วิธีประเมินการตั้งค่าการหมุนเวียนโฆษณา PPC ของคุณ

การหมุนเวียนโฆษณาเป็นหนึ่งในการตั้งค่าที่ถูกลืม ทุกคนมีความชอบ "หมุนเวียนไปเรื่อยๆ" หรือ "เพิ่มประสิทธิภาพตาม Conversion เสมอ" แต่การตั้งค่าที่เลือกมักจะสะท้อนถึงการตั้งค่าเริ่มต้นของผู้จัดการมากกว่ายูทิลิตี้การตั้งค่า ควรใช้การตั้งค่าเป็นเครื่องมือและหัวเรื่องสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

บทความนี้จะกล่าวถึงตัวเลือกที่คุณมีสำหรับการหมุนเวียนโฆษณาและวิธีระบุโอกาสอย่างรวดเร็ว อาจดูเหมือนเป็นหัวข้อใหญ่ และมีความคิดเห็นมากมายเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่เมื่อคุณเข้าใจแนวคิดแล้ว คุณจะพบว่ามันค่อนข้างเป็นธรรมชาติ

การตั้งค่าการหมุนเวียนโฆษณา

การตั้งค่าการหมุนเวียนโฆษณามีอยู่สองสามรูปแบบ การใช้ AdWords เป็นตัวอย่าง เราสามารถ:

• เพิ่มประสิทธิภาพด้วยการคลิก
• เพิ่มประสิทธิภาพด้วย Conversion
• หมุนเวียนไปเรื่อยๆ
• หมุนและเพิ่มประสิทธิภาพ

การตั้งค่าแต่ละรายการจะเปลี่ยนส่วนแบ่งการแสดงผลที่เป็นไปได้ของโฆษณาแต่ละรายการในกลุ่มโฆษณา ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพ

สองแนวความคิด

เราสามารถแบ่งการตั้งค่าออกเป็นสองกลุ่มใหญ่ๆ ฝ่ายหนึ่งสนับสนุนการควบคุมของมนุษย์และเลือกผู้ชนะด้วยตนเอง อย่างที่สองให้ระบบแก้ไขการหมุนเวียนโฆษณาตามข้อมูลของตัวเอง

ผู้เสนอการทดสอบด้วยตนเองใช้การหมุนเวียนเท่ากันเป็น "การทดสอบที่ยุติธรรม" โฆษณาแต่ละรายการมีโอกาสเข้าร่วมการประมูลเท่ากัน สิ่งนี้ควรสร้างสมดุลของการแสดงผลที่เท่าเทียมกันมากขึ้นเพื่อให้โฆษณาแต่ละรายการชนะการทดสอบและสร้างตัวอย่างข้อมูลที่เพียงพอ แน่นอน มันเป็นเพียงโอกาสที่จะเข้าสู่การประมูล และโฆษณาที่ไม่ดีอาจไม่ผ่านเข้าเกณฑ์ในการประมูลมากเท่ากับโฆษณาอื่นๆ

ผู้เสนอการปรับให้เหมาะสมอัตโนมัติสนับสนุนลักษณะของระบบที่เร็วขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพทำได้เร็วกว่ากระบวนการแบบแมนนวลมาก ระบบยังมีข้อมูลมากกว่าผู้โฆษณาอีกด้วย ข้อมูลการประมูล พฤติกรรมของผู้ใช้ และอื่นๆ สามารถนำมาใช้เพื่อระบุประสิทธิภาพโฆษณาที่แท้จริงได้ ระบบอาจให้ความแตกต่างกันมากขึ้น อาจมีบางกรณีที่โฆษณาที่ทำงานได้แย่โดยเฉลี่ยเป็นโฆษณาที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้บางกลุ่ม ระบบสามารถจับสิ่งนี้ตามหลักวิชาและแสดงโฆษณานั้นในช่วงเวลาเหล่านั้นเท่านั้น กำไรส่วนเพิ่มของการปรับให้เหมาะสมเหล่านี้สามารถเพิ่มได้ถึงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก

ข้อเสียของการเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติคือการสูญเสียการควบคุม ซึ่งอาจทำให้คุณค่าที่ได้รับจากการนำเสนอและยึดติดกับกระบวนการทดสอบโฆษณาอย่างชัดแจ้ง เช่น CTC การเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติอาจเปลี่ยนวิธีการตั้งค่าการทดสอบโฆษณาของคุณ แทนที่จะใช้การทดสอบ A/B คุณอาจเลือกใช้โฆษณาจำนวนมากขึ้นต่อกลุ่มโฆษณาและคัดแยกโฆษณาที่เสียไปเมื่อเวลาผ่านไป ฟังดูเล็กน้อยแต่ไม่ควรมองข้ามผลกระทบต่อกระบวนการ

ระบุโอกาส

จะทำอย่างไรถ้าคุณต้องการประเมินสองตัวเลือกในบัญชีของคุณเอง คุณควรเปลี่ยนไปใช้การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการคลิกหรือหมุนเท่าๆ กันหรือไม่

เราสามารถประเมินด้วยคณิตศาสตร์คร่าวๆ และสำหรับโพสต์บล็อกนี้ ตารางพิวอท โปรดทราบว่าการดำเนินการนี้สามารถทำได้ง่ายขึ้นผ่าน PowerPivot หรือ SQL แต่เราจะข้ามเรื่องนี้ไปเพื่อประโยชน์ในการช่วยสำหรับการเข้าถึง หากคุณสนใจที่จะใช้เทคโนโลยีเหล่านั้น คุณยังสามารถใช้การตั้งค่าเดียวกันกับที่เราใช้ด้านล่าง

การตั้งค่าการวิเคราะห์

ในตัวอย่างนี้ เราจะถือว่าบัญชีถูกตั้งค่าให้หมุนเวียนไปเรื่อย ๆ เราต้องการประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนไปใช้การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการคลิก ก่อนอื่นเราจะดาวน์โหลดโฆษณาและข้อมูลทั้งหมดของเรา เราสามารถใช้ข้อมูลล่าสุดในช่วง 30 วันที่ผ่านมาหรือนานกว่านั้นก็ได้

โปรดจำไว้ว่า:

• โปรโมชั่นใดๆ ตลอดระยะเวลา
• การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในข้อความโฆษณา
• รูปแบบโฆษณา
• การเปลี่ยนแปลงสถานะโฆษณา

คุณยังสามารถเลือกแบ่งกลุ่มตามประเภทโฆษณาได้ ขึ้นอยู่กับว่าคุณพึ่งพาโฆษณาแบบข้อความมาตรฐาน ณ เวลานี้มากน้อยเพียงใด

โต๊ะ

เมื่อได้ข้อมูลแล้ว ก็เริ่มสร้างตารางเดือยได้! เราต้องการตั้งค่าแคมเปญและ/หรือกลุ่มโฆษณาเป็นแถว ซึ่งช่วยให้เราสามารถคำนวณผลกระทบในแต่ละระดับ เนื่องจากเราอาจทำการตัดสินใจที่แตกต่างกันในแต่ละแคมเปญ หากกลุ่มโฆษณาแตกต่างกันอย่างมาก เราอาจระบุโอกาสในการปรับโครงสร้างใหม่

ในคอลัมน์ของเรา เราจะแทรกการแสดงผลทั้งหมด CTR สูงสุด และอัตรา Conversion เฉลี่ย คุณสามารถรวมคอลัมน์เพิ่มเติมเพื่อใช้อ้างอิงได้ แต่จำเป็นต้องมี 3 คอลัมน์ข้างต้น คุณยังสามารถแบ่งกลุ่มตามการแสดงผลหรือปริมาณการคลิก สิ่งนี้ควรจำกัดจำนวนโฆษณาที่มีปริมาณน้อยซึ่งมี CTR ที่ไม่สมจริง เช่น โฆษณาที่มีการคลิกสองครั้งและการแสดงผลสี่ครั้ง ด้านล่าง ฉันใช้การตั้งค่าสถานะ TRUE/FALSE สำหรับการแสดงผลมากกว่าหนึ่งพันครั้งในตัวกรอง

การคำนวณผลกระทบ

เรามีข้อมูลทั้งหมดที่เราต้องการ คณิตศาสตร์ที่นี่ค่อนข้างง่ายเช่นกัน หากเราเปลี่ยนไปใช้การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการคลิก โฆษณาที่มี CTR สูงกว่าควรแสดงบ่อยขึ้น สมมติว่าบัญชีมีจำนวนการแสดงผลเท่ากัน เราสามารถคำนวณการคลิกที่เป็นไปได้โดยการคูณการแสดงผลทั้งหมดด้วย CTR สูงสุดของโฆษณาที่เข้าเกณฑ์

จำนวนคลิกที่เป็นไปได้ = การแสดงผลทั้งหมด x CTR สูงสุด

ขณะนี้ เรามีจำนวนคลิกที่เป็นไปได้สูงสุดแล้ว เราสามารถคำนวณ Conversion ที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการคูณจำนวนคลิกที่เป็นไปได้ด้วยอัตราการแปลงเฉลี่ย

ศักยภาพการแปลง = จำนวนคลิกที่เป็นไปได้ x อัตราการแปลงเฉลี่ย

หรือ

ศักยภาพการแปลง = การแสดงผลทั้งหมด * CTR สูงสุด * อัตราการแปลงเฉลี่ย

ณ จุดนี้ คุณสามารถทำการคำนวณบางอย่างเพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างการแปลงที่เกิดขึ้นจริงและที่อาจเกิดขึ้น และระบุพื้นที่ที่จะเปลี่ยนแปลง

ทำไมอัตราการแปลงเฉลี่ย?

คุณอาจจะถามว่าทำไมอัตราการแปลงเฉลี่ยทำไมไม่เป็นอัตราการแปลงจริงต่อโฆษณา? สำหรับตัวอย่างนี้ เราถือว่าอัตราการแปลงขึ้นอยู่กับหน้า Landing Page ไม่ใช่ข้อความโฆษณา แน่นอนว่าวิธีนี้ใช้ไม่ได้ผลหากคุณกำลังทดสอบหน้า Landing Page ใน URL สุดท้าย แสดงโฆษณาที่แตกต่างกันมาก เช่น โปรโมชัน หรือเพิ่ม CTR ของโฆษณาโดยใส่คำอย่างเช่น "ฟรี"

หากคุณสบายใจขึ้น คุณสามารถใช้อัตรา Conversion ของโฆษณาที่มี CTR สูงสุดได้ นี้อาจเหมาะสมถ้าคุณมีข้อความโฆษณาที่แตกต่างกันอย่างมากที่อาจดึงดูดผู้เข้าชมประเภทต่างๆ คุณสามารถชั่งน้ำหนักได้ไม่ทางใดก็ทางหนึ่งโดยบอกว่าความแตกต่างเพียงบางส่วนเกิดจากโฆษณา

ขอให้สนุกกับมัน! คุณสามารถปรับการคำนวณของคุณได้ตลอดเวลาเมื่อคุณรวบรวมข้อมูลสำหรับแต่ละรอบมากขึ้นและเข้าใจบัญชีนี้ได้ดีขึ้นโดยเฉพาะ

การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล

การวิเคราะห์ประเภทนี้จะเปิดทางเลือกใหม่สำหรับการจัดการบัญชี ข้อใดมีค่ามากกว่ากัน การเพิ่มขึ้นของการเข้าชมและ Conversion หรือการเรียนรู้จากกระบวนการทดสอบโฆษณา หากมีช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างการแปลงที่อาจเกิดขึ้นและการแปลงจริง กลยุทธ์ของคุณอาจเปลี่ยนแปลงได้ หากคุณกำลังเข้าสู่ช่วงที่วุ่นวาย คุณอาจเลือกหมุนเวียนโฆษณาตามการคลิกเพื่อเพิ่มการเข้าชมและรายได้ หรือหากตัวเลขใกล้เคียงกัน คุณอาจเลือกที่จะเริ่มการทดสอบใหม่ในช่วงเวลาเดียวกันนั้นเพื่อเพิ่มการทดสอบโฆษณาของคุณให้สูงสุด แนวคิดหลักในที่นี้คือ การทำความเข้าใจตัวเลือกของคุณให้ดีขึ้น เพื่อให้คุณสามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีที่สุดและไม่ถูกผูกมัดกับแนวทางปฏิบัติที่ผิดนัด