平均排名死后如何分析谷歌广告数据

用于衡量广告平均排名的 Google Ads 指标已于 2019 年 9 月被淘汰。平均排名通常用于衡量您在竞价中针对特定关键字与竞争对手的排名。 例如，如果某个效果良好的关键字的平均排名为 3.1，则很容易判断存在通过提高关键字的 Ad Rank 来增加流量的机会。

为什么要删除平均位置？

以下是谷歌对这一变化的说明：“平均排名 (Avg. Pos.) 将于 2019 年 9 月删除。顶部和绝对顶部展示的百分比可以更清楚地了解您的广告在搜索页面上的显示位置。 您可以使用这些新指标来优化您的广告排名。”

谷歌继续从老式的手动每次点击成本出价转向自动出价策略。 凭借谷歌的机器学习能力，再加上对用户行为的了解，谷歌声称能够比人工出价更有效率。 那讲得通。

此外，机器学习侧重于个人的购买倾向，而不是人工根据关键字进行手动优化。

Target CPA 和 Target ROAS 等自动化活动否定了平均排名甚至每次点击费用的有效性。 构建这些机器学习模型是为了达到一个自定的目标。 例如，如果某个广告系列或广告组对您有利可图，则将每次转化成本设置为 50 美元，Google 将尝试在该阈值内最大限度地提高转化量。 在这种情况下和自动化的新世界中，平均排名无关紧要。

现在如何衡量机会

这种向自动化的转变需要重新思考数据的分析方式，包括正确评估数据所需的指标。 虽然平均排名一直是评估机会和绩效的重要辅助指标，但 Google 已决定用以下新指标取代它。

1. Search Absolute Top Impression Share – “Search Absolute Top Impression Share” 是显示在最显眼的搜索位置的搜索广告展示次数的百分比。 绝对页首展示次数份额 = 绝对页首展示次数/符合条件的总页首展示次数
2. Search Top Impression Share – Search Top Impression Share (IS) 是您在搜索结果页面顶部位置获得的展示次数除以您有资格在顶部位置获得的估计展示次数。 使用此指标对首页位置进行出价。 顶部位置是广告出现在有机搜索结果上方的任何位置。 资格取决于您当前广告的定位设置、批准状态、出价和质量。
3. 搜索完全匹配展示次数份额–“搜索完全匹配展示次数份额 (IS)”是您收到的完全匹配展示次数除以您有资格在搜索网络上收到的完全匹配展示次数的估算值。 完全匹配展示是指与您的关键字完全匹配的展示，或者是关键字的紧密变体。
4. Search Lost Absolute Top Impression Share (rank) – 搜索丢失的绝对最高印象份额（排名）估计您的广告由于广告评级不佳而不是有机搜索结果上方第一个广告的频率。 广告评级决定了您的广告相对于其他广告的排名以及您的广告是否能够展示。 它是根据您的出价、广告和网站质量、搜索上下文、广告评级阈值以及扩展和其他广告格式的预期影响计算得出的。
5. Search Lost Top Impression Share (rank) – 搜索丢失的最高印象份额（排名）估计您的广告由于广告评级不佳而没有显示在自然搜索结果上方的任何地方的频率。 广告评级决定了您的广告相对于其他广告的排名以及您的广告是否能够展示。 它是根据您的出价、广告和网站质量、搜索上下文、广告评级阈值以及扩展程序和其他广告格式的预期影响计算得出的。
6. Search Lost Impression Share (rank) – “Search Lost Impression Share (rank)”估计您的广告由于广告评级不佳而未在搜索网络上展示的频率。 广告评级决定了您的广告排名以及您的广告是否能够展示。 它是根据您的出价、广告和网站质量、搜索上下文、广告评级阈值以及扩展和其他广告格式的预期影响计算得出的。 展示份额数据每天更新。

明白了吗？

让我们来看一个例子。

查看此数据，第二行中的顶级关键字（有意未显示）有 847 次点击，但不到绝对顶级印象份额的 10%。 再加上约 71% 的顶级印象份额，这表明绝对有很大的增加流量的空间。 虽然每次转化费用很高，但您可能不希望提高该关键字的广告评级。

对于第三行中的第二个关键字，它有 690 次点击和几乎 96% 的绝对顶部印象份额。 虽然每次转化的成本高达 30 美元左右，但增加流量的空间不大。

那么为什么对自动化持怀疑态度呢？

大多数电子商务策略都需要数字广告。 商业查询可以为您的业务带来宝贵的流量，但广告支出的效率仍然是盈利能力的主要因素。

Google 最近更改的规则之一是放宽了匹配类型的定义，因此“精确匹配”实际上不再意味着“精确”。 Google 允许显示关键字的紧密变体，并且没有您能够定位的真正“精确”关键字。 这使 Google 可以增加广告收入。

在创建新的活动时，商家发现很难不选择非自动出价策略，并且被迫单击“不推荐”链接以进入手动策略。 他们还有一大群客户代表帮助引导客户所有者实现自动化。

谷歌强制购物链接在新标签页中打开，以鼓励在每个搜索结果页面上进行多次点击。 这使 Google 可以增加广告收入。

有据可查的是，谷歌的很大一部分收入来自广告收入，而且根据 Statista 的一份报告，他们在该领域的表现也不差。

已经做出的改变以及自动化方面的经验肯定会让商家犹豫不决，想知道谷歌是否将他们的最大利益放在心上。

简而言之，您是否愿意将方向盘交给 Google？

自动化并不像听起来那么容易

自动出价策略并不是那么简单。 选择正确的出价策略需要进行一些规划，而且还必须了解该策略的弱点。 自动化的反应是否足够快以捕捉销售期——尤其是黑色星期五或网络星期一这样的销售期？

如果设置得当，自动出价策略确实可以减轻一些手动工作，但是，机器学习技术的好坏取决于它所提供的数据。