你确实已经完全掌控谷歌广告了吗？是否遇到一些无法控制的情况？广告费一直花，效果不是很理想。 今天我们了解一下谷歌广告自动出价策略，真正的精通不仅仅在于制定广告系列和选择竞标策略，还在于如何使用。
本指南是您实现清晰度和控制力的路线图，将 2025 年的谷歌广告智能出价分解为可操作的见解。
我们将介绍关键概念、常见错误以及选择正确策略的可行技巧。
Google Ads 谷歌广告中的智能出价：由 AI 驱动的出价优化
智能出价是 Google Ads 谷歌广告自动出价的*形式。它利用机器学习和实时竞价信号来优化转化出价或转化价值。 它会动态调整出价以实现特定目标，例如以目标成本*大化转化率或实现预期的广告支出回报。
主要的谷歌广告智能出价策略包括：
目标每次行动费用 (CPA)
- 优化出价以按目标每次行动费用实现转化。
- 非常适合您愿意为每次转化（例如，潜在客户、销售）支付特定费用的广告系列。
- 例如：“我们的目标是以 50 美元的每次转化费用获得潜在客户。”
目标ROAS（广告支出回报率）
- 专注于让您花费的每一美元都获得理想的收益。
- *适合电子商务或具有明确收入目标的活动。
- 例如：“我们希望实现 400% 的 ROAS，即每花费 1 美元就能获得 4 美元的收入。”
*大化转化率
- 自动设置出价以在您的预算范围内实现*多的转化。
- 当您想要不计成本地推动尽可能多的转化时，这很有用。
- 例如：“我们的目标是在每日预算范围内*大限度地增加注册人数。”
*大化转化价值
- 优先考虑更高价值的转化以获得更高的总体回报。
- 当不同的转化对您的业务具有不同的价值时有效。
- 倾向于销售更昂贵的产品或服务，因为它们对总转化价值的贡献更大。
- 例如：“我们更看重‘报价请求’而不是‘新闻通讯注册’，因此我们希望*大限度地提高转化的总价值。”
*大化点击次数
- 自动设置您的出价以在您的预算范围内获得尽可能多的点击。
- 对于目标是吸引流量到网站的*漏斗活动很有用。
- 例如：“本次活动旨在为我们的新博客文章带来尽可能多的流量。”
智能点击付费 (ECPC)
- 一种半自动出价策略，可调整您的手动出价以尝试获得更多转化。
- Google Ads 会根据转化的可能性调高或调低您的手动出价。
- 例如：“我们正在使用手动出价，但希望尽可能利用 Google 的信号来提高转化率。”
每千次可见展示费用 (YouTube)
- 专注于*大限度地提高展示广告或可跳过的插播视频广告的可见展示次数。
- 非常适合品牌*度活动，其目标是让尽可能多的人看到您的信息。
- 例如：“我们希望确保我们的品牌信息能够在 YouTube 上清晰地展示给我们的目标受众。”
每次观看费用（YouTube）
- 优化出价以在预算范围内获得*多的视频观看次数或互动次数。
- *适合专注于提高视频内容参与度的活动。
- 例如：“我们正在 YouTube 上开展视频宣传活动，希望*大限度地提高观看次数。”
至关重要的是要理解，虽然设定目标每次转化费用或广告支出回报率可以提供战略方向，但并不能保证实现这些确切的目标。我曾遇到过这样的情况：媒体策划人员要求立即切换到特定的 CPA 目标。
他们希望将目标设定为四次，并且不肯让步，也不试图理解为什么活动将目标设定为两次。一个常见的误解是，只要设置一个所需的指标就会自动产生所需的结果。 在实践中，实现*佳性能通常需要采取细致入微的方法。这可能涉及：
- 逐步调整出价。
- 愿意接受 ROAS 的暂时波动，以确保更广泛的账户健康。
- 对预算、历史广告系列效果和关键词策略等多种因素进行综合评估。
必须了解的是，智能出价策略虽然功能强大，但需要战略监督和对帐户动态的整体了解。 成功应该在总体帐户目标的背景下衡量，而不仅仅关注单个活动指标。
了解 Google Ads 谷歌广告中的手动、自动和智能出价
手动出价允许您完全控制出价调整，非常适合某些行业，例如法律或家政服务，因为这些行业竞争激烈，需要持续监管。然而，手动出价需要投入更多时间和精力。这就像驾驶汽车一样，您可以控制每一个换档和踏板的动作。
自动竞价通过使用算法来调整出价，从而简化了出价管理。 虽然自动出价可以节省时间，但其通用方法并未考虑到细微的转化目标。可以将其想象成引人入胜的巡航控制。你告诉汽车（Google 广告）你期望的大致速度（目标），它就会调整引擎（出价）以保持该速度。
然而，智能竞价通过使用实时信号和先进的机器学习来预测转化的可能性及其价值，从而进一步实现自动竞价，并根据个别拍卖定制出价。
对于转化目标明确、历史数据充足的广告系列尤其有效。这就像拥有一辆配备极其复杂导航系统的自动驾驶汽车。重要的是要知道，虽然所有智能出价都是自动化的，但并非所有自动出价都符合智能出价的条件。
自动竞价涵盖更广泛的策略，其中一些策略更为基础，不依赖于实时信号或先进的机器学习。
本质上：
- 手动出价：您控制每个出价。
- 自动化出价： Google 的算法根据您选择的策略处理出价调整。
- 智能出价： Google 的机器学习可实时优化出价以实现转化和转化价值。
智能出价：优势与风险
使用智能出价有显著的优势。
- 提高效率：通过自动调整出价节省时间。
- 拍卖时间优化：考虑用户意图、设备、位置和其他数据点来优化每次拍卖的出价。
- 目标一致性：定制出价以符合您的广告系列目标，无论是*大化数量还是专注于高价值行动。
虽然智能出价具有显著优势，但实施过程中的失误可能会导致不理想的结果。 以下是如何避免常见陷阱并优化您的广告系列效果的方法。
数据依赖性
智能出价算法依靠可靠的历史数据来做出准确的预测。 过去 30 天内转化次数少于 30 次的广告系列可能难以有效优化。在切换到智能出价之前，可以先从手动出价或“*大化点击次数”策略开始构建数据基础。Google Ads 顾问兼教练Boris Beceric表示：
- 我猜大多数人尝试智能出价都太早了——转化量还不够。通常有效的方法是：整合广告系列，这样你就能在一个广告系列中获得更多数据。组合出价——有点类似，但整合是在出价策略层面进行的。
- “微转化——尝试添加转化量*大且*接近‘实际’转化的微转化。额外奖励：逆向工程转化率 (CVR) 和转化值，从微转化到宏转化，并相应地调整目标每次转化费用 (TCPA)。
目标不一致
使用错误的谷歌广告竞价策略可能会影响绩效。 例如，将目标广告支出回报率应用于数据有限的新广告系列可能会设定不切实际的期望并减少覆盖面。使竞价策略与您的目标保持一致。
在优先考虑盈利能力时，请使用“*大化转化次数”来提高销量，并使用“目标广告支出回报率”或“目标每次转化费用”。Industrious Marketing 的老板Harrison Hepp表示：
- 我有一个客户，他们既做电商，也做潜在客户开发（他们销售产品，但高价交易也属于潜在客户开发），他们坚持在每次营销活动中追踪购买量和潜在客户。我们不断应对营销活动中的大幅波动，因为他们总是在获取购买量或潜在客户量之间摇摆不定，并试图同时优化两者。
- 这也使得出价策略的选择变得非常困难，因为转化价值出价会降低潜在客户的优先级（不跟踪任何价值），而由于产品价格差异，每次转化费用出价对于购买而言效率不高。这充分表明，协调目标和出价策略对于稳定效果至关重要。这也凸显了正确的出价策略如何优先考虑广告系列的成功。
监控不容商榷
尽管智能出价具有自动化功能，但它并不是一个“设置后就忘记”的工具。 未能监控广告活动可能会导致广告支出的浪费和错失优化机会。定期审查效果指标、调整广告系列参数并积极主动地管理智能出价策略。
- Hop Skip Media 的老板Ameet Khabra表示：“自定义列/细分视图：我们想要衡量效率，因此需要衡量转化价值/转化率、搜索展示份额等指标。”
即使智能出价背后有*先进的人工智能，性能优化也需要保持警惕。 定期审查以下指标，以确保您的策略按预期发挥作用：
- CPA：您的目标 CPA 是否已达到？
- ROAS：转化是否带来了足够的收入？
- 转化率：转化是否来自正确的受众群体？还是你花钱让竞争对手下载你的白皮书，并将其视为潜在客户？
- 搜索词报告：不相关的关键词是否占用了你很大一部分预算？无利可图的关键词可能是广告系列无法达到目标的原因。
- 转化跟踪准确性：如果转化跟踪实施不当，智能出价将基于不准确的数据进行优化，从而降低效果。
仔细检查你的转化跟踪设置。为转化分配准确的价值，以反映其真实的业务影响。Khabra 说：
- 我*近*喜欢说的一句话是‘垃圾进，垃圾出’，这*是转化跟踪的重要组成部分。确保我们识别出能够带来实际影响的正确转化，是成功的一半。实施跟踪并反复检查其准确性——收集转化数据——则是成功的另一半。
预算意识
*大化转化次数和*大化点击次数等策略将尝试花掉您的全部每日预算。 如果您的预算设定得太高，则可能会导致超支。从较小的每日预算开始，并在监控效果的同时逐渐增加预算。
现实的目标
设置过于激进的目标每次转化费用或目标广告支出回报率目标可能会限制广告系列的覆盖面，因为算法会避免其认为无利可图的竞价。从略高于或低于你当前平均水平的现实目标开始。在优化目标之前，留出时间让算法学习。
Google Ads 谷歌广告智能出价的*佳做法
为确保获得*佳效果，请遵循以下在 Google Ads 广告系列中实施智能出价的*佳做法。
1. 提供准确的数据
确保您的转化跟踪设置正确。 为转化分配有意义的价值——无论是购买、潜在客户表单提交还是新闻通讯注册。
2. 利用季节性调整
使用 Google Ads 中的季节性调整来指导智能出价算法应对短期变化（例如假日销售或促销）。 这可以防止需求波动期间出现出价过高或不足的情况。
3. 从保守的预算开始
从较小的预算开始，避免设置过高的出价上限，以免限制拍卖参与度。让算法逐步学习和适应。
4. 优先考虑商业价值而非转化量
将您的出价策略与更广泛的业务目标相结合。不要只关注转化量，而要考虑每次转化如何贡献收入或终身客户价值。
5. 测试并调整
使用 Google Ads 谷歌广告实验来测试不同的策略。 例如，将目标每次转化费用与目标广告支出回报率进行比较，以确定哪个能为您的广告系列带来更好的效果。
Google Ads 实验可让您直接比较真实场景中的出价策略。复制您的广告系列，将分割百分比分配给新策略（例如比较目标每次转化费用与目标广告支出回报率），并查看具有统计意义的具体结果。
总结
谷歌广告自动出价不仅仅是知道要调整哪些技术设置。 这是关于了解如何使 Google 的自动化工具与您的业务目标保持一致。数字环境发展迅速，因此保持适应性、持续监控性能并根据需要进行调整至关重要。 制定策略，保持积极主动，你就会为长期的成功奠定基础。