你应该使用谷歌广告性能最大化吗?现在的一切似乎要么是“智能的”，要么是与某种形式的“机器学习”有关。无论是手机、电视还是冰箱，我们将能量转移到机器上的过程可能很快就会到来。这种技术至上的趋势推动了数字世界的一切，营销行业当然也不例外。像谷歌和Meta (Facebook)这样的科技巨头一直在不懈地寻找方法，使他们的广告平台尽可能地低接触和自动化。在过去，我曾评论过允许你给钱的公司控制你给钱的方式的缺点——但是所有这些自动化真的一定会导致一些噩梦般的营销黑镜情节吗?或者这真的是企业在线营销的革命性进步吗?也许答案在两者之间。
谷歌在自动化领域的最新尝试，Performance Max Campaigns于去年11月发布，被认为是平台上数字广告的下一个进化步骤，但它真的像它被宣传的那样吗?更多的自动化是你或你的企业最好的决定吗?在这篇文章中，我将分解:
谷歌Ads Performance Max是什么以及它是如何工作的。Performance Max活动的利与弊。从自动化时代的角度来看待这一战役类型。什么是谷歌广告性能最大化活动?
Performance Max是谷歌广告中的一个活动类型，在这里你定义一个目标，并提供关于你所做广告的所有资产和信息，谷歌然后自动生成广告，可以服务于所有可用的位置。这意味着你可以在搜索、地图、显示、YouTube、Gmail和发现网络上运行广告，所有这些都来自一个单一的活动。
Performance Max活动如何工作?
Performance Max实质上将响应式广告和智能活动提高到一个新的水平，将这些功能都集中在一个地方。为了运行它们，您需要为谷歌提供您的:
营销目标和目标预算创意资产(文本，图像，视频)地理目标提要(可选)谷歌My Business谷歌Merchant Center动态广告提要业务数据提要观众信号(可选)第一方观众(列表)谷歌观众(手动定向)
当使用谷歌广告性能最大化
关于性能最大化的最大问题是，它是否应该取代他们当前的活动，成为帐户中唯一的性能来源。最简单的答案是否定的。Performance Max最好用作对您现有工作的补充。由于这是一种基于目标的活动类型，当你有具体的转换目标(转换目标是2021年11月开始的一个相对较新的功能)，比如推动在线销售或产生线索时，当你不受广告出现在哪个渠道的限制时，最好使用它。Dean Long在Performance Max的评论中表示，这种活动类型也最适合那些没有时间或资源优化每个渠道的广告商。我发现为一个地点优化各种活动类型很有挑战性。没有太多的预算，但想暴露所有谷歌广告库存。有无限的预算，想要解锁新的，意想不到的客户群。希望开拓新的地理市场。这里的表面目标是使谷歌的网络上的广告更容易和更容易访问，这对不太熟悉如何运行谷歌广告的新手用户来说是很有吸引力的，他们被过多的可用选项所淹没。那么它是否有效，如果有效，它是否比另一种方法更有效?让我们来看看Performance Max活动的优缺点。
我所听到的关于Performance Max的反馈对许多缺点都是积极的这些就是我接下来要提到的。
让新手用户更容易在谷歌上做广告:一个活动可以实现所有的营销目标，而不必设置其他几个活动，这种想法对那些想要绕过学习曲线的人很有吸引力。允许广告主专注于战略绩效驱动:创造性优化，活动计划和PPC报告使用performance Max更容易获得。在多活动策略下，你可能会有响应式搜索广告、响应式显示广告等，你必须从不同的地方编译或单独分析不同的创意和信息。有了Performance Max，你可以在一个地方测试和评估所有这些东西，让你更快地做出战略营销决策。如果使用正确，它可以提供令人印象深刻的结果:我用“如果使用正确”来警告它，因为如果您有正确的输入和明确定义的目标，那么Performance Max应该为您工作(理论上)。关于正确的输入，我主要指的是你告诉谷歌在瞄准受众方面要寻找的东西。我建议使用第一方数据——也就是说，如果你有一个现有客户的列表，就把它交给谷歌，而不是依靠人工智能来了解你的目标受众是谁。这样做可以为你节省不少钱。
谷歌的Performance Max案例研究的结果——持保留态度，尽管我不怀疑其声明的有效性。Performance Max的讽刺之处在于，它本来应该吸引新手用户，但当用户犯“新手”错误时，许多缺点就会显现出来。你需要明确的目标:这与前一点有关，即如果你不清楚你的营销目标或至少你告诉谷歌要优化的转换行动目标，那么你的Performance Max活动将不能按照你所希望的方式执行。这也适用于广告或信息源的质量。人工智能不会让你的广告神奇地比你的竞争对手更好，你必须尽你所能将最好的创意投入到系统中。更少的控制:许多关于智能营销、自动竞价或任何远程自动化的批评的基础是，它们在某些方面剥夺了广告商的控制权。那些喜欢控制广告投放的每一个细节的人可能会抵制工作的持续自动化。可见度有限:虽然谷歌正在逐渐增加新的报道功能，但这里的普遍共识是很难获得对每个活动或资产组合的个人见解。机器学习并不意味着完全自动化:过于依赖机器学习或相信它可以在你的端以最小的努力完成工作，这是你不想在谷歌广告中犯的错误。如果你不勤奋地设置Performance Max，你会发现自己浪费了相当多的钱。我把这一点作为一个“缺点”，因为我相信谷歌营销这些产品的方式与新手用户的期望之间存在差异。你在谷歌广告上浪费钱了吗?找出快速与免费谷歌广告性能评分。每当数字营销平台引入更多的自动化时，业内人士通常会采用三种主要的方式:
那些喜欢它并希望采用它来帮助他们更好地管理自己或客户的人。那些讨厌它的人，因为他们讨厌变化，或者害怕客户不可避免地不再需要他们昂贵的专业知识。那些看穿了这些科技巨头所宣称的东西的人。
让我们来看看这两个极端。你可能从像我这样在这些数字平台上工作了多年的专业人士那里听到的许多观点或观点都带有犬儒主义的意味，但这是否意味着我们是正确的还是只是陷入了困境我们的方法吗?我记得有一次Facebook放弃了它的Power Editor工具，并将其整合到核心广告管理器中。当时我很生气，但随着时间的流逝，对Power Editor的记忆已经褪色，如果我要回到它，我可能会有一个骨头挑。长期运行广告的高级用户对平台的存在感到满意，并不总是接受改变他们日常管理的激进改变。但从长远来看，性能最大化实际上是有可能的。如果它被证明对客户或营销人员自己有效，这些批评就会消失，人们会更容易接受这些工具优于自己控制每个按钮和开关。
PPC影响者Jyll Saskin Gales就是这一学派的支持者之一。在最近的一条推特上，她分享说，虽然花了两个月的时间，但她的Performance Max活动达到了最佳效果，导致转化率飙升，她的CPA最低。
在这里查看推文。在光谱的另一端，有些人对自动化持怀疑态度。有些人认为谷歌向用户推销自动化通常是出于一种“帮助您从平台获得更多”的利他主义情绪，而实际上(很多时候)自动化可以让这些公司赚更多钱。
在这里查看推文。
(在我看来)，谷歌降低了可见度(想想搜索词报告)，然后说“我们平台上的营销太困难了……只要给我们钥匙，我们就会为你提供更好的结果。”那些在这个行业工作了很长时间的人都知道谷歌和Meta最关心的是收入。如果广告商不知道他们的钱是如何花出去的，或者如果他们缺乏控制来真正优化这些钱是如何花出去的，他们将不可避免地花更多的钱。相反的观点是，“在过去，当一切都不那么自动化、更复杂的时候，新广告商难道不会花更多的钱吗?”答案既肯定又否定。是的，新手广告商会尝试失败，并在此过程中浪费金钱。然而，随着自动化的发展，花费更多的钱，提供某种形式的回报，并继续使用平台变得从未如此容易。所以这并不是说用户现在就把钱扔了;他们的理由是，他们无法完全按照自己的意愿花钱。因此，这些平台本身仍然是有效的，但有多少钱被有效地使用了，具体如何使用，比以往任何时候都更加不清楚。
在这里查看推文。
判决结果?“我不认为营销中的人工智能或数字营销平台中的自动化是好是坏。现实情况是，我们正处于人工智能或“机器学习”阶段的一个点上，仍然需要很大程度的人为干预或指导。有没有可能有一天，所有的数字营销都将完全自动化?也许吧，但现在，一个成功的付费媒体策略的关键是个人利用自动化来获得最大的收益。与数字营销中的任何东西一样，主要的一点是，每个业务都是不同的，你必须利用可用的工具来帮助你。如果您想尝试Performance Max，您可以在我们的免费谷歌Ads培训课程列表中找到有用的教程，以及其他有用的资源。如果你已经在使用Performance Max，请在下面的评论中告诉我们你对它的看法!Brett McHale是经验营销公司(empirical Marketing)的创始人，这是一家数字营销机构，致力于通过付费搜索和社交来扩大初创公司的规模。
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