如何在隱私和自動化時代從搜索詞報告中獲得更多收益

搜索廣告商已經習慣了變化——但即使創新、演變和新功能吸引了我們中的許多人進入這個行業，跟上並不斷適應也是一項挑戰。

自 2005 年我開始從事搜索營銷工作以來，自動化方面的進步，加上不斷發展的隱私期望和法規，使這是最大的變革時期。

雖然我們可能都同意，用戶信任對於健康的數字廣告生態系統至關重要，但這種重新聚焦往往會顛覆我們分析和激活活動數據的方式。

在許多方面，搜索詞報告的變化是這些轉變的象徵，也是幫助解決其中一些挑戰的方法。 讓我們深入挖掘。

作為背景，兩年前，谷歌政策團隊提高了谷歌廣告中搜索詞報告的隱私門檻。

這意味著廣告商對客戶用於查找和參與其業務的術語的信息較少，而全球搜索興趣較低的行業的影響最大。

這一變化大約發生在我於 2021 年加入 Google 並擔任新的廣告產品聯絡員職位之前的六個月。這是我想更好地理解的第一件事。

這是我學到的：

為什麼會發生變化？ 我們更新了閾值以進一步確保用戶隱私，並幫助防止個人搜索與特定轉化相關聯。 從廣告商的角度來看，這種可能性似乎相當溫和，但如果我們從用戶和政策的角度來看，情況並非如此。

為什麼現在？ 更高的消費者隱私期望和不斷變化的監管環境需要通過更敏銳的用戶信任和安全視角來看待數據使用——這些轉變意味著整個行業的數據使用和報告將發生更廣泛的變化。 搜索詞報告只是一個例子。

怎麼辦？ 此舉對用戶安全有利，但對廣告商而言無疑具有破壞性。 產品團隊知道搜索字詞報告是監控搜索廣告系列效果不可或缺的一部分。

廣告商使用它來了解人們如何搜索他們的產品或服務，他們的廣告和著陸頁如何與這些用戶產生共鳴，並根據預算和目標識別觸發他們的廣告但可能不相關或效率不高的查詢。

當我加入 Google 時，該團隊已經在尋找更多隱私安全的方法來展示查詢洞察力。

搜索詞洞察

團隊採取的第一個新方法是重建現有的搜索詞報告系統，以便能夠顯示不會導致廣告點擊但有足夠的全球搜索量包含在報告中的詞。

此數據可讓您查看您可能錯過的相關需求，並使用它來通知您的創意優化。

這是一個很好的步驟，但它並沒有為廣告商提供更多關於已經推動點擊和轉化的搜索詞的信息。

這就是搜索詞洞察的用武之地。

此新報告位於帳戶和廣告系列級別的“洞察”頁面上，是對搜索詞報告的有益補充。

這也是報告如何隨著隱私變化和自動化進步而發展的一個例子。

這個怎麼運作

搜索字詞洞察涵蓋搜索、購物和 Performance Max 廣告系列，並使用自動化來提高搜索字詞的透明度，以保護隱私的方式為您的網站帶來流量。

它通過自動將搜索詞聚合和分組到主題類別和子類別中來做到這一點。 分組會考慮所有搜索詞，包括由於隱私閾值而未在搜索詞報告中顯示的搜索詞。

您需要給新的廣告系列一些時間來運行以收集搜索詞數據。 您還可以將日期範圍從 7 天調整為 28 天，並查看帳戶級別以查看更多數據。

如何使用它

Google Ads 的屏幕截圖，2022 年 11 月

您可以深入了解為您的網站帶來流量的主題，並查看所有目標國家/地區的轉化、轉化價值、點擊和搜索量等績效指標。

還有一些過濾器可以按搜索類別、轉化增長或搜索量增長查看搜索詞主題。

例如，您可以查看搜索量增長大於（或小於）15% 的所有類別。 從那裡，您可以單擊主題以查看子類別和搜索詞的詳細信息，並查看您的表現。

這些洞察力旨在幫助廣告商專注於更廣泛的、基於意圖的主題，而不必傾注於單個查詢。

如果您習慣於將搜索詞報告下載到電子表格中，以便自行對單個搜索詞進行分組和過濾以了解主題，那麼這些見解可以節省大量時間。 快速確定您的熱門搜索類別並使用它來製定策略以捕獲更多需求。

此外，搜索字詞洞察力反映了報告正在演變的方式，以關注可以幫助您控制自動化以實現廣告系列目標的因素，並幫助避免以可能對性能產生負面影響的方式限制系統。

包括我在內的廣告商早就習慣於挖掘搜索報告中的關鍵字以添加到否定關鍵字列表中。

添加數百或數千個單獨的否定關鍵字是對時間的低效利用，即使您使用腳本來幫助這項工作，龐大的列表也會增加複雜性並影響性能。

當然，這並不意味著您不應該繼續使用否定關鍵字，但如果您使用智能出價，您的流程可以更改為採用更寬鬆的方法，因為模型將針對我們的目標進行優化。

搜索字詞洞察可以幫助您騰出時間專注於影響更大的變化，例如圍繞趨勢搜索類別測試新的廣告創意。

在深入研究細節之前，您可能需要一些時間來熟悉這種較新的報告並適應在主題級別縮小和分析的心態。

搜索字詞洞察力最近完成了測試，該團隊目前正在整合廣告客戶的反饋，並將繼續使該功能更加有用，敬請期待更新。

重新構想以確保未來的成功

隨著行業對隱私變化的反應，自動化將在幫助填補測量空白方面發揮關鍵作用，從而以尊重和保護用戶隱私的方式為廣告商提供更高的透明度。

轉換建模是另一個例子。 當由於隱私或技術限製而無法觀察到廣告歸屬時，它使用機器學習讓廣告商更全面地了解廣告活動的效果。

然後，建模轉化可以為您的自動出價策略提供信息，並通過減少性能數據不完整的偏差來提高它們的效率。

不斷變化的格局需要重新構想。

新的解決方案將不同於現狀，需要時間來適應。 他們也會不斷進步。

回想五年前 Google 推出其第一個智能出價模型、最大化轉化率以及早期市場的反應（還有很大的改進空間）。

從那時起，機器學習呈指數級發展，如今絕大多數廣告商都使用自動出價。

搜索詞報告的變化突出了行業在這個新時代正在經歷的關鍵轉變，並強調新方法將隨著不斷的進步和廣告客戶的反饋而繼續發展。

更多資源：

• Google Ads 推出診斷洞察
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