盡管 Google 的整個中國市場的廣告業務都有可能漸漸萎縮,但強大的外貿軍團將繼續支撐對 PPC 的研究和認識。我覺得規則性的東西,國內做 PPC 的同學們認識都挺深,相關的博客和討論也越來越多,網上的知識庫越來越豐富了。對我來說,今后的博文會寫得更加細節一些,談談更多的個人經驗,可能可以對于國內戰友們的學習提供一些補充彈藥。
今天的博文就討論一下幾種具體的匹配方式應用。
Adwords 系統中的關鍵詞投放有三種匹配方式:廣泛、詞組、精確。這個對廣大 PPCer 是耳熟能詳,我不復制粘貼了,需要復習的同學請點擊這個鏈接。在實戰中,如何使用這些匹配方式,同學們可能各有自己的經驗和理論。由于廣告投放的目標和受眾存在差異,在這個問題上沒有哪個方式或者方式組合是絕對優越的。這里用一個我自己的經歷來切入關于匹配方式的分析。
在前一家公司工作的時候,我們比較強調使用廣泛匹配。所有關鍵詞都要有廣泛匹配,精確匹配則相對強調不多。當時我管理的一個大客戶,9 成的消費和收入都在廣泛匹配。就在我離開前公司前不久,大客戶提出要求,要在短期以內實現 6 成消費和收入來自精確匹配。當然,隨之而來的就是手忙腳亂地瘋狂上詞和調整。這個項目還未完成我就離開了前公司,并不了解最后的效果。很巧,隨后加入的這家公司剛好相反,9 成以上的消費和收入都在精確匹配,對廣泛匹配的使用是相當謹慎而嚴格的。我加入以后,做了一系列測試,提高了一些廣泛匹配詞的比例—但是幅度不大,主力仍然是精確匹配。
解釋一下背后的邏輯。
我之前服務的公司是做 SEM 自動優化的,擁有一個領先業界的技術產品。領先主要體現在什么地方呢?就是海量數據的處理。數據量越大,擬真度越高,優化效果越好。我們當時之所以喜歡廣泛匹配,就是因為它能夠把大量現有詞表中沒有的搜索詞拉進來。我們都知道長尾的意義,但是能操作好長尾的廣告商其實并不太多。比較大的一個原因是數據量太大的情況下,要有效識別和管理長尾詞的效益是一個負擔。因為可以使用自動優化產品來檢測和管理現有關鍵詞,我們可以拿出更多的精力來分析被廣泛搜索拉進來的新關鍵詞,淘汰無效的舊關鍵詞,實現一個螺旋形的上升。Google 上的搜索需求每天都在增長,算法也在不斷改變,所以這個公司的季度業績匯報中,一定會有一幅PPT是描述長尾增長的。用自動化工具去管理現有關鍵詞,抓取新詞去擴張詞表,這成為一個流水化的操作。前公司的業績也證明這個管理模式相當有效。
這個模式中有一個問題:長尾詞的增長,或者增長率是沒有極限的嗎?套用實戰經驗,我們會覺得這是不可能的。所以那幅PPT有一個關鍵,就是長尾增長的基準點如何確定?我們使用的方法是關鍵詞在某個時期的平均回報/回報率。話說到這里,眼尖的同學可能已經看出來在哪里注水了,不展開。
那個大客戶為啥突然要求匹配方式大掉頭呢?很簡單,我們用廣泛匹配抓進來的詞里面有很多是垃圾。也就是說我們知道,客戶也知道,盡管達到了總體管理目標,實際上我們浪費了大量的廣告費用。Google 喜歡我們這么做,因為他們收入增加了。我們自己喜歡這么做,因為對客戶收費是基于廣告消費的,同時這又是不斷擴張長尾的必要手段。客戶肯定不喜歡,因為所謂的學習費用就意味著無回報或者低回報的費用。客戶完全了解學習的必要性,但希望降低這學習成本,所以要求實現匹配方式的轉變,躲過一些垃圾。如前所述,我離開前公司的時候,這個項目還沒做完,我不知道他們到底實現了目標沒有。可能有,可能沒有,我隨后會解釋原因。
我現在工作的這個公司是家創業公司,小企業,每一分錢都捏得緊緊的,基本靠精確匹配打天下也就理所當然。沒有大量使用廣泛匹配,就意味著我們能看見的搜索詞有限,擴詞有難度。公司對應的解決方案是一窩蜂戰術:一方面是用爬蟲去爬競爭對手的關鍵詞,另一方面是對關鍵詞進行瘋狂變形,一大坨一大坨的用精確匹配投放。這是一個沒有直接成本的戰術,當然廉價,但同時目標性也比較差。我加入公司的時候,賬戶中有近 20 萬關鍵詞,但其中 17 萬是完全沒有任何表現的(展示,點擊,轉化)。在維持現有贏利的精確匹配關鍵詞的基礎上,我另外建立了幾個學習系列,全部投放廣泛匹配關鍵詞,并將現有的精確匹配關鍵詞列為否定關鍵詞,迫使這幾個系列去學習我們還未掌握的有潛力的其他搜索詞。一旦發現了有轉化的搜索詞,就將該搜索詞以精確匹配投入原來的關鍵詞系列中,嚴格按 ROI 標準進行管理。這個學習效果相當明顯,第一個月來自于新增精確匹配長尾詞的收入就有 20%,之后的效果有所降低,但始終維持在 10% 上下。是不是看上去很美?但問題又出現了:1. 總收入增長并不是20%+10%+10%…的效果;2. ROI雖有提高,但沒有達到期望中的幅度。
再回頭審視一下大客戶要求轉向精確匹配的原因:
1. 精確匹配不會抓獲那些期望之外的搜索詞。
2. 這是潛在的期望,客戶沒有說出來,但我們心照不宣—同一個關鍵詞的精確匹配很可能會有比廣泛匹配更低的價格。
這些原因是否靠譜?
1. 精確匹配的名字和定義都表明這個匹配方式是精確的。理論上說,如果我的關鍵詞是 CANON D400,Google 給我匹配的搜索詞就不能是 CANON D 450,更不能是 CANON 5DII。很遺憾,理論與實踐并不完全重合。精確匹配關鍵詞仍然有可能抓獲并非完全匹配的搜索詞。根據我個人,這個問題是無法從 Google 獲得答案的。Google 客服會首先否認這是一個 BUG,并進而否認這個問題的存在。是什么造成這個情況的出現?因為 Google 方面根本不承認這個問題的存在,就沒有官方的解釋。從我和其他同行的觀察來看,這與關鍵詞的質量得分和最高出價有關。舉個例子,如果我同時投放 CANON D400 和 CANON D450 這兩個關鍵詞,由于 D450 的出價更高,質量得分也更高,當用戶搜索 D400 時,Google 有可能展現給他 D450 的廣告。我在現公司的測試中,新投放的關鍵詞取得了收入,但是其中可能有一小部分是從現有關鍵詞上奪取的,實際上造成了收入再分配而不是純粹的收入增長。這個問題最令人困擾的地方在于,到底 Google 如何針對精確匹配關鍵詞展現搜索詞相關的廣告,是無法 100% 控制的。即使我投放的全部都是精確匹配詞,也無法保證每個關鍵詞得到應有的收入——實際上也我根本不知道應有的收入如何劃分。
2. Google 告訴我們,同一個關鍵詞的精確匹配不一定比廣泛匹配更便宜。在實踐中我們觀察到的是,多數精確匹配詞比相同的廣泛匹配詞便宜些。一方面,精確匹配詞所抓獲的搜索詞可能更相關,CTR 會比較高,進而提高質量得分,降低 CPC。另一方面,與廣泛匹配詞相比,精確匹配詞因為與所抓獲的搜索詞相關性更好,可能轉化率更高,這就帶來更多的廣告投入,更好的排名,更高的 CTR,形成良性循環。但在這個環節,Google 告訴我們的是對的。如果這是一個相關性不夠好的關鍵詞或者冷僻的關鍵詞,那么所抓獲的搜索詞的精確匹配形式有可能比廣泛匹配更昂貴,這也同樣被我在現公司的測試所證明。在前公司大客戶的案例中,很多關鍵詞也有可能如此。
要理解以上情況,我們需要理解 Google 的動機。對于廣告商來說,多數是用 CPC 極佳,我們關心的是實際支付的成本。但對于Google 來說,他們真正在乎的是 CPM(對 Google 而言是 RPM),因為 Google 在賣的,不是點擊,而是展示。為什么 Google 喜歡 CTR 高的關鍵詞廣告?因為高 CTR 意味著同單位的展示變現能力更強。在《關于質量得分的討論》中,我談到過質量得分體系關心的是用戶體驗,而不是當期收入。但不管是價格還是質量得分,Google Adwords 的目標都是利潤最大化,質量得分的實質是用來平衡短期收入和中長期收入的手段。在我已經投放了 D400 的情況下,搜索詞 D400 為什么會得到 D450 的廣告展示?很可能因為 Google 的系統認為 D450 這個詞從歷史,相關度和價格角度綜合來看,能提供比 D400 更高的 CPM。同樣,同一個詞的精確匹配比廣泛匹配更昂貴,可能是 Google 認為廣泛匹配能帶來的 CPM 更高。注意這是很精密的算法,原則上,關鍵詞匹配的重要性始終是優先的,只有其他因素預期會帶來明顯提高的收入,才會讓 Google 展示這些看起來象 Bug 或者與我們平時經驗相悖的廣告。尤其在 Google 去年推廣 Expanded Broad Match 以后,這種情況出現得更加頻繁了。Google 匹配配不準已經在一定程度上成為業內的共識。
因為存在這樣的不確定性,我無法預測前公司大客戶的項目結果到底如何。我想他們的思路是正確的,但是度比較難衡量,硬性規定多少成收入要來自精確匹配并不科學。在自動化工具能夠相對有效的管理廣泛匹配詞的 ROI 的時候,不必急于推進帳戶的全面精確匹配化,大可以一邊測試一邊投放。
用廣泛匹配來捕獲長尾是一種行之有效的方法,但是不能用它來替代長尾詞的投放,因為廣泛匹配的參與的競價環境要比精確匹配多得多,不能保證每次都能有效捕獲。但是精確匹配長尾詞的投放也不是一種百戰百勝的手段,在一些場合下,精確匹配不會比廣泛匹配的 ROI 更高。到底投放哪些/多少/何種匹配方式的關鍵詞,只有通過不斷的測試來確認。我所能確信的是:對于大多數帳戶而言,不同匹配方式同時存在是有意義的,調整比例和出價才是挑戰。
即使在 Google 逐步退出中國本土市場的今天,有效利用不同匹配方式來獲取最高 ROI 也有著積極的意義。百度鳳巢系統同樣使用了廣泛,詞組和精確三種匹配方式,從目前來看,百度的匹配算法要比 Google 落后很多,廣泛匹配還不靠譜。但用廣泛匹配抓搜索詞仍不失為一種有效的擴詞手段。而在精確匹配一端,百度相對簡單的算法反而保證了精確匹配的有效性,暫時我還沒有看見類似 Google 的 Bug。隨著百度算法的不斷完善,我期待在 Google 中積累的經驗將能越來越多的應用到百度上來。