掌握AdWords账户报告操作的10大绝招(上篇)
通过在 AdWords 中合理地分析数据和生成报告,您可以揭示对您的业务和收益至关重要的信息。根据这些信息,您可以直接改善帐户效果。本指南概述了如何获得所需的洞察信息,并将其转化为实际行动。我们将会介绍在分析 AdWords 效果时需要注意的重要事项,然后还将说明如何根据您的重要分析制作出真正效用卓著的报告。
围绕您的成功指标进行分析
1、定义清晰一致的成功指标
每位广告客户都有想要通过 AdWords 帐户达到的目标,要充分发挥这些目标的作用,关键就在于一致性。请确保您的目标定义明确、稳定可靠。并不是帐户每个方面的目标都需要完全一样,您应当根据想要达成的结果来相应地设定自己的效果目标。
数据分析需要根植于这些具体的成功指标。这并不是说如果您的具体成功指标是每次转化费用,您就应当只查看每次转化费用数据。您应当一并考虑与该成功指标直接相关的次要指标。例如,每次点击费用和转化率都会对每次转化费用产生影响,因此应纳入分析范围。
在 AdWords 中衡量成功的方式多种多样。无论您的成功指标是什么,您都需要专注于最重要的信息。例如,点击率可能会影响效果,但不要让此类次要指标分散您的注意力并导致您不能重点关注成功指标。务必要把握辅助性指标和成功指标之间的关系。
2、关注可影响您成功指标的洞察信息
了解自己的成功目标后,您就可以着手在 AdWords 中分析数据,以发现改进效果的可能途径。通过结合考虑次要指标和主要成功指标,您将能够制作出可指引决策和行动的理想分析报告。
只是发现值得关注的数据趋势还不够,您发现的趋势还要能够直接为帐户优化提供指引。如果首先能了解帐户中发生了什么状况,您就可以从可用指标发掘出有用的信息,从而揭示导致这种状况的原因。然后,您就可以采取相应措施,以扩大成果或解决问题。
例如,假设我们有一个专注于推动业务增长的帐户。我们希望此帐户带来更多潜在客户。我们已经添加了更多关键字并开始尝试展示广告网络等更多渠道,但我们认为现有关键字的点击率应该还有提升空间。
报告:找出帐户中的一个高价值广告组,然后生成按关键字细分的广告报告:
此报告会显示哪些关键字与当前广告的配合效果理想,哪些效果欠佳。了解这些信息后,您就可以相应地更新广告轮播设置,甚至将效果欠佳的关键字划归到一个新的广告组。
这只是一个示例,但应该有助于您理解我们要传达的要点:从您的整体成功指标(业务增长量)入手,通过报告揭示该指标在某一方面的表现(点击率,因为要增加现有展示次数带来的点击次数),然后将其转化为实际行动(制作包含更相关广告的广告组)。
以恰当的视角进行分析
1、把握基准效果水平,以便察觉帐户效果的异常波动
无论是好是坏,在效果异常波动出现时,您可能都需要采取应对措施。但是,为了察觉这些波动,您需要对标准效果水平有清晰认知。此外,把握这些异常波动的显著性也至关重要:是仅仅一天的短暂波动,还是更大趋势的缩影?
拥有的历史数据越多,您对帐户的日常效果水平应该就越熟悉。请注意,像周几这样的简单因素也会导致效果自然地起伏涨落。
在确定基准效果水平时,在折线图中按时间对效果进行比较就是一种特别实用的数据可视化技巧。这样做有助于您专注于最重要的指标,并轻松把握效果的变化趋势。下例显示了过去 14 天的数据与再之前的 14 天的数据对比情况:
在此例中,最近 14 天内有 11 天的转化量要低于再之前的时间段。虽然这段时间内有一个节日(美国阵亡将士纪念日),但造成数据差异的也可能是更宏观的趋势。通过对比多个时间段的情况,您可以更好地确定基准效果水平,然后据此发现需要深入调查的异常波动。您可以对比这周和上周的数据、这个月和上个月的数据,或是如上面的例子一样对比过去 14 天和再之前的 14 天的数据。发现数据的异常波动后,请看看是否有其他次要指标也随转化数据出现了波动,进一步了解为何效果趋势偏离了您确定的基准效果水平。
您需要熟悉自己的广告效果状况,尤其是要将您过去的操作和外部大环境的变化纳入考量。能越早发现效果的异常波动,您就能越早采取措施,及时抓住商机或解决问题。
2、在分析效果时选择恰当的时间段
AdWords 帐户就像是一个活生生的有机生命体。它会与周围的世界交互,并受季节性变化和外部市场压力等因素的影响。有时候您可能不需要对数据波动反应过度,因为它们可能只是受外部临时性事件的影响。
虽然不可能掌控任意时间点的所有变化,但还是有一些可把握的常见因素:
竞价洞察报告在帮助您理解外部压力方面尤其有用。通过按月细分竞价洞察数据,您可以了解其他广告客户的表现如何,并将其与您自己的内部帐户变化进行对照。该报告可以帮助您把握自己面临的竞争状况。您可以根据出价变动掌握竞争对手的“进攻”态势,还可以在值得注意的竞争对手进入或退出竞价时采取应对措施。
5、确保数据量充足,这样分析所得的信息才准确有效
在以恰当的视角分析数据的过程中,尤为重要的一点是确保您从数据中提炼出的观点合理有效而且可以复现。您需要考虑这些问题:数值是否稳定?是否因为收集的数据点不足而导致数值偏高/偏低?这一问题的关键可以归纳为两点:
a、 收集数据的时间是否足够长,是否积累了充足的数据?
b、 您在分析过程中是否考量了补充性数据?(例如转化耗时)
c、利用分析数据来驱动行动非常重要,但同等重要的是利用分析数据来驱动“正确”的行动。
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