谷歌宣布了新一輪有關臨近版本運作方式的更新。

自 2018 年 9 月起，具有相同含義的查詢已經可以觸發完全匹配關鍵字的廣告。但現在，具有相同含義的相近變體也可能會影響詞組匹配和廣泛匹配修飾關鍵字。

谷歌預計，廣告商受影響的關鍵詞的點擊量和展示量將提升約 3% 至 4%，其中 85% 是帳戶的增量。

由于廣告商的廣告現在可能會觸發更廣泛的查詢，我建議采取三項措施，以確保您的帳戶能夠充分利用增量潛在客戶，同時減少來自不太相關的查詢的風險。

1. 自動競價，避免低質量的近似變體超支

當您的廣告開始針對關鍵字的新近似變體出現時，請不要為這些新流量支付超出應付的費用。

近似變體為出價管理帶來了新的復雜程度，因此有必要評估您的出價策略是否仍然是最佳策略。

我以前就提出過這個案例，現在我再說一遍：沒有人應該手動管理出價。

這對手動投標管理來說無疑是又一個致命的打擊。

簡而言之，鑒于定位和競價的復雜程度，一個人幾乎不可能手動管理競價，并且做得像自動化系統一樣好。

當前對關閉變體的更改可能不需要您改變管理帳戶的方式。但是，如果您尚未仔細管理查詢，則可能會放大潛在的負面影響。

不再存在可以完全控制廣告顯示查詢中必須包含的確切字詞的匹配類型。因此，關鍵字出價現在可能適用于該關鍵字的數十或數百個變體。

無論查詢與關鍵字的相關程度如何，手動出價均取自關鍵字，并且高度相關的查詢將獲得與不太相關的查詢相同的出價。

如果您關心轉化率、CPA、ROAS 和盈利能力，那么這很糟糕。

廣告客戶需要盡可能嚴格的控制才能取得最佳效果。在這種情況下，需要能夠將每次拍賣中的每個唯一查詢都考慮在內，以確定正確的出價。

但只有谷歌可以設定拍賣時出價，這意味著他們是唯一能夠在將廣告商的廣告與查詢進行匹配時考慮搜索的具體情況（包括查詢）的公司。

這意味著只有 Google 可以根據其機器學習系統對拍賣預測的預期轉化率和轉化價值，適當地增加或減少出價，以幫助廣告客戶實現其 CPA 或 ROAS 目標。

由于拍賣時出價是“智能出價”的專屬領域，其中包括 Google 的目標每次轉化費用和目標廣告支出回報率自動出價策略，因此為接近的變體設置正確出價的唯一方法是使用這些工具。

我的公司 Optmyzr 最近創建了一個方便的表格，展示了 Google 的各種出價自動化功能以及它們如何與出價調整進行互動。

底線

手動出價僅允許將出價設置到關鍵字級別。所有匹配類型都比以前更加廣泛，因此關鍵字級別的單一出價不足以實現最佳結果。

只有 Google 可以設置考慮到特定查詢的拍賣時間出價。

由于近似變體很快將允許 Google 針對更多獨特查詢展示廣告，因此，為了不為額外流量支付過高的費用，最好的選擇是使用智能出價，并讓 Google 在需要時降低出價。

2. 禁用最后點擊歸因，讓良好的關閉變體蓬勃發展

當自動出價時，例如使用 Google 的目標每次轉化費用出價策略，結果只能與您輸入的數據一樣好。

向Google的機器學習系統提供良好的數據有兩個方面：

• 廣告商必須正確跟蹤轉化。因此，如果電話很重要，請確保您使用的電話跟蹤系統可以使用通用 gclid 參數將數據傳回 Google。
• 必須選擇正確的歸因模型，而且很可能不是最后點擊歸因 (LCA) 會產生最佳效果。事實上，LCA 可能會損害您的表現，因為它會阻止您的廣告在消費者尋找您提供的產品/服務的旅程中的早期接觸點展示。

Google 會監控不同近似變體的效果，以幫助其設置正確的出價來滿足您的目標。

就像常規關鍵字一樣，如果您告訴 Google 只有轉化前的最后一次互動才重要 (LCA)，那么它將開始降低在旅程早期階段做出貢獻但通常不是轉化前最后一次互動的近似變體的出價。

與關鍵字一樣，使用 LCA 意味著有價值的近似變體的出價可能會降低到 Google 決定停止展示您的廣告的程度。

底線

任何自動化系統，無論是管理出價還是查找否定關鍵字，其效果都取決于您提供的數據。

通過正確衡量轉化率并為消費者旅程的每一步分配價值，這些自動化功能可以幫助您的廣告更多地展示真正優秀的近似變體，并減少對您的底線沒有太大幫助的近似變體的曝光。

3. 使用自動化分層來監控近似變體

為應對變體變化而需要做好的最后一項準備是建立監控系統。

您可能已經在監控搜索字詞的效果，以尋找否定關鍵字的想法，或者將效果優異的搜索字詞作為自己的關鍵字添加到自己的廣告中，以提高質量得分并降低成本。

但監控搜索詞以外的內容，尤其是相近變體，可能會很有趣。特別是如果你有一位好奇的經理或客戶，他們總是問谷歌的最新變化如何影響他們的表現。

幸運的是，監控 Google 的任務不需要手動完成。

事實上，這是我所說的自動化分層的一個典型例子，即創建一個自動化流程來監控廣告引擎的自動化過程。

正如之前在《搜索引擎雜志》上報道的那樣，您可以在 Google Ads 中創建報告，或者使用腳本構建一個表格，顯示關鍵字及其旁邊的近似變體。

就像完全匹配獲得“含義相同的近似變體”時起作用一樣，當此更改涉及短語和修改的廣泛匹配關鍵字時，它也會起作用。

但是，您可以更進一步，使用 Google Ads 腳本自動為那些與底層關鍵字相差太遠或與底層關鍵字相比表現糟糕的近似變體添加否定關鍵字。

底線

近似變體承諾增加點擊次數和轉化次數，但監控自動化系統始終是明智之舉，尤其是較新的、未經充分驗證的系統。

自動化分層使您無需花費大量額外時間即可進行監督。

結論

近似變體有望以較少的努力來增加流量。

當與拍賣時出價自動化、重視消費者旅程每一步的歸因模型以及確保一切按預期進行的監控系統相結合時，您將能夠充分利用 Google Ads 的這一最新變化。