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進行Google Ads的常見錯誤 : 新手廣告投放的5大誤區(上篇)

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Google Ads 是一個強大的廣告工具,但對於新手來說,操作不當可能導致高成本、低效益的結果。為了幫助您避免陷入這些常見的誤區,本文將詳細介紹 5 個新手經常犯的錯誤,以及相應的解決方法。

1. 未設置明確的廣告目標

許多新手在開始 Google Ads 投放時,未設置明確的廣告目標。例如,有些人追求高點擊率(CTR),但忽略了轉化率(Conversion Rate),導致廣告費用無效流失。

為什麼這是問題?

  1. 方向不明確:
    沒有明確目標,廣告活動可能無法有效支持業務需求,例如提升銷售或獲取潛在客戶。
  2. 資源分配錯誤:
    在不必要的地方花費預算,例如高點擊率但低轉化率的活動。
  3. 無法衡量成效:
    沒有目標就無法判斷廣告是否成功,無法進行有效的優化。

常見目標類型

Google Ads 提供多種廣告目標,幫助您明確方向:

  1. 銷售: 推動線上或店內銷售轉化。
  2. 潛在客戶: 吸引用戶提交表單、註冊或聯繫客服。
  3. 網站流量: 增加網站訪問量。
  4. 品牌認知: 提高產品或品牌的曝光率。
  5. 應用推廣: 增加應用下載量或活躍用戶數。

解決方案

(1) 明確業務需求

在開始投放廣告之前,確定以下問題:

    1. 您希望通過廣告實現什麼目標?(銷售、品牌曝光或潛在客戶獲取)
    2. 這些目標如何支持公司的業務需求?

(2) 選擇正確的廣告類型

Google Ads 根據目標提供多種廣告活動類型,選擇最符合需求的:

    1. 搜尋廣告: 適合目標為銷售或潛在客戶的業務。
    2. 展示廣告: 提升品牌認知或重新觸及網站訪客(再行銷)。
    3. 購物廣告: 吸引用戶直接購買產品,適合電商企業。

(3) 設置可量化的 KPI

  • 範例:

    如果目標是提升銷售,則設置以下 KPI:

    1. 目標數字: 每月達到 $20,000 的銷售額。
    2. 轉化率: 點擊轉換率達到 5%。
    3. CPA(每次行動成本): 控制在 $10 以內。

(4) 使用 Google Analytics 追蹤效果

    1. 在 Google Ads 中設置轉化跟蹤,確保您能追蹤用戶的購買、表單提交或其他目標行為。
    2. 定期檢視廣告效果,確保與預期目標一致。

成功案例:明確目標帶來的效益

  • 背景: 某線上教育品牌希望增加潛在客戶(Leads)。
  • 設定:
    1. 目標:每月新增 500 名表單提交用戶。
    2. KPI:每次潛在客戶的成本(CPL)控制在 $15 以下。
    3. 選擇「潛在客戶」作為廣告目標,並使用搜尋廣告投放。
  • 結果:
    • 每月獲得 520 名潛在客戶,CPL 僅為 $12,成功實現目標。

常見問題與解決方式

問題

解決方法

不知道該設置什麼目標

先明確業務需求,選擇最能支持業務成長的廣告目標。

無法衡量廣告是否有效

使用 Google Ads 的 KPI 功能,設定量化目標如轉化率、CTR、CPC。

目標過於籠統,難以評估效果

將目標具體化並設定基準值,例如「提高 10% 的銷售額」或「減少 20% 的每次轉換成本」。

2. 忽視關鍵字的負面清單

為什麼忽視負面清單是問題?

  1. 無效流量:
    沒有負面關鍵字過濾,廣告可能出現在無意購買的用戶面前,增加無效點擊。
  2. 降低 CTR 和品質分數:
    相關性差的搜索會降低點擊率(CTR),進一步影響 Google Ads 的品質分數,導致更高的點擊成本(CPC)。
  3. 浪費廣告預算:
    無效的點擊會快速消耗預算,卻無法帶來轉化。

什麼是負面關鍵字?

負面關鍵字是指排除的搜索詞,這些詞會防止您的廣告在與業務不相關的搜索中展示。

例如:

如果您的產品是高端手錶,可以將「便宜手錶」、「免費手錶」設為負面關鍵字。

常見的負面關鍵字類型

  1. 價格相關:
    如「免費」、「便宜」等,適用於高價產品。
  2. 地區或品牌限制:
    如「其他地區名稱」或「競爭品牌名稱」。
  3. 搜索意圖不相關:
    如「下載」、「樣本」、「二手」等。
  4. 行業專用術語:
    如果針對普通消費者,則排除過於專業的詞彙。

解決方案

(1) 建立負面清單

初始設定:

在 Google Ads 帳戶中建立一個「負面關鍵字清單」,加入明顯不相關的詞。例如:「免費」、「樣本」、「折扣」。

根據業務類型進行分類:

    1. 高端產品:排除價格敏感的詞,如「便宜」。
    2. 線上教育:排除非學習相關的詞,如「娛樂」。

(2) 使用數據驅動更新

分析搜索字詞報表:

在 Google Ads 的「搜索詞報表」中,找出觸發廣告但無效的搜索字詞。

    1. 範例: 如果您銷售高端跑鞋,但廣告因「二手跑鞋」被點擊,則將「二手」設為負面關鍵字。
    2. 定期更新清單:每週或每月檢查新數據,添加新發現的低效字詞。

(3) 排除特定類別的搜索

根據業務定位進行排除:

    1. 若專注於本地市場,可排除「線上」或「海外」相關詞。
    2. 若目標高端市場,可排除「便宜」、「折扣」。

應用廣泛排除:

在整個廣告帳戶中應用負面清單,以保持一致性。

成功案例:使用負面清單提升效益

  • 背景:
    某高端化妝品品牌投放 Google Ads,初期廣告被「便宜化妝品」的搜索觸發,導致低效點擊和高成本。
  • 調整:
    添加「便宜」、「折扣」、「免費」等負面關鍵字,避免無效搜索觸發。
  • 結果:
    1. 點擊率(CTR)提升 25%。
    2. 每次點擊成本(CPC)降低 20%。
    3. 轉化率提升至 10%。

常見問題與解決方式

問題

解決方法

廣告被不相關的搜索詞觸發

分析「搜索詞報表」,添加低效或無效的字詞至負面清單。

無法確定哪些詞應設為負面清單

使用行業分析工具(如 Google 關鍵字規劃工具),檢查相關性較低的詞彙。

忘記定期更新負面清單

設置每月檢查提醒,確保廣告數據和負面清單同步更新。

  1. 排除含「免費」、「便宜」等無助於銷售的字詞。
  2. 定期更新:定期分析數據,添加新的低效關鍵字,保持清單的時效性。

3. 廣告定位過於廣泛

為什麼廣告定位過於廣泛是問題?

  1. 低效的廣告支出:
    廣告可能展示給無購買意圖或不相關的用戶,浪費了資金。
  2. 降低 CTR 和品質分數:
    如果廣告相關性差,用戶不點擊,點擊率(CTR)下降,導致廣告品質分數降低,進一步推高每次點擊成本(CPC)。
  3. 轉化率低下:
    廣泛定位吸引的用戶中,只有少部分會完成轉化。

常見的廣泛定位情境

  1. 地理位置過廣:
    廣告投放在整個國家或多個國家,而您的產品僅適合本地市場。
  2. 興趣與行為過於模糊:
    選擇了與業務不完全相關的興趣分類,如「一般購物」或「娛樂」。
  3. 缺乏排程與設備設置:
    廣告全天候投放,忽略用戶活躍時段,或針對所有設備(如手機和桌面)投放,而未考慮受眾偏好。

解決方案

精準的地理定位

  • 根據業務範圍縮小地理定位:
    1. 本地服務:選擇城市或街區範圍,而非整個國家。
    2. 全球銷售:根據物流和需求分析,鎖定高效地區。
  • 排除無效地區:
    1. 使用「排除地理位置」功能,過濾掉未產生銷售的地區。
    2. 例如:如果您的物流無法覆蓋偏遠地區,則將其排除。

(2) 使用受眾細分

  • 人口統計分類:

根據年齡、性別、收入水平等特徵進行目標設置。例如,高端產品可以針對高收入人群。

興趣和行為分類:

    1. 使用 Google Ads 提供的興趣與購物行為數據,鎖定相關群體。
    2. 範例: 如果您銷售健身器材,可以選擇「健康與健身」興趣分類。

再行銷廣告:

    1. 將廣告定向於過去曾訪問網站或放置商品到購物車但未完成購買的用戶。
    2. 再行銷通常帶來更高的轉化率。

(3) 設置投放排程與設備優化

廣告排程:分析用戶活動數據,選擇用戶活躍的特定時間段展示廣告。

    • 範例: 如果數據顯示用戶在晚上 6 點至 9 點間更容易轉化,則集中投放於此時段。

設備優化:

    1. 檢查用戶偏好的設備類型(如手機、平板或桌面電腦)。
    2. 針對主要使用設備進行出價調整。

成功案例:廣告定位精準化的成效

  • 背景:
    某精品咖啡品牌投放 Google Ads,但起初定位過於廣泛,涵蓋了整個國家。廣告支出高,但轉化率僅為 1%。
  • 調整:
    1. 縮小地理範圍至配送可及的 5 個主要城市。
    2. 使用「興趣分類」,鎖定「美食愛好者」和「咖啡鑑賞家」。
    3. 設置排程,將廣告集中於上午 7 點至中午 12 點(咖啡需求高峰時段)。
  • 結果:
    1. CTR 提升至 8%。
    2. 轉化率從 1% 提高到 4%。
    3. 每次轉換成本降低 30%。

常見問題與解決方式

問題

解決方法

廣告展示在不相關地區

縮小地理範圍,並排除無效地區。

吸引的用戶無購買意圖

使用受眾細分功能,根據購物行為和興趣鎖定目標群體。

廣告全天展示,但效果不佳

分析用戶行為數據,設置廣告排程,集中於高活躍時段。

點擊率高但轉化率低

檢查受眾定位是否過於廣泛,調整興趣和行為分類。

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