细分效果最大化广告系列和购物广告系列的 7 种方法

设置效果最大化或购物广告系列时，结构和细分通常是首要考虑的因素。

您的方法取决于帐户的大小、转化量和总体业务目标。

本文探讨了最常见的广告系列细分方法的优缺点，包括：

• 单一的“一刀切”活动。
• 按畅销产品、产品属性、位置、盈利能力和用户类型进行细分。
• 全面的产品矩阵方法。

1. 一个活动适合所有人

这种方法对于那些不能产生高水平转化的小型账户来说很常见，因此很难证明细分的合理性。

我发现每 30 天 50 次转化是维持 ROAS 和 CPA 目标的合理门槛。

对于中型账户来说，只使用一个广告活动也很常见，特别是那些拥有高端产品、高平均订单价值 (AOV) 的账户，或者像 SaaS 和保险这样每次点击费用 (CPC) 和每次转化费用 (CPA) 都很高的服务型行业。

除非您有大量预算或正在竞标微转化，否则每 30 天实现 50 次转化可能是一个具有挑战性的目标。

客户经理常常为了细分而细分。

更多广告系列可以让帐户看起来更加结构化，并证明我们的作用是合理的。但是，当广告系列转化次数降至每月 10-20 次时，合并回一个广告系列通常可以提高广告转化数据。

优点

• 在PPC 中，数据是王道，当一个活动拥有所有数据时，它就拥有足够的力量。《指环王》中的那块珠宝的累积力量比小戒指熔化成一枚戒指之前的总和还要大。（有一句话我从未想过我会写出来，但希望你明白我的意思。）
• 如果您的产品目录相对较小，畅销产品的定价/利润差异较小，则细分需求会较少或不需要细分。D2C 账户通常就是这种情况。

缺点

• 实际上，您的广告没有产品差异化。即使使用智能出价，您仍然会将表现最差的产品与最畅销的产品混为一谈。这会导致支出浪费。
• 您几乎无法控制产品优先级，而是将关键权交给 Google 的智能出价算法。Google 了解很多信息，但并非了解您的产品目录的所有内容。

2. 按畅销商品细分

如果您的主要目标是创造最多的收入，那么专注于畅销产品是有意义的。

当您有足够的转换数据时这种方法很常见。

优先推广畅销产品并限制对表现不佳的产品的支出。

优点

• 对推销畅销产品或由于季节性预计畅销的产品有更好的控制。
• 可以通过定制的资产组、促销扩展、价格扩展等方式有效地整合促销产品和资产。无需单独的活动。
• 通过自定义标签对细分市场进行分层的努力相对较小。
• 产品分析过程可以从仅使用 Google Ads 数据到包括 GA4 或平台数据。
• 扩展转换数量和价值的有效策略。

缺点

• 主要基于以前的数据而不是当前/未来的数据。
• 可能不适合那些收入主要取决于价格且价格/促销活动会定期更新的企业。上个月卖得好的东西本月可能卖得不好。
• 并非所有企业的首要任务都是增加收入。专注于畅销产品并不会促进他们实现主要目标。

3.按产品属性细分

这通常是广告系列细分最简单的切入点。品牌和产品类别等数据是强制性的 feed 属性，因此无需自定义标签即可轻松获取。

许多企业还根据品牌或产品类型分配预算，因此以这种方式构建活动通常是最自然的起点。

优点

• 广告平台内的集体数据允许以最少的时间分配进行产品分析和细分。
• 对于拥有大量产品目录而无法在 SKU 级别进行管理的帐户，按品牌或类别对数据进行分组可以使其更易于管理。
• 根据产品属性，与活动资产（如品牌促销扩展、产品类别结构片段等）进行更简化的集成。
• 商家中心可提供针对品牌和产品类别的畅销商品和价格竞争力的高级购物报告。

缺点

• SKU 性能在每个属性内可能会有显著差异，因此不基于优先产品进行数据分组可能会导致在表现不佳的产品上浪费资金，并过度依赖畅销产品。
• 更多地关注扩展单个属性的性能（即特定品牌）而不是整体帐户。
• 产品属性细分更常应用于资产组级别，这通常使得活动细分变得任意。

4. 按地点细分

通常需要按国家/地区进行细分，以处理不同的货币、语言、登录页面和信息流。针对同一国家/地区内的不同地区进行细分也很常见，以优化店铺访问量。

优点

• 有更多选项可供选择，以适应区域差异并定制用户旅程（例如，为每个位置定制登录页面）。这在非 feed 服务 Performance Max 广告系列中很受欢迎。
• 如果不同地点有不同的分配，则可以轻松管理预算。
• 探索新市场机会的理想战略方法。

缺点

• 多个区域的供稿通常更难管理和维持质量。
• 通常无法根据客户的绩效目标（畅销产品、利润等）进一步细分，因为转化数据已经分布在多个活动中，从而减少了现有市场内的增长机会。

5. 按利润分类

企业 CEO 和 CFO 在要求更新其在线广告效果时通常不会讨论 ROAS 或 CPA。这是因为它更像是一个营销 KPI，而不是业务 KPI。

如果没有盈利能力，我们在这里到底在做什么？

将利润数据整合到您的广告活动中正变得越来越普遍，使您能够使用第三方工具，如利润指标或 Google 的全新利润优化器功能（撰写本文时处于测试阶段）。

优点

• 与收入增长相比，更准确地匹配客户的实际业务目标。
• 当针对真正的营销目标进行优化时，有更大的机会扩大帐户的绩效。
• 当您使用客户的语言时，可以增强客户的信任，并让他们更好地理解宣传活动的策略和结构。
• 尽管方法有所进步，但适应性仍然很低。这是一个获得竞争优势的机会。

缺点

• 一些企业对于分享利润数据持谨慎态度，而其他企业没有资源提供销售成本 (COGS) 数据来利用利润优化工具。
• 该策略依赖于客户添加的准确、一致的 COGS 数据，这些数据很难维护，尤其是在目录较大的情况下。
• 将更多预算重新分配给利润率更高的产品通常可以减少畅销产品（通常利润率较低）的支出。这可能会对收入增长产生初步不利影响。
• 从 ROAS 转换为 POAS（广告支出利润）是一种高级策略，如果没有适当的规划和逐步推出，可能会破坏广告系列的效果。

6. 按用户细分

Performance Max 因过于注重通过回访用户来推动业绩而受到批评，与其前身 Smart Shopping 相比，很难衡量增量。

然而，通过专注于获取新客户，公司可以更好地评估其广告的真正价值并更准确地衡量增量，特别是当扩大客户群是关键的广告目标时。

优点

• 如果企业了解每个客户的生命周期价值 (LTV)，则此策略可以让他们有效地在该职权范围内定位广告系列的每次转化费用 (CPA)。
• 针对新老客户的专用预算、资产和信息。
• 通过为新用户和回头客解锁产品洞察，您可以将这些信息整合到其他渠道中。例如，配饰可能在回头客中很受欢迎，因此您可以设置专门的电子邮件流，向以前的买家提供这些洞察。

缺点

• 即使 Google暂缓弃用 Cookie，他们仍然很难完全区分新用户和回访用户。您相信 GA4 受众群体报告的准确性吗？
• 如果您使用新客户获取目标，您为新用户转化分配的附加值不是其购买的实际价值，而是您认为的长期 LTV。因此，当与其他没有相同广告系列目标的广告系列合并时，转化数据可能会显得夸大且不均衡。
• 许多企业依靠回头客的销售来推动大部分收入来源，因此过于注重新用户的获取可能会对业绩产生不利影响。

7. 按产品矩阵细分

大多数企业的广告策略都是多方面的，旨在提高各种指标，例如收入、毛利、AOV、新用户和回访用户、ROAS、LTV 等。为了有效地解决这些优先事项，细分应基于多个数据点和粒度级别。

构建您的产品分析和分层，就像一个综合分级系统，以根据营销和业务目标对每种产品进行优先排序。

下面是一个小规模的示例，展示了我们如何在增强型 Performance Max 产品中应用这种方法。

优点

• 一种最有可能实现企业期望从营销中得到的多项广告重点的策略。
• 细粒度的产品分析方法有助于减少浪费的开支，并使您的预算在整个目录中更有效地发挥作用。
• 尽管这种方法很先进，但自动化产品可以节省人工分析和分层实施的时间。
• 根据不断变化的市场条件灵活调整优先数据点（例如，在停滞的市场中强调毛利润或在季节性销售期间关注收入）。

缺点

• 这一先进的策略涉及完整的客户协作，以最大化数据点和业务优先级（并不像您想象的那么容易实现）。
• 对于拥有大量目录和多样化产品种类的电子商务零售商的适用性有限。

通过战略细分优化效果最大化广告系列和购物广告系列

这些是我在效果最大化广告系列和购物广告系列中观察到的最常见的细分策略，每种策略都有自己的成功案例。

这些成功的一个关键主题是客户和客户经理之间就业务目标进行透明的沟通，确保活动策略与这些目标紧密结合。

最终，这些策略的有效性取决于转换和产品数据的可用性，必须提供这些数据才能充分利用所选择的方法。