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史诗评论付费搜索的最大趋势和更新

2017年即将结束,让我们花一点时间来喘口气,回顾2017年PPC的旋风。

2013年的增强型活动或2016年的扩展文字广告没有发生重大变化,但多种趋势创造了今年不断变化的氛围。但是,如果我们在2017年将搜索营销的年份称为2017年,那么它显然将成为机器的一年。虽然机器学习和其他形式的人工智能对于搜索营销来说并不陌生,但它们的使用在2017年变得无处不在。

回顾2017年PPC发生的重大发展和关键趋势,这些趋势将继续为2018年的工作提供信息和影响。

终于过去一年的移动,这是人工智能搜索的一年
当然,还有很多工作在改善移动体验和转换率做的,我们将继续看到谷歌,特别是推动其计划在这一领域:AMP的广告和着陆页,在谷歌购买等等。今年,重大变化是机器学习和其他形式的人工智能渗透所有事物搜索的程度。

以下是搜索引擎将机器学习纳入其产品的八个亮点。它们涵盖了从关键字匹配到广告再到受众群体的所有内容,以及从投放到归因:

3月份,谷歌在完全匹配中使用了“精确”的含义,将其扩展为包含具有不同词序和/或功能词的关键词的近似变体。
广告排名阈值得到机器学习注入,以在设置投标楼层时考虑查询的上下文。
谷歌的智能展示广告系列 几乎完全由机器学习提供支持。
谷歌的数据驱动归因方法完全由人工智能驱动。它已在AdWords中使用了一年多,但随着Google Attribution的引入,它获得了新的关注。
Google和Bing发布了新的 自动出价策略:Bing的最大化点击次数和Google的最大化转化次数。
谷歌每日支出的举措是否超过预算的2倍?是的,这也依赖于机器学习来试图预测整个月的支出趋势。
GDN上的一种谷歌自定义目标受众使用机器学习来部分根据广告客户目标客户的推断特征自动创建受众。
Bing Ads正在测试搜索广告中基于 AI的 聊天机器人扩展程序。
Bing Ads中的动态搜索广告来自美国和英国。
忘记A / B测试,因为机器学习
广告测试方法的另一个重大变化,即更微妙的变化。全年,谷歌已经推动广告客户放弃每个广告组投放两个广告并手动评估效果的A / B测试模式。

如果有任何疑问谷歌认真对待这一点,那么8月限制广告轮换选项的举动就会让人 怀疑。这一变化促使广告商选择“优化”,让 机器选择最好的广告来服务,更加强大。Google的Matt Lawson 上个月在一个专栏中列出了一个广告组中至少有三个广告的论点:总体展示次数将会增加,因为Google的算法将根据特定查询提供最佳广告。谷歌表示,广告商甚至不应该根据这一新标题评估个人广告效果,而应评估广告组的广告效果。

为此,Google 于9月重新启动了由AdWords 试用版添加的广告。广告建议测试会自动在某些广告组中生成其他文字广告(供审批)。同样,目标是让更多广告客户在其广告组中投放更多广告,即使Google必须为他们开展工作。

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