2022 年的付費搜索優化：哪些槓桿可以拉動（哪些不該做）
已發表: 2022-06-30在過去的幾年裡，隨著谷歌繼續推出更多的自動化功能，付費搜索營銷人員已經失去了很多手動控制。 這可能會讓人不舒服，但營銷人員需要接受自動化和機器學習，同時確定哪些槓桿仍然有用（且可訪問）。
無論您是希望提高廣告支出回報率、產生更多潛在客戶還是提高轉化率，您都應該考慮付費搜索中的一些特定選項，其中一些選項實際上會對您的結果產生負面影響。
那麼，您如何確定傳統 PPC 工具集中仍然可用的內容以及哪些內容可以真正幫助提高性能呢？
放棄控制以提高付費搜索性能
營銷人員往往對放棄對自動化的控制有很多焦慮，導致有點人與機器的複雜性。 但是放棄控制可以帶來更好的結果，這應該仍然是優先事項，即使它不舒服。
當營銷人員忽視這一目標時，他們可能會犯下嚴重的錯誤。 我們已經看到希望保持過去的一些手動定位功能的客戶屈服於按受眾、地理位置、匹配類型或某種組合進行廣告活動超細分的誘惑。 在短期內，您可能會覺得您在保留控制權，但實際結果是阻止機器學習功能有效地改變支出的設計方式……以推動更好的性能。
從本質上講，您最終會為了使用舊栗子而割掉鼻子以惹惱您的臉。
如果您想利用細分進行報告，您可以做到這一點，而不會在優化階段過度細分廣告系列，並且可能會損害性能潛力。 以數據可視化的名義進行細分對於產生新的見解和未來的迭代至關重要，但這並不是對自動化活動優化產生負面影響的藉口。
展望未來，Google 的 Performance Max Campaigns (PMax) 將使某些優化方法過時。
在 PMax 世界中，您應該花更多的時間來製定您要放入機器中的內容的策略，而不是尋找可以直接控制的優化槓桿。
您不應將其視為淨損失，而應將這些更改視為您可以利用哪些工具來提高性能的轉變。 您將有更多的機會和時間來弄清楚這些輸入和其他因素如何影響活動的有效性和效率，並傾向於自動化。
但營銷人員現在仍有一些方法可以採取直接行動來提高績效。
付費搜索策略：2022 年及以後的績效槓桿
好消息是，在可預見的未來，一些槓桿仍然可行。
內容資產：雖然谷歌使用機器學習來推薦新的廣告文案，但它仍然需要人工輸入。 花時間查看您的內容，以確保其相關、最新並與當前的目標搜索詞保持一致。 您應該使用從以前的活動中學到的知識來不斷更新您的內容； 至少，每季度檢查一次您的關鍵資產。 內容是活動績效最重要的組成部分之一，PPC 營銷人員歷來更加關注活動優化、競價和其他槓桿。 但是您的內容是您自己的（並且可能仍然在您的控制之下），而自動化的興起是確保您投入足夠的時間和精力來正確處理它的絕佳機會。
提要：對於購物活動來說，強大的提要仍然必不可少，並且測試與提要相關的優化應該繼續成為付費搜索工作流程的一部分，以確保您的活動盡可能有效。
您的提要充滿了產品的不同變量，包括價格、描述、材料、顏色等。由於我們更多地依賴自動化機器送料，因此確保我們檢查每個框很重要。 如果您確保添加您能想到的每個細節並填寫每個適用的列，您將獲得顯著的競爭優勢。 出現在 Google 產品列表廣告 (PLA) 之上的品牌花費時間和精力來創建高質量的 Feed，這並非巧合。
請記住：在自動化方面，您可以為機器提供的數據越多，它就越適合您的業務。
基於廣告資源的出價：設置廣告活動以響應您的實際廣告資源將始終有助於提高效果（並確保在有人與您的廣告互動時獲得更好的客戶體驗）。 供應問題（尤其是現在）將繼續成為電子商務世界的一個因素。 保持您的 Feed 流程靈活，並確保您的 Feed 根據庫存保持更新，以便您的出價優先級可以根據供應延遲、短缺甚至過剩進行調整。
規劃工具：雖然許多搜索引擎都提供了自己的規劃工具（谷歌領先），但它們仍然需要手動操作才能充分利用它們。 它們不僅可以提高廣告效果，還可以幫助您節省時間、降低廣告成本並發現機會。 值得注意的是，規劃工具不僅可用於搜索，還可以用於搜索。 它們可以包括幾乎所有的付費媒體，包括社交、程序化和聯屬網絡購買。
如果您想在跨渠道規劃預算分配時為您的品牌提供優勢，請考慮使用更高級的整體工具，例如 Growth Planner，它是 Wpromote 的 Polaris 技術平台的一部分，它可以根據收入目標預測全年的最佳支出分配。
基於價值的出價：基於價值的出價 (VBB) 是我們如何使用特定的數據點來告訴機器哪些 KPI 或多或少重要，以便它可以相應地出價。 如果沒有適當的輸入，自動化就無法真正了解優先考慮什麼以及何時。 有很多方法可以利用 VBB 和不同程度的複雜性，包括使用第一方 CRM 數據。 這是確保您的出價決策由對您的業務最重要的因素驅動的好方法。
資料來源：Optmyzr
觀眾：自動化永遠不應該是“一勞永逸”。 請記住：這都是關於輸入的。 盡可能多地向機器提供有用的細分受眾群，但請記住要小心過度細分。 基於第一方數據的受眾應該是第一位的，但不要忘記通過使用數據來創建高價值的相似受眾，從而從數據中獲得最大價值。
第三方搜索：探索 Google 和 Microsoft 等標準搜索平台之外的潛在新收入來源。 Ad.net、Connexity、Criteo 和 AdMarketplace（僅舉幾例）等平台上的競爭較少，即使它們的市場份額較少，它們也可以為您的業務帶來更多利潤。 換句話說，當有其他選項可以為您的投資帶來可觀的回報時，您不必將所有廣告都放入 Google 購物籃。
小心翼翼：付費搜索性能槓桿可能很快就會消失
隨著谷歌推出額外的自動化，有些工具現在仍然值得使用，但它們的使用時間可能不會更長（這是一個很好的提醒，讓您及時了解平台上的最新變化）。
我們特別建議充分利用其中兩個，直到它們被永久送到牧場。
搜索查詢報告：搜索查詢報告 (SQR) 可以幫助您了解您的廣告系列實際顯示的字詞。 分析這些報告以識別與您的廣告系列相關的利基術語和長尾查詢，並將它們添加到您的目標集中，同時刪除不相關的無效術語。
黑名單/白名單：隨著您從搜索廣告系列轉向 YouTube、Discovery 等，您可能會更加關注監控哪些廣告出現在開放網絡的哪個位置。 目前，付費搜索營銷人員仍然可以控制廣告的展示位置。 您可以主動將要在其上做廣告的目標網站列入白名單，並將表現不佳或從品牌安全角度來看可能存在問題的網站列入黑名單，從而減少浪費並提高性能。
要有耐心，學會熱愛付費搜索自動化
對向自動化的轉變感到有點焦慮是很自然的，而相應的失控和可見性自動化可能需要一些時間才能感覺到。
過渡時期總是很艱難，但您將通過新的工具和策略來部署它。
開始評估那裡有什麼，在測試和學習時，請記住兩件事：
不要以為自動化會解決所有問題。 自動化必須犯錯誤，這樣它才能學會避免錯誤。 它本質上是從頭開始學習，並且必須收集上下文證據才能完全理解它應該做什麼（在使用自動化之前活動可能擁有的有限數據之外）。 在搜索方面，自動化也需要一些微調。 期待一些試驗和錯誤：這都是過程的一部分。
不要過快判斷您的廣告系列結果。 在進行任何重大更改之前，請給您的搜索廣告系列足夠的時間來跟上進度。 您應該只將自動化前的性能與運行了三週或更長時間的自動化進行比較。 等待一個月來評估某項工作的效果可能會引起一些焦慮，但準確評估自動化對廣告系列有效性的影響至關重要。 相信您輸入自動化的數據將幫助它學習和成長，並最終交付您最重要的 KPI。
隨著您將更多自動化工具納入您的付費搜索策略，仍然有很多機會應用您的戰略專長：您為機器提供哪些數據、微調您的內容、分析測試結果以及更高級別的決策預算分配。
與此同時，您可以繼續拉動可用的槓桿。