分析搜索廣告的轉(zhuǎn)化流程

創(chuàng)新互聯(lián)編者為你推出《分析搜索廣告的轉(zhuǎn)化流程》

搜索廣告的各流程轉(zhuǎn)化對于收入至關(guān)重要，因此，在做廣告產(chǎn)品時，要關(guān)注每步的轉(zhuǎn)化流失。同時，廣告產(chǎn)品不只要面對用戶端，還要關(guān)注廣告主，雙方有效結(jié)合，全面分析，才能使廣告產(chǎn)品恰到好處。

搜索廣告的最終目的是為了給廣告主帶來收益，比如醫(yī)療類廣告，是為了帶來有效患者;電商類廣告，是為了帶來商品成單;應(yīng)用分發(fā)類廣告，則是為了帶來更多的APP安裝量，最終的目的雖然千差萬別，但是對于搜索廣告的產(chǎn)品來講，我們需要關(guān)注的重點歸納起來幾近相同，也就是整個流程的轉(zhuǎn)化(如下圖)。

1. 第一步轉(zhuǎn)化——搜索關(guān)鍵詞到廣告展現(xiàn)

這是搜索廣告的第一步，也是后續(xù)流程的基礎(chǔ)，如何提高廣告展現(xiàn)次數(shù)，對于提升變現(xiàn)能力至關(guān)重要。百度搜索每天有上億次的搜索，如此龐大的體量，搜索出來的廣告主也不計其數(shù)，不可能所有廣告都展現(xiàn)出來，因此，就需要從兩方面來進行考慮。

用戶體驗角度

試想一下當(dāng)你搜索“北京美食”時，搜索結(jié)果卻是“美國總統(tǒng)大選”，是不是很讓人頭疼。而如果搜索結(jié)果不僅有“北京美食排行榜”，還有“離你最近的美食”或者“好友去過的美食”，是不是就很貼心了呢?那么從用戶體驗角度出發(fā)，都需要考慮哪些因素呢?

1)搜索詞與廣告的相關(guān)性

搜索詞與廣告必須達到大匹配程度，最理想的情況是讓用戶完全感覺不出來這是個廣告，而是正常的搜索結(jié)果。這樣就可以最小程度的減小廣告給用戶帶來的體驗傷害。這里可以著重考慮搜索詞與廣告的標題、圖片、描述的匹配程度。

2)搜索詞聯(lián)想詞匹配

常見的廣告都是與搜索詞有重復(fù)詞語時，才會展現(xiàn)，這樣廣告的展現(xiàn)幾率就會很低，不利于提高廣告展現(xiàn)量，比如用戶搜索“鮮花”，通常只會出現(xiàn)鮮花商店，但是如果機器學(xué)習(xí)知道過幾天就是情人節(jié)，以及當(dāng)前的用戶之前有搜索過“給女朋友買禮物”的行為，那么就可以在搜索結(jié)果中同時推薦“巧克力”“項鏈”等商品，不僅不會給用戶帶來糟糕的搜索體驗，還會幫助用戶多維度的進行決策。

3)提高廣告質(zhì)量度

因為廣告質(zhì)量參差不齊，不是所有廣告都可以展現(xiàn)，需要廣告進行質(zhì)量度評分。這里可以結(jié)合廣告創(chuàng)意自身的相關(guān)性，比如一個廣告的標題為“雅思口語考試”，但是描述和圖片卻是人流醫(yī)院，自身的相關(guān)度極差，是不可能展現(xiàn)在用戶面前的。除此之外，還要評估這則廣告的歷史點擊CTR、落地頁成交轉(zhuǎn)化以及預(yù)估轉(zhuǎn)化率等，綜合評估廣告的質(zhì)量度，確保展現(xiàn)出來不會影響用戶體驗。

客戶角度

搜索廣告中，雖然品牌廣告和頭部廣告主占了一大部分，但是仍然有非常多的中尾部廣告主，他們希望依靠搜索廣告盈利，這部分廣告主的質(zhì)量度可能不是高，出價也可能不是最多，廣告得不到大量曝光，但是絕不能放棄這批大量廣告主，因此，從客戶角度考慮時，就要重點關(guān)注中尾部廣告主的利益：

1)雨露均沾

每個搜索詞都由多個廣告主購買，那么如果每次都是頭部廣告主的廣告得以展現(xiàn)，或者出價高的廣告主展現(xiàn)，那么中尾部廣告主的利益就無法獲得，久而久之，就會造成這部分廣告主的流失。為了不拋棄、不放棄每個廣告主的利益，要找到合適的機會得以曝光，比如用戶搜索相近關(guān)鍵詞幾次后，可以適當(dāng)更換廣告展現(xiàn)策略，讓中尾部廣告主有利可賺，不至于消耗不完預(yù)付的廣告費。

2)業(yè)務(wù)個性化展示

每個廣告主都有自身的業(yè)務(wù)特性，在給用戶展示時，需要綜合考慮業(yè)務(wù)特性。比如搜索“吸塵器”時，可以按照吸塵器的分類進行個性化展示，區(qū)分為“工業(yè)吸塵器”、“手持吸塵器”、“家用吸塵器”等等;搜索“火鍋”時，可以按照距離遠近、銷量高、人氣最熱等進行分類展示;搜索“托?！睍r，可以針對課程分班進行分類，“1對1”、“周末班”、“3人班”等。這樣就可以針對個性化定制每個業(yè)務(wù)的廣告，而不只是簡單的圖文形式或者文字形式，不僅豐富了展示樣式，還提高了用戶體驗，縮短用戶決策路徑。

2. 第二步轉(zhuǎn)化——廣告展現(xiàn)到廣告點擊

廣告展現(xiàn)到點擊的轉(zhuǎn)化提升，主要決定于廣告的展現(xiàn)樣式。舉個栗子，對于傳統(tǒng)的圖文廣告樣式，包含4個元素：標題、圖片、描述、文字鏈。那么提升轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵就在于如何提升這4個元素之間的相關(guān)度，以及這4個元素與用戶意圖的相關(guān)度，以此提升點擊率。

挖掘用戶意圖，提升點擊率

搜索是個很神奇的東西，當(dāng)用戶搜索”迪奧“時，可能是想了解這個品牌、可能是想了解相關(guān)的產(chǎn)品、也可能是想獲悉這個公司內(nèi)部的最新新聞等等。那么如果深度挖掘用戶意圖，把用戶最關(guān)注的的內(nèi)容展示出來，就可以有效的提高點擊率。

比如通過訓(xùn)練模型，我們知道這個用戶昨天還搜索了”蘭蔻香水“和”香水價格“，那么我們可以猜測這個用戶有購買迪奧香水的意圖，因此在展示廣告時，可以將電商的香水圖片和價格適當(dāng)外露，甚至可以把購買按鈕外露，縮短購買路徑，這種廣告展現(xiàn)，會促進用戶決策，贏得用戶的贊賞。

多元化內(nèi)容改寫，吸引用戶點擊

廣告主在上傳廣告素材的時候，往往不會編撰很多套模板，那么在前端展示給用戶時，如果總是一套廣告文案，會造成閱讀疲勞，沒有新意，因此智能標題改寫、描述改寫，就變得異常重要。

比如搜索”托福和雅思的區(qū)別”，可以猜測用戶意圖是不知道考哪個，各有什么優(yōu)劣勢，因此，可以改寫為“托福和雅思的區(qū)別是什么?各有什么優(yōu)劣勢?哪個好考?”多維度命中用戶需求，提升點擊。

比如搜索“咖啡廳”，結(jié)合當(dāng)前的用戶畫像(90后，大學(xué)生)，結(jié)合天氣(雨天)，那么標題可以改寫為“下雨天，最適合90后大學(xué)生的十大咖啡廳”等等，這樣的標題，你會忍住不點開看看嘛?

圖片智能匹配，提升點擊欲望

搜索結(jié)果中，有圖片的展示廣告總比沒有圖片的純文字廣告的點擊率高，可以看出圖片的重要性。但是現(xiàn)在搜索結(jié)果中的圖片存在很多問題，比如圖片尺寸大小不一、變形、質(zhì)量不高等，給用戶造成影響點擊的負面影響。因此提升圖片的質(zhì)量與剛才提到的內(nèi)容改寫一樣重要。我們可以給所有圖片打標簽，比如給行業(yè)圖片打標簽、給商品圖片類別打標簽等等，在需要適配廣告圖片時，從圖片庫中獲取進行展現(xiàn)，每次刷新可以展現(xiàn)不同的圖片，提升圖片質(zhì)量的同時，也帶來瀏覽的新鮮感。

3. 第三步轉(zhuǎn)化——廣告點擊到落地頁點擊

針對CPA結(jié)算方式，廣告主按效果計費，因此落地頁的點擊CTR至關(guān)重要。

直鏈第三方落地頁

普通的廣告位(如圖文廣告)在點擊后會直鏈到第三方的落地頁，這個點擊效果我們很難監(jiān)控，只有在審核廣告主資格時，進行嚴格把控，對第三方落地頁進行有效審核，才允許投放。

營銷推廣落地頁

除了上面直鏈的情況，在做營銷推廣時，我們也可以自己配置落地頁。

比如在搜索重慶美食時，結(jié)果中會出現(xiàn)重慶美食排行榜、最好吃的重慶火鍋排行等，這些廣告位是需要搜索廣告配置的；再比如雙十一大促，春節(jié)大促，我們可以自己配置活動促銷落地頁，跟廣告主合作，這里的落地頁就需要由搜索廣告方提供。

為此，要進行合理產(chǎn)品結(jié)構(gòu)劃分，結(jié)合用戶畫像展示最重要的字段，提供用戶最感興趣的內(nèi)容，提升點擊轉(zhuǎn)化。

比如美食排行，可以按照品類進行劃分，如火鍋、自助餐、西餐等，大促落地頁可以按照折扣力度、距離遠近、銷量等來進行劃分等，可以根據(jù)當(dāng)前用戶的品類偏好、價格偏好、搜索偏好等，千人千面的展示落地頁信息，提升點擊轉(zhuǎn)化。

4. 第四步轉(zhuǎn)化——落地頁點擊到后續(xù)轉(zhuǎn)化

這里的后續(xù)轉(zhuǎn)化，大部分都在廣告主的頁面完成，因此搜索廣告無法過多干涉，可以做的是監(jiān)控廣告主的成單轉(zhuǎn)化，通過不斷完善訓(xùn)練模型，使預(yù)估轉(zhuǎn)化模型更加精準，使投放的廣告整體轉(zhuǎn)化率得到提升。

搜索廣告的各流程轉(zhuǎn)化對于收入至關(guān)重要，因此，在做廣告產(chǎn)品時，要關(guān)注每步的轉(zhuǎn)化流失，同時，廣告產(chǎn)品不只要面對用戶端，還要關(guān)注廣告主，雙方有效結(jié)合，全面分析，才能使廣告產(chǎn)品恰到好處。

當(dāng)前名稱：分析搜索廣告的轉(zhuǎn)化流程
標題路徑：http://bm7419.com/news/170085.html

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