今年因为谷歌的政策问题,很多卖家做不了购物广告,从而大力转向做谷歌的搜索广告,但Color发现很多小伙伴对于搜索广告的设置和打法还是不够精细化,关于搜索广告的优化之前Color也有讲过,大家可以回顾下--搜索广告优化

最近呢,也有蛮多小伙伴来问我说,
-Color,我搜索广告现在用CPC出价,我可不可以直接把出价换成CPA呀?
(或者已经尝试过这个方法的小伙伴也跟我说)
-Color呀,我前两天把广告的CPC出价换成了CPA,现在数据差了好多,应该怎么优化呀?

今天呢,就来跟大家聊聊,如果你想要测试广告的不同变量,但又担心影响目前广告系列的数据和效果,这种情况下应该怎么做呢?接下来Color就带大家来看看Google Ads一个很有用的功能-草稿与实验组。


一:什么是草稿与实验功能?
What
谷歌的草稿与实验功能,可能是Google Ads里被严重低估的一个工具了,使用的人很少,甚至于都很少有人知道,其实借助Google Ads的草稿与实验功能,我们可以对广告进行拆分测试,以确定一些重要的变量,提升我们的广告效果。实验允许你尝试新的想法或者策略,而不影响你原来广告系列的表现,只需要分配主广告预算的一部分就可以去轻松测试新的变量,从而以最小的风险获取最有用的成效。与常规的A/B测试相比,Google Ads实验的准确度更高。

二:什么情况下用实验与草稿?
When
你想要测试不同变量对你的业务会带来什么变化,但又不想影响原广告系列时,比如说想测试以下变量:

三:怎么进行设置?
How

01

建立草稿系列

建立谷歌广告实验的第一步是建立广告系列草稿,广告系列草稿本质上就是你现有广告系列的副本,在谷歌ads账户后台-中间导航栏更多-草稿与实验-添加广告草稿
注意:目前只有搜索广告和展示广告系列支持创建草稿与实验,像购物/视频/应用广告无法使用这个功能。

02

选择更改测试变量

草稿创建好之后,你可以可以选择更改要测试的变量,比如Color想要测试下我的搜索广告CPC出价和CPA出价的效果有啥不一样,那我就可以在设置进行更改出价策略,然后保存。

更改广告系列草稿类似于在Google Ads编辑器里更改广告系列,你所做的更改都不会生效,除非你将这些更改应用到最初的广告系列里或者将草稿转化为实验。

03

将草稿用作实验

前面我们已经对广告系列草稿进行了更改变量,那接下来就可以准备实验了,在草稿与实验下-广告系列实验-点击创建

04

填写实验组的细节

实验日期建议不要为实验组设置结束日期,或者确保实验时间最好是运行4周以上

实验分配的比例:此处预算分配建议可以50/50,这样你进行实验的两个广告系列都得到相同的预算。

实验分配比例选项:有两个选项,一是基于搜索量,二是基于Cookie量
  • 借助基于搜索的实验组:你可以在每当有搜索发生时将用户随机分配到实验或原始广告系列。与基于 Cookie 的实验组相比,你可以更快地获得具有显著统计意义的结果。如果同一用户搜索多次,则可能既会看到实验,也会看到你的原始广告系列
  • 借助基于 Cookie 的实验组:无论用户执行多少次搜索操作,都只会看到你广告系列的一个版本。这样做有助于确保不让其他因素影响你的结果,并可以为你提供更准确的数据。

(Color比较倾向于基于Cookie的实验组,因为可以给我提供到更准确的数据,当然也要看实验组测试的变量是什么来做最终的确定)
设置好之后点击保存就可以啦~
小tips:
  • 建议不要为实验组设置结束日期,或者确保实验时间最好是运行4周以上
  • 对照组与实验组的预算分配建议是50/50,这样比较快测出效果
  • 在实验期之内,尽量不要对原广告系列进行改动,如要改动,确保对实验组也做相对应的更
  • 一个实验争取只测试一个变量

四:怎么看实验数据?
Review

先来看张图:
点击到实验组可以看到效果对比的数据,比如

  1. 每个指标名称下方的第一行显示的是实验的指标数据。

例如,如果你在“点击次数”下方看到 3180,也就是指你的实验的广告从开始投放以来已经获得 3180次点击。

2. 第二行显示的是实验和广告系列之间的效果差异估算值。
  • 第一个值表示的是,你的实验在该指标方面与原始广告系列相比的效果差异。例如,如果你看到点击次数 +81%,则估计你的实验获得的点击次数比原始广告系列多 81%。如果原始广告系列和/或实验尚未收集到足够的可用数据,你会看到“--”。
  • 第二个值表示的是指实验和原始广告系列之间可能存在的效果差值的可能范围。例如,如果你看到 [+69%, +93%],这意味着与广告系列相比,实验的效果提升幅度介于 69% 至 93% 之间
  • 如果你的结果是具有统计意义的,你会在值旁边看到一个蓝色星号
    3. 是否具有显著的统计意义
    当你的 p 值小于或等于 5%,如果将实验转换为广告系列,则该实验获得相似结果的可能性较大。如果你的 p 值大于或等于 5%。那么你应用此实验之后可能数据达不到你的预期。P值越小,结果的显著性就越高。
没有显著的统计意义,有可能是以下原因导致的,可以去做下复盘和优化:
  • 实验运行时间不够长
  • 广告系列获得的流量不够多
  • 流量分配比例过小,实验未能获得足够多的流
  • 你所做的更改未产生具有统计意义的效果差异

今天关于Google Ads的草稿与实验组的应用就介绍到这里啦,大家如果有疑问的话可以加群跟我们讨论哦~



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