5个转换助推器，以优化您的PPC广告系列
今年早些时候，Facebook爆出了一些坏消息。 有机覆盖面已正式受到限制，这使得品牌更难以接触到他们如此努力打造的受众。
因此，我相信营销人员将寻求SEM（搜索引擎营销）来重新获得失去的注意力。 问题是，已经有太多竞争了。 您如何克服噪音并生成PPC（按点击数付费）结果，以及应该跟踪哪些KPI（关键绩效指标）来衡量成功？
优化转化率（CVR）是提高AdWords效率的最快方法之一。 它使您可以测试新方法并提高ROI，而无需扩展目标关键字，广告系列或预算。
以下是PPC的五种方法，它们将帮助您在2018年及以后产生更多的转化和更好的结果。
1.优化关键字质量得分
Google的整个业务模式都依赖于为搜索者提供相关的结果。 这不仅适用于自然结果，也适用于AdWords。
为此，Google为您的目标关键字分配了质量得分（QS）。 此质量保证与您的CPC（每次点击费用）出价一起决定了“广告评级”。
决定您的QS的三个要素是：
- 广告相关性（换句话说，关键字与您投放的广告文案的相关性）。
- 登陆页面的经验。
- 预期的点击率（点击率）。
许多PPC专家认为，点击率是确定QS时最重要的因素。 因此，在寻求优化QS时，请从点击率开始。
分析广告系列的关键字相关性。 您的广告文案是否与关键字的搜索意图保持一致？
最好为每个关键字创建单独的广告组。 也称为“单个关键字广告组”，在这里您可以满足特定搜索者的需求，而不是更大的组。
在下面的示例中（由ConversionXL致谢），ASDA是唯一的单词“ womens red dresss”的广告客户，该单词的**是针对该搜索词的。
除相关性外，您的广告文案还应迅速出售“点击”的好处。 换句话说，搜索者为什么要注意？ 使您的头条新闻具有针对性，关注观众的愿望和痛点。
通过优化点击率和质量得分，您将产生更多合格的流量。 高质量的流量可提供更高的转化率。
优化点击率后，您的目标网页应该是下一个目标。 动态文本替换（DTR）可以带来一些好处。 这将根据用户搜索以找到您的关键字在您的着陆页中“交换”特定的副本。 DTR可以提高质量得分，因此有助于提高CVR。
2.智能再营销
对于AdWords来说，跳出率高是不争的事实。 到达目标网页的用户处于客户旅程的各个阶段。 例如，演示的号召性用语（CTA）不适用于仍在学习不同解决方案的搜索者。
为了抓住这些错过的机会，请使用再营销交叉销售和“拒绝销售”反弹的访问者。 让我们从上面的示例开始。 如果您要向仍处于意识阶段的人员提供软件演示，则此方法将无法像回答他们的问题那样有效。
因此，向潜在客户传授如何克服特定挑战的电子书是适当的畅销书。 在提供有关您的产品如何简化流程的信息时，它将对他们进行可用的选项教育。
当然，这些挑战将取决于角色和客户群。 因此，您必须在必要时个性化您的广告素材。
通过这种方式进行重新定向，您可以捕获可能丢失的潜在客户信息，从而提高广告系列的CVR和总体投资回报率。 许多营销人员在这里犯的错误是“转售”演示请求。 以此为契机，对他们进行教育并增加更多的价值，而不是迫使他们在漏斗中走得更远。
您可以将以下技巧应用于再营销广告，以吸引失去的潜在客户：
- 测试不同的铅磁铁：不同的角色和客户类型对不同形式的媒体做出反应。 分开测试您的再营销广告，以提供电子书和在线讲座。 看看哪个产生了最高的转化，然后将这些格式加倍。
- 名流影响者：如果您与所在领域的知名影响者一起工作，请考虑将其添加到再营销广告中。 这种联系增加了信任的元素。
- 使用动态定位：将特定的广告投放到不同的细分受众群。 稍后对此进行更多讨论。
再营销的重点是吸引失去的用户并留住客户。 不要通过提供相同的消息来浪费机会。 寻找在渠道中增加价值的方法。
3.充分利用机器学习的力量
人工智能和机器学习带来了更高绩效营销的希望。 从AdWords的角度来看，这意味着自动进行出价和预算管理，所使用的数据量要超出人工实时处理的能力。
为了确切地了解机器学习对PPC性能的影响，我们使用Acquisio Turing平台分析了32,858个付费帐户，以发现真相。 这是我们发现的有关转换和机器学习的信息：
- 转化平均增加71％。
- 转化率中位数增加了22％。
除了着陆页质量的讨论之外，平均数和中位数之间的巨大差异可以用以下事实来解释：一定数量的帐户看到的转换次数增长非常高，这使平均值有明显的偏差。 如果我们希望将这些极端情况排除在讨论范围之外，我们将看看中位数得分，它告诉我们在第50个百分位数中看到的转化百分比增长。
地块变厚了，因为转化的增加伴随着每次转化成本（CPA）的总体下降。 实际上，中值CPA下降了18％，其中有64％的人总体CPA下降了。
尽管以上报告着重介绍了通过机器学习实现的转化次数增加，但我们最近的研究调查了50,000个广告系列，以确定Google AdWords行业基准，并研究了有无机器学习情况下的转化率（CVR）。 以下是按业务类别细分的CVR调查结果：
有和没有机器学习的行业转换率（CVR）
机器学习martech可帮助PPC营销人员有效地扩展和优化营销活动，但它也是转化率提升的重要竞争者。
事情就是这样：机器学习技术学习的越多，它们就会变得越好。 换句话说，随着机器学习算法对新发现的反应，结果将得到改善。 查阅《 Marketer机器学习领域指南》以了解更多信息。
4.测试新的广告附加信息
为了降低噪音，您必须捕获尽可能多的SERP（搜索引擎结果页）房地产。 这不仅意味着在广告素材中脱颖而出，而且还扩大了广告占用的空间。
为此，请在效果最佳的广告系列上测试不同的广告附加信息。 根据Google的定义，广告附加信息“将您的广告扩展为其他信息，从而使人们有更多选择您的业务的理由。 他们通常会将广告的点击率提高几个百分点。”
广告附加信息有几种形式，其中最流行的是：
- 附加链接：提供指向您网站上其他相关页面的链接。
- 附加宣传信息：有关您所提**品的其他信息，例如有限的库存和免费送货。
- 结构化片段：允许您突出显示特定元素。 例如，如果您要销售“意大利纯素食皮靴”，则可以包括鞋码列表。
- 附加地址信息：在广告文案中添加您的营业地址和电话号码。
如您所知，移动用户的行为与台式机用户的行为非常不同。 实际上，在2017年第三季度，所有PPC点击次数中有61.9％来自智能手机。
Google通过为在移动设备上展示的广告添加其他扩展程序来对这种行为转变做出了反应。 这些是：
- 邮件扩展：允许用户直接从SERP向您的企业发送SMS。
- 附加电话信息：同样，用户可以拨打广告文案中提供的电话号码。
与往常一样，在将不同的附加信息应用于所有广告系列之前，请先对其进行小规模测试。 牢记客户的旅程和意图。 他们是否正在寻找一个可能有几种结果的术语？ 考虑使用附加链接。 看起来他们在用手机搜索您的零售店吗？ 包括移动扩展。
5.针对潜在目标对象进行进阶区隔
由于具有高级定位功能，Facebook广告在营销人员中很受欢迎。 但是许多人仍然不知道AdWords的功能。
Google收集了有关其用户的大量数据。 因此，让营销人员自己使用它只是时间问题。
这就是有购买意向的受众群体的来源。通过在展示广告定位中使用有购买意向的受众群体，您可以根据用户的消费行为以及对在线表现出兴趣的内容来定位用户。
可用数据分为几个市场类别，包括房地产，旅行和电信。 然后，您可以细粒度地设置定位，一直到特定的兴趣和品牌名称：
那么它是怎样工作的？ 据谷歌称，诸如浏览过的网站，访问的距离，点击的相关广告以及转化等数据都被考虑在内，以便按意图对用户进行分类。
这意味着，尽管这仅限于展示广告网络，但您仍可以向有兴趣的用户投放超具体的广告。 从角色细分到产品类别，选项很多。
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