Google Ads 最佳化指定目標 Optimized Targeting 目標對象 audience
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Google Ads 最佳化指定目標 Optimized Targeting

圖片來源,Google Ads Youtube https://www.youtube.com/watch?v=v9SqjeH7nrU

Google Ads 的目標對象 (audience) 是一個大題目。目標對象的設定方式,長期以來也變化很多。以下我的文章有提到目標對象的概念,與演變歷程:

https://support.google.com/google-ads/answer/10537509
撰文的現在是2022年5月,近一年 Google Ads 在推「最佳化指定目標」(Optimized Targeting)。它是新功能,會依照廣告投放者的 landing page 與廣告素材,自動找到除了初始設定的目標對象外,其他可能達成轉換的目標對象。

你也可以手動增加條件,如目標對象區隔、客層、關鍵字、等,這些皆為「指定目標信號」(Targeting Signals)。最佳化指定目標是一個機器學習的機制,指定目標信號只是初始值參考,最佳化指定目標仍會去找最可能轉換的目標對象。甚至如果機器學習後發現初始設定的信號不是最好的目標對象,Google Ads 會降低初始設定目標對象的廣告投放,而將投放比重轉向機器學習後,成效更好的目標對象。

上方 Google 10537509 號文件提供了一個很好的例子。有一個慢跑鞋的賣家,為一款新上市的慢跑鞋投放廣告。根據之前搜尋廣告的經驗,「慢跑鞋特賣」這個關鍵字的成效不錯,所以他使用了相關的自訂區隔 (custom segment)。另外他增加了「運動鞋」的潛在買家區隔 (in-market segment)。

如果他的新廣告有開啟最佳化指定目標。最佳化指定目標會依照即時的轉換數據做機器學習。上一段設定的目標對象只是初始值參考,Google Ads 會依照即時的轉換數據調整投放的目標對象。例如對其他類似品牌 (競品) 有興趣的使用者,或是對某一個運動服飾網站有興趣的使用者。

關於上面例子提到的「目標對象擴展」(Audience Expansion),已經漸漸併入最佳化指定目標。

https://support.google.com/google-ads/answer/9496986

In June 2021, Discovery campaigns and Video campaigns (“Sales”, “Leads”, or “Website traffic” only) that use audience expansion will transition to optimized targeting.

https://support.google.com/google-ads/answer/190596?ref_topic=10289387

Targeting expansion is now available as optimized targeting for any new Display campaigns that you create.

這類型的目標對象設定,功能上介面上其實都演變很多,目前看來是整合到「最佳化指定目標」了。

最佳化指定目標目前只適用於以下廣告類型:

  • 多媒體廣告
  • 探索廣告
  • 影片廣告 (僅適用於使用「銷售」「待開發客戶」「網站流量」為目標)

不同的廣告類型,可設定的指定目標信號會不同。如果是多媒體廣告,選擇一個廣告群組,左側menu「設定」,有個「鉛筆符號 修改廣告群組指定目標」。點進去會顯示:已為您設定最佳化指定目標。同一頁可以設定指定目標信號,包含目標對象區隔、客層、關鍵字、主題 (哪些主題的網站會出現你的多媒體廣告)、刊登位置 (指定的網站,Youtube 頻道,某一個 Youtube 影片,指定的App)。

概念上記住最佳化指定目標是廣告群組層級,而非廣告活動層級。不管是什麼類型的廣告,選擇一個廣告群組,點左側menu「設定」,找尋「最佳化指定目標」,或是「修改廣告群組指定目標」」的選項。

不同廣告類型可設定的指定目標信號會不同,larry 感覺最佳化指定目標仍然還在演進,設定的介面也還在變更,所以不用死記,知道設定的路徑,和邏輯概念就好。

結論

Google Ads 的出價策略已全面使用機器學習。目前看起來,目標對象的設定也會導入機器學習。第一個好處是節省廣告投放者的時間,再來是接觸到我們本來沒想到的客群,並提供反饋數據給廣告投放者和品牌經營者作參考。

關於 Google 廣告,larry 常說:工具的使用是其次,我們要了解的是 Google 的方向。目標對象的設定也導入了機器學習,給初始值,讓他跑機器學習,我們拿到反饋數據,再調整。業務與 Google 廣告相關的讀者,要熟悉這方面的手感。