Where can i buy？
Where to buy？
Rating
[how to install h1 hid kit]
找出Informational Queries的否定詞的目的是：提前加入到Negative Keywords List.
如果把握不定廣告報(bào)表里面的search?queries是否是自己對應(yīng)niche里面的informational keywords,這里有個可以參考的工具SEMrush.
Keyword Magic Tool里面有個Intent列，通過目標(biāo)關(guān)鍵詞可以查詢到，此關(guān)鍵詞是？
Informational（I）
Navigational（N）
Commercial（C）
Transactional（T）
通過SEMrush的intent查詢，再結(jié)合自己產(chǎn)品驗(yàn)證后，最后決定是否把此關(guān)鍵詞加入到否定詞里面。有理有據(jù)，不錯sha每一個有可能轉(zhuǎn)化的詞！
什么叫導(dǎo)航查詢詞Navigational Queries?
幫助用戶找到特定品牌、產(chǎn)品或服務(wù)（又名“go”關(guān)鍵字）
他們知道自己想要什么或需要什么，并且正在研究這是否是適合他們的解決方案。使用導(dǎo)航關(guān)鍵詞來查找有關(guān)特定產(chǎn)品、服務(wù)和品牌的信息。
[Brand name]
[Product name]
Location of
Near me
Features of
Cost of
Hours of
Directions to
Reviews
Free shipping
Prices
Testimonials
SEMrush最新的一個功能，查詢的關(guān)鍵詞可以按照intent動機(jī)來分類查詢，怎么講呢？如果對廣告報(bào)表里面的某些大詞帶來的長尾詞，中間夾雜的許多看似亂七八糟的關(guān)鍵詞無從入手的話，可以試試，按照這個intent動機(jī)先分類剖解出來再做判斷。
上圖看出來了很多產(chǎn)品+品牌詞，屬于導(dǎo)航信息查詢詞范疇，也就明白了為啥QS模型需要把Competitor terms競爭對手關(guān)鍵詞【數(shù)量非常巨大】單獨(dú)分類出來進(jìn)行競價(jià)（我們在跑競爭對手詞的時候，競爭對手也同時在跑我們的品牌長尾詞）。
什么叫交易查詢詞Transactional Queries?
幫助用戶找到進(jìn)行交易的地方（又名“do”關(guān)鍵字）
他們已經(jīng)決定了準(zhǔn)備購買的產(chǎn)品或服務(wù)，使用交易關(guān)鍵詞來尋找合適的地方完成購買，從SEO的角度來看，這種交易意圖的查詢比搜索量更重要！
Transactional 可再細(xì)分出來 Commercial，SEMrush里Keyword Magic Tool的intent是這樣解釋的：The user wants to investigate brands or services.
Transactional Queries大致可以分為2類Commercial動機(jī)詞：
第一類：
"Buy Now"?商業(yè)動機(jī)詞Commercial Intent Keywords
- Buy
- Coupon
- Discount
- Deal
- Free?shipping
-?Purchase
- Order
一般來說，平臺詞walmart，amazon，target，ebay、aliexpress、wish、home depot都是歸類在否定詞清單（平臺清單）里的。
不過，這里夾雜了Order這個明顯的商業(yè)動機(jī)的詞，適當(dāng)?shù)乜梢杂^察留意下（而且還轉(zhuǎn)化的情況下）。
第二類：
"Product"產(chǎn)品商業(yè)動機(jī)詞Commercial Intent Keywords
用戶能精確具體地搜索出產(chǎn)品品牌、型號或參數(shù)的詞基本都算。
如果，不太確定的情況下，SEMrush查詢下。
"review"?和 "comparison"可能看起來不如其他一些產(chǎn)品關(guān)鍵詞那么強(qiáng)，但這些關(guān)鍵詞仍然可以高度轉(zhuǎn)化，因?yàn)橘徺I意圖存在。
- Review
- Best
- Best [product] for [consumer group]
- Best [product] under [price]
如果我們的產(chǎn)品客單價(jià)沒有在這個價(jià)格之內(nèi)，可以考慮否定掉。
同理SEMrush查詢后可得：
-?Affordable
- Cheap （如果我們的產(chǎn)品是同類NICHE里面客單價(jià)比較高點(diǎn)的產(chǎn)品，那么Cheap or Cheapest 還得否定掉）
- Comparison
- Top
- Where to buy
我個人認(rèn)為Where to buy是一個Transactional keywords而不是Informational?keywords.
Where to buy需要判斷詞組尾部是否是near me，這種大概率是當(dāng)?shù)貙?shí)體消費(fèi)動機(jī)，所以，near me是進(jìn)入到否定詞地理清單里面的。
另外，還有一個容易被忽視的最不像否定詞的"否定詞" ！
高搜索量High Volume的關(guān)鍵詞
[gaming keyboard]
[mechanical keyboard]?
這種體量大、競爭激烈的頭部核心關(guān)鍵詞，會讓人產(chǎn)生一種幻覺｛這么多流量進(jìn)來，點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化一定會很多把｝呵呵，Google就喜歡這種人傻錢多速來的金主。
對于大多數(shù)我們這種小賣家，預(yù)算緊張的情況下，根本承受不起這種大詞無謂的消耗。一定要聽勸。
其實(shí)，這種核心詞月搜索量在10W+的產(chǎn)品是非常不錯的，長尾詞數(shù)量會非常巨大，覆蓋了大量月搜索量低（多低？100以下都是大金礦）且轉(zhuǎn)化高的長尾詞，往往這些長尾詞，才是讓我們獲得盈利的詞，但是，這種詞很多時候，Google連給曝光的機(jī)會都沒有。
長尾詞月搜索量100以下的案例，請移步之前的筆記第四步
我會為高搜索量核心詞、泛詞單獨(dú)拉一個[core]否定詞清單。
直接告訴google，不要跑大詞，跳過，跑長一點(diǎn)的詞，大可放心，不會因?yàn)榉穸撕诵脑~，google就不認(rèn)識我們的產(chǎn)品了。
同時，根據(jù)產(chǎn)品實(shí)際情況給否定詞清單分組，按照材質(zhì)、受眾、功能、競爭對手等等細(xì)分出來，方便將廣告報(bào)表里面的否定詞分類，越早分組收集否定詞清單，以后會越來越游刃有余。
（大寫的）但是！Google Shopping廣告不允許廣告主直接根據(jù)查詢意圖細(xì)分廣告支出。
廣告展示位置由用戶搜索的內(nèi)容與我們的產(chǎn)品 Feed 屬性匹配的概率決定。更糟糕的是，PLA 結(jié)構(gòu)要求廣告商確定產(chǎn)品級別的支出。
這意味著與該產(chǎn)品相關(guān)的所有查詢都集中在一起，無論其相關(guān)性如何。
那么，我們?nèi)绾未_保向價(jià)值最高的客戶提供價(jià)值最高的廣告，并限制對不打算購買的客戶的支出？
此處再轉(zhuǎn)一個彎，繼續(xù)加速。
不管在廣告系列層級或者在廣告組層級，有一個特別燒腦和費(fèi)時間的步驟：如何從海量關(guān)鍵詞（幾千上萬）中批量找出對應(yīng)層級匹配的否定詞？
當(dāng)然手動是在所難免的，不過，另外還有一個自動化的批量處理方案，google ads里面一個非常高級的功能：批處理 - 腳本?Scripts.
如何實(shí)現(xiàn)自動化批處理的呢？
N-gram.
隨便跑幾天就是這樣大的數(shù)據(jù)量，一個一個吃的消嗎？
什么是N-gram？
N-gram模型是一種概率語言模型,?可以使用 n-gram 分析大規(guī)模的廣告報(bào)表數(shù)據(jù)，完成許多用于排除表現(xiàn)不佳的否定關(guān)鍵詞的工作，以輕松地在多個廣告系列的大量數(shù)據(jù)集中找到趨勢。
N-gram模型廣泛用于自然語言處理,自然語言處理Natural Language Processing，?NLP 是人工智能的一個領(lǐng)域，它使機(jī)器能夠閱讀、理解人類語言并從人類語言中獲取意義, 是一門專注于數(shù)據(jù)科學(xué)和人類語言之間交互的學(xué)科。
由于機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科的進(jìn)步，如今，它不再是試圖根據(jù)關(guān)鍵詞來解釋文本或語音（老式的機(jī)械方式），而是理解這些詞背后的含義（認(rèn)知方式）。通過這種方式，可以檢測諷刺等修辭手法，甚至可以進(jìn)行情感分析。
NLP和我們廣告報(bào)表之間有半毛關(guān)系嗎？
額，其實(shí)，還真的有點(diǎn)關(guān)系。
我們在搜索引擎（包括A站這種平臺）的搜索欄輸入搜索詞的時候，在我們輸入第一個單詞的時候，后面聯(lián)想出來的單詞和詞組，其實(shí)就是自然語言處理的結(jié)果。
N-gram 概率問題一覽
假設(shè)我給AI?一搜索語句 "Thank you so much for your"，并期望系統(tǒng)預(yù)測下一個單詞是什么?，F(xiàn)在你我都知道下一個詞是"help"的概率非常高。但是系統(tǒng)怎么會知道呢？
這里需要注意的一件重要事情是，對于任何其他人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，我們需要用龐大的數(shù)據(jù)語料庫來訓(xùn)練模型。
一旦我們這樣做了，系統(tǒng)或 NLP 模型就會很好地了解某個詞在某個詞之后出現(xiàn)的“概率”。
所以,我們已經(jīng)用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練了我們的模型，我們又假設(shè)模型給了我們正確的答案。
為啥搜索量里面靠前的搜索詞大流量的原因明白了把（大數(shù)據(jù)，AI在不斷學(xué)習(xí)人類的語言）
自然語言處理中的?N-Grams是一種不僅可以讓機(jī)器學(xué)會識別單詞，還可以讓機(jī)器識別不同語境下多個單詞組成的句子含義的方法，達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的目的。
舉個栗子，
We need to?book?our?tickets soon
我們需要盡快訂票
We need to?read?this?book?soon
我們需要盡快閱讀這本書
這2句話，對于我們正常人類來講，很好理解其中的含義，并能快速判斷出2個句子明顯的區(qū)別。
前一句的book是動詞，含義，訂票；
后一句的book是名詞，含義，書。
但是，對于機(jī)器而言，"book"作為一個多義詞，機(jī)器需要一個方法去學(xué)習(xí)。
手寫的，有點(diǎn)吃藕，哈哈
來個專業(yè)的表述
關(guān)于N-gram和自然語言處理對search term report的應(yīng)用，我會單獨(dú)寫一篇筆記。
N-gram在本篇筆記里面就2個作用：
1. Search Term Report里的應(yīng)用（一目了然地從海量數(shù)據(jù)中篩選出不盈利的搜索詞，加入到否定詞清單）
此數(shù)據(jù)為N-gram運(yùn)算輸出的表格數(shù)據(jù)
2.?通過N-gram，分別列舉出1-gram，2-gram，3-gram，4-gram，5-gram，6-gram（根據(jù)具體產(chǎn)品可能出現(xiàn)的長尾詞組合數(shù)量，也可能9-gram，10-gram，反正機(jī)器幫我們找，不累，哈哈）
開始的時候，我也很天真地自己去手動整理否定詞清單，比如競爭對手的否定詞清單。真的，太慢了，太累了。不早點(diǎn)把否定詞清單分布到各層級的廣告系列里面去，QS模型就沒有運(yùn)行的意義。
上面也講到了，哪些詞是屬于競爭對手的搜索詞，比如，上面的產(chǎn)品是汽配相關(guān)的車燈，那么，按照慣性思維和對市場常識認(rèn)知，那么可能出現(xiàn)的品牌詞subaru, volvo, toyota, ford, BMW, honda, audi ,這些詞我們可以按照常規(guī)方法用excel VBA批量搜索出來結(jié)果，但是，很多汽配的小品牌或者雜牌組詞的搜索詞，我們靠這種方法是不可能大批量去完成的。
競爭對手 + led headlight bulb ，這是一個4-gram的序列，所以，我們只要用4-gram去逐一梳理 "+ led headlight bulb"的競爭對手的搜索詞，就可以做到事半功倍的效果。擴(kuò)展到 競爭對手+1 gram/2 gram等等。
此數(shù)據(jù)為N-gram運(yùn)算輸出的表格數(shù)據(jù)
N-gram模型不管在QS模型構(gòu)建初期和廣告報(bào)表優(yōu)化階段都發(fā)揮著不可或缺的作用。
Query Sculpting+N-gram
如何添加并運(yùn)行N-gram 腳本？
新建Script
腳本運(yùn)行之前，會讓我們提供賬號授權(quán)，多點(diǎn)幾次，中間會有報(bào)錯，玄學(xué)。
代碼在我的Shopify交流群里，需要的可以加我好友，拉你們進(jìn)群。
接回第五步，添加否定詞。。。
如何添加否定詞？
對應(yīng)Campaign廣告系列 - Keywords - Negative Keywords
添加否定詞清單Negative keyword lists，如果有選擇，一定！一定要添加一個否定詞清單。
好吧，再上一遍上面這張否定詞清單分類的截圖
其實(shí)，建立否定詞清單是一項(xiàng)需要長期累積且枯燥的動作，我會對否定詞清單進(jìn)行分類。
分類的依據(jù)完全根據(jù)自己對產(chǎn)品的理解，見仁見智哈。
再解析下否定詞清單分類的由來。
競爭對手（第三方知名平臺）
有些用戶是大品牌擁護(hù)者，但是也不是絕對，還得看我們的產(chǎn)品，非FP和插邊球的情況下（GMC也過了不啊，即使過了也不長久），我有個fashion類的產(chǎn)品，也經(jīng)常會有大牌GUICCI [故意拼錯的，不影響閱讀]***之類的關(guān)鍵詞帶來的轉(zhuǎn)化，如果覺得競爭對手的品牌詞表現(xiàn)不好，也可以直接否掉）
另外還有一種集合大牌的聚合性網(wǎng)站，比如farfetch，這種詞我也選擇加入到否定詞清單里。我把這類詞放到平臺否定詞清單里面，和amazon，walmart一起。
和產(chǎn)品不相關(guān)的詞：
我們不賣的產(chǎn)品，自己產(chǎn)品無關(guān)的詞（性別、年齡、產(chǎn)地、功能、材質(zhì)、外觀、顏色、型號） ---?常識級
當(dāng)然，平臺詞和一些不相關(guān)的詞也可以整合放到通用否定詞清單里面，也是根據(jù)自己的喜好來安排。
競爭對手（和我們差不多的品牌或者大牌）：
amazon，walmart，target這類的平臺詞，特別注意amazon專屬詞，prime和我們網(wǎng)站/品牌有相似產(chǎn)品的網(wǎng)站。
我們這種的競爭對手，其實(shí)是在google shopping上投廣告的品牌。如果我們的產(chǎn)品走的是高客單價(jià)路線，那么，我們就要把走低客單價(jià)的品牌關(guān)鍵詞否定掉。如果我們產(chǎn)品走的是低客單價(jià)的話，有可能在眾多高客單價(jià)產(chǎn)品面前還有點(diǎn)價(jià)格優(yōu)勢。
為啥我選擇，不把所有競爭對手的詞全部否定掉呢？因?yàn)?，?dāng)用戶搜索競爭對手的搜索詞的時候，可能會觸發(fā)我們的廣告，可能我們的廣告就在此競爭對手廣告的旁邊，這樣被點(diǎn)擊的幾率會增加不少。（沒事的時候，多逛逛，分析下競爭對手，畢竟這也是一個重要的流量入口來源）
報(bào)表表現(xiàn)不好（超低CTR、超高CPA）
CTR點(diǎn)擊率超低的詞，0.1%不到
除非產(chǎn)品屬于非標(biāo)品或者競爭力非常強(qiáng)，不然，太泛的關(guān)鍵詞很容易陷入大平臺的包圍中（核心詞精準(zhǔn)否定其實(shí)已經(jīng)解決掉了）。
表示Location地點(diǎn)的詞
我們不能配送的地方，用戶在意的制造國地址。這種客戶民族意識很強(qiáng)，就想買本國制造的產(chǎn)品，顯然，老實(shí)來講，我們是賣的MADE IN CHINA。很自豪！
made in usa
made in?america
我為了方便，把 "made in"作為詞組否定關(guān)鍵詞了。
關(guān)于否定詞清單，為啥把競爭對手也拿出來做否定詞清單，別忘記了QS模型有一層級需要把競爭對手的詞獨(dú)立出來跑，不是說真的不跑這些詞，而是相應(yīng)的優(yōu)先層級廣告系列不跑它。
第六步：為所有廣告系列創(chuàng)建共享預(yù)算（這一步可選）
創(chuàng)建共享預(yù)算時，只需將其應(yīng)用于我們的高、中和低優(yōu)先級廣告系列。然后分配一個遠(yuǎn)高于我們預(yù)計(jì)每天花費(fèi)的預(yù)算的共享金額。
如何設(shè)置共享預(yù)算Share Budgets？
保存后，查看下最終效果
設(shè)置優(yōu)先級的廣告會在兩種情況下自動切換到優(yōu)先級較低的廣告系列：
1. 當(dāng)否定關(guān)鍵詞阻止該特定廣告系列展示產(chǎn)品的時候
2. 當(dāng)廣告系列的預(yù)算用完的時候
如果優(yōu)先級最高的廣告系列的預(yù)算已用盡，則優(yōu)先級低一級的廣告系列將會出價(jià)。當(dāng)優(yōu)先級為“高”的廣告系列的預(yù)算用盡時，系統(tǒng)會使用優(yōu)先級為“中”的廣告系列的出價(jià)，共享預(yù)算可以用來防止這種情況發(fā)生。
當(dāng)然，QS模型也可以不用共享預(yù)算，看自己實(shí)際廣告數(shù)據(jù)做判斷。
PLAN B?
如果覺得QS模型A版本太麻煩了，可以嘗試用簡化版的QS模型。
通用詞和競爭對手品牌詞放一個廣告系列
長尾詞（具體產(chǎn)品的搜索詞）放另外一個廣告系列
最后，最后，再強(qiáng)調(diào)下否定詞匹配規(guī)則，和關(guān)鍵詞匹配規(guī)則不一樣。很容易搞混淆。
Negative broad match
廣泛匹配否定詞：running shoes
|
搜索詞 |
廣告是否展示？ |
| blue tennis?shoes |
展示 |
|
running shoe |
展示 |
| blue?running shoe |
不展示 |
|
shoes running |
不展示 |
|
running shoes |
不展示 |
廣泛匹配否定詞：Reebok t-shirt for boys
|
搜索詞 |
廣告是否展示？ |
| Reebok summer t-shirt for boys |
不展示 |
| Kids Reebok clothes |
展示 |
| Reebok t-shirt?for boys |
不展示 |
Negative phrase match
詞組匹配否定詞：running shoes
|
搜索詞 |
廣告是否展示？ |
| blue tennis?shoes |
展示 |
|
running?shoe |
展示 |
| blue?running shoe |
不展示 |
|
shoes running |
展示 |
|
running shoes |
不展示 |
Negative?phrase?match
精準(zhǔn)完全匹配否定詞：running shoes
|
搜索詞 |
廣告是否展示？ |
| blue tennis?shoes |
展示 |
|
running?shoe |
展示 |
| blue?running shoe |
展示 |
|
shoes running |
展示 |
|
running shoes |
不展示 |
精準(zhǔn)完全匹配否定詞：Adidas shoes
|
搜索詞 |
廣告是否展示？ |
| Adidas?shoes |
不展示 |
| Adidas?shoes for running |
展示 |
| Adidas trainers |
展示 |
shoes的同義詞trainer 還是會被展示出來。
除了Query Sculpting，另外還有哪些shopping廣告結(jié)構(gòu)分組呢？看下圖。
好了，本篇再寫下去要猝si了。
END
2022年見！
下面是廣告時間，事情是這樣子的。。。
后來很多朋友私信我，干脆把我覺得用得比較順手的資源集中推薦下。
美國公司注冊
商標(biāo)注冊
BING廣告
空中云匯收款
Google廣告
以上如何通過Query Sculpting為Google Standard Shopping廣告分組？僅代表個人喜好，僅供參考！
長按下圖二維碼關(guān)注，給我留言或加我好友。
為了讓讀者朋友們更加方便地交流和分享，我建立了一個純交流群
（2個公眾號共用這一個群）<高普的SEO筆記>，真誠地邀請各位獨(dú)立站的朋友們加入進(jìn)來，相互交流學(xué)習(xí)和分享。3群歡迎你們。
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參考資料：
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https://klientboost.com/google/single-product-ad-groups/
[2].?Advanced Google Shopping Campaign Structures – Query Sculpting
https://smarter-ecommerce.com/blog/en/google-shopping/advanced-google-shopping-structures/
[3].?How to fix: Value truncated (too long)
https://support.google.com/merchants/answer/6098378?hl=en
[4].?The Ultimate Google Shopping Strategy for Max ROI – Advanced Query Sculpting
https://stablewp.com/the-ultimate-google-shopping-strategy-for-max-roi-advanced-query-sculpting/
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https://smarter-ecommerce.com/whoop/en/query-sculpting/
[6].?Revenue Per Click
https://raptor-dmt.com/ppc/revenue-per-click/
[7].?TOFU, MOFU & BOFU: SERVE UP THE RIGHT LEAD NURTURING CONTENT
https://www.weidert.com/blog/tofu-mofu-bofu-marketing-content-for-lead-nurturing
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https://mixpanel.com/blog/bottom-of-the-funnel/
[9].?Middle of the Funnel
https://mixpanel.com/blog/middle-of-the-funnel/
[10].?Top of the Funnel
http://mixpanel.com/topics/top-of-the-funnel
[11].?Taking Google Shopping to the Next Level
https://www.ppc-epiphany.com/2014/12/08/taking-google-shopping-to-the-next-level/
[12].?Manage a shared budget across campaigns
https://support.google.com/google-ads/answer/2517512?hl=en
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[14].?Single Product Ad Groups: A Proven Strategy To Generate More Sales
https://www.logicalposition.com/blog/single-product-ad-groups-a-proven-strategy-to-generate-more-sales
[15].?Manage a Shopping campaign with product groups
https://support.google.com/google-ads/answer/6275317
[16].?One Product Ad Groups For Shopping Campaigns : Enter The OPAG
https://www.helloclicks.co.uk/one-product-ad-groups/
[17].?The Four Types of Keywords (and Why They Matter)
https://www.semrush.com/blog/types-of-keywords-commercial-informational-navigational-transactional/
[18].?Analyze Search Intent Instantly with Semrush
https://www.semrush.com/blog/analyze-search-intent-instantly/
[19].?Keyword Commercial Intent
https://backlinko.com/commercial-intent
[20].?How to Optimize for Three Types of Buyer Keywords
https://blog.alexa.com/how-to-optimize-for-three-types-of-buyer-keywords/
[21].?How to Identify Keywords That Signal Shoppers’ Intent
https://www.practicalecommerce.com/how-to-identify-keywords-that-signal-shoppers-intent
[22].?Negative Keywords and Priority Settings in Google Shopping in 2021
https://www.datafeedwatch.com/blog/negative-keywords-and-priority-settings-in-google-shopping
[23].?About negative keywords
https://support.google.com/google-ads/answer/2453972
[24].?THE ULTIMATE ECOMMERCE NEGATIVE KEYWORD LISTS
https://www.ecomcrew.com/ultimate-negative-keyword-list/
[25].?Commercial Intent: How to Find Your Most Valuable Keywords
https://www.wordstream.com/blog/ws/2014/06/30/commercial-intent-keywords
[26].?The Best Google Shopping Campaign Structures for Max Success
https://blog.storeya.com/2018/06/best-google-shopping-campaign-structures/
[27].?N-grams
https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram
[28].?What Is Natural Language Processing?
https://machinelearningmastery.com/natural-language-processing/
[29].?Natural language processing
https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
[30].?Understanding Word N-grams and N-gram Probability in Natural Language Processing
https://towardsdatascience.com/understanding-word-n-grams-and-n-gram-probability-in-natural-language-processing-9d9eef0fa058
[31].?Using Google Shopping Data To Build Out Your Google Ads Account
https://www.takesomerisk.com/google-shopping-data-to-build-adwords-account/
[32].?Search Query N-Gram Performance Script
https://www.brainlabsdigital.com/marketing-library/search-query-n-gram-performance-script/
[33].?Using N-Gram Analysis to Optimize SEM Account Performance
https://www.wpromote.com/blog/paid-media/what-is-n-gram-sem-data
[34].?AdWords Script: Find Your Best And Worst Search Queries Using N-Grams
https://searchengineland.com/brainlabs-script-find-best-worst-search-queries-using-n-grams-228379
[35].?6 Fixes to Google Drive Unable to Open File at This Time
https://www.cbackup.com/articles/google-drive-unable-to-open-file.html
[36].?Search Term Report N-gram Analysis
https://searchtermreportanalysis.com/
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