如何在隐私和自动化时代从搜索词报告中获得更多收益

搜索广告商已经习惯了变化——但即使创新、演变和新功能吸引了我们中的许多人进入这个行业，跟上并不断适应也是一项挑战。

自 2005 年我开始从事搜索营销工作以来，自动化方面的进步，加上不断发展的隐私期望和法规，使这是最大的变革时期。

虽然我们可能都同意，用户信任对于健康的数字广告生态系统至关重要，但这种重新聚焦往往会颠覆我们分析和激活活动数据的方式。

在许多方面，搜索词报告的变化是这些转变的象征，也是帮助解决其中一些挑战的方法。 让我们深入挖掘。

作为背景，两年前，谷歌政策团队提高了谷歌广告中搜索词报告的隐私门槛。

这意味着广告商对客户用于查找和参与其业务的术语的信息较少，而全球搜索兴趣较低的行业的影响最大。

这一变化大约发生在我于 2021 年加入 Google 并担任新的广告产品联络员职位之前的六个月。这是我想更好地理解的第一件事。

这是我学到的：

为什么会发生变化？ 我们更新了阈值以进一步确保用户隐私，并帮助防止个人搜索与特定转化相关联。 从广告商的角度来看，这种可能性似乎相当温和，但如果我们从用户和政策的角度来看，情况并非如此。

为什么现在？ 更高的消费者隐私期望和不断变化的监管环境需要通过更敏锐的用户信任和安全视角来看待数据使用——这些转变意味着整个行业的数据使用和报告将发生更广泛的变化。 搜索词报告只是一个例子。

怎么办？ 此举对用户安全有利，但对广告商而言无疑具有破坏性。 产品团队知道搜索字词报告是监控搜索广告系列效果不可或缺的一部分。

广告商使用它来了解人们如何搜索他们的产品或服务，他们的广告和着陆页如何与这些用户产生共鸣，并根据预算和目标识别触发他们的广告但可能不相关或效率不高的查询。

当我加入 Google 时，该团队已经在寻找更多隐私安全的方法来展示查询洞察力。

搜索词洞察

团队采取的第一个新方法是重建现有的搜索词报告系统，以便能够显示不会导致广告点击但有足够的全球搜索量包含在报告中的词。

此数据可让您查看您可能错过的相关需求，并使用它来通知您的创意优化。

这是一个很好的步骤，但它并没有为广告商提供更多关于已经推动点击和转化的搜索词的信息。

这就是搜索词洞察的用武之地。

此新报告位于帐户和广告系列级别的“洞察”页面上，是对搜索词报告的有益补充。

这也是报告如何随着隐私变化和自动化进步而发展的一个例子。

这个怎么运作

搜索字词洞察涵盖搜索、购物和 Performance Max 广告系列，并使用自动化来提高搜索字词的透明度，以保护隐私的方式为您的网站带来流量。

它通过自动将搜索词聚合和分组到主题类别和子类别中来做到这一点。 分组会考虑所有搜索词，包括由于隐私阈值而未在搜索词报告中显示的搜索词。

您需要给新的广告系列一些时间来运行以收集搜索词数据。 您还可以将日期范围从 7 天调整为 28 天，并查看帐户级别以查看更多数据。

如何使用它

Google Ads 的屏幕截图，2022 年 11 月

您可以深入了解为您的网站带来流量的主题，并查看所有目标国家/地区的转化、转化价值、点击和搜索量等绩效指标。

还有一些过滤器可以按搜索类别、转化增长或搜索量增长查看搜索词主题。

例如，您可以查看搜索量增长大于（或小于）15% 的所有类别。 从那里，您可以单击主题以查看子类别和搜索词的详细信息，并查看您的表现。

这些洞察力旨在帮助广告商专注于更广泛的、基于意图的主题，而不必倾注于单个查询。

如果您习惯于将搜索词报告下载到电子表格中，以便自行对单个搜索词进行分组和过滤以了解主题，那么这些见解可以节省大量时间。 快速确定您的热门搜索类别并使用它来制定策略以捕获更多需求。

此外，搜索字词洞察力反映了报告正在演变的方式，以关注可以帮助您控制自动化以实现广告系列目标的因素，并帮助避免以可能对性能产生负面影响的方式限制系统。

包括我在内的广告商早就习惯于挖掘搜索报告中的关键字以添加到否定关键字列表中。

添加数百或数千个单独的否定关键字是对时间的低效利用，即使您使用脚本来帮助这项工作，庞大的列表也会增加复杂性并影响性能。

当然，这并不意味着您不应该继续使用否定关键字，但如果您使用智能出价，您的流程可以更改为采用更宽松的方法，因为模型将针对我们的目标进行优化。

搜索字词洞察可以帮助您腾出时间专注于影响更大的变化，例如围绕趋势搜索类别测试新的广告创意。

在深入研究细节之前，您可能需要一些时间来熟悉这种较新的报告并适应在主题级别缩小和分析的心态。

搜索字词洞察力最近完成了测试，该团队目前正在整合广告客户的反馈，并将继续使该功能更加有用，敬请期待更新。

重新构想以确保未来的成功

随着行业对隐私变化的反应，自动化将在帮助填补测量空白方面发挥关键作用，从而以尊重和保护用户隐私的方式为广告商提供更高的透明度。

转换建模是另一个例子。 当由于隐私或技术限制而无法观察到广告归属时，它使用机器学习让广告商更全面地了解广告活动的效果。

然后，建模转化可以为您的自动出价策略提供信息，并通过减少性能数据不完整的偏差来提高它们的效率。

不断变化的格局需要重新构想。

新的解决方案将不同于现状，需要时间来适应。 他们也会不断进步。

回想五年前 Google 推出其第一个智能出价模型、最大化转化率以及早期市场的反应（还有很大的改进空间）。

从那时起，机器学习呈指数级发展，如今绝大多数广告商都使用自动出价。

搜索词报告的变化突出了行业在这个新时代正在经历的关键转变，并强调新方法将随着不断的进步和广告客户的反馈而继续发展。

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