Cara Mengotomatiskan Strategi Penawaran Iklan Google Anda

Strategi penawaran Iklan Google bisa sangat luar biasa.

Meskipun cepat dan mudah untuk hanya mempercayai salah satu dari banyak model penawaran bawaan dengan pengeluaran iklan Anda yang berharga, kami tidak harus secara membuta mempercayai kotak hitam.

Di sini kita berbicara tentang model penawaran kinerja.

Kami tidak tertarik dengan kesadaran merek atau metrik saluran yang lebih tinggi seperti lalu lintas. Kami ingin membelanjakan uang kami untuk apa yang berhasil. Tentang apa yang menempatkan uang di bank.

Dan itulah yang akan kami lakukan di pos ini. Pertama, kita akan mengangkat tutupnya dan lihat logika di balik strategi penawaran Iklan Google otomatis.

Kemudian kami juga akan menjelaskan mengapa penawaran otomatis adalah pilihan yang baik, bagaimana melakukannya, dan bagaimana Anda dapat menentukan tawaran Iklan Google yang benar untuk menjaga visibilitas.

Ingin tahu lebih banyak?

Kendalikan antusiasme Anda dan luangkan waktu untuk mengklik gambar di bawah ini, ini adalah kesempatan unik Anda untuk menghadiri webinar Gianluca Binelli (penulis artikel ini) yang dibuat khusus untuk Anda.

Klik SINI (atau pada gambar) ke simpan tempat duduk Anda dan menerima rekaman. Ini sepenuhnya GRATIS!

Apakah Anda mengklik? Baiklah kalau begitu, sekarang kita bisa mulai!

Ikhtisar Strategi Penawaran iklan Google

Iklan Google menawarkan beberapa strategi penawaran yang dirancang untuk berbagai tujuan.

Beberapa mungkin bagus untuk kampanye tertentu sementara yang lain mungkin tidak berfungsi sama sekali.

Di sini kami akan berkonsentrasi pada strategi penawaran yang difokuskan untuk menghasilkan pengembalian investasi Anda yang terukur.

Kami berbicara tentang:

• BPA Target (Biaya Per Akuisisi)
• Target ROAS (Return On Ad Spend)
• Maksimalkan Konversi
• Peningkatan Biaya Per Klik (ECPC)
• Penawaran BPK Manual

Untuk sekarang. kami tidak akan melihat alasan untuk menggunakan model penawaran lainnya seperti:

• Maksimalkan Klik
• Target tayangan pangsa
• Targetkan tingkat halaman atas
• Targetkan absolut di atas tingkat halaman

Mengapa Anda Membutuhkan Model Penawaran

Ketika kita berbicara tentang a model penawaran kami mencoba mencari tahu hubungan antara estimasi nilai klik dan biayanya.

Jika taksiran nilai klik lebih tinggi dari biaya klik kami akan membeli klik itu, dan masih banyak lagi.

Dalam situasi di mana nilai klik sebenarnya lebih rendah dari biaya, kami akan membeli lebih sedikit.

Jadi, nama permainan di sini sedang mencoba untuk mengerti bagaimana kita dapat memformalkan dan memahami nilai klik.

Dalam hal ini, model penawaran adalah cara yang bagus untuk memastikan bahwa fungsi ini berfungsi untuk bisnis kami.

Kami dapat menerjemahkan logika ini ke dalam rumus sederhana:

Tawaran BPK maks = Rasio Konversi X BPA Target.

Ini adalah prinsip yang mendukung sistem penawaran cerdas Google seperti "Penawaran BPA Target".

Dari mana formula ajaib ini berasal?

• BPA = biaya / konversi
• Biaya = Klik X CPC
• Konversi = Klik X CR

Dimungkinkan untuk menyederhanakan ini menjadi

• BPA = (Klik / BPK) / (CR x Klik)

Yang memberi kita:

Dan maka dari itu:

• BPK (Nilai per Klik) = BPA x CR

Bagaimana cara kami menetapkan tawaran yang tepat dan bagaimana kami mengidentifikasi nilai yang benar?

Tidak ada HIPPO di Kamar

Kami membutuhkan beberapa hal di tempat. Yang pertama adalah Struktur butiran.

Jadi, bayangkan AdGroup dengan jenis pencocokan yang tepat; SKAG (grup iklan kata kunci tunggal), Pencocokan tepat, dan BMM (pengubah pencocokan luas).

Pencarian yang berbeda dapat memiliki tingkat nilai yang sangat berbeda untuk bisnis kami. Kita perlu mencoba dan kelompokkan pencarian bersama yang akan memiliki nilai yang sama.

Lain alasan untuk mengelompokkan pencarian serupa bersama-sama jelas itu kami ingin iklan dan halaman arahan yang relevan.

Satu hal yang perlu diingat adalah itu penawaran tidak akan memperbaiki skor kualitas yang buruk. Sangat penting bagi kami memiliki pelacakan lengkap dan benar di tempat.

Bayangkan skenario di mana kita melacak konversi mikro dan panggilan. Apa yang akan kami lacak akan memberi kami seluruh gambar jika dilakukan dengan benar.

Jika sebuah klik memberi kami berbagai jenis nilai: panggilan, formulir kontak, atau pembelian online, kami ingin dapat menautkan nilai bisnis itu kembali ke klik itu.

Kami juga ingin bermain di lingkungan di mana kami memiliki model atribusi yang tepat.

Ada kutipan hebat yang mengatakan sesuatu seperti:

Model penawaran yang bagus tidak dapat memperbaiki struktur yang buruk. "

Jadi, Anda pasti ingin memastikan bahwa Anda memiliki semua ini di tempat sebelum Anda mulai berpikir tentang model penawaran.

Ada satu bahan lagi yang menurut saya dibutuhkan; tidak ada HIPPO di dalam ruangan. Dan, oleh HIPPO Maksud saya "Opini Orang Bayaran Tertinggi ".

Saya pikir jika Anda sisi agensi, atau bahkan sisi klien, selalu ada bos, atau klien, atau seseorang yang hanya ingin tampil di posisi nomor satu di semua kata kunci sepanjang waktu atau ingin terlibat perang dengan saingan.

Jadi, pasti, tidak ada HIPPO di dalam ruangan, jika ini masalahnya; ganti kamar sehingga Anda bisa fokus pada hal-hal lain, tetapi model penawaran mungkin bukan itu.

Sekarang kita memiliki semua bahan di tempatnya, mari kita menyelam.

Berapa Nilai Klik?

Kedengarannya mudah? Ya tidak!

Kami akan mulai membuat beberapa asumsi.

Yang pertama adalah itu tingkat konversi tidak banyak berbeda dengan posisi iklan.

Hal Varian, kepala ekonom di Google dan Profesor Emeritus di University of California, Berkeley

Sekarang, ini cukup kontroversial, karena tidak semua orang setuju dengan ini. Tapi kami membeli hasil ini.

Kemungkinan besar kita memiliki bos atau klien, atau seseorang yang berinteraksi dengan kita, yang memiliki target CPA.

Mulai dari BPA Target itu, ada rumus yang sangat sederhana yang dapat kita gunakan untuk menentukan nilai maks potensial klik.

Dalam beberapa kasus, kami memiliki target ROAS (Return On Ad Spend) dan kami tidak memiliki BPA Target.

Bayangkan jika Anda berada di eCommerce. Kita bisa mendapatkan hasil yang sama.

ROAS adalah pendapatan dibagi dengan biaya. Kita dapat membayangkan pendapatan sebagai rata-rata dari nilai X klik X tingkat konversi. Dan, biaya adalah klik X CPC.

Sekali lagi, kami menyatukan semuanya.

Kami akan memiliki ROAS bahwa adalah nilai konversi rata-rata nilai pesanan (AOV) X, dibagi dengan BPK.

Dan, jika kami menyelesaikan semuanya dengan BPK, kami melihat bahwa BPK maks, alias nilai per klik, akan menjadi nilai pesanan rata-rata X tingkat konversi / oleh ROAS.

Kita dapat mencoba menyederhanakan sedikit lagi.

Kita bisa pertimbangkan ROAS sebagai 1 dibagi dengan margin target. Jadi, jika Anda menambahkannya ke fungsi ini, pada titik ini BPK sama dengan nilai pesanan rata-rata X tingkat konversi margin X.

Nilai maksimum klik akan sama dengan nilai pesanan rata-rata X margin yang dibuat bisnis pada nilai pesanan rata-rata X kemungkinan klik akan berubah menjadi konversi.

Pada titik ini, kita hanya perlu mengetahui cara mengikuti formula ini dengan mulai dengan dua metrik, BPA dan ROAS.

Untuk menghitung nilai per klik, bahan pertama adalah memahami nilai dari apa yang kami jual.

Yaitu, dalam model CPA, menanyakan apa CPA Target itu, dan dalam model ROAS menanyakan berapa margin target X nilai pesanan rata-rata.

Masalah dengan Memperkirakan Tingkat Konversi

Mendapatkan dua metrik pertama itu mudah. Masalahnya adalah bahan lainnya: tingkat konversi.

Mencoba menetapkan kemungkinan bahwa klik akan menjual suatu produk sedikit rumit.

Mengapa? Mungkin tidak sepele untuk menentukan tingkat konversi karena beberapa alasan.

Yang pertama, kita perlu tentukan konversi yang benar windows.

Bayangkan jika Anda menggunakan antarmuka yang tidak terlalu baru, dan Anda segmen berdasarkan hari, Anda dapat melihatnya Anda mungkin membuat banyak konversi pada hari pertama.

Tetapi kemudian Anda juga harus menyadari bahwa mungkin ada kata kunci atau konversi ekor panjang yang terhuyung-huyung dalam waktu, dan konversi yang terjadi dari klik yang sama dengan yang Anda dapatkan dari hari pertama, tetapi Anda mendapatkan konversi yang sebenarnya setelah dua, tiga, empat hari, (atau lebih).

Anda akan melihatnya rasio konversi Anda setelah satu, atau dua, atau tiga hari jatuh dalam kisaran biasa, 1-3% hingga 3-4%.
Tapi jika Anda cukup memberikan jendela konversi (kami berbicara tentang jenis produk pemasaran yang berat, bernilai tinggi, tinggi), kamu akan melihat itu tingkat konversi meningkat secara besar-besaran.

Jendela atribusi juga sesuatu yang sangat penting bagi mempertimbangkan kapanpun kamu berada mengukur tingkat konversi Anda.

Anda perlu menentukan setidaknya X klik dalam Y hari terakhir untuk memperkirakan tingkat konversi tertentu untuk kata kunci.

Lagi pula, pengguna perlu waktu untuk mengonversi.

Berapa Banyak Klik yang Anda Butuhkan?

Bukan hal sepele untuk menentukan berapa banyak klik yang perlu Anda miliki untuk menggambar garis dan berkata, "Oke, itu saja. Ini adalah tingkat konversi yang saya percayai. "

Anda perlu menentukan setidaknya X klik dalam Y hari terakhir untuk memperkirakan tingkat konversi tertentu untuk kata kunci.

Katakanlah Anda ingin memastikan bahwa Anda mendapatkan setidaknya 1000 klik untuk kata kunci tertentu, dalam 90 hari terakhir untuk memperkirakan tingkat konversi.

Lalu, untuk semua kata kunci yang memenuhi ambang ini, Anda emas. Anda cukup menggunakan nomor itu untuk memperkirakan tingkat konversi.

Sekarang, masalahnya adalah kata kunci yang tidak memenuhi ambang ini. Dalam hal ini, Anda perlu melakukan beberapa perkiraan untuk memperkirakan tingkat konversi yang tepat.

Masalahnya adalah kita perlu menebak dengan data yang terbatas. Dan, ada beberapa solusi yang bisa kita terapkan.

Solusi nomor satu adalah memperluas rentang waktu dengan melihat kerangka waktu yang lebih luas.

Ini mungkin solusi untuk mengumpulkan lebih banyak data yang akan membantu untuk memenuhi atau melampaui ambang batas. Ini adalah solusi yang sangat kasar dan tidak solid.

Solusi yang lebih baik adalah pengelompokan.

Anda dapat mengelompokkan kata kunci berdasarkan semantik, berdasarkan jenis kampanye, merek, merek pada merek, jenis kata kunci umum, dan lain-lain. atau maksud kata kunci, jumlah kata, dan variabel lainnya.
Kemudian Anda akan menggabungkan kata kunci yang tidak memiliki cukup klik untuk mudah-mudahan mencapai ambang batas melalui agregasi.
Terakhir, Anda akan menggunakan informasi itu untuk memperkirakan tingkat konversi.

Anda mungkin berpikir, “Oke, kami benar-benar mendiskusikan nilai per klik, tetapi bagaimana dengan semua informasi yang kami miliki di akun; pemasaran ulang, pencarian, penawaran demografis, waktu dan perangkat, dan lokasi? "

Jawabannya mudah: gunakan penyesuaian tawaran.

Anda akan menentukan penawaran inti, mungkin pada tingkat kata kunci atau penempatan, dengan rumus yang kami tentukan sebelumnya, tetapi kemudian, Anda dapat menerapkan penyesuaian tawaran menurut perangkat, misalnya.

Cara Mengotomatiskan dan Mengoptimalkan Strategi Penawaran Iklan Google Anda (dan mengapa Anda harus)

Cukup dengan teorinya, sekarang mari selami penerapannya dengan cepat.

Implementasinya cukup mudah, dan dibagi menjadi tiga langkah.

1. Pengumpulan data
2. Hitung Tawaran
3. Unggah Tawaran

Jadi, Anda ingin mengumpulkan data, menentukan (menghitung) tawaran, dan kemudian mengunggahnya.

Untuk pengumpulan data, ada beberapa opsi. Untuk menghubungkan spreadsheet Google ke iklan Google, Anda dapat menggunakan perangkat lunak apa pun seperti Supermetrics, atau Anda dapat menggunakan plugin Google Sheets untuk Iklan Google.

Apa pun yang Anda gunakan, Anda ingin melakukannya untuk jangka waktu yang berbeda, 7, 30, 60 dan 90 hari terakhir. Kemudian Anda akan mengisi spreadsheet dengan informasi ini.

Pada titik ini, Anda hanya akan menghitung penawaran, dengan menggunakan rumus yang telah kita lihat sebelumnya: bid = CR x tCPA.

Jika kami memiliki target ROAS daripada BPA target, kami dapat menggunakan nilai pesanan rata-rata untuk menghitung BPA target kami. Dalam hal ini: tawaran = (Nilai Pesanan Rata-rata / ROAS target) x CR.

Langkah terakhir adalah mengunggah. Untuk melakukan ini, Anda memiliki sejuta skrip yang dapat Anda gunakan.

Cara Menyesuaikan Tawaran Pada Skala Besar

Untuk memperbarui Tawaran Anda dari Google Spreadsheet, Anda dapat menggunakan ini AdWord Script gratis, ini adalah sumber yang luar biasa bagi siapa saja yang memulai dengan skrip. Ini sangat sederhana, hanya 48 baris.

Skrip ini menyebut spreadsheet yang baru saja kami buat dan akan menerapkan tawaran yang Anda putuskan di atas. Ini adalah skrip yang sangat, sangat efektif karena waktu log penghitungannya cukup singkat sehingga Anda jarang mendapatkan batas waktu.

Untuk meringkas, bagaimana kita membangun ini?

Anda menentukan BPA target, dan ROAS target, itulah poin pertama dari daftar periksa.

Kemudian Anda menentukan ambang minimum klik yang dapat Anda terima. Pada titik ini, Anda akan dapat mulai mengumpulkan data ke dalam spreadsheet.

Di spreadsheet, Anda dapat menghitung tawaran dengan rumus yang kami katakan di atas. Jadi, untuk kata kunci di atas ambang batas, Anda senang melakukannya, dan Anda dapat langsung mengukur nilai per klik.

Untuk kata kunci yang berada di bawah ambang batas, Anda dapat menjumlahkannya, dan kemudian Anda dapat mengukur nilai per klik. Anda dapat menggabungkannya dengan memperluas kerangka waktu yang berbeda, atau dengan menggunakan teknik pengelompokan.

Setelah memilikinya, Anda hanya perlu menjalankan skrip terakhir untuk mengunggah tawaran, dan hanya itu.

Dalam 15 menit, Anda telah membangun model penawaran otomatis Anda.

Membungkusnya:

Ini Daftar Periksa terakhir

• Tentukan BPA Target dan ROAS Target
• Tentukan ambang minimum
• Mengumpulkan data
• Hitung Tawaran

• Untuk Kata kunci di atas, ambang batas, Nilai per Klik
• Untuk kata kunci di bawah ambang batas, agregat mereka lalu ukur Nilai per Klik

Ada satu hal lagi dalam daftar ini, webinar Gianluca Binelli (penulis artikel ini) dibuat hanya untuk Anda.

Klik SINI (atau pada gambar) ke simpan tempat duduk Anda dan menerima rekaman. Ini sepenuhnya GRATIS!

Menghadiri masterclass AdEspresso ini adalah senjata rahasia Anda, senjata yang dapat membuat perbedaan antara Anda dan pesaing Anda. Meninggalkan mereka, tentu saja.

Yang Anda butuhkan hanyalah klik!

Gianluca Binelli adalah pendiri Kotak Booster, sebuah agen kinerja yang berspesialisasi dalam pemasaran ilmiah. Pada tahun 2019, ia terpilih sebagai Pakar PPC ke-2 Paling Berpengaruh oleh PPC Hero. Dia bekerja 6 tahun di Google sebagai Spesialis Produk dan manajer pemasaran online untuk produk Google di EMEA. Dia juga menjabat sebagai Penasihat Capital G, membantu startup dengan pemasaran online mereka di dana investasi tahap akhir milik Google sendiri. Dia adalah pembicara reguler di konferensi PPC internasional dan mengajar pemasaran digital di University of Pisa (Italia).