2021年6月18日
谷歌智能购物：是什么使其特别，如何让它为您工作
这是没有秘密的秘密，即越来越多地转移自动竞标策略。随着过去一年所述的改进，广告商试图一些策略是一个美好时期。每种情况都不同，并不总是将每种广告系列转移到手动中的自动竞标策略。但通常，公制理论发现很多成功切换了许多yabo全站对自动竞标的运动。今天，我们将专注于测试谷歌购物运动上的Troas竞标的四个成功案例，我们如何做到，以及结果。
测试Troas Bidding的最佳实践
作为最佳实践，将活动转换为Troas的第一步是在购物活动ROAS之前的位置设置TROM阈值。在允许出价策略后，您可以根据性能提高和降低Troal阈值。
另一项钥匙看到与大赛的成功是允许在进行任何其他变化之前全程学习。虽然如果在没有收入的情况下停止尖刺，则可能会诱人关闭Trof，但必须在进行调整之前允许算法完全学习。
最后，打开Troas Bidding只是第一步。测试任何自动竞标策略也是关于监控和重新审视您的出价以推动更多结果。仅仅因为某些东西是自动化的并不意味着没有必要的策略或分析工作来提高性能随着时间的推移。当你找到获胜的公式时，它会节省你的时间，但它并不意味着你能够让所有的广告在自动驾驶仪上运行 - 很抱歉打破你！
以下示例演示了当正确设置目标时自动竞标的功能，测试是在运行时进行的，并且您可以执行以下操作继续测试。
生长试验
广告商1在1月份的非品牌购物竞选活动中实施了Troal，并与上一期相比，增长了478％，同时还改善了ROAs 17％。在看到与非品牌购物中的Troat早期取得成功后，我们将我们的品牌购物竞选活动转换为2月的Troas，并且收入增加110％以上，同时仍然保持在Troal目标之上的ROAS。考虑到这两个比较中的前一期间包含Q4（我们在销售销售中的电梯），我们特别高兴自推出Troas以来的收入增长。
广告商2也很重大增长，并在一年的更好的部分中测试了购物运动上的Troas竞标。我们能够将购物收入增长超过300％，同时逐步改善购物ROAS 44％。虽然这种增长也与购物活动重组相结合，但这些结果是一些奇妙的结果。对于广告商1和2，当我们注意到Troas竞标的早期成功时，我们降低了我们的购物活动的Troat阈值，使我们能够推动更多的卷。
效率聚焦测试
广告商3更专注于效率，因此我们选择在购物竞选活动中测试大赛，以提高我们的购物效率。与去年相比，ROA在竞争激烈的市场中增加了15％，收入增加30％。
广告商4也更具效率，并面临收入下降的挑战。因此，我们发起了Troal，希望减轻一些网站的收入下降。自从该广告客户推出Trois以来，购物收入增长了150％，罗斯的提高了20％。这些改进有助于缓解来自其他渠道的下降，以使整个网站保持完全稳定的收入。对于广告商3和4，我们在学习期之后增加了Troal阈值，以便继续提高效率。
结论
思考自动投标作为“设置它并忘记它”特征可以长期有害。虽然算法需要时间学习，但必须一致地监控和重新评估您使用的任何自动竞标策略的性能。随着自动竞标的组合，允许测试运行，并密切监视性能，我们能够超越这些广告商的目标。
希望开始或扩展自动竞标策略？我们的团队很乐意提供帮助。
