【Google Ads專欄】廣告賬號優(yōu)化如何化繁為簡-以B2C賬號診斷為例

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作品來自：Google Ads中國第一社群?-?優(yōu)化師部落

今天以一個賬號診斷案例給大家分享高客單價B2C網站的谷歌廣告的優(yōu)化思路。

首先，一定是對賬號的轉化跟蹤進行檢查，同時詢問客戶廣告的轉化數(shù)據(jù)是否與后臺的實際訂單數(shù)據(jù)相符。

轉化操作診斷

查看該賬號轉化跟蹤，發(fā)現(xiàn)有兩個重復的“購買”目標，另一方面此前所有環(huán)節(jié)的目標都添加為廣告系列的目標，這樣看轉化數(shù)據(jù)時需要看轉化操作的細分數(shù)據(jù)才能看到“購買”的轉化次數(shù)，而且不利于機器學習。

一個廣告賬號只設置一個最相關的主要轉化目標，而且只把這一個主要操作作為廣告系列的轉化目標，讓系統(tǒng)圍繞著最主要的目標去優(yōu)化。所以該案例賬號需要把一個多余的“購買”轉化操作移除，另一方面，在廣告系列層級移除其他非主要轉化操作的目標。

賬號廣告結構判斷

適合的廣告結構才能讓廣告發(fā)揮最大化效益。賬號中有標準搜索廣告、動態(tài)搜索廣告、智能購物廣告、Pmax，出價策略均采用主動出價。因為該B2C網站為平均客單價較高，賬號預算較大，投放時間已超過一年，積累的轉化數(shù)據(jù)較多，所以采用搜索+購物+PMAX的廣告結構以及主動出價都是可取的。但是要注意智能購物廣告不久后會被PMAX取代，所以提醒客戶需要留意谷歌官方咨詢及時進行手動升級。

很多時候我們診斷賬號常常會忘記轉化跟蹤和賬號結構的診斷，而是直接分析效果數(shù)據(jù)。但是如果轉化跟蹤不正確，賬號結構不合適，那我們所做的效果數(shù)據(jù)的診斷的數(shù)據(jù)依據(jù)就沒有保證，做出來的診斷結論也可能是錯的。所以賬號的轉化跟蹤與結構的診斷不能落下。

賬號關鍵問題診斷與分析

現(xiàn)在開始診斷我們最關心的賬號的效果數(shù)據(jù)。

因為“轉化次數(shù)”包含了多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，所以我根據(jù)轉化次數(shù)的轉化操作的“細分”項整理出“購買”的轉化數(shù)據(jù)表格進行分析，如下圖。

期望的廣告費占銷售額比例低于10%，所以理想ROAS在10以上。賬號總計數(shù)據(jù)，可診斷出目前賬號最關鍵的問題是ROAS低于10，點擊率低1%，同時確定了本次優(yōu)化的目標是賬號ROAS提升到10，總體點擊率提升到1%，根據(jù)不同廣告類型的性質不同可細分為搜索廣告點擊率提升到6%以上，購物和pmax廣告點擊率提升至1%以上

有了優(yōu)化目標，接下來解剖關鍵問題，找到問題的來源，從而根據(jù)來源制定優(yōu)化計劃。

ROAS=轉化價值/費用=每次轉化價值/每次轉化費用=每次轉化價值/點擊次數(shù)*CPC)/（點擊次數(shù)*轉化率）=每次轉化價值*轉化率/CPC

所以ROAS提升可通過提高轉化率、提高每次轉化價值，降低CPC來實現(xiàn)

點擊率優(yōu)化可通過提高流量精準度以及優(yōu)化廣告內容提高點擊率

利用以上分析結論，對每一個廣告系列的數(shù)據(jù)進行分析，首先找到需要進行優(yōu)化的系列，也就是點擊率低于預期以及ROAS低于10的廣告系列。

可以找到1，4，5需要優(yōu)化點擊率，根據(jù)廣告系列類型制定不同系列點擊率需要優(yōu)化到的目標；1，2，4，5系列需要優(yōu)化ROAS

然后根據(jù)ROAS=(每次轉化價值*轉化率)/CPC的簡化公式找到各個系列需要優(yōu)化的指標

系列1：點擊率提高至1%，CPC降低至1$以下，最終實現(xiàn)ROAS達到10
系列2: 轉化率提升至0.3%及以上，最終實現(xiàn)ROAS達到10
系列4：提高每次轉化價值，降低CPC，最終實現(xiàn)ROAS達到10
系列5：點擊率提高至1%以上，轉化率提高至0.5%或者CPC降低至0.5$，最終實現(xiàn)ROAS達到10
系列6：點擊率提高至6%

這樣對每個系列需要優(yōu)化的點都一目了然，之后就可以根據(jù)分析出的需要優(yōu)化的指標對各個系列內的廣告組、關鍵詞、廣告、附加信息、廣告設置、投放網絡、投放設備等層面進行具體的優(yōu)化操作，優(yōu)化順序按照廣告系列的消耗從大到小進行，抓住吸血鬼系列優(yōu)先優(yōu)化。

以上就是快速診斷谷歌廣告賬號思路分享，看賬號前理清思路，用每次實操經驗整理出自己的診斷和優(yōu)化思路的模板，之后賬號診斷和優(yōu)化效率會快速提升的。