不管你信不信，PPC 自動化早在 ChatGPT 出現之前就已經存在了。
但隨著人工智慧、機器學習和自動化的普及，PPC 管理將何去何從？
事實證明，堅持嘗試有效的手動 PPC 管理會限制效率和利潤。
但 PPC 自動化層不僅適合專業人士。 無論您管理一個帳戶還是 10 個帳戶，人工和自動化都是成功的關鍵。
這份深入的指南將教您：
- 什麼是 PPC 自動化層。
- 自動化如何影響 Google Ads。
- 自動化如何影響 PPC 專業人員。
- PPC 層自動化的用例。
什麼是圖層自動化？
分層 PPC 自動化是策略性地使用多種自動化工具和規則來管理和最佳化 PPC 活動。
PPC 層自動化的主要目的是提高 PPC 工作的效率和效果。
這就是分層自動化的用武之地。
分層自動化在行銷活動管理的各個層級利用不同的自動化功能、技術，有時也利用第三方工具。
自動化層的一些範例包括：
- 智慧出價策略 – 廣告平台根據廣告活動設定中輸入的目標處理關鍵字出價。 智慧出價的範例包括目標每次轉換費用、目標廣告支出報酬率、最大化轉換次數等。
- 自動 PPC 規則 – 廣告平台可以根據規則的目標按計畫執行特定的帳戶規則。 一個例子是 Google Ads 在特定日期和時間暫停對時間敏感的銷售廣告。
- 按點擊付費腳本 – 這些程式碼區塊為廣告平台提供了某些需要考慮的參數，然後在滿足這些參數時導致平台採取特定操作。
- Google 廣告建議 標籤 – Google 會審查廣告活動的效果，並為 PPC 行銷人員提供建議，以採取行動或在不相關的情況下放棄。
- 第三方自動化工具 – Google Ads 編輯器、Optmyzr、Adaanalysis 等工具可以透過其自動化軟體和額外的見解幫助將 PPC 管理提升到新的水平。
你看到這裡的模式了嗎？
自動化和機器學習根據 PPC 行銷人員的輸入產生 PPC 管理結果，以產生更好的行銷活動結果。
自動化對 Google Ads 有何影響？
多年來，Google Ads（以及 Microsoft Ads、Meta 等）為行銷人員引入了無數的自動化功能。
那麼他們的主要目標是什麼呢？
方便廣告商支付方式的管理。
近年來，Google Ads 已轉向中小型企業 (SMB)，聲稱設定廣告活動就像輸入一些設定一樣簡單，然後讓 Google 處理其餘的內容。
對於更有經驗的廣告商來說，他們親身經歷了從親自動手的 PPC 管理到具有自動化功能的更「不干涉」的方法的轉變。
雖然每個人都同意更簡單的支付媒體管理聽起來很棒，但行銷人員的學習曲線並不平坦。
自動化基本上接管了 PPC 廣告商習慣執行的許多日常管理任務。
例如，Google Ads 平台內建的一些自動化功能包括：
- 關鍵字管理和活動出價。
- 受眾擴大。
- 自動建立廣告資產。
- 關鍵字擴展。
- 以及更多。
從理論上講，讓 Google Ads 接管大部分繁忙的工作聽起來很棒。
但實際上，向層自動化的轉變還遠未實現。
這給我們帶來了下一個大問題：自動化會取代 PPC 行銷人員嗎？
自動化正在取代 PPC 專家嗎？
自動化導致的裁員和工作重組無疑是一個敏感話題。
再加上迫在眉睫的經濟放緩，許多行銷人員都盡可能地堅守自己的角色。
由於 ChatGPT、Bard 等平台，行銷產業的工作職責發生了變化，特別是在內容領域。
但現在是徹底解決這場爭論的時候了。
自動化不會取代 PPC 行銷人員的需求。
現在，請記住，自動化已經取代了 PPC 專家在過去十年左右習慣於執行的許多日常任務。
我們所擁有的並將繼續看到的是 交換 發揮 PPC 專家的作用。
隨著自動化和機器學習接管日常管理的角色，PPC 專家將花更多時間做以下事情：
- 數據分析和數據品質。
- 戰略決策。
- 檢查並優化自動化輸出。
自動化和機器非常擅長拉動槓桿，使整體活動管理更有效率。
但自動化工具本身無法取代人工接觸以及基於數據和見解的故事創作。
這就是 PPC 自動化層的美妙之處。
詳細了解自動化工具所提供的功能，讓您有更多時間成為更具策略性的 PPC 行銷人員。
PPC 自動化層用例
PPC 行銷人員和自動化技術可以透過多種方式協同工作，以獲得最佳的行銷活動成果。
以下只是一些如何利用自動化層來發揮您的優勢的範例。
1. 充分利用智慧出價功能
如本指南前面所提到的，智慧出價是最有用的 PPC 自動化工具之一。
Google Ads 開發了自己的自動出價策略，以消除手動出價管理中的猜測。
然而，智慧出價並非萬無一失，也不是「一勞永逸」的策略。
智慧出價的輸出只能與機器學習系統的輸入一樣有效。
那麼，您應該如何使用自動化層進行智慧出價？
首先，選擇最適合您的個人廣告活動目標的智慧出價策略。 您可以選擇：
- 目標每次操作費用 (CPA)。
- 目標廣告投資報酬率 (ROAS)。
- 最大化轉化。
- 最大化轉化價值。
每當您啟動智慧出價策略時，都必須採取一些保障措施來減少廣告活動成效的波動性。
這可能意味著設定自動規則，以便在報告重大波動時向您發出警報，例如：
- 每次點擊費用 (CPC) 或費用增加。
- 減少展示次數、點擊次數或成本。
這兩種情況都可能是由於演算法學習曲線造成的，也可能表示您的出價太低或太高。
例如，假設某個廣告活動的每次轉換費用目標設定為 25 美元，但展示次數和點擊次數突然急劇下降。
這可能意味著目標每次轉換費用設定得太低，演算法加快了廣告投放速度以保持目標每次轉換費用。 不多 對於個人用戶，演算法認為他們更有可能購買。
如果沒有警報系統，如果您不及時檢查效果，行銷活動的波動可能會在數小時、數天甚至數週內被忽略。
2. 與建議和見解互動以改善自動化輸出
廣告演算法的目標是每天變得更聰明並提高廣告活動效果。
但同樣，自動退出的效果取決於一開始給予的輸入訊號。
許多經驗豐富的 PPC 行銷人員傾向於取消 Google Ads 推薦或見解標籤，因為他們認為收到了不相關的建議。
然而，這些系統旨在從供應商的輸入中學習，以便更好地學習如何優化。
平台上給出的建議並不意味著您必須實施它。
這個工具的美妙之處在於，你可以拒絕這個機會，然後告訴Google你拒絕它的原因。
甚至還有「這不相關」的選項。
願意每週或每兩週與「建議和見解」標籤進行交互，以幫助更好地訓練演算法，以根據您指出的重要內容優化效能。
隨著時間的推移，這些建議和見解可以為您節省數週和數月的大量時間，使您有更多時間專注於帳戶中的策略行動。
3. 使用工具自動進行競爭分析
確保您的廣告和行銷活動始終順利運行是一回事。
下一個級別的策略是使用自動化來追蹤您的競爭對手以及他們在做什麼。
有些第三方工具具有競爭分析功能，可以提醒您以下事項：
- 關鍵字覆蓋率。
- 內容行銷。
- 存在於社交網路中。
- 市場占有率.
- 和更多
請注意，這些工具是付費訂閱的，但許多工具在競爭分析之外的許多其他自動化領域也很有用。
其中一些工具包括 Semrush、Moz、Google Trends 和 Klue。
我們的目標不僅僅是跟上競爭對手並複製他們的做法。
設定自動競爭對手分析可以幫助您隨時了解情況，並可以加強您的市場定位或做出反應，從而幫助您從競爭對手的內容中脫穎而出。
總結
PPC 自動化層已經逐年成熟一段時間了。
雖然自動化已經取代了 PPC 經理工作的某些方面，但它無法取代有效 PPC 策略中必要的人力組成部分。
使用本指南了解如何利用自動化層來發揮自己的優勢，從而充分利用它。
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