解答常見的Google Adwords轉(zhuǎn)化跟蹤問題
以下是我們經(jīng)常詢問的幾個(gè)常見Google Adwords轉(zhuǎn)化跟蹤問題及其答案。
1、為什么報(bào)告的轉(zhuǎn)化次數(shù)少于我所看到的？我們遇到的第一個(gè)令人困惑的情況是客戶使用我們的報(bào)表引擎來分享帳戶性能。報(bào)告自動發(fā)送幾天后，客戶打電話并抱怨報(bào)告中的轉(zhuǎn)化次數(shù)與AdWords中的轉(zhuǎn)化次數(shù)不符。摸索你的回應(yīng)，他們會認(rèn)為你不知道你在做什么，但回答正確，并在與客戶建立信任方面邁出了巨大的一步。
2、為什么轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)可能關(guān)閉？借助AdWords，您可以設(shè)置一個(gè)轉(zhuǎn)化時(shí)間范圍，以選擇在點(diǎn)擊或互動后追蹤轉(zhuǎn)化的時(shí)間，通常為30天。
您可以設(shè)置轉(zhuǎn)化時(shí)間范圍，以便跟蹤AdWords中需要幾天才能完成的轉(zhuǎn)化，有些人錯(cuò)誤地認(rèn)為AdWords在發(fā)生轉(zhuǎn)化的當(dāng)天就會報(bào)告。在Google Analytics中這是事實(shí)，但請記住，AdWords報(bào)告圍繞點(diǎn)擊進(jìn)行，而Google Analytics則圍繞網(wǎng)站上的操作進(jìn)行。這看起來可能有點(diǎn)小差異，但它對轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)的影響很大。Google Analytics（分析）會在它發(fā)生的那一天跟蹤轉(zhuǎn)化，而不管之前的接觸點(diǎn)是什么。
另一方面，在AdWords中，假設(shè)您使用的是最終點(diǎn)擊歸因模型，則會在上次互動當(dāng)天的報(bào)告中添加轉(zhuǎn)化。
因此，除非您發(fā)送最后一次包含日期早于轉(zhuǎn)化時(shí)間范圍的報(bào)告，否則點(diǎn)擊可能仍有一個(gè)開放的轉(zhuǎn)化時(shí)間窗口，并且關(guān)聯(lián)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)仍可能發(fā)生變化。
在實(shí)踐中，如果您想避免這種混淆，您必須發(fā)送不包含過去30天內(nèi)的點(diǎn)擊次數(shù)的報(bào)告。這不是一個(gè)實(shí)際的解決方案，因?yàn)榭蛻敉ǔ谠路萁Y(jié)束時(shí)立即報(bào)告。
如果您想更好地了解生成報(bào)告后仍有可能發(fā)生多少次轉(zhuǎn)化，請查看AdWords界面中的“轉(zhuǎn)化日期”細(xì)分受眾群。
對于線性歸因模型，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化的每個(gè)交互操作獲得的信貸份額相等。舉個(gè)簡單的例子，如果用戶點(diǎn)擊了兩個(gè)廣告中的不同關(guān)鍵字，那么每一次點(diǎn)擊都會獲得一半的轉(zhuǎn)化成本。
3、不是歸因模型只是Google搶錢嗎？
所以，現(xiàn)在您的客戶了解了什么是小數(shù)轉(zhuǎn)換數(shù)字，但他們想知道為什么歸因模型很重要。這不僅僅是Google或其代理機(jī)構(gòu)在不提高性能的情況下提取更多廣告預(yù)算的方式嗎？
答案很復(fù)雜。在一些基本的層面上，更好的歸因模式是谷歌不斷從廣告商那里獲得大筆資金的一種方式，但是完整的答案也是為什么會出現(xiàn)這種情況。
Google通過更好地了解廣告如何為業(yè)務(wù)目標(biāo)做出貢獻(xiàn)，從而吸引更多廣告客戶。如果他們可以將廣告支出與實(shí)際銷售額和轉(zhuǎn)化次數(shù)相關(guān)聯(lián)，那么是的，他們將繼續(xù)在Google上花錢。這只能做，因?yàn)樗鼘ι虡I(yè)和廣告商對此表現(xiàn)感到滿意是有意義的。
新的歸因模型非常重要，因?yàn)樗鼈冊噲D回答關(guān)于在線廣告真正價(jià)值的復(fù)雜問題。
用戶行為是動態(tài)的，您需要先進(jìn)的方法來衡量每個(gè)觸點(diǎn)如何影響獲得轉(zhuǎn)換的最終目標(biāo)。只看最后一次點(diǎn)擊已經(jīng)不夠好了。
這個(gè)概念對于我們來說是在線營銷專家，但我們?nèi)匀槐仨毾蚩赡苡械钟|情緒的客戶解釋它，所以讓我們用一個(gè)簡單的汽車經(jīng)銷商的例子來說明數(shù)字的問題。
最后一個(gè)點(diǎn)擊歸因模型就像是說人們訪問經(jīng)銷商是因?yàn)樗麄兛吹搅巳肟谔幍臉?biāo)志。由于標(biāo)志讓人們進(jìn)入陳列室，經(jīng)銷商決定投入更多資金，使這一標(biāo)志變得更大更閃亮，同時(shí)削減所有其他營銷的預(yù)算。
4、大標(biāo)牌上漲后不久，銷售坦克。發(fā)生了什么？
他們錯(cuò)過了大多數(shù)人開車去經(jīng)銷店的事實(shí)，因?yàn)樗麄兪艿诫娨晱V告和雜志廣告的影響。如果經(jīng)銷商沒有在這些渠道上投入任何東西，那么無論他們的標(biāo)志多么美麗，都不會訪問經(jīng)銷商。
現(xiàn)在讓我們看看數(shù)字世界中的汽車經(jīng)銷商示例，看看如果他們堅(jiān)持最終點(diǎn)擊歸因，而他們的競爭對手開始嘗試更全面的模型會發(fā)生什么。
通過依靠最終點(diǎn)擊歸因來記錄轉(zhuǎn)化次數(shù)，并使用該數(shù)據(jù)來管理出價(jià)，他們可能會開始降低決策流程早期使用的關(guān)鍵字的出價(jià)。
像“最安全的suvs”這樣廣泛的關(guān)鍵字會得到較低的出價(jià)，因?yàn)檫@些不是用戶在聯(lián)系經(jīng)銷商之前點(diǎn)擊的。通過低估這些早期接觸點(diǎn)，競爭對手可以使用搜索廣告再營銷列表（RLSA），動態(tài)再營銷和數(shù)據(jù)驅(qū)動的出價(jià)策略。
競爭對手會盡早吸引用戶的注意力，并通過各種營銷技術(shù)與他們保持聯(lián)系。過去一直領(lǐng)先的關(guān)鍵字看到銷量下降，經(jīng)銷商銷售的汽車也較少。
理想的歸因模型也可以查看離線觸摸點(diǎn)并包含終身價(jià)值，但這些模型仍然很難追蹤。
結(jié)論
轉(zhuǎn)換是任何業(yè)務(wù)的生命線，所以如果客戶覺得他們的客戶經(jīng)理沒有正確地跟蹤事情，那么客戶會感到恐慌也就不足為奇了。在線廣告最重要的一點(diǎn)是它的高度可衡量性，這使得可以使用精確定位來提供出色的結(jié)果。