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定期监控自动化是否产生所需的结

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先… PPC 自动化是如何工作的? 最近,谷歌、必应、亚马逊和 Facebook 等大型PPC平台似乎正在相互竞争,看看谁能实现广告大部分方面的自动化。确实,在与该领域相关的许多任务中,机器已经比人类更有效率。但PPC 广告的自动化元素越多,专业人士就能做出越多的贡献。 营销人员可以而且应该采取以下几项措施来控制 Google Ads 自动化: 使用自动化规则创建您自己的自动化。 对自动化设定限制,即确定机器的作用可以发挥到什么程度以及人类干预从哪里开始。治疗方法最合适。同样,在 PPC 领域,营销人员必须了解广告商的目标是什么,并以实现这些目标的最佳可能性来“规定”自动化。 很多时候,

果最后我们希望人工智

能能够处理最重复的任务,同时我们 菲律宾号码数据 继续设定目标、制定策略并在必要时纠正路线。 当然,我们不希望监督机器比我们自己做这项工作花费更多的时间和精力。一种可能的解决方案是“分层优化” ,一些 PPC 优化平台已经允许这种解决方案:设计自定义自动化来监控 Google Ads 和其他平台的自动化工作。 营销人员在 Google Ads 自动化面前的 3 项任务 1)监督PPC策略的正确实施 在这个使命中,我们可以说营销人员就像医生,而谷歌自动化就像治疗。医生始终负责诊断问题并决定哪种治疗方法最合适。同样,在 PPC 领域,营销人员必须了解广告商的目标是什么,并以实现这些目标的最佳可能性来“规定”自动化。 很多时候,

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不仅需要选择一种工具或另一种工具

例如,我们可能有 印度电话列表 兴趣使用Google Ads 智能出价工具自动设置出价。但如果我们不做推荐的前期工作,我们就不会达到预期的结果。 继续打个比方,如果我们想要汽车自动驾驶,我们首先要铺好路,优化信号。同样,Google Automations 需要一个结构良好的帐户、正确的转化数据和一个设计良好的归因模型才能做好工作。 让我们暂时停止讨论归因模型的问题。 传统上,PPC 解决方案使用基本归因模型,例如最终点击。也就是说,所有转化价值都归因于用户最后点击的广告,忽略之前的所有操作。 现在,我们知道客户旅程要复杂得多。人们不会进行一次搜索、查看广告、点击和转化,而​​是通常会比较不同的解决方案并获得各种品牌点击率,然后再做出最终决定。 问题是,如果我们仍然有最终点击归因模型,自动化系统将无法正确评估在转化渠道早期很重要的关键字。因此,您的出价太低,这将导致我们失去潜在客户。

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