广告大迁移：如何利用机器学习提高AdWords效率？

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由于社交网络对于歧视和仇恨言论的不作为，越来越多的公司暂停在Facabook上投放广告。但企业的广告宣传并不会就此停止，停放广告会损害他们的利益。于是，很多企业都将广告的重心转移到了谷歌的AdWords。

 

AdWords是谷歌的广告系统，广告商可以竞价某些关键词，让自己的可点击广告出现在谷歌的搜索结果中。尽管AdWords让大大小小的品牌有机会向全世界的人们展示自己的业务，但并不是所有的AdWords广告宣传都是一样的。

 

关键字选择和文案写作等要素确实对广告宣传的有效性起着重要作用，但是机器学习等新技术让这一过程与以往不同了。机器学习可以提高AdWords广告宣传的效率，实现比以往更好的客户获取效果。

 

 

通过响应式搜索广告提高创意性广告的输出

 

无论选择哪种关键字，为AdWords广告宣传选择的文案和标题都会对是否有人点击广告产生重大影响。问题的难点在于要在正确的时间向正确的人传递正确的信息。一个标题和文案内容某种情景下可能效果极佳，但在另一个搜索下可能就不具吸引力了。

 

这就是响应式搜索广告的用武之地。

 

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AdWords产品管理副总裁杰瑞 · 迪什勒，领导了Google的搜索广告业务产品团队，YouTube广告的产品和工程团队以及Google本土销售和支持工具的产品和工程团队。

 

迪什勒如是说：“您只需提供最多15条标题和4行内容描述，其余的工作将由Google完成。通过测试不同的组合，Google可以了解哪种广告创意最适合任何搜索查询。所以，搜索同一事物的人们可能会因为上下文不同而看到不同的广告。我们知道这种优化是很有效的：平均来说，使用Google机器学习测试多种创意的广告商，其点击量最多可增加15％。”

 

在机器学习的支持下，用户的AdWords内容将针对目标关键字的各种搜索进行优化，可以获得更多点击量和更高的转换率。

 

 

通过智能竞价优化预算

 

在许多AdWords广告宣传中，如何平衡预算来做到花较少的钱得到较好的结果，这是个大挑战，但是现在机器学习可以让营销人员通过智能竞价来优化预算。

 

只要客户帐户有足够的历史数据和转换跟踪设置，就可以使用智能竞价来根据广告目标优化关键字出价。机器学习算法会根据之前的搜索结果分析客户模式，以便给当客户更愿意购买产品时的搜索更高的优先级。

 

 

笔者与克里斯·冈萨雷斯进行了交谈，克里斯最近在KlientBoost上发布了他的案例研究，探讨了利用机器学习通过智能竞价快速发展客户帐户的强大功能：

 

“机器学习不仅有助于加快客户帐户的技术优化，它还帮我们腾出时间以采取更积极的优化策略。最终为我们带来了性能的最大飞跃，此举帮助一个客户实现了‘成本/转化成本降低了40.81％，转换率提高了107.32％’。”

 

通过智能竞价，人们可以让Google的机器学习算法优先考虑每次目标获取成本，广告支出收益，印象份额，或是最大化转换率或点击率。还可以设置出价限制，以确保出价不会超过分配预算。

 

 

停放效果不佳的广告

 

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并非所有的营销活动都很受欢迎。有时，广告就是不奏效，无法产生任何投资回报。在这种情况下，机器学习至关重要，可以帮助识别这些效果不佳的广告并停止在这些广告上继续花钱，这样就可以将预算转移到真正能产生效果的广告中。

 

单个效果不佳的广告会降低质量得分，从而降低整个AdWords广告宣传的质量，Google使用该得分来确定广告的相关性。如果放任不管，劣质广告将损害未来的营销工作。

 

为了解决这个问题，一些营销人员已开始使用AI工具，帮助他们在活动早期识别并停放这些广告。

 

 

搜索引擎监视（SEW）提出了更深入的解释：

 

“该模型不得过于敏感，不可在有机会展示投资回报率之前就放弃一个广告。它必须使用统计推理，根据之前的表现来估计潜在的损失和收益。该模型不应直接暂停某个广告，而应考虑可以暂停的各个细分部分，例如来自移动设备的流量，某些没有产生收入的浏览器，反复表现不佳的一天中的时间或一周中的某几天，或表现不佳的某广告的变体。”SEW的作者马尼什·度哈加这样建议。

 

通过暂停造成活动效果不佳的广告或潜在流量段，可以将出价转移到效果更好的广告上，让广告宣传获得更高的质量得分。

 

营销人员通常倾向于控制广告宣传的每个微小方面，当机器学习“上岗”之后，人们将大部分控制权交给了算法。从长远来看，这是一种态度转变，可以带来很大的不同。

 

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机器学习让AdWords如虎添翼，我们可以更好地理解吸引受众的内容并优化广告的投放方式，有效节省时间，更有可能达到初创企业的关键业绩指标（KPIs）。

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