利用数据、经验和直觉优化您的 Google Ads 广告系列

Google Ads 是一个强大的平台，已被用于发展许多成功的在线业务。但是，如果您以正确的方式处理它，将会有所帮助。具体策略可以帮助您避免浪费时间并增加利润。

经验和直觉是这一努力的有力因素。但每个人有时都会弄错。在市场营销中，你会犯很多错误。

本文将探讨利用数据、经验和直觉发挥优势的各种方法。这样，您的 Google Ads 广告系列优化将在艺术和科学之间取得适当的平衡，让 Google 喜欢您的广告并让您的受众点击它们。结果将使您的活动更加有趣和有利可图。

数据的力量

数据是现代企业确定战略的非常有价值的工具。任何不利用这一优势的公司都会失去很多潜力。

您需要能够准确地跟踪结果，以了解您所做更改的影响。根据研究，影响决策制定的前三大变化是：

• 更多地使用专门的工具和技术。
• 聘请专门的数据分析团队为战略决策提供信息。
• 依靠增强的数据分析。

现在，数据比以往任何时候都更能直接推动业务绩效的提高。通过衡量、跟踪和分析过去的绩效数据，可以做出更明智、更有效的决策，以提供更好的结果。

事实上，大多数企业已经拥有的某些核心数据类别可以直接用于提高按点击付费 (PPC) 活动的投资回报率 (ROI)，并推动更高的收入。以下是一些值得提出来评估数据机制的其他问题：

• 历史数据——如果您使用的是新部署的投标管理平台，它是否集成并应用了足够的历史数据来立即推动智能决策制定？
• 漏斗周期——如果您的点击转化过程需要几天、几周或更长时间，您的出价解决方案是否智能地解决了滞后问题并根据预测的性能做出明智和主动的决策？

在 PPC 中达到最佳性能是很困难的。但最重要的是，实现它的基础需要投资于一个收集正确质量数据的平台。此外，理想的系统使您能够通过应用复杂的算法来大规模自动化出价优化，从而释放该数据的潜力。在付费搜索中以数据为驱动需要它。

经验何时何地出现？

虽然数据分析的力量有明显的好处，但它仍然是一种工具，因此它的好坏取决于使用它的人。决定评估哪些数据、预期结果以及如何进行该过程将取决于决策者。

数字营销决策从来都不是凭空做出的。将数据分析的结果放在上下文中是制定适当策略的方式。

虽然数据分析必不可少，但数字广告商的经验和直觉才是将这些信息应用于服务于更大组织目标的战略所需要的。当数据被分割、存在多条转发路径或根本没有明确的相关性时，这种能力变得更加重要。

即使在当今分析驱动的世界中，也总会有疑问的时候，广告商必须在没有明确答案的情况下做出决定。这就是经验的来源，可以帮助您从数据中找出有意义的见解。

结合数据、经验和直觉

经验和直觉是任何营销活动的指路明灯。但归根结底，数字说明了全部情况。它们是您的广告系列是否有效的最终决定因素。

这就是为什么结合您的直觉使用数据如此重要。这样，您就可以建立一个依赖于事实的系统——资金流入（或未流入）——而不是在黑暗中开枪。

数据驱动和数据通知之间的区别

成功的数字营销在数据中找到了竞争优势。跟踪基本指标和成功指标因组织而异。然而，一个共同点是对数据应用智能思维的能力。这样，您可以扩大您的结果。

有两种有用的方法：

数据驱动——您让数据指导您的决策过程。

以数据为依据——你让数据来检验你的直觉。

采用数据驱动的方法——或让数据驱动您的决策过程——通常在一开始是一个安全的选择。您可以利用准确的模型并找到您不会有的趋势。但是有一个问题！

不幸的是，当您只查看用于 Google Ads 广告系列优化的数据时，您将受到限制。它永远无法讲述完整的故事，因为企业不仅仅是一系列数字。您正在与真实的人和真实的情感打交道。

许多企业都陷入了通过永远追逐数据而不是让自己的直觉引导他们来优化小事情的错误。这就是以数据为依据的方法——或者那些你首先做出假设然后让数据证明或反驳它的方法——非常有用的地方。

以数据为依据的方法更多地依赖于事物的人性化方面。你仍然可以让数据给你客观的标准，但你从一开始就更努力、更深入地思考。如果您非常了解您的产品和用户，这通常是一个更好的起点。

数据驱动方法的优点

• 决策基本上不在您的手中。大多数情况下，数据会告诉您该怎么做。这可以帮助您防止偏见。
• 对于可能希望在决策过程中有太多投入的客户来说，更容易获得结果。您可以诉诸数据作为其 Google Ads 广告系列优化的最良权威。
• 您可以提前识别趋势。它可以帮助您发现未来的潜在机会或避免灾难。

数据驱动方法的缺点

• 专注于数据有时会导致您错过大局。例如，如果您只关注点击率 (CTR) 等特定指标，您可能会很快耗尽预算。
• 如果您没有具有统计意义的数据，它可能会阻碍您的发展。如果您在真正的数据驱动环境中运营，则需要确保在特定时期内收集了足够的数据以达到统计显着性。

数据知情方法的优点

• 更容易考虑全局。您可以使用其他输入来了解正在发生的事情，并帮助您根据整体情况做出决策，而不仅仅是一个数据。
• 您使用开箱即用的解决方案解决问题。由于数据只是一种输入，您可以利用您的经验和创造力来开发通过数据可能不明显的解决方案。
• 您将能够掌握趋势。用户偏好的早期变化很少显示在数据中。如果您只关注数据，您可能会错过导致人们质疑您产品价值的竞争对手或行业变化。

数据知情方法的缺点

• 可以精心挑选数据以支持您想要的结果。在数据知情的环境中，您的个人偏见可能会发挥作用，无论您是否意识到这一点。
• 你可能会因为输入太多而陷入选择瘫痪状态。当您被允许使用多个来源来帮助您做出决定时，您最终会得到相互矛盾的信息。这可能很难调和。
• 外部决策者更容易影响你。这可能导致在不成熟的组织中采用松散的方法来跟踪和监控数据。

使用像 PPC Signal 这样的工具可以帮助您利用数据和机器学习的力量。您可以更轻松地处理更大的帐户，使其成为任何在线营销人员武器库中无忧无虑的一部分。如果您每天只使用一点点，随着时间的推移，您将开始看到出色的效果。

使用数据驱动方法优化 Google Ads 广告系列

由于最近数字广告的增长和进步，数据驱动的决策制定已成为大多数企业的重要组成部分。数据驱动的决策需要做出有硬数据支持的决策，而不是仅基于观察做出决策。

使用数据驱动的方法进行 Google Ads 广告系列优化可以提供更好的投资回报率。

让我们看一个例子：

在上图中，您将能够看到一个信号，告诉您自 2020 年 8 月 26 日以来每次转化费用上升了 5 个百分点。它还显示了当前和之前的每次转化费用值，即分别为 798.3 美元和 57.6 美元。

作为数字广告商，您知道高价值的每次转化费用结果会很快耗尽您的预算。您还可以看到不同的因素，例如，如果您的质量得分越来越低，每次转化费用就会上升。

现在让我们来看看改进 Google Ads 广告系列优化的一些关键因素：

初步市场调查

市场研究是任何 PPC 活动的命脉。不幸的是，太多的营销人员在不了解他们的目标受众是谁的情况下就投入了他们的营销活动。

在寻求更好地了解您的市场时，您需要采取一些关键步骤。如果您忽视它们，您可能会因为将钱投资在错误的领域而浪费金钱。让我们看看一些核心步骤和策略，让您了解您到底在为谁服务以及为什么要服务：

客户头像

客户头像代表您的理想客户。您的市场可能非常小众，也可能非常广阔。例如，如果你向汽车经销商销售安全系统，这比向大众销售运动鞋要小众得多。

但是，无论您的市场有多大，您仍然需要将您的沟通策略分解为一对一的概念。想象一下最有可能需要、欣赏和购买您的产品或服务的理想人选。

您的目标市场年龄范围可能是 18-40 岁。尽管如此，您理想的客户头像应该包括特定的年龄和其他特征，以使您的信息更加强大并消除噪音。例如，一家为男士生产运动鞋的公司可能会有这样的客户头像：

• 年龄– 31
• 国家——美国
• 收入——40,000 美元
• 兴趣——运动鞋、流行音乐、足球、披萨

当然，你的头像会更加丰满。你会想从上面的人口统计信息开始，然后随着你的深入了解更深入的心理概况。它是 Google Ads 广告系列优化的关键组成部分。

最终，您将能够了解他们的一天、他们的恐惧、他们的愿望和其他现实情况。有时，您需要开展活动并让其他数据进入，然后才能做出此类决定。但是，不要跳过头像步骤。虽然费时，但物有所值。

竞争研究

了解你的市场的一个好方法是看看你的竞争对手在做什么。寻找他们在广告文案、着陆页等中常用的关键字。

通过使用市场上可用的间谍工具更进一步。这些可以让您输入关键字并查看谁在对它们出价、成本是多少以及它们产生了什么样的流量。

竞争性研究的另一个好处是