为什么您的Google Ads出价策略效果不佳（以及如何解决）

在本文中，我们将探讨可能导致您的 Google Ads 出价策略脱轨的最常见问题，并讨论如何解决他们。Google Ads 出价是您愿意为广告点击支付的金额，它会影响您广告的展示位置。在调整任何出价策略之前，理解这个核心概念至关重要。

Google Ads 的自动出价功能旨在提升效率。
「尽可能提高转化次数」
或
「目标广告支出回报率」
等出价策略能调整出价，助您更快达成目标。

然而，PPC 经理们都知道，即使嵌入了人工智能和机器学习，出价策略的实际效果也常与预期存在偏差。

这一分析表明，出价成功不仅需要激活自动化功能，更需要适当的设置、切合实际的预期，以及严谨的管理。

自动出价算法高度依赖输入信号。. 若您的广告活动环境不稳定，便可能导致出价策略表现不佳。

• 历史数据不足够让算法有效学习
• 广告系列目标与出价策略不一致
• 外部竞价因素影响表现

1. 历史数据不足

算法需要足够的历史数据才能正确学习。如果数据不足，竞价决策就会变得不稳定，，导致广告活动效果持续数周的波动。

2. 不切实际的表现目标

设定过于进取的CPA（每次转化费用）或ROAS（广告支出回报率）目标—尤其是与过往的广告活动表现相比—会迫使算法基于不现实的结果进行学习。这不仅会延缓优化进度，甚至导致广告投放量下降。

设定目标 CPA 或 ROAS 时，
考虑活动历史和您的利润率非常重要。当您的首要目标是控制每次转化费用时，请使用目标 CPA；当您希望最大化每笔支出的收入时，请使用目标 ROAS。

3. 学习中断

出价策略需要一个稳定的学习期。在此期间频繁调整预算或广告目标等设置，会重置算法的学习，导致表现波动并造成预算浪费。

根据我们对客户实施出价策略的分析，以下几个反复出现的问题持续影响表现：

策略与广告目标不一致
这种情况比想象中更常见：团队希望提高转化，却将广告系列目标设置为「尽可能争取更多点击次数」。当出价策略没有反映正确的目标时，会导致表现数据失真，预算也会分配不当。

在缺乏数据的情况下启用自动化
自动出价高度依赖历史数据进行有效学习。然而，新广告活动往往在尚未建立任何基准效果时就启用自动化策略，这使得目标设定变成一种猜测游戏。

不切实际的表现目标
tCPA（目标每次转化费用）或tROAS（目标广告支出回报率）等目标，有时在开始设定时过于进取，甚至启动后从未进行复查。若未能根据实际表现调整，算法将无法有效优化。

过多更改
频繁的修改（如调整预算、目标或竞价策略）会重置算法学习阶段，阻碍系统稳定。这将导致表现波动并错失优化时机。

好消息？只要建立正确的框架并保持一些纪律，这些挑战完全可以避免。如果在出价策略的设置、学习和优化过程中缺乏规范流程，就很可能会遇到上述问题。

我们为使用Google Ads 的PPC经理们量身打造了一份实用的《最佳实践指南》。它将引导您评估现有的出价策略、高效管理算法的学习阶段，以及设定实际的目标以提升稳定性。您还将了解Search Ads 360（SA360），以及这企业级搜索广告管理平台，如何提供您所需的额外控制，以便大规模优化表现。