搜索廣告商習慣于改變——但即使創新、進化和新功能吸引了我們中的許多人加入這個行業，跟上并不斷適應仍然是一個挑戰。

自動化的進步，加上不斷變化的隱私期望和法規，使這成為自 2005 年我開始從事搜索營銷工作以來最大的變革時期。

雖然我們可能都同意用戶信任對于健康的數字廣告生態系統是必不可少的，但這種重新定位往往會顛覆我們分析和激活活動數據的方式。

在許多方面，搜索詞報告的變化象征著這些轉變以及幫助解決它們所帶來的一些挑戰的方法。讓我們深入挖掘。

作為背景，兩年前，谷歌政策團隊提高了谷歌廣告中搜索詞報告的隱私門檻。

這意味著廣告商對客戶用來查找和參與其業務的術語的了解較少，而那些全球搜索興趣較低的行業的廣告商受到的影響最大。

這一變化發生在我于 2021 年加入谷歌擔任新的廣告產品聯絡員角色之前大約六個月。這是我想更好地了解的第一件事。

這是我學到的：

為什么會發生這種變化？我們更新了閾值以進一步確保用戶隱私并幫助防止個人搜索與特定轉化相關聯。從廣告商的角度來看，這種可能性似乎相當良性，但如果我們從用戶和政策的角度來看，情況并非如此。

為什么現在？更高的消費者隱私期望和不斷變化的監管環境要求通過更敏銳的用戶信任和安全鏡頭來審視數據使用——這些轉變意味著整個行業的數據使用和報告發生更廣泛的變化。搜索詞報告只是一個例子。

怎么辦？此舉有利于用戶安全，但對廣告商來說無疑是破壞性的。產品團隊知道搜索字詞報告是監控搜索廣告系列效果不可或缺的一部分。

廣告商使用它來了解人們如何搜索他們的產品或服務，他們的廣告和著陸頁如何與這些用戶產生共鳴，并確定觸發他們的廣告但根據預算和目標可能不相關或效率不高的查詢。

當我加入谷歌時，該團隊已經在尋找更多隱私安全的方法來顯示查詢洞察。

搜索詞見解

該團隊采取的第一個新方法是重建現有的搜索詞報告系統，以便能夠顯示沒有導致廣告點擊但具有足夠全球搜索量的詞，可以包含在報告中。

通過此數據，您可以查看您可能錯過的相關需求，并使用它來為您的廣告素材優化提供信息。

這是一個很好的步驟，但它并沒有為廣告商提供更多關于已經推動點擊和轉化的搜索詞的信息。

這就是搜索詞洞察力的用武之地。

這個新的報告位于賬戶和活動級別的洞察頁面上，是對搜索詞報告的有益補充。

這也是報告如何隨著隱私變化和自動化進步而發展的一個例子。

這個怎么運作

搜索字詞洞察力涵蓋搜索、購物和效果最大化廣告系列，并使用自動化來提高搜索字詞的透明度，以保護隱私的方式為您的網站帶來流量。

它通過自動將搜索詞聚合和分組到主題類別和子類別中來實現這一點。這些分組考慮了所有搜索詞，包括那些由于隱私閾值而未顯示在搜索詞報告中的詞。

您需要給新的活動一些時間來收集搜索詞數據。您還可以將日期范圍從 7 天調整為 28 天，并查看帳戶級別以查看更多數據。

如何使用它

來自 Google Ads 的屏幕截圖，2022 年 11 月

您可以全面了解推動網站流量的主題，并查看所有目標國家/地區的轉化次數、轉化價值、點擊次數和搜索量等績效指標。

還有一些過濾器可以按搜索類別、轉化增長或搜索量增長查看搜索詞主題。

例如，您可以查看搜索量增長大于（或小于）15% 的所有類別。從那里，您可以單擊主題以查看子類別和搜索詞的詳細信息，并查看您的表現。

這些見解旨在幫助廣告商專注于更廣泛的、基于意圖的主題，而不必傾注于個別查詢。

如果您習慣于將搜索詞報告下載到電子表格中以便自行分組和過濾單個搜索詞以了解主題，那么這些見解可以節省大量時間。快速確定您的熱門搜索類別，并使用它來制定您的策略以捕獲更多此類需求。

此外，搜索詞洞察力反映了報告正在演變的方式，以關注可以幫助您引導自動化以實現您的活動目標的因素，并幫助避免以可能對性能產生負面影響的方式限制系統。

包括我在內的廣告商長期以來習慣于挖掘關鍵字的搜索報告以添加到否定關鍵字列表中。

添加數百或數千個單獨的否定關鍵字是一種低效的時間利用，即使您使用腳本來幫助完成這項工作，龐大的列表也會增加復雜性并影響性能。

當然，這并不意味著您不應該仍然使用否定關鍵字，但如果您使用智能出價，您的流程可以更改為采用更寬松的方法，因為模型將針對我們的目標進行優化。

搜索詞洞察可以幫助您騰出時間專注于影響更大的變化，例如圍繞熱門搜索類別測試新的廣告創意。

您可能需要一些時間來熟悉這種較新的報告，并適應在主題層面進行縮小和分析的心態，以便在深入了解細節之前開始。

搜索字詞洞察最近結束了測試版，該團隊目前正在整合廣告客戶的反饋，并將繼續使該功能更有用，敬請期待更新。

重新構想以確保未來的成功

隨著行業對隱私轉變的響應，自動化將在幫助填補衡量差距方面發揮關鍵作用，以尊重和保護用戶隱私的方式為廣告商提供更高的透明度。

轉換建模是另一個例子。當由于隱私或技術限制而無法觀察到廣告歸因時，它使用機器學習讓廣告商更全面地了解廣告活動的效果。

然后，建模轉化可以為您的自動出價策略提供信息，并通過減少性能數據不完整的偏差來提高它們的效率。

不斷變化的景觀需要重新構想。

新的解決方案將不同于現狀，需要時間來適應。他們也會不斷進步。

回想一下谷歌在五年前推出其第一個智能出價模型，最大限度地提高轉化率，以及早期市場的反應（有很大的改進空間）。

從那時起，機器學習呈指數級發展，如今絕大多數廣告商都使用自動出價。

搜索詞報告的變化突出了該行業在這個新時期正在經歷的關鍵轉變，并強調新方法將隨著不斷的進步和廣告商的反饋而繼續發展。

 

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