如何预估你的谷歌广告ROI（投资回报率）？

谷歌广告作为付费推广的一个渠道，我们可以通过花钱让我们的网站出现在用户搜索结果的前面。

如果不付费，那我们就只能通过自然排名的方式出现在用户的搜索结果下面，如果想要出现在谷歌搜索页面自然排名前3页，我们需要做SEO，这是另外一个大的工程，不仅需要钱更需要时间，见效比谷歌广告慢多了，不在今天的讨论范围内。

在我们进行谷歌广告的投放之前，我们需要设置一个广告预算，你预计每天花多少钱打广告？作为电商而言，我们花的每一分广告费的目的是为了获得盈利。

在我们没有开始投放广告之前，我们怎么对我们的谷歌广告ROI做一个预估计算呢？

今天我和大家分享一个我在使用的Google Ads ROI 数据模型。

Google Ads ROI 数据模型

通过使用这个模型，它可以简单的告诉我们，我们的广告的投资回报率，以及我们需要怎么做，才可以通过谷歌广告获得盈利。

如何使用ROI数据模型

它和我们上一篇介绍的谷歌广告目标数据模型一样，模型中的黄色单元格是变量，浅蓝色单元格是固定计算公式的结果。

首先，你可以将你之前使用谷歌广告目标模型生成的数据输入到PPC Ads Metrics Limian的黄色变量表中计算。

Google Ads Spend Per Month=Estimated Monthly Spend （谷歌广告目标数据模型里面的数据）

Average Cost Per Click= (Low Range Average Cost Per Click+High Range Average Cost Per Click)/2(数据可以从广告目标模型中获取)

PPC Lead Conversion Rate=100% (因为我是做独立站电商的，所以我们只需要直接算网站的转化就可以了，如果是B2B广告使用，就直接把谷歌广告目标里面的数据搬过来)

得到这些数据之后，可以帮助我们看到CPC和转换率等变量如何影响广告的ROI。

Max CPC 如何影响你的预算

根据谷歌广告投放的经验，谷歌经常高估我们的点击成本，低估总流量。

当我预测我的广告目标时，谷歌的关键词数据显示，我的广告平均CPC费用$3.69.

这个预估的点击成本对于我来说有点高，对于一个刚投放的广告，我不愿意付出那么高的CPC费用。

在模型中，我将估计的CPC上限定为$1。

谷歌广告是一个基于实时竞拍的系统，如果我们设置了Max CPC（每次点击最高花费），在广告活动上的总体花费就不会太多。不过也要注意低价出价也会导致你的主要关键词的展示减少。

我们看看如果我把每月的估计广告支出减少到$5000，CPC设置为$1情况会怎样。

你的销售漏斗如何影响你的ROI

当我们使用这个模型对我们的电子商务业务进行计算的时候，我们可以把Qualified Leads和Sales Proposal Delivered 和我们的PPC Lead Conversion Rate一样设置为100%

【如果针对的是B2B的谷歌广告，我们可以根据我们的销售团队提供的数据来设计我们的销售漏斗，比如PPC Lead Conversion Rate(50%)发送询盘的用户，Qualified Leads（30%）有效询盘的数量，Sales Proposal Delivered(25%)采购意向客户，Website Conversion Rate可以更改为 Sales Close Rate （15%）最终成交客户。通过销售团队分享的成交率信息等来调整模型中的数值。】

Website Conversion Rate大家可以根据自己的行业预估，如果没有数据积累，可以和我一样设置一个保险的数值2%。

Average Revenue Per Sale里面输入产品销售价格。

Product Margein 里面输入产品的毛利润(比如我卖$40，但是我需要花费$10来购买和运送产品到客户手中，那我的毛利润就是75%)。

Agency/In-House Management Fees里面输入广告代投的服务费，如果自己投放没有这个费用可以是0。

ROAS vs. ROI

数据模型中的Business Metrics部分会根据你输入的数据显示了预估的结果。我们可以看到我们输入的数据是怎么影响到谷歌广告的ROI的。我们会发现ROAS（广告支出回报率）比实际的ROI数据要好，那是因为ROAS不包含我们的产品成本和广告管理服务费用。

ROAS是一个可以很好衡量广告表现的指标，但是ROI才是我们作为广告决策的重要指标。

关注客户的终身价值

客户的终身价值也会影响我们的广告盈利能力。有些产品，客户可能不是只买一次，他们可能也会复购，假设你的平均客户终身价值是$1000，你可能会选择花费$200获得一个新客户。我们可以承受一开始获取客户的高成本，因为我们知道平均而言，客户未来的购买额将使广告投资回报率为正。

这也是为什么一些行业市场的CPC成本很高的原因，因为有大量的终身价值用户。

接下来我们可以调整相应的数据（CPC、Website Conversion Rate...黄色标记的变量数据）来获取一个盈利的数据模型。

看到这里，虽然我们还没有开始投放谷歌广告，但是我们可以通过数据模型预估的结果对于我们的产品或者服务是否适合投放谷歌广告，以及谷歌广告的ROI和关注那些指标来实现我的ROI目标有了一定的认知了。

最后我们还可以制作一个表格来预估扩大预算来计算我们的盈利。

是不是超级简单？动动你的小手制作一个属于自己的Google Ads ROI数据模型吧。