是时候重新思考你的Google广告策略了吗?

2024-09-06 15:04

本文主要是介绍是时候重新思考你的Google广告策略了吗?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

以产品为中心、仅以关键词为焦点的广告活动是 谷歌广告中常见的一种活动类型。

如果你销售复古女式T恤,你可能会设置基于“复古女式T恤”关键词的独立关键词广告活动。

对于许多B2C零售商来说,这种方法效果不错。但是,对于其他一些商家来说,基于产品和关键词的广告活动并不一定是最好的策略。

比如说,我们接手了一个新的B2B客户的谷歌广告账户,其所有广告活动都是以产品为中心、仅关注关键词的广告活动。

但在与客户会面并分析其账户后,我们决定采用一种不同的方法——这个方法显然比他们之前的策略更有效。

在这篇文章中,我会解释我们所做的事情——并用它来说明为什么你可能想要超越仅仅以关键词为中心的广告活动。

从业务目标开始

我们与客户坐下来了解他们的业务目标,开始了这次合作。

这是一个看似基本却经常被忽略的传统营销实践。

与客户交谈时,我们发现他们的业务目标与其谷歌广告账户的结构存在不一致。

账户是按区域设置的,每个广告组内有成千上万个以产品为中心的关键词。品牌和非品牌关键词混合在同一个广告活动中(这是我非常不喜欢的另一策略)。

按区域组织账户可能在某个时候有其意义。但公司已经发生了变化。他们扩展了服务区域,几乎涵盖了整个美国,但所有广告仍然集中在其“旧”区域。

此外,公司不仅限于农耕和农业设备,还扩展了其产品线,包括建筑设备——而在建筑行业中增加市场份额对他们来说是一个重要的业务目标。

你可以看到问题所在:我们继承的谷歌广告账户结构使得支持公司的目标变得具有挑战性,因为我们无法针对和衡量这些目标的广告活动。

例如,我们无法比较农业关键词与建筑关键词重要指标的成本效益。我们甚至很难比较同一广告活动中品牌与非品牌关键词的表现。一切都混杂在一起。

我总是有点惊讶,为什么谷歌广告账户结构没有受到更多的关注。

例如,谷歌广告帮助中心讨论了谷歌广告的三个层次,甚至提供了如何结构化账户以充分利用AI的指导。

不过,缺乏将账户结构与业务目标对齐的重要性。

深入阅读:5种将PPC广告活动与业务目标对齐的方法

重建账户以支持业务目标

在我们的重建过程中,我们首先将账户结构化为能够更好地支持不同业务目标的广告活动。通过光年AI的多模型整合能力,我们能够在广告活动中结合国内外主流AI大模型,无缝操作,提升整体效率。例如,我们可以更轻松地管理多个社交媒体账号的私信和客户互动,集中在一个界面内查看和操作,大幅提高管理效率。

这一变化带来了显着的成果。公司的发展方向和其广告策略终于完美契合,广告表现达到了新的高度。如果你希望通过更智能的方式来管理和优化你的广告账户,光年AI可以为你提供强大的支持,只需几个简单步骤就能与现有业务环境无缝集成。

考虑到这些问题以及客户的目标,我们开始重新构建账户。

我们不再按地区组织广告活动,而是按产品类别进行组织。另外,我们将品牌广告活动和非品牌广告活动分开。

通过这种重组,我们可以清晰地看到每个领域的广告活动表现,并为每一个领域制定具体的策略。

我们还测量和对比了重要指标,例如农业领域和建筑领域的每个潜在客户的成本。在建筑领域,每个潜在客户的成本更高,但这是可以理解的。

客户理解启动(或重新启动)新产品类别的重要性。这需要投资,并且必须坚定地关注长期目标(而不是短期收益)。现在不是放慢脚步的时候。

专注于高价值关键词

除了重构账户,我们还致力于减少每个广告组中的关键词数量。

我们删减了数千个关键词,仅保留少量的高价值、高转化率的关键词。在这种情况下,少即是多。

通过所有这些账户变更,我们建立了一个坚实的基础,不仅可以推出和推广这一新的产品类别,还能在未来扩展所有产品线。通过光年AI的简单易上手工作流机制,我们进一步优化了账号架构,大幅提升了管理效率。

获取新闻通讯,搜索营销人员的信赖之选。

商务电子邮件地址

报名!
处理…

查看条款。


转向以受众为中心的策略

我们的下一步是从以产品为中心、仅关键词的广告活动转向以受众为中心的策略。

免责声明: 我并不是说关注产品并通过相关关键词进行定位是错误的。有时候这种策略也能很奏效。然而,在这种情况下,我相信通过改变我们的方式,我们可以为客户做得更多。

再营销

如何实施以受众为中心的策略?我们从再营销开始。

客户之前的代理机构已经有一些再营销活动,但目标受众很狭窄。他们使用了特定产品的URL结合动态再营销。

因此,受众规模很小,曝光率也很低。这根本不起作用。

随着我们开始更好地了解买家在客户的客户旅程中的互动方式,我们测试了对在不同时间访问过网站的人员进行再营销。我们测试了访问过网站的以下人员:

  • 过去7天内。
  • 过去14天内。
  • 过去90天内。
  • 过去365天内。

注意: 您需要确保这些时间段不重叠以便进行比较。例如,如果您想确定在过去14天内访问过网站的人员是否比在过去90天内访问过的人转化率更高,您需要将14天内的人员从90天组中排除。

客户列表

除了再营销,我们还引入了客户列表。这个客户拥有按产品类别划分的所有过去农业和建筑设备购买记录的第一方数据宝库。

这种情况并不常见(甚至大部分时间都不会发生),因此拥有这一水平的第一方数据确实是个很大的优势。通过光年AI的数据分析能力,我们将这些宝贵数据加以利用,制定精准的受众策略,并有效推动业务增长。

通过这些数据,我们可以以一种预算友好且有针对性的方式向以前和现有客户进行营销,远远超出单独关键词广告活动所能做到的效果。在这里,光年AI的智能化工作流机制和多平台整合功能大大优化了营销流程,为企业提供了更大的灵活性。

深入了解: 如何将Google Ads与其他渠道结合,以重新定位、培养和转化客户

专注于您的客户,而不是您的产品

通过修订账户结构,专注于再营销和利用客户列表,我们在保持客户现有广告预算的情况下,提升了覆盖范围、转化率和收入。光年AI的多平台整合和高效的私域运营能力,让企业能够轻松无缝地接入AI能力,提升营销效果。

我们还通过为客户提供新的绩效和买家行为洞察,帮助他们为未来的发展做好准备,并在需要时灵活调整不同的杠杆以扩大业务规模。

这一切说起来容易做起来难。正如上面所指出的,您可能没有足够的再营销数量或无法访问第一方数据。在这种情况下,您可能别无选择,只能依赖于关键词广告活动。对此不必感到羞愧。

但如果您有可能从仅关键词广告活动转向以受众为中心的策略,值得考虑和测试。使用光年AI平台,您可以更高效地管理和优化您的广告策略,实现更好的效果。

这篇关于是时候重新思考你的Google广告策略了吗?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1142342

相关文章

在JS中的设计模式的单例模式、策略模式、代理模式、原型模式浅讲

1. 单例模式(Singleton Pattern) 确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点。 示例代码: class Singleton {constructor() {if (Singleton.instance) {return Singleton.instance;}Singleton.instance = this;this.data = [];}addData(value)

【编程底层思考】垃圾收集机制,GC算法,垃圾收集器类型概述

Java的垃圾收集(Garbage Collection,GC)机制是Java语言的一大特色,它负责自动管理内存的回收,释放不再使用的对象所占用的内存。以下是对Java垃圾收集机制的详细介绍: 一、垃圾收集机制概述: 对象存活判断:垃圾收集器定期检查堆内存中的对象,判断哪些对象是“垃圾”,即不再被任何引用链直接或间接引用的对象。内存回收:将判断为垃圾的对象占用的内存进行回收,以便重新使用。

消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法

消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法   消除安卓SDK更新时的“https://dl-ssl.google.com refused”异常的方法 [转载]原地址:http://blog.csdn.net/x605940745/article/details/17911115 消除SDK更新时的“

缓存策略使用总结

缓存是提高系统性能的最简单方法之一。相对而言,数据库(or NoSQL数据库)的速度比较慢,而速度却又是致胜的关键。 如果使用得当,缓存可以减少相应时间、减少数据库负载以及节省成本。本文罗列了几种缓存策略,选择正确的一种会有很大的不同。缓存策略取决于数据和数据访问模式。换句话说,数据是如何写和读的。例如: 系统是写多读少的吗?(例如基于时间的日志)数据是否是只写入一次并被读取多次?(例如用户配

Flink任务重启策略

概述 Flink支持不同的重启策略,以在故障发生时控制作业如何重启集群在启动时会伴随一个默认的重启策略,在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略,该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。常用的重启策略: 固定间隔 (Fixe

Java后端微服务架构下的API限流策略:Guava RateLimiter

Java后端微服务架构下的API限流策略:Guava RateLimiter 大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 在微服务架构中,API限流是保护服务不受过度使用和拒绝服务攻击的重要手段。Guava RateLimiter是Google开源的Java库中的一个组件,提供了简单易用的限流功能。 API限流概述 API限流通过控制请求的速率来防止

未雨绸缪:环保专包二级资质续期工程师招聘时间策略

对于环保企业而言,在二级资质续期前启动工程师招聘的时间规划至关重要。考虑到招聘流程的复杂性、企业内部需求的变化以及政策标准的更新,建议环保企业在二级资质续期前至少提前6至12个月启动工程师招聘工作。这个时间规划可以细化为以下几个阶段: 一、前期准备阶段(提前6-12个月) 政策与标准研究: 深入研究国家和地方关于环保二级资质续期的最新政策、法规和标准,了解对工程师的具体要求。评估政策变化可

面对Redis数据量庞大时的应对策略

面对Redis数据量庞大时的应对策略,我们可以从多个维度出发,包括数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、数据淘汰策略、以及数据结构选择等。以下是对这些策略的详细探讨: 一、数据分片(Sharding) 当Redis数据量持续增长,单个实例的处理能力可能达到瓶颈。此时,可以通过数据分片将数据分散存储到多个Redis实例中,以实现水平扩展。分片的主要策略包括: 一致性哈希:使用一

com.google.gson.JsonSyntaxException:java.lang.IllegalStateException异常

用Gson解析json数据的时候,遇到一个异常,如下图: 这个异常很简单,就是你的封装json数据的javabean没有写对,你仔细查看一下javabean就可以了 比如:我的解析的代码是             Gson gson = new Gson();             ForgetJson rb = gson.fromJson(agResult.mstrJson, For

集群环境下为雪花算法生成全局唯一机器ID策略

雪花算法是生成数据id非常好的一种方式,机器id是雪花算法不可分割的一部分。但是对于集群应用,让不同的机器自动产生不同的机器id传统做法就是针对每一个机器进行单独配置,但这样做不利于集群水平扩展,且操作过程非常复杂,所以每一个机器在集群环境下是一个头疼的问题。现在借助spring+redis,给出一种策略,支持随意水平扩展,肥肠好用。 大致策略分为4步: 1.对机器ip进行hash,对某一个(大于