博客文章由高级客户成功经理 Lisa Ho 撰写
出价是搜索、展示和视频媒体购买其中的一个基本环节，它能确保广告主只为能为其业务带来价值的成果付费。传统的出价策略侧重于最大限度地提高转化量、点击次数或可见展示次数。然而，随着业务发展，广告主会寻求更精准的方法，使其广告支出与实际业务成果保持一致。
解决方案是什么？
按价值出价，一种利用第一方数据和其他关键业务洞察来优化出价决策的策略。通过将这些数据输入系统，广告主可以训练系统，使其根据具体的业务目标进行出价，从而提高投资回报率 (ROI)。
在本文中，我们将首先探讨自定义出价的价值及其优势。在第二部分，我们将分享假设用例，展示如何根据营销漏斗阶段实现自定义出价。
第一部分 - 自定义出价简介及优势
Display & Video 360 (DV360) 中的自定义出价允许广告主根据专有的业务洞察定义自己的出价目标。相比仅仅依赖点击率 (CTR) 或每次转化费用 (CPA) 等标准 KPI，广告主可以根据有意义的业务目标进行优化，例如 客户生命周期价值、购买意向或互动质量。
通过整合您自己的业务数据（如 Floodlight 转化、用户漏斗数据和 Google 的 AI），自定义出价可确保广告系列在每次竞价中高效出价。
根据 Google 内部数据（2023 年，全球），使用自定义出价的广告主转化量提升了 7 倍，CPA 降低了 79%，这证明了在提升效果方面的有效性。
自定义出价的主要优势
- 更高的掌控力：广告主可根据其独特的业务目标定义成功。
- 更高的投资回报率：出价针对高价值转化进行优化，确保更好地分配广告支出。
- 高级机器学习：Google AI 利用 40 多个信号（例如设备类型、素材尺寸、地理位置、GA 转化和 Floodlight 转化）来分辨对您最重要的展示，并自动化出价。
- 自定义 KPI：超越传统指标，商戶可以针对忠诚客户增长、总购物车价值或广告互动等成果进行优化。
自定义出价不是要构建新的出价算法。相反， 广告主使用自己的数据和公式定义展示价值 ，配置系统以根据业务的具体目标进行学习和出价。例如，如果对购买等硬转化事件给予更高的分数，系统就会积极出价，但前提是它确定该展示很有可能会促成购买。这种方法允许广告主自定义展示价值，从而实现更智能的出价决策，以实现所需的投资回报率。
以下是广告主可以在自定义出价中利用的一些数据源示例：
第二部分 - 在营销漏斗中利用自定义出价策略
成功的数字营销不仅仅关乎最终转化；它还关于了解客户旅程中每次互动的价值。自定义出价使出价策略与营销漏斗每个阶段的业务目标保持一致，确保优化广告支出以有效提高认知度、互动度和转化量。
漏斗顶部：通过品牌认知度吸引关注
在意识阶段，企业旨在通过高质量的展示最大限度地提高知名度和受众互动。标准自动化出价策略可能会侧重于展示质量指标（如能见度和互动信号），但自定义出价通过允许广告主 根据其独特的偏好定义关注度 来改进此方法。例如，广告主可以设置目标或脚本来评估展示价值，根据 可听度、可见度、网站/网域质量、设备和地理位置的组合。
用例说明：通过基于关注的自定义出价，最大化品牌认知度
一家全球糖果品牌旨在通过展示广告系列提升品牌认知度，同时保持可控的展示成本。作为一项漏斗顶部的提议，目标是最大限度地提高高质量的曝光，而不是即时转化。然而， 不断上涨的 CPM 带来了挑战，尤其是与更具成本效益的视频格式相比。
为了优化覆盖面和可见度，该品牌采用了基于关注的自定义出价策略。
- 该算法使用关键信号优先处理展示：
- 可见度—确保广告出现在高度可见的展示位置
- 展示位置的情境—选择适合品牌认知度的环境
- 互动的可能性—侧重于有更高用户互动潜力的广告资源
- 出价已针对更可能被看到和记住的展示进行优化
- 有助于巩固品牌形象，同时避免不必要的超支
通过改进评估展示的方式，该品牌能够有效地扩大其覆盖范围，同时保持广告质量。此外，这种方法支持保护隐私的广告环境，符合不断变化的行业标准。
漏斗中部：推动产品考虑和潜在客户转化
在漏斗中部阶段，随着潜在客户研究和评估产品，互动会逐渐加深。然而，并非所有转化都具有相同的权重。自定义出价可帮助广告主 根据其独特价值区分转化，确保出价反映每次互动的重要性。
例如，广告主可以通过分配以下内容，来优先出价以获得最有价值的 Floodlight 活动：
- 对漏斗底部的展示（如完成销售）给予更高价值。
- 对漏斗顶部的展示（如浏览网页）给予更低价值。
自定义出价也可以用于：
- Floodlight 销售代码，用于定义要优化的收入参数。
- 自定义 Floodlight 变量，用于根据购物车大小、产品类型或增加品牌忠诚度的展示进行优化。
用例说明：通过自定义出价优化多触点转化
一家领先的汽车品牌希望提高在线互动度，同时推动线下销售。他们的挑战在于在单个广告系列中平衡多个转化目标（例如完成车辆配置和金融查询）。标准出价策略难以有效平衡这些目标，导致预算分配效率低下。
该品牌及其代理机构实施了自定义出价策略以优化转化量。
- 根据重要性为每个转化触点分配了不同的价值。
- 该算法优先处理显示出更高购买意向的行为。
- 出价在各个互动阶段进行动态优化。
- 这确保了高效的预算分配，提高了潜在客户质量和广告系列效果。
这种方法使该品牌能够更好地将其数字营销工作与实际业务目标保持一致，从而提高其漏斗顶部和漏斗中部营销措施的影响。
漏斗底部：通过购买驱动的出价，最大化广告支出回报率
在最终转化阶段，目标转向创造收入。自定义出价使广告主能够自定义和定义 如何对展示评分以实现广告支出回报率 (ROAS) 目标. 。除了加权值和 Floodlight 代码之外，广告主还可以使用来自 Google Analytics 的共享转化数据来指导出价策略。
例如，企业可以通过优先考虑一个会话点击超过五个页面，并至少在网站上花费 10 分钟的用户来优化出价。
用例说明：在销售旺季通过自定义出价推动转化
一家全球鞋类品牌希望在黑色星期五和双十一等竞争激烈的零售活动期间最大限度地提高收入。挑战在于识别并出价给购买意向最高的客户，而不是仅仅依赖基本互动指标。
实施优先处理高质量会话和购买意向的自定义出价算法。
- 将 Google Analytics 360 (GA360) 与 DV360 集成，以获取更深入的会话洞察。
- 开发了自定义出价算法，以优先处理高质量的会话和可能转化的用户。
- 为展示强烈购买意向的信号分配了更高的出价价值，例如：
- 长时间浏览产品页面的用户。
- 已将商品添加到购物车但尚未结账的用户。
- 表现出高度兴趣的回头客。
- 动态优化出价，侧重于驱动收入的行为，而不是普通互动。
通过将出价与实际购买行为保持一致，该品牌确保其预算有效地花费在最有可能完成销售的用户身上，从而在购物高峰期获得了竞争优势。
通过优化实际创造收入行动的出价，Skechers 在销售高峰期获得了竞争优势。
结论
自定义出价为跨营销漏斗的出价策略提供了一种量身定制的方法，确保广告主可以根据最重要的业务成果进行优化。无论是提高认知度、互动度还是转化量，利用第一方数据和机器学习都能帮助企业在每个阶段实现更好的成效。采用自定义出价的广告主在效率、成本控制和整体投资回报率方面都具有显著优势。