PPC实验的3个陷阱
尽管搜索营销中有许多经过实践检验的最佳实践，但要获得最佳结果，关键在于细节。 例如，很难说出自动竞标的优点，但如果部署不当，也不会很难取得好的结果。
假设您读到Hertz使用智能出价将其每次转化费用降低了35％，因此您决定在帐户中部署相同的策略。 如果成功运营一个成功的Google Ads帐户是如此简单，那么我们都会失业。 仅了解要使用的功能是不够的，因为您还需要了解正确的设置，以使其与案例研究中的广告商一样对您同样有效。
为了成为最好的搜索营销商，我们不能仅仅看其他广告商的所作所为。 相反，我们可以从其他人那里得到一些提示，并将其用作磨练对我们有用的基础。 我们必须自己发现正确方法的细节。
这就是为什么真正擅长PPC实验如此重要的原因。 我在SMX East的“很棒的测试，有利可图的结果”会议上谈到了这个话题，以下是一些关键要点。
三种最受欢迎的PPC测试方法
搜索营销成名的主要主张之一是它更可衡量。 因此，每当尝试新事物时，最好有一些数字来支持我们的发现，因此我们需要以结构化的方式进行实验。
通常，我们会通过三种方式查看此操作。
前后测试
开始测试的最简单方法是在实时广告系列中进行更改，然后比较实施更改前后的结果。 这种方法的优点在于，您可以快速测试广告帐户中的所有内容。 不利之处在于，虽然设置速度非常快，但测量却需要更多的精力，而且您无法进行精确的比较，因为结果可能会受到前后期间变化的外部因素的影响。
比较多少数据
测量结果时，请留出足够的时间以最小化基于时间的因素。 尽管我很想告诉您确切的时间，但请记住一点，即每个广告客户，行业等的情况都不同。
但是，如果您需要一些指导，则至少要在前后一整周的时间内进行测量，以消除工作日与周末表现之间的影响。
如果您所处的垂直区域不仅在星期几，而且在每个月的时间也很重要，例如在汽车行业，则在变更前后要整整一个月。 在汽车行业，每月的时间可能会影响积极的经销商在试图达到月度目标时的价格水平，并且消费者的购买意愿会随着他们获得薪水的日期而波动。
出价管理更改的回溯期
特定于出价管理，如果您使用前后技术来衡量影响，请记住，回溯窗口应与更改频率相同。 例如，如果您每天都更改出价，则无法查看效果数据的最近30天，因为该数据可能包含来自30个不同出价级别的数据，而回溯期的每一天都包含一个数据。
广告实验
很明显，前后测试方法带来了一些严峻的挑战，这就是Microsoft和Google都增加了功能以在PPC帐户中运行更好的测试的原因。 虽然花更多的时间来设置所有要测试的更改的实验性活动，但它的好处是可以消除前后测试中常见的结果中的任何潜在偏差。 它是通过让广告客户进行拆分测试来实现的，例如，进行50-50拆分，其中一半的用户获得了控制权，另一半则是实验。
而且不仅结果更加可靠，而且由于建立了将结果报告纳入产品的功能，因此很容易收回投资实验所花费的时间。
市场分割测试
较大的广告商，或试图衡量离线更改对在线效果的影响的广告商，可以考虑进行拆分测试，该拆分不是基于单个用户（或Cookie），而是在整个地理区域之间进行。 例如，广告客户可以在旧金山而不是在西雅图投放电视广告，并使用西雅图作为控件，并使用SF作为实验。 这要复杂得多，所以我在这里不再赘述。
为什么对照可能会受到实验的影响
尽我们所能尝试，但没有办法进行实验并绝对确定结果是由于我们所做的事情，而不是由于我们无法直接控制的其他因素。 即使在我们假设拥有可靠对照的拆分测试中，其结果也可能会受到二阶效应的影响。
我们一位客户的经验很好地说明了这一点。 他们进行了一项实验，以测试与通过脚本和规则进行手动出价相比，目标每次转化费用（tCPA）出价是否会改善性能。 令他们惊讶的是，控件中的平均每次点击费用迅速上升。 发生了什么？
智能出价开始测试更具挑战性的出价，并通过及时的警报提醒竞争对手，从而提高了出价。 这些较高的出价开始影响控制，在该位置上，平均每次点击费用上升，而出价无法跟上竞争步伐，则失去了展示份额。 因此，控件中较差的结果归因于实验设置的变化。 谈论很难真正了解正在发生的事情！
关键是，PPC是一个动态的空间，所做的任何更改都会产生深远的影响。 太窄的镜头会使我们错过改变的真实原因。
为什么实验可能不是改变的真正原因
在另一个示例中，我们发现一个广告客户正在测试tCPA智能出价，但没有看到他们想要的结果。 经过调查后，很明显问题不在于出价，而在于转化跟踪。
当广告客户进行手动出价时，尽管他们并没有看到很多直接的转化，但他们还是利用自己的常识将相关的上漏斗关键字的出价提高了。
但是，当他们改用自动出价时，它开始降低这些“非转化”关键字的出价，因为它无法在消费者旅程的早期阶段了解它们的重要性。
关键是您不能总是孤立地测试事物。 在测试智能出价之前，您应该正确设置衡量标准。
实验结果为何掩盖了机会
一旦发现了成功的实验，您可能会认为您已经完成了，但总有更多需要优化的地方。 请记住，Google和Microsoft只是报告控件或实验获胜的情况。 但是，如果实验获胜，并不意味着它的一切都比对照要好。 这意味着总体而言，实验中的事物组合要好于对照中的事物组合。
更深入地识别这些组合可能会花费很多时间，这就是为什么获奖的PPC专家应该考虑采取一些技巧，以超出一般广告客户会注意的范围。
大多数广告商只会推出获胜者，然后进行另一个实验。 另一方面，PPC摇滚明星将使用技巧来更深入地了解获胜者获胜的原因，并找到进一步的机会来提高绩效。
自适应搜索广告就是一个很好的例子。 总体而言，通过查看转化，每次转化费用和广告支出回报率（或更好的是利润）等典型的KPI，很容易看出RSA对广告组的好坏。 但是，广告组级汇总所隐藏的是查询级发生的事情，而在搜索中，查询就是一切。
我已经编写了脚本，并写了有关如何对RSA进行更深入分析的文章，它可以得出一些非常有趣的发现。
通过将查询报告与广告报告结合使用，可以查看查询何时仅触发ETA，仅触发RSA或同时触发这两者。 然后，可以通过展示多个广告来衡量损失了多少转化，然后可以仅使用效果最佳的广告类型来拆分查询。
当我们为客户进行分析时，我们发现了一个实例，他们为品牌查询保留了错误的广告。 通过解决这个错误，品牌查询开始为相同的展示次数提供更多的转化。
结论
在PPC变得越来越自动化的世界中，我写了很多篇关于人类的未来的文章。 真正擅长实验是我们可以与众不同的方面之一。 尽管工具可以使测试变得更快，更可测量，但是基于许多可能的细微差别和奇怪的实验，知道要测试什么以及如何解释结果是一项非常人性化的技能，我们都应该尽可能地了解。
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