Google Ads Teklif Stratejilerinizi Otomatikleştirme

Google Ads teklif stratejileri çok zor olabilir. Önemli reklam harcamalarınızla birçok yerleşik teklif modelinden birine güvenmek hızlı ve kolay olsa da, kara kutuya körü körüne güvenmemiz gerekmiyor. Burada performans teklifi modellerinden bahsediyoruz.
Marka bilinirliği veya trafik gibi daha yüksek dönüşüm hunisi metrikleriyle ilgilenmiyoruz. Paramızı işe yarayan şeylere harcamak istiyoruz. Bankaya ne para koyar. Ve bu yazıda yapacağımız şey de bu. İlk olarak, kapağı kaldıracağız ve otomatik Google Ads teklif stratejilerinin arkasındaki mantığa bakacağız Ardından, otomatik teklif vermenin neden iyi bir seçim olduğunu, nasıl yapılacağını ve görünürlüğü korumak için doğru Google Ads tekliflerini nasıl belirleyebileceğinizi açıklayacağız. Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? Heyecanınızı azaltın ve aşağıdaki resme tıklamak için zaman ayırın, sadece sizin için oluşturulan web semineri Gianluca Binelli'ye (bu makalenin yazarı) katılmak için eşsiz bir şansınız var. Google reklamları Teklif Stratejisine genel bakış Google Ads, farklı hedeflere uygun çeşitli teklif stratejileri sunar. Bazıları belirli bir kampanya için harika olabilirken bazıları hiç çalışmayabilir.
Burada, yatırımınızdan ölçülebilir bir getiri sağlamaya odaklanan teklif stratejilerine odaklanacağız. Hakkında konuşuyoruz: Hedef EBM (Edinme Başına Maliyet) Hedef ROAS (Reklam Harcamalarının Getirisi) Dönüşümleri En Üst Düzeye Çıkarın Geliştirilmiş Tıklama Başına Maliyet (ECPC) Manuel TBM Teklifi Verme Şimdilik. aşağıdaki gibi diğer teklif verme modellerini kullanmanın nedenlerine bakmayacağız: Tıklamaları En Üst Düzeye Çıkarın Hedef gösterim payı Hedeflenen sayfanın üst kısmındaki oran Hedef sayfanın üst kısmındaki mutlak oran Neden Bir Teklif Modeline İhtiyacınız Var? Bir teklif verme modelinden bahsederken , bir tıklamanın tahmini değeri ile maliyeti arasındaki ilişkiyi anlamaya çalışıyoruz . Bir tıklamanın tahmini değeri, tıklamanın maliyetinden yüksekse, bu tıklamayı satın alacağız ve daha pek çok şey. Durumda tıklama değeri aslında daha düşük maliyetle daha, biz daha az satın almaya gidiyoruz. Bu nedenle, oyunun adı tıklama değerini nasıl resmileştirebildiğimizi ve anlayabildiğimizi anlamaya çalışıyor . Bu anlamda, teklif verme modeli, bu işlevin işimiz için çalıştığından emin olmanın süslü bir yoludur. Maks. TBM teklifi = Dönüşüm Oranı X Hedef EBM. Google'ın "Hedef EBM teklifi" gibi akıllı teklif verme sistemlerinin temelini oluşturan prensip budur. Bu büyülü formül nereden geliyor? EBM = maliyetler / dönüşümler Maliyetler = Tıklama X TBM'si Dönüşümler = Tıklamalar X CR Bunu basitleştirmek mümkündür EBM = (Tıklamalar / TBM) / (CR x Tıklamalar) Hangi bize verir: EBM = TBM / CR Ve bu nedenle: TBM (Tıklama Başına Değer) = EBM x CR Doğru teklifi nasıl belirleriz ve doğru değeri nasıl belirleriz? Odada HIPPO yok Yerde birkaç şeye ihtiyacımız var. Birincisi Granüler Yapı . Dolayısıyla, uygun eşleme türlerine sahip Reklam Gruplarını hayal edin; SKAG (tek anahtar kelime reklam grubu), Tam eşleme ve BMM (geniş eşleme düzenleyiciler). Farklı aramaların işimiz için çok farklı değer seviyeleri olabilir . Aynı değere sahip aramaları bir araya getirmeye ve gruplandırmaya ihtiyacımız var. Bir başka grup benzer aramaların nedeni birlikte olduğu besbelli alakalı reklamlar ve açılış sayfalarını istiyorum. Hatırlanması gereken bir başka şey de, teklif vermenin kötü bir kalite puanı düzeltmeyeceğidir. Tam ve doğru izlemenin yerinde olması çok önemlidir . Mikro dönüşümleri ve çağrıları izlediğimiz bir senaryo düşünün. İzlediğimiz, doğru şekilde yapılırsa bize tüm resmi verecektir. Bir tıklama bize farklı türde değerler veriyorsa: bir arama, olası satış formu veya çevrimiçi bir satın alma işlemi varsa, o işletme değerini o tıklamayla tekrar ilişkilendirebiliriz. Ayrıca uygun bir ilişkilendirme modeline sahip olduğumuz bir ortamda oynamak istiyoruz . Çizgiler boyunca bir şeyler söyleyen harika bir alıntı var: Harika bir teklif verme modeli berbat bir yapıyı düzeltemez. ” Dolayısıyla, teklif modelleri hakkında düşünmeye başlamadan önce bu şeylerin yerinde olduğundan emin olmak istersiniz. Gerekli olduğunu düşündüğüm bir bileşen daha var; odada hiçbir HIPPOs. Ve HIPPO ile “ En Yüksek Ücretli Kişi Görüşü” diyorum . Ajans tarafı veya hatta müşteri tarafı iseniz, her zaman bir patron veya bir müşteri veya her zaman tüm anahtar kelimelerde birinci sırada yer almak isteyen veya bir ile bir savaşa girmek isteyen biri olduğunu düşünüyorum. yarışmacı. Yani, kesinlikle, odada HIPPO yok, eğer durum buysa; Odaları değiştirin, böylece başka şeylere odaklanabilirsiniz, ancak bir teklif modeli muhtemelen olmaz. Şimdi tüm malzemeleri hazırladığımız için dalış yapalım. Bir Tıklamanın Değeri Nedir? Kulağa kolay mı geliyor? Şey, değil! Bazı varsayımlar yapmaya başlayacağız. Birincisi, dönüşüm oranlarının reklam konumuna göre çok fazla değişmemesidir. Şimdi, bu bir bakıma oldukça tartışmalı, çünkü herkes bunu kabul etmiyor. Ama biz bu sonucu alıyoruz. Büyük olasılıkla, hedef EBM'yi akılda tutan bir patronumuz veya müşterimiz veya etkileşimde bulunduğumuz bir kişimiz var. Bu Hedef EBM'den başlayarak, bir tıklamanın potansiyel maksimum değerini tanımlamak için kullanabileceğimiz çok basit formüller vardır. Bazı durumlarda, bir hedef ROAS'ımız (Reklam Harcamalarının Getirisi) var ve bir Hedef EBM'miz yok. E-Ticaret'te olup olmadığınızı düşünün. Hemen hemen aynı sonucu elde edebiliriz. ROAS, gelirin maliyetlere bölünmesiyle elde edilir. Geliri, X değerinin X dönüşüm oranının ortalaması olarak tahmin edebiliriz. Maliyetler X TBM tıklamalarıdır. Yine, her şeyi bir araya getirdik. Bir olacaktır ROAS'ı CPC ile bölünen ortalama sipariş değeri (AOV) X dönüşüm oranıdır. Ve her şeyi TBM ile çözersek, tıklama başına değer olan maks. TBM’nin ortalama sipariş değeri X dönüşüm oranı / ROAS’la olacağını görürüz . Biraz daha basitleştirmeye çalışabiliriz. Biz düşünebilirsiniz 1 hedef farkla bölünmüş olarak ROAS'yi . Dolayısıyla, bunu bu işleve eklerseniz, bu noktada TBM ortalama sipariş değeri X'e, kenar boşluğu X dönüşüm oranına eşittir. Bir tıklamanın maksimum değeri, ortalama bir sipariş değeri X'e, bir işletmenin o ortalama sipariş değeri X'e bir tıklamanın bir dönüşüme dönüşme olasılığı yaptığı marjına eşit olacaktır. Bu noktada, sadece EBM ve ROAS olmak üzere iki metrikle başlayarak bu formülü nasıl izleyeceğimizi bulmamız gerekiyor. Tıklama başına değeri hesaplamak için ilk bileşen, sattığımız şeyin değerini anlamaktır. Yani, bir EBM modelinde, Hedef EBM'nin ne olduğunu sormak ve bir ROAS modelinde X ortalama hedef değerinin ortalama sipariş değerinin ne olduğunu sormaktır. Dönüşüm Oranlarını Tahmin Etme Sorunu İlk iki metriği elde etmek kolaydır. Sorun diğer bileşen: dönüşüm oranı. Bir tıklamanın bir ürünü satabilme olasılığını belirlemeye çalışmak biraz zor. Neden? Birkaç nedenden dolayı dönüşüm oranını tanımlamak o kadar da önemsiz olmayabilir. Birincisi, doğru dönüşüm pencerelerini tanımlamamız gerekiyor . Artık yeni olmayan arayüze giderseniz ve her gün segmentlere ayırırsanız , muhtemelen ilk gün bir sürü dönüşüm yaptığınızı görebilirsiniz . Ancak , zaman içinde kademeli olarak uzun kuyruklu anahtar kelimeler veya dönüşümler olabileceğini ve ilk günden itibaren aldığınız aynı tıklamalardan gerçekleşen dönüşümlerin olabileceğini, ancak gerçek dönüşümden sonra iki, üç, dört gün (veya daha fazla). Bir veya iki veya üç gün sonra dönüşüm oranınızın normal aralıkta% 1-3 ila% 3-4 arasında olduğunu görürsünüz . Ancak , yeterli miktarda bir dönüşüm aralığı verirseniz (pazarlama ağır, yüksek değerli, yüksek katılımlı ürün türü hakkında konuşuyoruz), dönüşüm oranlarının büyük ölçüde arttığını göreceksiniz . İlişkilendirme penceresi de son derece önemli bir şeydir göz önünde sen verildiğinde dönüşüm oranını ölçmek. Bir anahtar kelime için belirli bir dönüşüm oranını tahmin etmek için son Y gün içinde en az X tıklama tanımlamanız gerekir. Sonuçta, kullanıcıların dönüştürmek için biraz zamana ihtiyacı var. Kaç Tıklama Gerekiyor? Bir çizgi çizmek ve “Tamam, işte bu kadar” demek için kaç tıklama olması gerektiğini tanımlamak o kadar da önemsiz değil. Bu, güvendiğim dönüşüm oranı. ” Bir anahtar kelime için belirli bir dönüşüm oranını tahmin etmek için son Y gün içinde en az X tıklama tanımlamanız gerekir. Dönüşüm oranını tahmin etmek için son 90 gün içinde belirli anahtar kelimeler için en az 1000 tıklama aldığınızdan emin olmak istediğinizi varsayalım. Ardından, bu eşiği karşılayan tüm anahtar kelimeler için altınsınız. Dönüşüm oranını tahmin etmek için bu sayıyı kullanabilirsiniz. Şimdi, sorun bu eşiği karşılamayan anahtar kelimeler olabilir. Bu durumda, doğru dönüşüm oranını tahmin etmek için bazı tahminler yapmanız gerekir. Sorun şu ki, sınırlı verilerle tahmin etmemiz gerekecek. Ve uygulayabileceğimiz birkaç çözüm var. Birinci çözüm, daha geniş bir zaman aralığına bakarak zaman aralığını genişletiyor. Bu, eşiği karşılamaya veya aşmaya yardımcı olacak daha fazla veri toplamak için bir çözüm olabilir. Bu çok kaba bir çözümdür ve katı değildir. Daha iyi bir çözüm kümelenme olacaktır. Anahtar kelimeleri anlambilime, kampanya türlerine, markaya, markaya göre markaya, genel anahtar kelime türüne, vb. Göre gruplandırabilirsiniz. veya niyet anahtar kelimeleri, kelime sayılarını ve diğer değişkenleri içerir. Ardından, umarım toplama yoluyla eşik değere ulaşmak için yeterli tıklaması olmayan anahtar kelimeleri toplayacaksınız. Son olarak, dönüşüm oranını tahmin etmek için bu bilgileri kullanacaksınız. Muhtemelen şöyle düşünüyorsunuz: “Tamam, gerçekten tıklama başına değeri tartışıyoruz, ancak hesaptaki tüm bilgiler hakkında ne dersiniz; yeniden pazarlama, arama, demografik teklif verme, zaman ve cihaz ve konum hakkında? ” Cevap kolaydır: teklif ayarlamalarını kullanın. Temel teklifleri, belki de anahtar kelime veya yerleşim düzeyinde, daha önce tanımladığımız bir formülle tanımlayacaksınız, ancak daha sonra, örneğin, teklif ayarlamalarını cihaza göre uygulayabilirsiniz. Google Ads Teklif Stratejinizi Otomatikleştirme ve Optimize Etme (ve neden yapmanız gerekir) Teoriyle yeteri kadar, şimdi uygulamada hızlı bir şekilde dalış yapalım. Uygulama oldukça kolaydır ve üç adıma ayrılmıştır. Veri toplama Teklifleri Hesapla Teklifleri Yükle Bu nedenle, verileri toplamak, teklifleri tanımlamak (hesaplamak) ve ardından yüklemek istersiniz. Veri toplama için birkaç seçenek vardır. Google e-tablosunu Google reklamına bağlamak için Supermetrics gibi herhangi bir yazılımı kullanabilir veya Google Ads için Google E-Tablolar eklentisini kullanabilirsiniz. Ne kullanırsanız kullanın, bunu 7, 30, 60 ve 90 gün süren farklı zaman dilimleri için yapmak istersiniz. Ardından, bu bilgileri içeren bir e-tablo dolduracaksınız. Bu noktada, daha önce gördüğümüz formülü kullanarak teklifleri hesaplayabilirsiniz: bid = CR x tCPA. Hedef EBM yerine ROAS hedefimiz varsa, hedef EBM'yi hesaplamak için ortalama sipariş değerimizi kullanabiliriz. Bu durumda: teklif = (Ortalama Sipariş Değeri / hedef ROAS) x CR. Son adım yüklenecek. Bunu yapmak için kullanabileceğiniz milyonlarca farklı komut dosyanız var. Teklifleri Büyük Bir Ölçekte Ayarlama Tekliflerinizi bir Google E-Tablodan güncellemek için bu ücretsiz AdWord Komut Dosyasını kullanabilirsiniz , bu komut dosyalarıyla başlayan herkes için harika bir kaynaktır. Çok basit, sadece 48 satır. Bu komut dosyası, az önce oluşturduğumuz e-tabloyu çağırır ve yukarıda karar verdiğiniz teklifi uygular. Çok, çok etkili bir komut dosyasıdır çünkü hesaplama günlüğü süresi oldukça kısadır, bu nedenle nadiren bir zaman aşımı alırsınız. Özetlemek gerekirse, bunu nasıl inşa ederiz? Hedef EBM'yi ve hedef ROAS'ı, denetim listesinin ilk noktası olarak tanımlarsınız. Ardından, sizin için kabul edilebilir minimum tıklama eşiğini tanımlarsınız. Bu noktada, bir e-tabloya veri toplamaya başlayabilirsiniz. E-tabloda, teklifi yukarıda söylediğimiz formülle hesaplayabilirsiniz. Dolayısıyla, eşiğin üzerindeki anahtar kelimeler için gitmeye hazırsınız ve tıklama başına değeri doğrudan ölçebilirsiniz. Eşiğin altındaki anahtar kelimeler için, bunları toplayabilir ve ardından tıklama başına değeri ölçebilirsiniz. Farklı zaman aralıklarını genişleterek veya bir kümeleme tekniği kullanarak bunları birleştirebilirsiniz. Bunu aldıktan sonra, teklifi yüklemek için çalıştırılacak son komut dosyasına sahip olursunuz ve hepsi bu kadar. 15 dakika içinde otomatik teklif verme modelinizi oluşturdunuz.

Yorumlar