想要做好谷歌廣告，還不了解智能出價？
有人會說，我用人工出價，廣告效果還挺不錯的，為什么要用智能出價呢？
答案是：智能出價不同于人工出價最大的區別就是“機器學習”充分優化出價信息，并且最重要的是使用沒有門檻。
而針對各種出價信號：設備、投放位置等，在不斷變化的出價信息和由此產生的各種變量信息中，人工出價無法及時有效處理，不及時進行有效調整很容易就迷失了核心方向，最重要的一點就是實現更戰略性的思考來促進整體業務性的增長。
是否有可能消除投放廣告的復雜性，為廣告主既節省了時間又成本，并提高了用戶的體驗？
正確的解決方式就是：智能出價。
實現谷歌廣告的最佳實踐少不了智能出價，今天就帶大家全方位了解“智能出價”。
01
Google Ads 智能出價
智能出價是利用自動化競價機制和實時競價信號來幫助廣告主達成轉化數和實現轉化價值的目標。并且谷歌希望推動更多用戶使用人工智能和智能競價——因為他們獲得的數據越多，智能競價就越容易發揮它的用處。
智能出價可以節省大量時間和精力?？梢愿鶕脩粜袨楹腿丝诮y計數據自動調整出價，為最有可能轉化為潛在客戶的用戶出價更高。
02
為什么要使用“智能出價”？
目前，廣告數據廣度不斷增加，廣告主很難根據每位用戶的特定背景進行設定出價。
具體維度有：關鍵字出價，廣告投放時間，投放國家，投放設備，投放網絡，谷歌產品應用等等方面。
并且智能出價可以適用于多種企業對象，對企業大小沒有任何限制，就算是沒有任何轉化數據的賬戶也可以使用智能出價來提升廣告效果。
小提議：建議衡量一個時間段的廣告數據，比如說一個月，這一個月的數據中最好有30次轉化。
因此，智能出價是最佳解決方案，可有效考慮到所有廣告信號并提高整體廣告成效。
03
Google Ads智能出價技術的優點
◆ 機器學習
Google的機器學習技術會深入分析每次競價，在搜索查詢層級計算更多數據，有助于您做出明智的優化決策。
◆優化頻率和精準度
Google Ads提供真正的競價期間優化，可針對每次競價設定出價，而非一天只設定幾次。
◆豐富多樣的競價期間信號
每個搜索各不相同，Google每個搜索各不相同，Google會評估多種不同信號以及信號之前有意義的互動，然后據此設定最佳出價，
智能競價的“過人之處”在于對于每次競價，是根據每位用戶的獨特信號組合即可調整出價。
在如此龐大的數據中，每次競價手動評估進行出價，既不合理又耽誤時間。智能出價就可以解決此問題，在合適的時間，對于合適的用戶進行及時的競價調整，以幫助我們可以捕捉到最有潛力的用戶。
智能出價根本目的：借助機器學習，以轉化價值或轉化次數為目標優化廣告效果
注意：使用智能出價的前提必須首先部署轉化跟蹤，不知道如何設置轉化跟蹤？參考《[更新啦?。。緊跟谷歌新變化-GTM轉化追蹤設置必讀》，獲取更多信息哦。
圖片來源：李羽昕
04
谷歌廣告智能出價適合各種營銷目標的出價策略
除了滿足設置轉化跟蹤這一個要求之外，還需要思考，哪兒種出價方式才是更適合賬戶現階段使用的呢？接下來就給大家一一介紹。
◆目標每次轉化費用
維持目標每次轉化費用的同時，獲得盡可能多的轉化次數。
1.優勢
接力實時出價，以目標每次轉化費費用獲取盡可能多的轉化次數。
2.使用情景
希望以特定的每次轉化費用獲取更多的轉化次數。
3.要求
無轉化次數要求廣告系列不得受預算限制，并且必須跟蹤其轉化數據。
◆盡可能提高轉化次數
在制定的預算范圍內，促成盡可能多的轉化次數。
1.優勢
盡可能提高轉化次數，盡可能的有效使用預算。
2.使用情境
希望盡可能提高某個廣告系列的轉化次數，沒有特定的每次轉化費用目標或者廣告支出回報率目標。廣告系列轉化量偏低或者是沒有轉化記錄。
3.要求
無轉化次數要求。廣告系列不能使用共享預算，必須跟蹤轉化數據。
◆目標廣告支出回報率
以目標廣告支出回報率獲取盡可能高的轉化價值。
1.優勢
借力實時出價，以目標廣告支出回報率獲取盡可能高的收入。
2.使用情景
希望自動優化出價，以最大限度提高收入取得的轉化價值不盡相同，希望以目標廣告支出回報率獲得盡可能高的轉化價值。
3.要求
最低轉化次數要求：近30天至少有30次轉化通過Google ads傳遞。
◆盡可能提高轉化價值
在制定的預算范圍內，促進盡可能多的轉化價值。
1.優勢
盡可能提高轉化價值，同時盡可能有效的使用預算。
2.使用情景
希望盡可能提高某個廣告系列的轉化價值，沒有特定的每次轉化費用或者是廣告支出回報率目標。
3.要求
無轉化次數要求。通過Google ads 轉化跟蹤或導入的Google analytic 目標共享轉化價值。
◆要點總結
智能出價的優越性主要體現在對于每次競價，根據每位用戶的獨特信號組合即刻調整出價。
智能出價的根本目的在于借助機器學習，以轉化價值或轉化數為目標優化廣告效果。
圖片來源：李羽昕
如果廣告一開始使用的人工出價，那么當切換到智能出價時，不太可能立即看到廣告效果的改善。
智能出價需要時間來讓賬戶學習，因此，在最初的幾周到一個月內，可能會導致整體廣告賬戶效果的波動。
賬戶一旦有大幅度的調整，系統就會重新開始為期5天的學習期，賬戶則重新開始積累數據。整體缺乏轉化數據是智能出價策略可能無法改善帳戶效果的另一個常見原因。
智能出價使用轉化數據來決定出價多少。智能出價也需要了解推動轉化的一個變量。簡單說，如果每個廣告系列中每天只有1或2次轉化，就需要很長時間才能建立大量數據以用于出價和系統進行出價決策。
反之，那么智能競價將有大量數據可供使用，并且會在幾天內開始產生更積極的廣告支出回報。
簡單的說，谷歌和智能出價喜歡大量數據。關鍵字的數量還會限制每個廣告系列中的轉化數據。如果您僅使用1或2個完全匹配關鍵字運行非常小的廣告系列，那么就智能競價的 AI 必須處理的數據量而言，這可能是一個瓶頸。
頻繁的更改也會影響智能出價的效果。如果每次只添加一個關鍵字并刪除另一個關鍵字，那么系統需要重新開始機器學習。
05
不知道怎么使用“智能出價”？
對于智能出價的一些基本介紹，相信大家都已經了解了，那實際怎么應用呢？別著急，這不就來了。
案例分享
該客戶運營谷歌廣告只有三個月的時間，其主做的產品為軸承。
圖片來源：李羽昕
“盡可能爭取更多點擊次數”是智能出價的一種形式，但是這種出價是可以設定廣告最高出價，比如說設定為5元或者是8元，9元等等。
系統會在不超過最高出價及預算的前提下，設定出價范圍。而“盡可能提高轉化次數”是基于機器學習技術+實時出價功能，對每次競價靈活優化并調整出價，更加智能哦。
說了這么多，相信你對智能出價也有了一個初步認識。雖然說現在很多人也慢慢開始使用谷歌廣告，但是谷歌廣告是怎么運作的，算法是什么。
相信很多人都一知半解，使用正確的出價策略會助力廣告效果提升至一個新的階段。但是每次優化廣告賬戶，調整廣告出價策略，系統都會重新進行學習，在這里想給小白客戶說，想要出效果，不是一蹴而就的。
今天調整的，明天不會立馬見效哦，要給賬戶一個充分緩和和學習的機會，所以說做的每個調整都會對廣告賬戶有大大小小的沖擊。
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