如何利用有限的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)制定明智的付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)策略

2022-05-26    分類： 網(wǎng)站建設(shè)

成都網(wǎng)站制作接下來要說的就是在制定AdWords關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)策略時(shí)，如何通過統(tǒng)計(jì)學(xué)原理來支持相應(yīng)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)和驗(yàn)證我們的直覺是否正確。

付費(fèi)搜索是根植于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)行業(yè)，要求從業(yè)者能夠正確運(yùn)用一些常識(shí)和直覺來構(gòu)建和管理項(xiàng)目。但是當(dāng)我們的直覺與數(shù)據(jù)產(chǎn)生沖突并且沒有一個(gè)可信服的數(shù)據(jù)體系或數(shù)據(jù)保障來防止那些不明智的決策時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)麻煩。

你應(yīng)該暫停關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)或者調(diào)低關(guān)鍵詞出價(jià)嗎？
QSES擁有多個(gè)數(shù)據(jù)連接器，包含Microsoft Excel以及逗號(hào)分隔文件，網(wǎng)絡(luò)文件和Open DatabaseConnectivity(ODBC)連接器。雖然不像Domo以及Tableau Desktop這么強(qiáng)大，但也是一個(gè)很好的數(shù)據(jù)連接器集合了。另外，你會(huì)獲得訪問在線Qilk DataMarket一系列公共數(shù)據(jù)庫(kù)的權(quán)限,包括當(dāng)前兌換匯率或天氣數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫(kù)。
假如一個(gè)關(guān)鍵詞帶來100次點(diǎn)擊，但卻沒有產(chǎn)生任何訂單，付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)經(jīng)理是否應(yīng)當(dāng)由于這個(gè)詞沒有產(chǎn)生轉(zhuǎn)化就暫?；蛘邉h除這個(gè)關(guān)鍵詞？盡管好像非常大的流量才能帶來一個(gè)轉(zhuǎn)化，然而答案顯然首先取決于我們對(duì)于關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率的期待，以及我們有多想提高這個(gè)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率。
如果我們假設(shè)，在付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)廣告上的每次點(diǎn)擊之間都是相互獨(dú)立的，我們可以用二項(xiàng)分布構(gòu)建一定量點(diǎn)擊（或?qū)嶒?yàn)點(diǎn)擊）條件下的轉(zhuǎn)化概率模型。這在excel中很容易實(shí)現(xiàn)，而且使用Wolfram Alpha（編者注：Wolfram Alpha是開發(fā)計(jì)算數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件的沃爾夫勒姆研究公司開發(fā)出的新一代的計(jì)算知識(shí)搜索引擎，能根據(jù)問題直接給出答案）可以很得心應(yīng)手的快速獲得運(yùn)算結(jié)果。
在上述提到的案例中，如果我們的預(yù)期轉(zhuǎn)化率是1%，而且也確實(shí)是某個(gè)關(guān)鍵詞的“真實(shí)”轉(zhuǎn)化率，我們期待，在超過100次點(diǎn)擊的情況下，有大約37%的時(shí)間這個(gè)關(guān)鍵詞的轉(zhuǎn)化率是零。如果真實(shí)轉(zhuǎn)化率是2%，我們?nèi)匀粫?huì)期待這個(gè)關(guān)鍵詞在超過100次的點(diǎn)擊情況下會(huì)有13%的時(shí)間沒有轉(zhuǎn)化。

圖1、100次廣告點(diǎn)擊下的零轉(zhuǎn)化概率分布
如上圖所示，直到我們的真實(shí)轉(zhuǎn)化率接近4.5%時(shí)，在100次點(diǎn)擊的情況下出現(xiàn)零轉(zhuǎn)化率的概率開始將至不到1%。這些數(shù)字可能對(duì)我們不具有顛覆性的影響力，但是也絕不是大多數(shù)人平時(shí)司空見慣的數(shù)字。
當(dāng)考慮是否要暫?；蛘邉h除一個(gè)在一定流量下沒有轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵詞時(shí)，我們通常會(huì)依靠常識(shí)作出判斷，然而我們的直覺在一些情況下常常會(huì)對(duì)決策的正確與否起到更加重要的作用，比如，有時(shí)候一個(gè)關(guān)鍵詞跟其他十幾個(gè)如期產(chǎn)生轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵詞并沒有明顯的區(qū)別）。
通過更多的數(shù)據(jù)來獲得更清晰的信號(hào)
現(xiàn)在我們從反方向想一想先前的案例，假設(shè)我們有一個(gè)真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞，那么多少點(diǎn)擊才能使得該關(guān)鍵詞產(chǎn)生零轉(zhuǎn)化率的概率在1%以下？結(jié)果是228次點(diǎn)擊。
這還不是付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)的關(guān)鍵，我們需要為那些能夠確定帶來潛在轉(zhuǎn)化率的關(guān)鍵詞出價(jià)，而不只是簡(jiǎn)單剔除那些概率比較極端的關(guān)鍵詞。
假設(shè)一個(gè)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞每天帶來500點(diǎn)擊量，那么平均情況下這個(gè)詞可以產(chǎn)生10個(gè)轉(zhuǎn)化。但是準(zhǔn)確產(chǎn)生10個(gè)轉(zhuǎn)化的概率略低于13%。僅僅增加一個(gè)或減少一個(gè)轉(zhuǎn)化會(huì)使我們觀察到的轉(zhuǎn)化率和真實(shí)轉(zhuǎn)化率有10個(gè)百分點(diǎn)的差異（1.8%以下 或者2.2%以上）

圖2、真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞在500次以上的點(diǎn)擊情況下觀測(cè)轉(zhuǎn)化率的概率分布
換句話說，如果我們以每次轉(zhuǎn)化成本或每次獲客成本為目標(biāo)來為一個(gè)真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞設(shè)置競(jìng)價(jià)，在500次點(diǎn)擊數(shù)據(jù)下，該競(jìng)價(jià)會(huì)有87%的幾率至少偏離10%。這個(gè)幾率聽起來很高，但是如果你希望一個(gè)關(guān)鍵詞的實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化率能持續(xù)正確的反映其真實(shí)轉(zhuǎn)化率的話，你確實(shí)需要大量的數(shù)據(jù)做研究。

圖3、真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞在13501次廣告點(diǎn)擊下實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)化率的概率分布
還是這個(gè)例子，如果你希望使自己的出價(jià)減少出現(xiàn)這10%偏差的可能性，你需要一個(gè)真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞有大于13,500次點(diǎn)擊。但這對(duì)于很多搜索項(xiàng)目與關(guān)鍵詞來說都是不現(xiàn)實(shí)也不可行的。所以這就引出了關(guān)于付費(fèi)競(jìng)價(jià)的出價(jià)和管理的兩個(gè)基本問題：
在設(shè)置個(gè)別關(guān)鍵詞出價(jià)時(shí)我們希望自己有多主動(dòng)？
我們應(yīng)該如何整合大量關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)來為每個(gè)特別的關(guān)鍵詞設(shè)置出價(jià)？
如果只是為了一個(gè)關(guān)鍵詞設(shè)置更準(zhǔn)確的出價(jià)，你可以等這個(gè)詞不斷積累數(shù)據(jù)或者利用其它關(guān)鍵詞的數(shù)據(jù)作為參考設(shè)置出價(jià)。強(qiáng)勢(shì)的關(guān)鍵詞出價(jià)往往會(huì)青睞和參考關(guān)鍵詞自身的數(shù)據(jù)，盡管這些數(shù)據(jù)對(duì)估算其轉(zhuǎn)化率帶來的誤差相當(dāng)?shù)拇蟆?/div>
一個(gè)更為強(qiáng)勢(shì)的方式是，假設(shè)有些關(guān)鍵詞會(huì)在本質(zhì)上和其他即使看起來很相近的關(guān)鍵詞表現(xiàn)出不同的效果，所以最終會(huì)有利于快速限制由相關(guān)關(guān)鍵詞對(duì)個(gè)別關(guān)鍵詞出價(jià)產(chǎn)生的影響。
舉個(gè)例子，一個(gè)投放競(jìng)價(jià)的廣告主處理稀少的特定關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)最簡(jiǎn)單（而且可能也是最常見）的方式是，在推廣單元、推廣計(jì)劃甚至推廣帳戶層面收集數(shù)據(jù)。這個(gè)推廣單元也許可以產(chǎn)生一個(gè)整體上看為1%的轉(zhuǎn)化率，但是廣告主相信這個(gè)關(guān)鍵詞的真實(shí)轉(zhuǎn)化率會(huì)因?qū)嶋H情況而有所不同。
當(dāng)一個(gè)關(guān)鍵詞有500或者1000次點(diǎn)擊并且完全通過自身數(shù)據(jù)來為關(guān)鍵詞出價(jià)時(shí)，廣告主從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度知道，對(duì)于這樣一個(gè)不算小的點(diǎn)擊量而言，在任何時(shí)候都可能會(huì)使出價(jià)偏離50%甚至更多，來達(dá)到這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)，但是這也許是值得的。
對(duì)于一個(gè)真實(shí)轉(zhuǎn)化率為2%的關(guān)鍵詞，觀察轉(zhuǎn)化率在500次點(diǎn)擊的情況下平均會(huì)有15%的可能性以50%的差距偏離真實(shí)轉(zhuǎn)化率，1000次點(diǎn)擊的情況下則是3%的可能性。所以即使選擇從推廣計(jì)劃（基于其每百分之一的轉(zhuǎn)化率）中取得這個(gè)關(guān)鍵詞的出價(jià)，這個(gè)代替方案也比所有時(shí)間都是低于真實(shí)轉(zhuǎn)化率50%的出價(jià)要好。
這樣，開啟廣泛組合關(guān)鍵詞的競(jìng)價(jià)策略就顯得尤為重要了。對(duì)于一個(gè)廣告主來說，由于其競(jìng)價(jià)平臺(tái)受限于使用Adwords競(jìng)價(jià)搜索賬戶的金字塔結(jié)構(gòu)來收集數(shù)據(jù)，因此創(chuàng)建的關(guān)鍵詞廣告組很有可能轉(zhuǎn)化情況相似。這種情況已經(jīng)司空見慣，但卻并非一成不變。因?yàn)槿绻覀儾话炎约旱乃季S僅僅局限于傳統(tǒng)的推廣單元／計(jì)劃／賬戶模型中，其實(shí)還有很多成熟的方法可以收集關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)。
基于關(guān)鍵詞屬性的轉(zhuǎn)化率預(yù)測(cè)
我們可以研究和了解每個(gè)個(gè)體關(guān)鍵詞及其他關(guān)鍵詞組之間共有的很多屬性，通過這些屬性（如廣告文案、目標(biāo)受眾、地理位置等等），我們可以決定是否需要把一些關(guān)鍵詞歸為同一個(gè)廣告單元或廣告計(jì)劃。
對(duì)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化率有重大意義的關(guān)鍵詞屬性的數(shù)量，受限于廣告主的想象力。不過，一些案例中的關(guān)鍵詞也包含了產(chǎn)品屬性或服務(wù)屬性。
產(chǎn)品目錄和子目錄
著陸頁(yè)
顏色
尺寸
材料
性別
價(jià)格區(qū)間
推廣狀態(tài)
制造商等
我們也會(huì)考慮關(guān)鍵詞自身的情況，比如，該關(guān)鍵詞是否包含制造商名稱、模型編號(hào)、個(gè)性關(guān)鍵詞、代表“便宜”及“時(shí)尚”的元素符號(hào)、廣告主品牌名稱、匹配類型，以及是否考慮了其字符長(zhǎng)度等等。
并不是所有我們能想到的關(guān)鍵詞屬性都能很好的預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化效果，或者為我們提供足夠多的數(shù)據(jù)量供我們做出合理的數(shù)據(jù)分析。但是這種競(jìng)價(jià)形式為我們處理數(shù)據(jù)量較少的個(gè)別關(guān)鍵詞問題提供了可能性。谷歌，盡管有其局限性，已經(jīng)涉足該領(lǐng)域，考慮使用Adwords標(biāo)簽處理該問題。
付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)關(guān)鍵詞的多屬性特征，使得數(shù)據(jù)分析變得愈加復(fù)雜起來，但是即便對(duì)較為簡(jiǎn)單的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，也可以產(chǎn)生更加精準(zhǔn)有效的關(guān)鍵詞競(jìng)價(jià)決策。
結(jié)語：
在預(yù)測(cè)關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)化率和付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)的基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方面，我也只是隔靴搔癢。大多數(shù)廣告主也必須考慮某種程度的平均訂單大小或價(jià)值，而且季節(jié)性因素會(huì)對(duì)我們的競(jìng)價(jià)效果產(chǎn)生重大影響。
考慮到以下愈加重要的因素，如設(shè)備、受眾、地理位置等，付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)只會(huì)隨著時(shí)間的推移變得越來越復(fù)雜。
顯然，具體操作中有很多變化的因素。在我們核對(duì)每月關(guān)鍵詞效果時(shí)，盡管我們的直覺可能并不總是那么靠譜，但是當(dāng)我們?cè)u(píng)估所使用的的工具是否能幫助我們做出更好的決策，是否能夠真正做到智能化和提供更高水平的數(shù)據(jù)結(jié)果來長(zhǎng)期滿足我們的預(yù)期時(shí)，我們?nèi)匀豢梢孕趴恐庇X。

當(dāng)前名稱：如何利用有限的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)制定明智的付費(fèi)搜索競(jìng)價(jià)策略
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