ดูภายใน AdWords Smart Bidding และกลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติ

คุณทำงานอย่างหนักเพื่อสร้างเว็บไซต์ที่เป็นตัวเอก คุณได้สร้างแคมเปญ AdWords ที่มีคุณภาพและใช้การทดสอบเพื่อค้นหาหน้า Landing Page ที่ดีที่สุดหลังคลิกสำหรับผู้ชมแต่ละกลุ่ม คุณได้ทำซ้ำและทำซ้ำการทดสอบข้อความโฆษณา ในขณะที่จัดการการเสนอราคาคำหลักและงบประมาณของคุณอย่างถูกต้อง บางทีคุณอาจเคยใช้เวลากับเหตุการณ์ที่กระตุ้นการคลิกใน GTM เพื่อให้แน่ใจว่า Conversion ทั้งหมดของคุณติดตามอย่างถูกต้อง แต่คุณยังคงประสบปัญหาในการบรรลุเป้าหมาย CPA หรือขยายบัญชีของคุณ

ถึงเวลาให้หุ่นยนต์เริ่มช่วยเหลือ

คุณกำลังทำสิ่งที่ถูกต้อง แต่ไม่มีเวลาพอที่จะดูแลการเสนอราคาคำหลัก งบประมาณ รูปแบบโฆษณา และเป้าหมายผู้ชมทุกรายการ โชคดีที่คุณเป็นนักการตลาดด้านเทคนิคที่รอบรู้ และพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้เงินมากขึ้นจากเงิน PPC ของคุณ การทดสอบที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งที่ควรทำในขณะที่คุณสำรวจโลกของระบบอัตโนมัติและแมชชีนเลิร์นนิงคือการใช้กลยุทธ์ AdWords Smart Bidding

วิธีที่ AdWords Smart Bidding ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเสนอราคาอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

AdWords ได้เปิดตัวกลยุทธ์ Smart Bidding ในปี 2016 โดยต่อยอดจากรูปแบบการเสนอราคาอัตโนมัติแบบเดิมที่เคยประกาศไว้ในช่วงต้นปี 2010 ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา Smart Bidding ยังคงขยายตัวและเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Google ได้เพิ่มเป้าหมายกลยุทธ์ใหม่ 2 ประการ และอัลกอริธึมที่สนับสนุนยังคงพัฒนาต่อไปเมื่อแมชชีนเลิร์นนิงก้าวหน้ามากขึ้น คุณสามารถดูรายการกลยุทธ์ทั้งหมดที่มีได้ที่ด้านล่าง แต่ก่อนอื่น ให้พิจารณาวิธีการและเหตุผลที่ Smart Bidding ทำงาน

ผู้ใช้การค้นหาของ Google ทุกคนมีลักษณะเฉพาะหลายอย่าง หรือ "สัญญาณ" ซึ่งรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น

• อุปกรณ์
• ที่ตั้ง
• เพศ
• อายุ
• ระดับรายได้
• เวลาของวัน
• วันในสัปดาห์

Google แสดงการรวมประสิทธิภาพของผู้ลงโฆษณาจากสัญญาณใดๆ เหล่านี้หรือในบางกรณี แม้กระทั่งการรวมกันของสองอย่างหรือมากกว่า ผู้จัดการ PPC ที่มีประสบการณ์ทราบดีว่าควรใช้ตัวปรับราคาเสนอสำหรับสัญญาณที่ประสิทธิภาพโดยรวมแตกต่างจากปกติอย่างเห็นได้ชัด อย่างไรก็ตาม ในขณะเดียวกัน พวกเขายังตระหนักด้วยว่าไม่มีใครสามารถครอบคลุมทุกรูปแบบและสัญญาณที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างสมบูรณ์แบบ

เพื่อให้เรื่องซับซ้อนยิ่งขึ้น มีสัญญาณอื่น ๆ ที่ต้องใช้การตัดสินใจทั้งหมดหรือไม่มีเลยเมื่อเผชิญหน้าด้วยตนเอง:

• การตั้งค่าทางภูมิศาสตร์ สามารถตั้งค่าให้รวมผู้ใช้ที่สนใจในสถานที่เป้าหมายของคุณ นอกเหนือจากที่อยู่จริง
• โฆษณาแบบข้อความ อาจมีสิทธิ์แสดงในพันธมิตรเครือข่ายการค้นหาทั้งหมด หรือไม่เลือกเลยก็ได้
• การตั้งค่าแคมเปญและกลุ่มโฆษณา สามารถใช้ระบบอัตโนมัติแบบเลือกได้สำหรับการหมุนเวียนโฆษณาที่ "เพิ่มประสิทธิภาพ" ซึ่งพิจารณาลักษณะโฆษณาต่างๆ

สัญญาณหลายอย่างไม่สามารถมองเห็นได้อย่างสมบูรณ์ภายในกลุ่มข้อมูล AdWords รวมถึงเบราว์เซอร์และระบบปฏิบัติการ การโต้ตอบกับเว็บไซต์ก่อนหน้า คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ (ดูรายการสัญญาณการเสนอราคาอัตโนมัติทั้งหมด) นอกจากนี้ แม้ว่าข้อมูลจะพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ แต่ขณะนี้ยังไม่มีวิธีแก้ไขราคาเสนอด้วยตนเองตามสัญญาณที่ซ่อนอยู่เหล่านี้:

เข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงของ AdWords ติดตามและวิเคราะห์ทุกสัญญาณที่มองเห็น และซ่อนไว้ จากการค้นหาทุกครั้งและทุกๆ การคลิก แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเลือกรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไปเพียงเล็กน้อยแต่มีความสำคัญ ซึ่งเกิดจากความแตกต่างในด้านข้อมูลประชากร การใช้อุปกรณ์ และความสนใจและความชอบที่แสดงออกมาหรืออนุมานได้ จากนั้นสัญญาณเหล่านั้นจะถูกอ้างอิงโยงกับข้อมูลประสิทธิภาพ เช่น อัตราการคลิกและ Conversion ที่ผ่านมา และราคาเสนอจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่คุณเลือก

ท้ายที่สุดแล้ว แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่มีไดนามิกและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมาก ซึ่งทำให้มีศักยภาพที่จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในคลังแสง PPC ของคุณ

การเปรียบเทียบประโยชน์ของกลยุทธ์ Smart Bidding ทั่วไป

ก่อนทดสอบ Smart Bidding คุณต้องเข้าใจสาเหตุที่ไม่ใช้กลยุทธ์การเสนอราคา PPC อัตโนมัติ หากคุณแน่ใจว่าแคมเปญของคุณเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับความสำเร็จของ Smart Bidding (15 หรือ 30 Conversion/30 วัน เฉพาะการกระทำที่ถือเป็น Conversion ที่มีคุณภาพซึ่งรายงานในคอลัมน์ "Conversion" ไม่มีวันสิ้นสุดของแคมเปญที่จะเกิดขึ้น) งานต่อไปคือการกำหนดกลยุทธ์การเสนอราคา ตรงกับความต้องการของคุณมากที่สุด

ขณะนี้มีกลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติสี่กลยุทธ์ที่สนับสนุนโดย AdWords Smart Bidding:

• CPC ที่ปรับปรุงแล้ว
• CPA เป้าหมาย
• ROAS เป้าหมาย
• เพิ่มจำนวน Conversion สูงสุด

แม้ว่าในทางเทคนิคจะไม่ใช่กลยุทธ์ Smart Bidding (เพราะเน้นที่การเข้าชมมากกว่า Conversion) แต่การเพิ่มจำนวนคลิกสูงสุดก็มักถูกพิจารณาเมื่อพูดถึงตัวเลือก Smart Bidding ด้วยเช่นกัน

หากต้องการเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จาก Smart Bidding คุณต้องพิจารณาเป้าหมายของแต่ละกลยุทธ์ร่วมกับกลยุทธ์ของคุณเอง:

การเลือกกลยุทธ์ Smart Bidding ที่เหมาะสมเพื่อทดสอบ

ตัวเลือกกลยุทธ์ Smart Bidding แต่ละรายการมีแนวทางเฉพาะในการเพิ่มการเข้าชม การมีส่วนร่วม และ Conversion คุณภาพสูง วิธีการเหล่านี้จะกำหนดอัลกอริทึมพื้นฐานที่ใช้ในการจัดการกับแคมเปญ กลุ่มโฆษณา และการเสนอราคาระดับคำหลักของคุณ ดังนั้น การเลือกที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ

หากต้องการสำรวจตัวเลือกต่างๆ ได้ง่ายขึ้น คุณสามารถใช้แผนภูมิด้านล่างเพื่อระบุว่าคุณควรทดสอบกลยุทธ์ Smart Bidding ใดก่อนเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย

ขอแนะนำให้ทดสอบกลยุทธ์การเสนอราคาใหม่ผ่านการทดสอบ AdWords ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยตรงกับกลยุทธ์การเสนอราคาก่อนหน้าของคุณในช่วงเวลาที่ตรวจสอบ

การพิจารณาว่า Smart Bidding ใช้ได้ผลสำหรับคุณหรือไม่

เมื่อการทดสอบของคุณเริ่มต้นขึ้น การพิจารณาว่า Smart Bidding นั้นได้ผลตามที่คุณต้องการจริงหรือไม่ AdWords แสดงผลลัพธ์โดยเปรียบเทียบกับแคมเปญต้นทางเมื่อดูแท็บใดๆ ภายในการทดสอบ:

อย่างไรก็ตาม ด้วยการทดสอบที่มีชื่อเป็นอย่างดี คุณสามารถดูประสิทธิภาพเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้นโดยการดาวน์โหลดรายงานแคมเปญอย่างง่าย และตรวจสอบ KPI สำหรับแคมเปญต้นทางและการทดสอบแบบเคียงข้างกัน (หรือแบบทีละแถว ในกรณีนี้)

ตัวอย่างที่ 1: เพิ่มจำนวน Conversion สูงสุด

การทดสอบล่าสุดที่สรุปในนามของลูกค้าที่สร้างความสนใจในตัวสินค้าแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากในแคมเปญในเครือข่ายการค้นหาที่มีงบประมาณจำกัดได้อย่างไร

การทดสอบนี้เปิดตัวในสองแคมเปญที่ขับเคลื่อนปริมาณโอกาสในการขายที่สม่ำเสมอด้วย CPA ที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย เนื่องจากโอกาสในการขายจากแคมเปญเฉพาะเหล่านี้ปิดได้ยากกว่าภายใน เป้าหมายคือการสร้างโอกาสในการขายเพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องลงทุนค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม กลยุทธ์การเสนอราคาแบบเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดสามารถเพิ่มการเข้าชม การมีส่วนร่วม และเมตริก Conversion ด้วยต้นทุนรวมที่ต่ำกว่าและต้นทุน/Conversion ที่ลดลง:

ทั้งสองแคมเปญที่ทดสอบการเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดด้วยการทดสอบพบว่ามี Conversion มากกว่าโดยมี CPA ต่ำกว่าคู่ที่ CPC ที่ปรับปรุงแล้ว ดังนั้น กลยุทธ์การเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดจึงถูกนำมาใช้อย่างเต็มที่และยังคงทำงานได้ดี

ผลลัพธ์เช่นนี้เป็นสิ่งที่ทุกคนต้องการเห็นเมื่อตรวจสอบการทดสอบแคมเปญของตน แต่น่าเสียดายที่ส่วนใหญ่ไม่ตรงตามอุดมคตินี้

ตัวอย่างที่ 2: CPA เป้าหมาย

พิจารณาการทดสอบอื่นจากบัญชีที่สร้างโอกาสในการขาย ซึ่ง CPA เป้าหมายได้รับการทดสอบเพื่อเพิ่มปริมาณโอกาสในการขายที่ราคาต่อหนึ่ง Conversion ที่ระบุ และผลลัพธ์ก็ไม่ชัดเจนเลย

การทดสอบนี้เปิดตัวในสองแคมเปญที่สร้างโอกาสในการขายคุณภาพสูงในอดีต แต่ที่ที่ต้นทุน/การแปลงเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากแคมเปญไม่ได้ถูกจำกัดด้วยงบประมาณ เป้าหมายคือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแสดงโฆษณาเพื่อลดค่าใช้จ่ายที่สิ้นเปลืองสำหรับผู้ใช้ที่ไม่น่าจะทำ Conversion กลยุทธ์การเสนอราคา CPA เป้าหมายสามารถลดต้นทุนได้ในขณะที่เพิ่มอัตรา Conversion แต่ได้มาจากราคาของการเข้าชมและปริมาณ Conversion ที่ลดลง:

ทั้งสองแคมเปญให้ผลลัพธ์ที่หลากหลาย และการกำหนดขั้นสุดท้ายขึ้นอยู่กับเป้าหมายเดิมของการทดสอบ เป็นที่ทราบกันดีว่า CPA เป้าหมายจำกัดการเข้าชมในบางครั้งเพื่อป้องกันไม่ให้เกินราคาเสนอ CPA แต่สามารถลดต้นทุนต่อหนึ่ง Conversion ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการลดค่าใช้จ่ายที่สูญเปล่าและเน้นการแสดงโฆษณาไปยังผู้ค้นหาที่มีคุณภาพสูง การแสดงผล การคลิก และ Conversion ที่ลดลงนั้นถูกมองข้ามไป เพื่อสนับสนุนการเสนอราคาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อสร้างโอกาสในการขายคุณภาพสูงด้วยต้นทุนที่ต่ำลง

ปิดความคิด

Smart Bidding ออกแบบมาเพื่อดึงดูดผู้ใช้ที่ดีที่สุดมาที่หน้า Landing Page หลังคลิก อย่างไรก็ตาม ควรเข้าใจว่าอัลกอริธึมอาจทำตามสัญญานั้นแตกต่างกัน ในบางครั้ง พวกเขาจะบรรลุเป้าหมายโดยการจัดหา ปริมาณ การเข้าชมที่มากขึ้น ในบางครั้ง การเข้าชมอาจลดลงเพื่อดึงดูดผู้ใช้ คุณภาพสูง มาที่ไซต์ของคุณหรือหน้า Landing Page หลังการคลิก

หากผลการทดสอบของคุณผสมปนเปกัน อย่าลืมนึกถึงเป้าหมายเริ่มต้นของคุณเมื่อหาผู้ชนะ และพิจารณาปรับตัวแปรที่จำเป็นเพื่อค้นหากลยุทธ์การเสนอราคาที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับแต่ละแคมเปญของคุณ