什麼是目標廣告支出回報率以及如何在 2023 年正確使用它

已發表: 2023-09-08


圖片由搜索引擎圓桌會議提供

什麼是目標廣告支出回報率?

哪種類型的自動出價策略是目標廣告支出回報率 (ROAS)?目標 ROAS 到底是什麼?

目標 ROAS(即“目標廣告支出回報率”)是 Google Ads 中可用的智能出價策略之一。 智能出價使用人工智能和機器學習代表廣告商管理出價,優化廣告活動的轉化或轉化價值。

總共有四種智能出價策略,選擇正確的一種策略取決於您的 Google Ads 廣告系列的目標:

客觀的

智能出價策略

增加銷售額和潛在客戶

  • 最大限度提高轉化次數
  • 目標每次轉化費用

增加收入和利潤

  • 最大化轉化價值
  • 目標廣告支出回報率

如果您的目標是增加收入和利潤,那麼 ROAS 出價將是最佳選擇。 但是,在切換到目標廣告支出回報率之前,還需要考慮其他變量。

目標每次轉化費用與目標廣告支出回報率

目標廣告支出回報率和目標每次轉化費用的運作方式非常相似,因為兩者都被認為是高級出價策略,並且都對注重轉化的帳戶有效。 但目標每次轉化費用與目標廣告支出回報率之間的主要區別是什麼?

目標每次轉化費用將利用廣告活動的預算並考慮廣告商選擇的每次操作所需的目標成本來努力產生最大的轉化次數。 例如,如果廣告客戶選擇了 20 美元的目標每次轉化費用,Google 將調整出價以推動轉化並力爭實現該目標每次轉化費用。

谷歌廣告系列轉化目標

ROAS 出價的工作方式有所不同,它會生成最大的轉化價值,並考慮廣告商選擇的期望廣告支出回報。

 

廣告客戶必須使用以下公式輸入百分比形式的目標廣告支出回報率。

 

轉化價值 ÷ 廣告支出 x 100% = 目標 ROAS 百分比

 

例如,如果一家企業花費 200 美元,產生 1,000 美元的收入(或轉化價值),則 ROAS 為 500%。

 

1,000 美元 ÷ 200 美元 x 100% = 500%

 

通過確定企業需要多少 ROAS 才能實現盈利,進行倒推是很有用的。 上述內容本質上是說,企業在 Google Ads 上每花費 1 美元就需要賺取 5 美元。

 

與目標每次轉化費用一樣,Google Ads 會設置出價,以實現廣告系列所需的廣告支出回報率 (ROAS)。

 

最大化轉化價值

並不能保證達到所需的每次操作費用或廣告支出回報,因為有些轉化率會更高,有些轉化率會更低。 它的作用是為 Google 提供一些指導。 例如,將目標設置得太低可能會導致活動的實施受到限制。

誰應該使用目標廣告支出回報率?

如果您的 Google 購物廣告系列直接產生轉化價值(即轉化跟踪銷售和收入),請使用目標廣告支出回報率。 如果在線零售和電子商務企業的 Google Ads 帳戶中跟踪價值,則應使用 ROAS 出價。

跟踪的數據量也很重要,建議 Google Ads 帳戶在過去 30 天內至少有 15 次轉化。 這樣谷歌就有足夠的數據來有效優化。

哪些人不應該使用目標廣告支出回報率?

如果您跟踪的轉化不是基於價值的,例如電子書或宣傳冊下載或潛在客戶捕獲表單,則不要使用 tROAS。 相反,“最大化轉化次數”和/或“目標每次轉化費用”將比 ROAS 優化更適合。

如果 Google Ads 帳戶在 30 天內產生的轉化次數少於 15 次,那麼我不建議使用 tROAS。 這包括廣告支出較低的小型 Google Ads 帳戶、銷量較低的高價值產品或銷售路徑較長的購買,因為轉化通常通過其他渠道進行,而 Google Ads 是較高的漏斗渠道。

在所有這些場景中,使用“最大化轉化價值”或“最大化轉化次數”可能是最佳出價策略。

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如何設置 Google 購物的目標廣告支出回報率?

要設置目標廣告支出回報率,廣告客戶必須首先確保為 Google 購物廣告系列使用的轉化操作分配了值。 有多種方法可以解決這個問題,這取決於每個企業如何為轉化分配價值。

首先,點擊“工具和設置”,然後導航至“轉換”。

衡量轉化

接下來,點擊應分配值的主要轉化操作。 然後您將有兩個選擇。

轉換價值

  1. 對每次轉化使用相同的價值- 如果您希望為每次轉化分配相同的價值(例如,潛在客戶或購買對企業而言價值相同),請選擇此選項。
  2. 為每次轉化使用不同的價值- 這是電子商務最流行的選擇,因為不同的產品成本不同,因此不會全部產生相同的轉化價值。 為了進行此設置,需要編輯網站上的 Google 標記以跟踪特定於交易的轉化價值

還可以從轉化源導入轉化價值。 例如,如果轉化事件是從 GA4 引入的,則 GA4 中跟踪的收入將分配價值。

Google Analytics(分析)值設置

選擇 tROAS 出價策略

在您的 Google Ads 帳戶中跟踪轉化價值並且該帳戶在 30 天內至少實現 15 次轉化後,需要牢記最後一個注意事項。

對於現在正在記錄轉化價值的新(或最近修改的)轉化目標,建議您將轉化應用於廣告系列,並等待六週,以便廣告系列記錄轉化價值。 這樣一來,營銷活動就可以吸取教訓,並且還可以為廣告商提供效果指標。

在此期間,請使用“最大化轉化價值”。 六週後,前往廣告系列設置,在“出價”下勾選“目標廣告支出回報率”複選框。

Google 可能會根據廣告系列的現有效果提供建議的目標廣告支出回報率。 您可以接受建議,也可以根據您需要實現的目標輸入您想要的 tROAS。

設定目標廣告支出回報率

實現目標廣告支出回報率和目標每次轉化費用的路徑

對於基於轉化價值的出價,從“最大化轉化價值”開始,然後轉向“通過目標每次轉化費用最大化轉化價值”,這就是所謂的 ROAS 出價路徑。 這是推薦的方法,而不是立即開始使用 tROAS。

這同樣適用於基於轉化的出價,建議廣告主首先從“最大化轉化次數”開始,以確保收集轉化數據的時間,並在轉化數據和廣告活動穩定流動後,最後切換到“通過目標每次轉化費用最大化轉化次數”已經收集了足夠的數據。

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在 Google Ads 中使用目標廣告支出回報率的 5 種最佳做法

為確保 tROAS 有效發揮作用,需要遵循一些關鍵的最佳實踐。 這樣做可以提高效果,讓您(和 Google)能夠優化您的廣告系列,最重要的是,最大限度地提高廣告支出回報。

1:確保轉化跟踪準確

與大多數與數字營銷相關的事情一樣,數據是成功的關鍵。 在談論智能出價策略時,準確衡量轉化和轉化價值至關重要。 除了準確之外,轉換數據還需要一致且可靠。

跟踪問題可能很常見,特別是對於擁有大量庫存的大型網站,導致各種不准確或不可靠的數據。 重複計算、少報、未衡量整個渠道以及未能跟踪次要操作等問題都可能會損害數據的準確性,從而損害您的營銷活動。

定期檢查跟踪並排除故障,以確保其設置正確。 最好由負責網站的開發人員進行驗證,並使用“轉化標籤助手”Chrome 擴展程序和 Google 跟踪代碼管理器中的預覽模式等工具。 執行測試轉換是確保正確跟踪的另一種明智方法。

2:收集足夠的轉換數據

為了確保自動出價策略發揮最佳作用,在使用目標廣告支出回報率之前必須收集足夠的轉化數據。

Google Ads 中的自動出價策略使用機器學習算法來推動優化。 該算法依賴於轉換數據,如果沒有它,它將很難優化。

簡單來說,假設一個帳戶有 1,000 次轉化,並且每次轉化都分配有一個轉化價值。 Google Ads 將能夠解讀這些數據,查看導致每次轉化的用戶行為,考慮數百萬個意圖信號,然後優化出價以產生更多轉化。 相比之下,如果一個帳戶只有 10 次轉化,那麼 Google Ads 就沒有足夠的數據來準確有效地執行此操作。

3:設定切合實際的目標廣告支出回報率

第二個最佳實踐是設定切合實際的目標廣告支出回報率。 設置時需要考慮兩個要素:

  1. 建立與業務相符且有利可圖的 tROAS。 它需要能夠實現業務目標,否則營銷活動可能無法實現收入和目標。
  2. 設置 tROAS 時要考慮歷史和當前的表現。 本質上,這是業務目標和實際績效之間的平衡行為。 tROAS 必須是可實現的。

例如,如果帳戶中廣告支出的平均回報率遠低於此值,則不建議將目標 ROAS 設置為 2,000%。 將目標廣告支出回報率設置得太高可能會導致廣告系列無法交付,因為谷歌會認為實現目標並抑制支出太困難了。

另一種情況是,如果企業需要產生 600% 的 ROAS 才能盈利,但實際績效更接近 300%。 同樣,廣告商必須同時考慮這兩點,這一點很重要。 最佳做法不是將目標 ROAS 設置為 600%,而是將其設置為更接近實際效果,例如 350%,然後加班加點地穩步提高目標 ROAS,直到達到所需的 ROAS。

4:細分活動以提高績效

目標廣告支出回報率在產品產生類似廣告支出回報的廣告系列中效果最佳。 因此,進一步細分是一種更先進的優化方式,可以實現更高的廣告支出回報,特別是對於銷售大量產品且每種產品的 ROAS 不同的商家而言。

根據產品廣告支出回報率劃分您的廣告系列,以便您擁有多個廣告系列和廣告組。 無論是在廣告組中組合在一起的產品關鍵字,還是在產品 Feed 中使用自定義標籤並根據廣告支出回報率對產品進行分組。

這樣做將使您能夠為每組產品設置不同的目標廣告支出回報率。 例如,下面的屏幕截圖顯示了銷售電子消費品的企業如何根據產品類型對營銷活動進行細分,每個營銷活動都有不同的目標廣告支出回報率。

谷歌廣告系列

確保每個細分市場的廣告支出回報率優化都是由數據驅動的,使用實際效果數據並考慮廣告支出回報。

5:設置出價策略實驗

為了最大限度地減少更改出價策略時對 Google Ads 的干擾並充分利用 ROAS 優化,建議設置廣告系列實驗。 這是因為一旦出價策略發生變化,廣告系列就會經歷一個學習期。 如果效果真的很好並且您擔心更改出價策略會產生的影響,請考慮進行實驗。

例如,如果廣告系列當前正在使用“盡可能提高轉化價值”並且已收集到足夠的數據,請設置一個出價策略實驗,對部分流量使用 ROAS 出價,並讓該實驗運行一段時間。 一段時間後,您將看到與使用“最大化轉化價值”的原始廣告系列相比,目標廣告支出回報率的效果如何。 如果目標廣告支出回報率優於最大化轉化價值,請完全切換。

使用出價策略實驗的另一種方法是測試不同的目標廣告支出回報率百分比,以了解它們對效果的影響。 例如,如果某個廣告系列的目標 ROAS 為 200%,並且您有興趣提高它,而不是乾擾主要廣告系列,請首先使用實驗來測試 300% 或 400% ROAS 並衡量效果。

出價策略實驗

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Google 購物 ROAS 提高的 3 個案例研究

案例研究 1:ROAS 在 3 個月內提高了 46%

客觀的

總部位於瑞典的優質廚具零售商KitchenLab需要通過增加在線收入來推動利潤增長,而不增加廣告支出。 KitchenLab 及其競爭對手銷售許多相同的產品,因此面臨的挑戰是找到最有利可圖的產品在 Google 購物上做廣告。

解決方案

KitchenLab 採取的第一個行動是使用 DataFeedWatch 提高產品源的質量。 產品標題經過優化,包括品牌名稱、顏色、尺寸和其他對用戶體驗和點擊率很重要的相關參數。 當提要中缺少產品類別時,我們會添加產品類別,或者通過使其更加具體來進行改進。

其次,也是至關重要的,通過映射不同類別的產品利潤來優化產品供給。 這是使用 DataFeedWatch 內部字段中的自定義標籤添加的。 這意味著可以更好地了解數字銷售的實際淨收入,從而使廣告商能夠根據利潤確定產品的優先級。

最後,實施了新的 Google 購物活動結構,並根據 Feed 中分配的邊距標籤確定優先級。

結果

投資回報率結果

經過與新的數字機構 Keybroker 以及 DatafeedWatch 合作三個月後,KitchenLab 取得了以下成果:

  • 廣告費用降低-35%——專注於最賺錢的產品
  • 流量增加 +18% - 購物標題/類別的相關性更高
  • 將 CPO 減少 -23% - 更多相關流量
  • ROAS 提高 46% - 更多相關流量並降低成本



案例研究 2:Google 購物廣告的 ROAS 提高了 451%

客觀的

銷售專業工業害蟲防治產品和裝備的害蟲防治零售商在取得了令人滿意的業績後,3 月份 Google 購物的收入突然大幅下降。 他們使用的 Content API feed 限制了 feed 的管理和控制。 目標是再次提高 Google 購物的性能。

解決方案

第一步是替換內容 API feed 並實施 DataFeedWatch。 這使得企業能夠通過更多控制來創建和管理購物源。 使用 DataFeedWatch,害蟲防治零售商能夠採用戰略方法對每個渠道的產品進行分類,並使用規則和過濾器來排除低利潤和無利可圖的產品。

包含和排除產品

結果

實施由 DataFeedWatch 創建的新優化的 feed 後,性能顯著提高,為業務帶來了堅實的成果。 使用 DataFeedWatch,Google 購物廣告系列的總體廣告支出回報率 (ROAS) 提高了 451%。

活動表現

案例研究 3:時尚品牌的 Google 購物廣告系列的 ROAS 提高了 25%

客觀的

紐約的一家時尚品牌需要提高其 Google 購物廣告活動的 ROAS,以提高在線利潤。

由不同廣告成分組成的購物標題受到審查,因為它們首先包含產品的品牌名稱,佔用了字符有限的標題中的寶貴空間。 據推測,由於品牌關鍵詞首先出現在谷歌購物廣告中,因此獲得了大部分展示次數。

解決方案

顯而易見的解決方案是運行產品標題實驗,以了解如何提高標題的性能。 使用 DataFeedWatch A/B 標題測試功能,在所有 Google 購物廣告系列中測試了兩種產品標題變體。

變體 A 是現有廣告,其中在標題開頭包含品牌名稱。 變體 B 是將品牌名稱移至產品標題末尾的實驗:

  • 標題(變體 A):[品牌名稱] [款式、顏色] 運動鞋 | 9號
  • 標題(變體 B):[品牌名稱] 的[款式、顏色] 運動鞋 | 9號

然後,流量被分割並提供其中一種變體,為了獲得公平的結果,沒有任何其他更改,並且創建了獨特的參數,以便可以在 Google Analytics 中實時監控結果。

結果

A/B 測試結果

經過 30 天的測試期後,讓實驗有足夠的時間退出學習期並生成具有統計意義的結果,結果明顯勝出。 充分利用 Google Ads 中的機器學習,從購物廣告系列的 ROAS 出價中獲益。 變量 B(品牌名稱已移至標題末尾)的平均 CPC 下降了 -10%,而 ROAS 則增加了 +25%。 點擊率和轉化率也有所提高。

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結論

目標廣告支出回報率是一種最適合電子商務廣告客戶的高級出價策略。 為了最大限度地發揮其潛力,請遵循本文中的五種最佳做法,並通過充分利用 Google Ads 中的機器學習,從購物廣告系列的 ROAS 出價中獲益。

除了使用出價策略來優化您的 Google 購物廣告系列外,還了解如何在 Google 購物上使用否定關鍵字和優先級設置來提高其效果。


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