机器学习和自动化对PPC来说似乎相当可怕:这些技术进步可能会导致人类活动的终结，取而代之的是机器人，它们永远不会有伸缩性的活动，也肯定永远不会有“人类的触摸”。这些恐惧很大一部分来自于委派任务给机器代表时不可避免地缺乏控制。数字营销人员为控制而活，而不能拥有投标、创意的过程，或如何将查询匹配到我们精心设计的活动是令人伤脑筋的。不需要太吓人。因为作为数字营销人员，我们可以提供的不仅仅是控制竞标和查询匹配的过程。我们可以提供战略规划——而自动化也许能帮上忙。随着自动化的发展，在成功的活动中变得越来越不可或缺，我们需要清楚的是，将任务委派给机器并不会减少我们的价值。它打开了我们的思维带宽，让我们可以接受更大的挑战，专注于战略性任务。今天，我们将分享三个工作流程，你现在就可以测试，开始使用自动化为你的优势，并建立你对机器学习的信任。
1。
智能竞价曾经是一种高预算的奢侈品:广告网络智能调整竞价所需的数据量排除了任何在30天内转化率低于100的人。幸运的是，它们已经进化了，现在可以支持活动了(如果你相信你的转换跟踪)。也就是说，许多广告主已经相当疲倦了——他们在过去已经吃亏了，不想再试一次。
基于2019年7月3200个客户账户的数据。
基于2019年7月3200个客户账户的数据。在许多情况下，我们错误地认为所有智能竞价解决方案都可以在相同的策略中为我们提供量和价值。了解每个谷歌广告自动竞价策略的优缺点是关键。一旦你理解了这一点，你就能知道哪种方式对你的竞选活动最有利。如果这是第一次使用竞价策略，那么为CPA/ROAS设定一个保守的目标，或者设置一个竞价上限，以反映健康的竞价与预算比率(任何竞价都不应超过每日支出的10%)。
2。当响应式广告出现时，我们都高呼“广告是神圣的，只有人类才能想出获胜的文案”。对吧?
谷歌认识到不是每个人都是广告撰稿人，如果需要的话，它会平均广告。然而，响应式广告需要人工输入;如果创意不好，我们只能怪自己。
响应式广告的设计是为了运行我们的A/B测试，让我们能够专注于寻找合适的创意广告，而不是在一个广告组中投放7个广告，然后因为只有1或2个广告而感到沮丧。考虑采用一个季度一个响应式搜索广告(RSA)和两个扩展文本广告(ETA)的最佳实践。eta将为您的品牌充当保镖，而rsa则使您能够发现导致更多参与的信息。
3。自从我发现它们在搜索词报告中突然出现以来，我一直是一个密切变体爱好者:谷歌/微软让我们访问关键字的变体，这些变体通常以折扣出现。不要紧紧抓住超细粒结构，而要测试允许变量作为您访问SERP的权限(特别是如果它们代表更有成本效益的cpc)。通过将自己从不同的竞价和相应的广告/登陆页工作中解放出来，您可以专注于客户的实际价值，以及他们是否值得投资。此外，由于没有针对近变的完美保护(每个战役只允许10K底片)，对抗近变匹配将是一个永无休止和徒劳的任务。
Navah Hopkins是全球排名前25位的PPC专家和国际演讲家自2008年以来，数字营销行业一直处于领先地位。她专注于付费媒体策略，帮助品牌与可盈利的合作伙伴和客户建立关系。
她是付费搜索协会的共同创始成员，该协会致力于授权下一代PPC从业者，她继续通过在会议和当地大学，以及SEJ、SEL、Semrush和WordStream的博客和网络研讨会上分享经验教训来回馈社会。查看Navah Hopkins的其他文章
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