Google引進AdWords新指標Opti Score,人工智能新時代

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Written By CMO

上週筆者有幸在美庫爾數字行銷者峰會出席並進行演講,在這業界最高級別的數字行銷代理人峰會上不單可以幸會眾多業界精英還可以掌握第一手的數字行銷趨勢。相對於筆者的暖場節目,谷歌美國搜素解決方案總監Nicolas Darveau-Garneau的Keynote演講揭示了谷歌在搜索行銷上的新動作。

美庫爾數字行銷者峰會
美庫爾數字行銷者峰會

新的AdWords賬戶級別指標Opti Score

望文生義,Opti指的可能是Optimal或者是Optimization。它代表(相對於)最優化或者優化得分。相對於我們通俗理解的1~10的Quality Score,Opti Score是一個新的指標。兩者的區別如下:

  • Opti Score是賬戶級別的得分,它的範圍是1%~100%。其中100%代表最佳。它只是一個評估值,並沒有用作輸入參數。 Opti Score是一個相對值,它表示了你和同行業最佳廣告主之間的差距。 Opti Score越高說明你的賬戶越健康,谷歌覺得你的SEM越成功。
  • Quality Score是關鍵字+創意級別的得分,它的範圍是1~10。一般理解在推廣計劃、推廣單元和賬戶級別都具有Quality Score存在。其中10代表最佳。它也是一個評估值,同時它被用作計算最終出價。 QS越高,說明你的必要出價越小,可以為你“省錢”。

值得注意的是,Opti Score是依託於效果來進行打分的。也就是說,如果你需要了解自己的Opti Score,那必須設置轉化目標。如果你不進行轉化設置,而僅僅是將流量送到著陸頁,那麼你的賬戶並不會有這個指標。與之相反,我們通常理解的賬戶級別的Quality Score雖然它的值並沒有表現出來,但是它總是存在的,它的主要決定因素是點擊率。

Opti Score的四大影響因素

Opti Score由四大因素影響。它們分別是廣告預算,出價,創意,以及CPA(單位轉換成本)。我們可以看出,整個Opti Score的討論範疇包括了CPA Bidding。這是Google推薦的模式,Nicolas甚至指出, Micro-manage關鍵字和出價在他看來普遍不如自動化的管理把全部工作交給AI來得好。在這個模式下,你不需要為你的每個關鍵字出價,AdWords會自動學習來滿足(或者盡量接近)你所設置的每個轉化的成本。

基於轉化成本的自動出價
基於轉化成本的自動出價

下面分別探討各因素的影響:

  • 廣告預算– 廣告預算越小,AI的學習週期就越久。你可能會從而丟失許多轉化機會。
  • 出價– 出價太高和太低都會造成問題。前者造成浪費,後者丟失機會。
  • 創意– 好的創意不單具有說服力還有各種擴展促進轉化(比如site links,call extension)。
  • CPA – 當啟用CPA Bid模式後,一個過低的CPA會讓AI非常保守從而錯失機會,而過高的CPA可能又無法讓你的利潤最大化。
當CPA設到一定大小以後,利潤會反而下降
當CPA設到一定大小以後,利潤會反而下降

Opti Score的參照值

Nicolas稱平均賬戶的Opti Score值為61% 。而每個廣告主都應該盡量讓自己的賬戶Opti Score值達到75% 。這意味著一個健康的賬戶。雖然言下之意是你需要在谷歌花更多的錢,但其邏輯上不無道理。通過上述四個影響因素將Opti Score提升到75%之後,你可以了解下你真正的CPA。這是第二步。

所謂真正的CPA是指你需要更好地跟踪你的客戶旅程,許多時候他們在跨屏瀏覽時一部分廣告消費並沒有加入CPA的計算。此時你需要把這些點擊考慮進去,因為他們也進行了“助攻”。

優化的第三步是利用對於不同的人群採用不同的出價方案,你可以利用GA中收集的人群或者其他DMP來源的數據。好比有的人可能只在你店裡買一包紙巾,有的人可能會買上千塊的商品;對於優質客戶,你可以把CPA放開。

基於Opti Score的AdWords賬戶優化三部曲
基於Opti Score的AdWords賬戶優化三部曲

一些感想

冬天我們都喜歡吃暖鍋,不單好吃,保有原味,而且還方便。很快,或許對於我們數字行銷者來說可以做的工作會越來越少,大量的工作會交給機器人進行。一方面谷歌建議我們把工作交給AI,另一方面我們也的確看到許多CPA bid和DSA(Dynamic Search Ads)會比手動管理取得更好的效果的例子。這裡要提醒各位的是Google在去年也上線了行業定投頁面投放(相當於Google的DSA)的功能。我們應該勇於嘗試。

總的來講,這其實是給我們每個從業者提出了新的要求,即便你在當前的工作中如魚得水,在未來的幾年你也可能丟失你的競爭力。因此,能更好地理解數字行銷方法論,更多接觸新出現的科學技術,更全面地整合各個渠道的數據會成為未來數字行銷人才的關鍵素質。