如何通过PPC提高网站推广的效果？

PPC（点击付费）是许多在线营销活动的重要组成部分。虽然它能带来可观的收入，但它也是竞选中最昂贵的持续成本之一。因此，关键是你要定期测试你的广告，以确保你不会让任何转换从裂缝中溜走。测试和网站优化是我们作为数字营销人员工作的一个重要组成部分。我不在谈论完善你的广告文案。早些时候，我给了我们如何设计和实施检查，对文本和购物广告。这篇文章将包括三种可以用于成功测试的方法，两种类型的测试来帮助您将性能提升到下一个级别，以及测试人员经常遇到的五个常见陷阱。我还将从我们自己的内部测试工作中举例说明这些要点。决定使用哪种方法设计一个好的实验实际上是获得有效结果的最重要的一步。您使用哪种测试方法取决于您所拥有的数据以及您要测试的变量。

一般来说，测试方法有三种基本类型：汇票和实验计划A / B测试测试前/后测试这些方法都各有优缺点。汇票和实验是最多样的测试工具。这种双管齐下的测试方法允许您建议并测试对搜索活动的更改。草稿让你创建一个你竞选的镜像，然后改变你想要测试的元素。这让你可以在不打乱当前战役的情况下改变什么设置。一旦你创建了你的草稿，你就可以把它变成一个实验。实验帮助你测量你的结果，在你把它们应用到一个战役之前了解你的变化的影响。完成了设置草案后，将其转换为一个实验，并选择一个百分比的流量来运行测试，以及一个时间框架。

通过这种方法，您可以测试您的活动中几乎所有的内容。您可以测试广告、登陆页面或匹配类型等活动的结构元素。你也可以试招投标量等变量的影响，改性剂（设备、进度、地理定位）和策略（ECPC，目标CPA）。最后，该方法允许您测试活动中的功能变化，如广告扩展或受众列表。不幸的是，草稿和实验目前只在文本广告中可用。示例：测试草案的登陆页面和转换率实验在这个例子中，我们想知道两个登陆页面中哪一个获得最多的转换。要设置它，创建一个你的战役草案，改变登陆页面URL并将其设置为一个实验。为了进行分析，使用实验活动中显示的自动记分卡来跟踪最高级的性能。

手动安排A／B测试

仍然有一些场景，您可以使用手动调度的A／B测试，其中测试是交替运行而不是同时进行的。这是特别有用的情况下，汇票和实验不会工作，因为它阻止你的行动可能会自相残杀。这种测试最适用于搜索内容非常重要的搜索术语，即匹配类型更改和负变化。它还允许你测试你的购物活动的结构、出价和特性。建议：使用这个调度避免蚕食而仍然是独立的季节要使用手动测试，创建一个副本，你的竞选活动，改变一个元素，并使用竞选设置公平分享两个小时之间。战役结束后，质量分数回升的速度有多快？要设置它，复制战役，并制定一个时间表，以对付原战役。对于您的分析，比较流量和质量评分级别。在这个例子中，我们可以看到质量分数在几天内回升。

测试前/后测试

它是一种多用途的测试，通常用于饲料组件。在这种类型的测试中，重要的是你有一个好的控制组，这样你就可以知道多少性能提升是由于季节性或预算变化以及你的实验所造成的。测试之前，测试是最好的事情，很难或需要很长时间来改变，如产品名称，图像和价格。在这些测试中，您测量的是测试和控制组之间的关系变化。这通常是在购物中测试变量的唯一方法。是否奖励更便宜的产品价格和更多的印象？在这里，我们想知道是否更容易在购物中展示低价产品。设置它，选择一种产品，并从竞争对手的低价提高到最高价格。要分析结果，在更改前后比较流量，使用您的控件组作为基线。

优化账户和业绩

有两个原因，你可能会进行测试，在PPC运动。一是优化参数在百度沙盒获得更好的百度KPI。在这种情况下，您正在测试ADS以直接优化性能。这是确保您的帐户在好水平运行的必要步骤。第二个是帮助你理解黑匣子是干什么的。在这种情况下，您正在测试您对百度如何工作的理解。了解百度如何做它（甚至确切地说它在做什么）可以帮助你了解和改进你的策略，并可能使你在竞争中获得早期优势。

优化案例：购物活动细分

几年前，我们的理论是，将购物查询分成一般性和设计性的宣传活动，在保持收入的同时节省广告费用。利用竞选的重点和否定，我们设计了一个广告词的结构，将迫使百度的流量分配为一个基于购物者的查询通用或设计师的活动，而我们可以设置不同的出价。我们想测试是否运动结构会比AdWords结构更有效。为了测试我们的新的竞选结构，我们使用了一个旋转的A / B测试。我们把产品复制到一个测试活动中，应用了新的结构，给了设计者一个更高的出价。然后我们通过调度旋转。

下面是在进行任何重要测试之前应该做的四件事：

PPC的经验：为了获得假设并提出考虑外部因素的智能测试方法，大量的PPC经验是无价的。在分析数据以获得洞察力时，经验也有帮助，因为你将有一个好主意，从可能影响你结果的额外见解和变量中寻找什么。

大数据：一些数据科学或至少是数据仓库的经验肯定是有益的。在开始任何测试之前，一定要有一种方法来存储、清理和分析收集的数据。

数据分析：喜欢数据、数字和分析将使你收集的所有数据都变得更愉快。
数据不代表一切，您需要确保测试团队中的某个人理解更大的画面，这个高层次的思考过程使你能够拉回并询问为什么会发生某些事情，这往往比观察到的事情更重要。

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