2018 年,Google變革之年,我們將走向何方?

UK Data with all the active and accurate contact details. All is updated data
Post Reply
aburaihan1144
Posts: 22
Joined: Mon Dec 02, 2024 9:05 am

2018 年,Google變革之年,我們將走向何方?

Post by aburaihan1144 »

每當發生變化時,正常的反應是「呸!我更喜歡以前的樣子」。很多時候,這種反應是習慣、舒適或只是害怕改變的結果。我們在本文中的目的不是抱怨這些變化,而是分析它們所帶來的影響,並就我們的發展方向提出建設性的辯論。

目錄
1.新介面
2. 完全匹配關鍵字定位的變化
3.廣告方面的大變化:
a) 響應式搜尋與展示廣告
b) 自動包含廣告提案
c) 特色文本擴展,不再那麼有特色了
4. 無法排除應用程式的流量
5.展示廣告活動中的內容相關關鍵字定位將不再存在
6. Google 智能出價的優先順序
結論
1.新介面
否則,今年的重大變化 以及名稱的變化:我們中的許多人都很難將“Adwords”這個詞從我們的腦海中抹去… 介面的變化。對於這項變化,擁護者和反對者各佔一半。有些人不喜歡帶有更多灰色色調的新格式,與經典的 Google 外觀、白色背景和簡單文字相去甚遠。但除了這些主觀觀點之外,我們想評論可能是幾週內最大的缺陷:頁面的速度。

當新介面實現時,速度差異不是那麼明顯,但也許自從上次保留者遷移後,頁面速度變得很差。以至於新介面中的工作效率低於舊介面(但沒有回頭路)。奇怪的是舊介面升級所使用的消息......正如您事後所見,這並不是最合適的消息。



2. 完全匹配關鍵字定位的變化
一段時間以來,確切的協議不再那麼準確。由於它 太原電話號碼數據 允許順序變化,因此可以使用連接器;甚至是變體,例如使用同義詞或類似意圖。這對於這些關鍵字的管理的便利性有影響,但它確實不允許像以前那樣進行詳盡的控制。一個接一個...

3.廣告方面的大變化:
a)響應式搜尋與展示廣告
關於展示廣告,Google現在可以透過自適應廣告更好地適應展示廣告網路的不同尺寸和位置。

就文字廣告而言,它現在允許選擇指示一系列標題和描述,Google將根據其評級測試哪些是最佳組合。

這樣做的風險是評估將由 Google 而不是我們進行;另一方面,透過較少了解 A/B 測驗提供的學習內容,我們將能夠在帳戶的其餘部分甚至網站中較少地擴展這些學習內容。喜歡自己進行 A/B 測試的人正面臨著一些危險…

b) 自動包含廣告提案
如果每個廣告群組沒有至少 3 個廣告副本,並且他們可以在這方面發送的通知沒有被明確拒絕,則 Google 提出的這一新選項將自動包含新的廣告副本。在這種情況下,這種類型的自動化對您想要發出的通訊的控制較少,這對客戶經理和客戶本身來說都可能是一種糟糕的體驗。

因此,建設性的批評是,這是一個選擇,而不是谷歌的任意決定。讓我們可以選擇首選路徑。

c) 特色文本擴展,不再那麼有特色了
某些客戶經理非常喜歡這個選項,因為它能夠突出顯示某些差異,但它不再具有創建它的功能。因為現在如果他們離開,他們就會顯示為廣告描述的延續。因此,這裡的批評是雙重的,一方面,這段文字不再那麼引人注目,另一方面,對最終廣告的展示方式不再有那麼多的控制。

4. 無法排除應用程式的流量
谷歌似乎透過排除許多經理的應用程式流量而損失了可能的收入(一定有原因...),很快他們將統一「手機」中的所有內容(之前我們可以選擇透過按類別排除來刪除它) ,或透過新增排除網址 ,但似乎從現在開始,如果我們想要排除來自應用程式的流量,唯一的選擇就是犧牲所有行動流量。



5.展示廣告活動中的內容相關關鍵字定位將不再存在
這一點很遺憾,因為在很多情況下,這個選項的效能比其他選項好得多。現在已變更為基於意圖的自訂受眾選項。這意味著我們將無法再將展示廣告連結到非常具體的內容(對於想要嚴格控制廣告展示位置的客戶來說很重要)。但這是谷歌致力於自動化的另一個例子。

6. Google 智能出價的優先順序
根據我們從 Google 支援團隊獲得的回饋,將越來越多地考慮將自動化納入出價(提高每次點擊費用、目標每次轉換費用...)來分配品質等級。這意味著他們將獎勵這些類型的策略,這在許多情況下對谷歌來說是最有利的,但不一定是為了帳戶的最佳性能,以及最終的用戶體驗。

我們認為,Google的這個建議可能有一些表現不錯的地方(當少數廣告群組中有很多轉換時),但在大多數情況下它似乎不是最好的解決方案。經典的手動每次點擊費用使您能夠完全控制出價,並在效率最低的點上工作,而不僅僅是透過出價。或使用 Google 外部的出價管理工具的選項,例如我們已經提到的Spaceboost的案例,它似乎包含了更先進的機器學習選項,以及比 Google 提供的智慧出價更複雜和靈活的模式分析。
Post Reply