我們從 90,000 個 PPC 廣告系列中了解到 Google 的 4 大變化
已發表: 2016-03-152 月,谷歌開始慢慢改變廣告在桌面搜索結果頁面 (SERP) 上的顯示方式。 到月底,右側的廣告幾乎消失了,取而代之的是頁面頂部的四個廣告,偶爾在底部自然搜索結果下方的兩個廣告。 這也許是廣告在 SERP 上顯示方式的最重大變化。
我們有幾位 PPC 專家對 PPC 廣告商(尤其是那些預算較少的廣告商)可能發生的事情進行了預測,現在我們已經有機會真正查看數據,我們正在分享我們的和你一起發現。
為了評估這些變化的影響,Acquisio 從 Acquisio 平台上運行的大約 90,000 個活動中提取了數據,每月總支出約為 5000 萬美元。 我們檢查了變更流行前的四個星期(2016 年 1 月 21 日至 2 月 17 日)和之後的兩週(2016 年 2 月 19 日至 3 月 3 日)。
我們的結論是:
- 前 4 名以下的展示次數和點擊次數顯著下降
- 前 4 名以下的廣告位的每次點擊費用有所增加
- 前 4 名廣告的 CPC 增幅高達 10.5%
- 前 4 名廣告的點擊率增加了 4.5%
- 使用機器學習算法優化的 PPC 活動優於所有其他活動
我們收集的數據表明,前 4 名廣告的競爭變得更加激烈。 這些廣告的表現比那些處於最底層的廣告高得多,但廣告商將不得不為出現在這些位置的特權支付更多費用。
我們還檢查了使用 Acquisio 的出價和預算管理 (BBM) 機器學習優化運行的廣告系列,發現這些廣告系列的效果優於所有其他廣告系列。 這是機器學習如何超越人類的又一個例子,以及使用最高水平的智能優化活動的重要性。
讓我們看一下數據,看看谷歌在 SERP 上的新廣告展示方案是如何影響廣告商的。
我們用來評估數據的方法
首先,重申一下,我們使用了大約 90,000 個活動的數據,因此,在這一點上,我們對數據非常有信心。 結果來自一個非常龐大、多樣且具有代表性的 adwords 廣告客戶樣本。 您將在本節中看到的數字是絕對值的百分比變化。
我們很想知道,不僅是所有廣告系列的表現如何,而且我們的出價和預算管理功能在這些新條件下的表現如何。 我們看了:
- BBM 優化的活動與未經 BBM 優化的活動
- 時間框架之前:2016 年 1 月 21 日 -2 月 17 日(4 週)
- 時間範圍之後:2016 年 2 月 19 日至 3 月 3 日(2 週)
我們查看了每個廣告系列的廣告系列平均每日價值:展示次數、點擊次數、支出、排名、點擊率和每次點擊費用。 在我們的電子表格中,它分解如下:
- 所有這些案例的所有關鍵值的平均值
- 比較前後的差異百分比:對於其他4個案例中的每一個:
- 比較其他 4 種情況的 Top 4 和 bottom 的差異:
- 比較每種情況下變化前後的百分比變化:
這就是我們發現的。
排名 4 以下的展示次數、點擊次數和廣告支出顯著下降
無論廣告活動是否在 BBM 上運行,我們都看到低於第四位的展示次數和點擊次數出現了非常顯著的下降。 在這些地點開展的活動數量也有所下降。 這些是更改後兩週期間的數字,與更改前的期間相比。
沒有 BBM 的結果
對於未使用 BBM 優化運行的常規廣告系列,我們在底部看到以下廣告:
展示次數 | -32.0% |
點擊次數 | -44.8% |
花費 | -38.3% |
前 4 名以下的廣告系列 | -27.4% |
真正有趣的地方在於:排名低於第 4 位的 CPC 上升了,而 CTR 則急劇下降。
每次點擊費用 | +13.6% |
點擊率 | -20.0% |
BBM 結果
在我們獲得 CPC 和 CTR 之前,BBM 優化的廣告系列的結果實際上並沒有太大的不同。 對於 BBM,底部的結果如下所示:
展示次數 | -49.7% |
點擊次數 | -49.7% |
花費 | -47.3% |
前 4 名以下的廣告系列 | -21.9% |
當我們查看 CPC 和 CTR 時,差異開始變得非常明顯。 鑑於我們在上面看到的數字,這對我們來說實際上是一個非常積極的發現。 CPC 確實增加了,但幅度很小,而 CTR 確實下降了,它下降的百分比微不足道,以至於不引人注意。
每次點擊費用 | +4.9% |
點擊率 | -0.057% |
我們已經知道右欄上的廣告只獲得了 SERP 總點擊量的 15% 左右,因此實際顯示在 SERP 底部的廣告獲得如此低的分數也就不足為奇了.
顯然,我們感到高興的是,儘管展示次數和點擊次數下降,BBM 仍在尋求優化 CPC 和 CTR。 我們都想真正了解的是,這種變化如何影響那些設法進入前 4 名的人。
前 4 名的 CPC 和總支出顯著上升
當我們查看前 4 名時,我們開始發現常規廣告系列與 BBM 優化廣告系列的行為方式存在更多差異。對於非 BBM 廣告系列,我們看到展示次數略有下降,點擊次數略有增加,而支出大增。 同樣,我們將更改後的時期與之前的時期進行比較。
沒有 BBM 的結果:
以下是我們在非 BBM 廣告系列的前 4 名中看到的內容:
展示次數 | -1.5% |
點擊次數 | +3.0% |
花費 | +13.7% |
前 4 名的廣告系列 | +2.44% |
這裡唯一發生顯著變化的是人們花費在前 4 位廣告上的金額。 對於同樣的廣告系列,我們發現他們的平均排名僅下降了 1.9%——基本上為零——所以他們花費更多的錢來留在遊戲中,而他們這樣做的時候正在失去陣地。 這些地方的競爭真的很激烈。
前 4 名中的廣告的點擊價格上漲了,但點擊率也上漲了。 這是我們發現的:
每次點擊費用 | +10.5% |
點擊率 | +4.5% |
點擊率 (4.5%) 的提升足以彌補 1.5% 的展示次數損失,但每次點擊費用的增幅要高得多,以至於最終廣告商獲得的點擊次數減少了,基本上是相同數量的資金。
BBM 結果
機器學習無疑使這些活動保持在競爭中。 在廣告支出增加的同時,展示次數和點擊次數也增加了。 前 4 名中包含廣告的廣告系列數量顯著增加。
展示次數 | +9.8%% |
點擊次數 | +8.0% |
花費 | +15.8% |
前 4 名的廣告系列 | +12.3% |
這些是未在 BBM 上運行的廣告系列的重大飛躍。 在這種情況下,我們確實看到支出增加了,但這歸因於點擊次數的增加,以及根據常規廣告系列的數據,廣告支出的總體增加。
我們還看到 BBM 的每次點擊費用有所增加,但不及未優化的廣告系列(價格漲幅降低 41%,+6.6% 對 +10.5%),並且點擊率略有下降。
每次點擊費用 | +6.6% |
點擊率 | -1.4% |
這意味著如果您在 2016 年 2 月 17 日在廣告上花費了 1,000 美元,那麼在 2 月 19 日,如果沒有 BBM,您將花費 1,105 美元。 如果您是 BBM 的用戶,那麼您在 2 月 19 日只花了 1,066 美元,當天節省了 39 美元。 由於新配置,您可以節省 41% 的每次點擊費用增加。 因此,在 30 天的過程中,這將轉化為 1,170 美元的節省。
這真正意味著,任何大規模投放廣告並且不使用機器學習來優化廣告系列的人都將錯失大量點擊。
此外,與非 BBM 廣告系列相比,這些廣告系列的平均排名實際上增加了 0.94%——也就是說,它確實沒有任何變化。 讓我們稱這個數字為零,並說沒有變化。
查看機器學習帶來的整體差異
前 4 名變化中最重要的教訓之一是 2 個可能的廣告位置的明顯差異:
- 前 4 名
- 底部位置
在檢查更改前後的數據時,前 4 名的生產完全占主導地位,而在更改之後,這一點更加突出。 出於這個原因,我們決定分析地研究這個問題。
查看 Top 4 和 Bottom 位置之間的值的比率發現:
BBM 狀態 | 之前/之後 | 比率[小鬼] | 比率[點擊] | 比率[支出 ($USD)] | 比率[#Campaigns] |
不在 BBM 上 | 前 | 10.76 | 26.76 | 23.01 | 4.04 |
不在 BBM 上 | 後 | 15.61 | 49.93 | 42.40 | 5.71 |
BBM | 前 | 6.61 | 14.18 | 14.91 | 2.79 |
BBM | 後 | 14.42 | 30.48 | 32.78 | 4.02 |
為每種情況制定的值是:
這表明前 4 個位置的展示次數和點擊次數遠大於底部,關於支出和廣告系列數量的類似評論。 在更改為沒有右導軌的新 Top 4 配置後,這個數字變得更加誇張。 變更後 Top 4 to Bottom 比率的百分比變化:
BBM 狀態 | 每[比率[Imp]] | 每[比率[點擊]] | 每[比率[花費 ($USD)]] | 每[比率[#Campaigns]] |
不在 BBM 上 | 45.01% | 86.58% | 84.25% | 41.21% |
關於 BBM | 118.10% | 114.92% | 119.93% | 43.79% |
使用的公式是:
這些值表明,在所有情況下,未優化的廣告系列的前 4 名與底部的比率都有顯著增長。 BBM 案例更加引人注目,展示次數、點擊次數和支出的比率都翻了一番以上。
與未優化情況相比,BBM 比率增長比率增長顯示:
- 展示率增長 162%
- 點擊率增長 33%
- 支出比率增長 42%
- 廣告活動比率增長 6.3%
BBM 比率顯示,在前 4 名發生變化後,其廣告活動的所有權和在這個主要的前 4 名廣告領域的佔有率有了很大的轉變。 BBM 將更多的廣告支出放在效果最好的地方:前 4 名。
我們在這裡真正看到的是每個人所期望的。 絕大多數展示次數、點擊次數和支出都在前 4 位。 說這會發生在變化之前,有點像預測站在雨雲下時地面很快就會變濕。 好消息是,似乎每個人都是對的。
但真正讓我們興奮的是 BBM 在這個新環境中的表現。 機器學習優化已經適應並在新範式下自動進化,您可以清楚地看到 BBM 在重要的方面優於所有其他活動,而且差距非常大。
留在前四名的競爭中
在大多數情況下,廣告系列的成本更高,與成本相比,大多數廣告商沒有獲得足夠的點擊次數來證明增加支出的合理性。 對於不使用機器學習來優化活動的廣告商,他們將繼續發現:
- 前 4 名以下的展示次數和點擊次數下降了近一半
- 前 4 名中的廣告點擊量略有增加,但支出大幅增加
- 前 4 名廣告的點擊率略有上升,但每次點擊費用大幅上升
結果很有趣,無論您是否使用 BBM。 隨著點擊成本的增加和廣告支出的增加,質量得分作為一個指標比以往任何時候都更加重要,廣告商需要付出越來越多的努力來確保他們在著陸頁上獲得盡可能多的轉化。
開展品牌知名度活動的廣告商將被迫嘗試事半功倍,並可能尋求利用社交媒體渠道和病毒式傳播,試圖從他們的活動中獲得更多收益。
絕對清楚的是, PPC 的機器學習優化在這一點上遠遠超過人類,利用這樣的優化將是未來競爭的必要條件。
為了清楚起見,讓我們將由此產生的增長與穀歌為出現在前 4 名結果中而徵收的稅款進行比較。 好消息是,BBM 的用戶將少交 41% 的稅,以此類推。
還有一次:經過 BBM 優化的廣告系列面臨的 CPC 比更改之前略高,但 CPC 增幅比未優化的廣告系列低 41% 。
任何有興趣了解更多關於機器學習如何優化 PPC 活動的人都應該查看與 Bryan Minor 的網絡研討會:2016 年機器學習年。 Bryan 解釋了我們的機器學習優化是如何工作的,並向您展示了真實的結果。 一定要檢查一下!