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谷歌凭借其巨大的能力，毫不奇怪 机器学习，正在努力采取尽可能多的控制权 PPC投标管理 尽可能。
他们认为，通过让机器处理数字运算和模式识别，广告商将获得更好的结果。
拥有更多快乐的广告客户显然有助于提高利润，并使谷歌及其投资者也感到高兴。
但是，当出价自动化时，并不意味着PPC是自动化的。对于我们这些担心PPC摇滚明星未来前景的人来说，确实是个好消息。
有关自动出价管理的重要事项需要了解，我将根据与广告客户的对话分享一些内容，当我们的工具和脚本发现他们不知道的出价自动化的某些方面时，他们表示惊讶。
1.你可以通过自动投标失去巨大的印象份额（IS）
我不确定我能否解释原因，但我与之交谈的一些广告商认为，一旦他们开启Google的自动出价，过去他们过去担心的事情会突然自行解决。
Impression Share就是一个很好的例子。
手动出价的广告客户将此指标作为错失机会的指标进行监控。
在他们启用自动出价后，他们会停止对其进行监控，当他们的帐户稍后进行PPC审核时，他们会惊讶地发现有很多丢失的IS。
丢失IS可能有很多原因，但关键是自动出价只能根据它对查询人员的了解（转换率的概率）以及广告客户可能的价值来尝试设置相应的出价。从转换得到（点击的预测值）。
当竞争对手的行为导致预期转化率和每次点击价值发生变化时，可能会增加出价，但出价自动化也会尝试保持在广告客户的CPA或ROAS目标所确定的范围内。
因此，如果竞争对手提高出价，则无法保证自动化能够做出响应，并且可能会丢失更多的展示次数份额。
出价自动化与广告商分享见解不佳
如果在新的目标网页启动后转化率下降，则出价自动化将回拨出价，以便它可以继续在所需目标上提供转化，但它不会告诉广告客户他们的新目标网页很糟糕，因此更多的展示分享可能会丢失。
但是，在触发警报之前，例如使用像Optmyzr这样的工具，或者直到广告客户注意到数量下降，他们可能已经与他们帐户中发生的情况脱节，他们发现自己感到震惊，因为他们看到他们有很多丢失即使他们认为出价自动化正在处理事情，也会留下印象。
最重要的是广告商应该继续关注细节。
他们应该监控转换率，IS等指标，因为这些是自动出价的INPUTS和OUTPUTS，但它们不是自动化的东西。
糟糕的目标与糟糕的投标一样糟糕
前一点涵盖了外部因素，例如对目标网页的更改，消费者行为的变化或竞争对手的更改可能会导致自动出价问题。
但原因也可能与出价本身有关。
当目标严重不足时会出现问题。考虑您曾经管理的第一个广告系列以及如何为此设置每次点击费用出价。
它可能不是科学的或基于预期的转换率，因为你对PPC很新，你只是猜测（或依赖第三方数据）。
所以我们大多数人，当我们设置第一个出价时，我们可能会使用Goldilocks原则，我们选择了一个感觉良好的数字……不是太高，但也不是太低。
这很好，因为第二天，我们会重新登录Google广告以查看结果。如果我们看到我们获得了大量点击但转化次数很少，我们就降低了出价。
当然，出价自动化处理每次点击费用的增加和减少，但我们仍然会在开头询问一个数字：系统将从中计算每次点击费用的目标是什么？
尽管谷歌尽最大努力根据最近的历史建议一个可能提供活动连续性的目标，但许多广告商认为自动出价是一个神奇的系统，可以帮助他们实现以前从未实现过的手动结果。
他们设定的目标太低，然后走开，因为它现在已经自动化了。
那是一个错误。
请记住，出价自动化基本上只是：
- 预测转化率和每次点击价值。
- 使用机器学习（ML）系统中的这些预测来设置引擎用于在拍卖中对广告进行排名的每次点击费用出价。
了解这一点，应该清楚的是，如果您设置了糟糕的目标，可能会导致出价不理想的出价：
- 如果目标过于保守，则可能会失去音量。
- 如果目标过于激进，则可能会降低盈利能力。
与手动出价一样，监控性能并根据您看到的内容更改目标实际上是有意义的。
对于Optmyzr（我的公司）管理的帐户，我们使用自动分层方法来确定自动出价何时会失去促成转化的部分帐户的展示次数份额。
通过简单地让广告客户知道如果他们愿意更积极地实现目标，他们可以采取正确的行动，甚至只是简单地自动化这一过程。
3.更改出价积极性对于tCPA和tROAS的工作方式不同
冒着冒犯PPC摇滚明星的许多读者的风险，现实是我们大多数人都不擅长数学。
我有工程学位，但我自己必须认真考虑PPC数学。让我们承认，您可能会使用计算器来进行偶尔的PPC计算，对吧？
随着我们习惯于竞标自动化，我们发现自己越来越多地从流程背后的简单数学中解脱出来。
结果，当老板说我们应该对我们的PPC活动更积极时，我们必须停下来思考如何将这个简单的请求传达给Google广告。
如果出价是手动的，那么更具侵略性意味着提高每次点击费用出价。
然后目标CPA出现并且更积极意味着增加tCPA。
然后tROAS出现并且更积极意味着……减少tROAS！
呃，这么多让事情变得容易和一致，对吗？
如果你有一些客户做领导和其他人做电子商务，你同时使用tROAS和tCPA，你最好能够正确地改变你的方向。
而且为了使事情进一步复杂化，电子商务公司也可以在亚马逊上使用ACOS（广告销售成本）做广告，并可能为此设定目标。
由于ACOS与ROAS相反，它实际上是在相反的方向上移动，即为了获得更大的攻击性，您可以增加目标ACOS。
Google使用ROAS，亚马逊使用ACOS帮助广告客户确定其PPC广告的盈利能力。
4.一个目标ROAS不够
而现在又出人意料：
一次出价不适用于所有事情。
您还记得上次进行人工出价管理并对每个广告组使用相同的出价吗？
我也不是，因为这很可能是一件非常愚蠢的事情。
在人工出价的日子里，我们设置了不同的出价，因为：
- 广告组以不同的费率转换。
- 广告组向业务部门出售了具有不同价值的不同内容。
在设置出价时，我们考虑了这两个因素，因此我们可以设置合理的出价。
然后自动出价，我们设定一个目标并离开。
业务是否突然发生变化，以及您的所有服务和产品是否同样有价值？
当然，他们没有！
这就是Google允许在广告组一级设置目标的原因。至少，您需要在广告系列一级使用不同的目标。
以智能购物广告系列为例。您应该有多个智能购物广告系列，每个广告系列都有自己的目标广告系列，因此您可以根据您销售的众多商品中产品边际的典型差异来设置正确的出价。
如何确定正确的tROAS？
那么，这取决于每个产品的利润率以及您希望通过在亚马逊，谷歌和微软上购买广告而获得的利润。
通过为您的PPC广告系列设置正确的ACOS或ROAS目标，您可以确保获得有利可图的广告系列。
正如我之前所说，亚马逊使用ACOS。虽然对于那些在过去二十年的大部分时间里一直低迷的人而言，这是一个新概念，但它实际上是一个非常好的简单概念。
要在亚马逊上购买广告，您的ACOS应该等于利润率。
换句话说，如果你以30美元的价格出售加权毯子并且从工厂购买20美元，那么你的保证金是33％，一旦你超过33％的ACOS，你就会从盈利能力变成亏本。
Google和Microsoft Ads使用的是ROAS，与ACOS相反。这使得了解正确的目标变得更加困难。盈亏平衡点是ROAS等于边际的倒数（即1 /边际）。
在我们刚刚使用的示例中，这意味着收支平衡发生在大约300％的ROAS。但违反直觉的是，增加tROAS，比如增加400％意味着我们通过努力赚取更多利润而变得不那么积极。
结论
我是自动出价的忠实信徒。但要成功使用它，您需要做一些事情：
- 了解它是如何工作的以及它正在尝试做什么。
- 使用自动化分层来监控它实际上正在按照您的期望进行操作。
- 将目标视为随着业务变化而需要发展的流动目标，并使用自动化分层根据业务数据自动改变目标。
图片来源
在岗图片：作者创建，2019年9月