Google拥有更多库存来展示自适应搜索广告的地方可能会让您感到惊讶
广告客户知道，要想有效利用Google搜索广告，他们必须能够在竞争激烈的环境中脱颖而出，这通常意味着广告有资格在搜索结果上方令人垂涎的位置展示。 而且由于PPC不再是秘密，所以总是有越来越多的广告商愿意竞争那几个非常受欢迎的广告位。 因此，当我们得知可以使用新的Google Ads功能（例如自适应搜索广告（RSA））在新的广告资源上展示广告时，便引起了我们的注意。 那么Google到底从哪里获得了他们认为自适应搜索广告（RSA）广告可能符合条件的新库存？ 评估此新库存的性能的正确方法是什么？ 让我们来看看。
广告测试需要限制变量
当我们通过Optmyzr（我的公司）中的工具进行A / B广告测试时，我们坚信应该将苹果与苹果进行比较。 在理想的情况下，我们可以多次重复完全相同的搜索条件，并每次显示不同的广告变体形式，以获取有关哪个广告带来了最佳效果的数据，无论该结果是否是最佳点击率，转化率，或每次展示的转化次数（前2个指标的组合）。
但是我们并不生活在一个完美的世界中，因此我们必须牺牲一点精度，并尝试尽可能限制测试的变量。 在Google Ads中，这确实非常困难，因为有很多因素在变化并且我们无法始终控制。 在某些情况下，我们能做的最好的就是比较一个广告组中针对相同受众的相似广告格式（例如，扩展文字广告）。 虽然这听起来像是一个苹果对苹果的比较，但这通常不是因为广告组具有不同的关键字，它们可以匹配甚至更多不同的查询，并且这些广告向完全不同的人展示。
在某些情况下，我们会相互比较不同的广告格式，但这仅在这些广告竞争同一广告位时才有意义。 例如，当展示广告网络上的广告位可以接受展示广告或文字广告时，这是一个公平的测试。 但是，当其中一些广告资源只能显示文字广告而其他广告资源仅显示广告时，这不是一个公平的测试。 这是一个额外的变量，混淆了结果。
RSA应进行增量评估
对于RSA，将同一广告组中的RSA与ETA的性能进行简单比较是一个有缺陷的测试，因为Google表示RSA可以访问无法显示ETA的广告资源。 谷歌的马特·劳森（Matt Lawson）说：“在很多情况下，您最终可能会以点击率较低的展示位置来投放展示，这是您以前从未有过的资格。” 他并不是在纯粹谈论Google在RSA到来之前就没有展示广告的地方展示广告。 他还谈论的是在您的静态扩展文字广告（ETA）以前的广告评级太低而无法获得展示的搜索结果中展示广告。 我已经与其他Google员工进行了交谈，以确认至少其中一些新资源根本不是新产品。 清单一直存在，但我们可能没有足够好的广告来提供给我们。
因此，鉴于库存有时有所不同，我们需要衡量的是RSA驱动的增量交易量是否足以使这些广告保持活跃。 安迪·泰勒（Andy Taylor）指出，只有Google可以衡量新广告格式（例如RSA）的增量，在他的帖子中描述了点击率和转化率为何比以前重要的多。 他说，之所以如此，是因为“无论出于何种原因，广告商都无法量化超出ETA限制的广告展示位置。” 但是，如果我们可以定义其中一些新的展示位置，我会认为我们可以衡量效果。
如何找到新的RSA允许访问的清单
新的刊登位置是您先前不符合资格的搜寻字词。 到底是哪一个？ 在广告组中启用RSA之前和之后立即生成搜索字词报告。 使用更改历史记录可以很容易地找到首次启动RSA的日期。
使用Google Ads中的更改历史记录来查找首次将自适应搜索广告添加到广告组中的日期。 Google的屏幕截图。
然后查看是否有全新的查询，之前没有印象，之后又有印象。 虽然肯定有其他原因导致这些查询开始显示您的广告，例如出价更改，谷歌更改算法以及竞争格局的变化，但添加RSA广告单元也是新库存开放的合理原因给你。
使用“搜索字词”标签上的日期范围比较来查找仅在将自适应搜索广告添加到广告组后才开始显示展示的查询。 Google的屏幕截图。
在RSA启动后很久就找到新的清单
RSA使用机器学习来使每次搜索匹配最佳的广告变体形式。 随着系统的学习，它可能会关闭性能不佳的库存并打开看上去有希望的库存。 因此，有必要密切注意这一新库存的持续状况。 您可以通过查看按查询细分的广告效果来获取此数据。 对这个建议感到惊讶，是因为您从未在Google Ads前端（AWFE）的广告效果页上看到过搜索字词段？ 没错，数据不存在，但是如果您不看Google Ads界面中的内容，而是深入研究脚本和Ads API报告，就可以使用它们。
正如我以前的文章所介绍的那样，该API提供了40多种Google Ads报告，这些报告中充斥着您根本无法在AWFE（AdWords前端）中看到的详细信息。
首先，下载广告效果报告，并添加ID和AdType。
可以使用脚本或API下载广告效果报告。 Google的屏幕截图。
然后下载搜索查询效果报告，并包含查询，CreativeId和您要检查的所有指标，例如展示次数，点击次数，转化次数等。
搜索查询效果报告包含对CreativeId的引用，该参考可用于将搜索字词效果与针对特定搜索字词显示的广告联系起来。 Google的屏幕截图。
最后，使用电子表格在两组数据之间进行vlookup，以便在广告查询的每个唯一组合旁边查看广告是ETA还是RSA。
使用电子表格中的vlookup函数将广告数据与搜索字词数据相关联。 Google的屏幕截图。
然后，按查询对结果表进行排序，您将开始查看特定查询何时同时显示RSA和ETA广告。 您还将看到仅针对RSA广告显示的查询。
蓝色突出显示的行显示仅与RSA一起显示的搜索字词，应根据其增量性质来判断新清单。 绿色的行显示了具有多种广告格式的广告，可以在更传统的A / B测试中进行比较。 Google的屏幕截图。
使用这两种技术，您将开始了解Google所指的增量性。
为什么我的旧广告不符合这些搜索条件？
那么，为什么RSA首先要打开新的搜索词清单？ 请记住，Google Ads是一次拍卖，拍卖的顺序由广告评级决定，而广告评级取决于每次点击费用出价，质量得分以及其他影响点击率的因素，例如使用广告附加信息等其他功能。
每次搜索都会进行一次新的拍卖。 尽管广告客户的每次点击费用出价可能不会从一次拍卖变为另一次拍卖，但质量保证可以根据Google的机器学习质量得分系统而发生巨大变化，该系统的工作是预测广告获得点击的可能性（提高点击率）。 该可能性受查询与广告的相关性的影响很大。 而且，如果将质量检查系统限制为少数几个静态ETA广告，则可能无法选择一个质量足以使广告显示在页面上的质量良好的广告。 但是，当广告组包含RSA时，系统可以尝试查找对特定搜索而言具有较高QS的组件组合。 而一旦成功，广告便突然有资格参与更多拍卖，从而获得新的广告资源。 因此，与其说Google解锁了一些以前不存在的新库存，还不如说是。 取而代之的是，机器学习帮助我们找到了一种制作广告的方法，该广告具有足够的相关性，可以访问一直存在的广告资源。
机器学习需要老师; 它需要你！
现在，一些广告客户说RSA的表现不如ETA好。 正如安迪（Andy），马特（Matt）和我已经指出的那样，这可能是基于不完整信息的发现，因为它可能忽略了以下事实：不同格式会触发针对完全不同查询的广告。 但是，如果您考虑了这一点，但它们的表现确实较差呢？ 这听起来像是一个优化机会，而不是暂停RSA的原因。
帮助机器学习做得更好，而不仅仅是关闭该功能。 但这可能不会发生，因为人们对如何对待技术感到很有趣。 汽车研究人员发现，人们往往会宽恕其他学习东西的人所犯的错误。 如果您16岁的孩子驾驶不佳，您会提供建议和信任，他们会从中学习并获得更好的经验。 另一方面，当自动驾驶汽车犯了与您16岁的错误相同的错误时，人们倾向于将其归咎于错误的软件并关闭自动驾驶功能，而是继续手动驾驶。
这些天我们在PPC中看到的许多令人兴奋的自动化功能都是由机器学习驱动的，顾名思义，在结果可能变得足够好之前，需要进行一些学习。 学习是推动这一发展的技术名称的一部分。 一个学习系统能变得多快取决于一个好的老师。 即使有最好的老师，算法也需要时间来进行自我训练，然后在开始查看决策的真实结果时更新所学知识。
因此，对于RSA，它们只能与我们提供的广告组件一样好。 Google提供了有关构成良好组件的准则，并且我提供了一些脚本来挖掘历史广告数据中广告的良好广告组件和n-gram。 广告单元中有很好的文字可用于实验后，请给它一些时间进行实验。
就像广泛匹配最终将停止针对无法将展示次数转化为点击次数的相关查询显示广告一样，RSA也是如此。 Google不会从展示中赚钱; 他们通过点击赚钱。 Google严格禁止显示不相关的内容，例如RSA变体从未被点击，因为它们浪费了空间，并且不利于Google提供有用答案的地位。
结论
很容易被其他广告商听到的轶事所迷惑，并认为RSA可能无法很好地发挥作用。 我希望您越了解如何正确衡量它们，以及将改善性能的技术，您就能够更好地做出明智的决定，以了解在当今世界中，RSA适用于您的成功PPC帐户管理策略的地方由自动化驱动。 如果您想了解更多有关人类在AI世界中数字营销中的角色的信息，请阅读我的第一本书。
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