如何避免GoogleUAC广告策略失败

之前有写过【Google UAC广告学习不成功】，有提到出价、预算、定位、素材和事件数量将会影响谷歌UAC广告初期的学习是否成功。

除了以上的几个基本因素的设置需要注意之外，还有几点也需要在广告上线之初就有所考虑：

不同的产品的变现模式不同，短期内广告主对产品的主要KPI也不尽相同，选择好UAC广告的类型是非常关键的。

UAC 1.0是为了吸引更多用户安装，在谷歌去帮助广告主获取用户时，考虑到的是尽可能地覆盖想要安装App的用户，而不考虑用户是否会完成注册或者其他应用内事件。如果广告主的要求就是以尽可能少的成本获取更多的安装，UAC 1.0就非常适合。

UAC 2.0也是为了吸引更多安装用户，但是同时也会考虑到尽可能的覆盖能完成目标行为的安装用户。因为对受众定位有了优化要求，在素材或者其他表现上明显优于同水平时，会获得明显的价格优势。

UAC 2.5则是基于App内的应用内事件设置进行用户获取的。如果有对应用内事件的完成率有要求，用UAC 2.5则更有优势。

UAC3.0则是专门根据转化价值进行优化的，更加适用于优化应用内转化价值。有回收要求的，UAC 3.0是非常值得去尝试的。

除了以上这些，还有Ace等广告类型，也是谷歌广告基于市场需求不断优化诞生的。

对于App类的投放，弄清各种广告类型的作用以及优化方式，确定好最适合的当前阶段的广告类型，是可以有效避免在广告策略失败的重要一步。

谷歌的广告系统出价是使用目标CPI/CPA进行的，因此在进行广告投放之前，都需要提前设置好转化跟踪。

除了最基础的安装设置之外，如果想要进行应用事件优化，就一定要设置好目标事件的转换跟踪。

没有设置好转化跟踪的话，Google平台无法获取事件数量等方面的数据，不能进行实际的留存或者ROI等事件优化，那么如果前端进行了设置，实际上谷歌的系统算法也没办法根据产品内数据进行优化的，除了浪费预算之外，没有太大实际作用。

一般甲方广告主需要自己从第三方平台进行事件导入并在谷歌广告后台设置好，乙方优化师在优化之前则需要完全使用甲方的事件归因设置即可。 

在【UAC广告素材更新频率多久合适】中也提过在广告上线初期不要对广告的调整多了，不利于后期数据的长期稳定，很可能因为调整过于频繁导致学习期的数据学习不成功。

这个道理也很简单，谷歌广告在对咱们的广告系列进行学习时，其实是一个数据积累的过程，而我们设置的预算和出价等条件都是谷歌在学习期的支出预算线。

如果我们过于频繁的修改这些重要条件，就会影响谷歌对这个系列的算法和数据学习，导致流量不再分配给不稳定的广告系列。

如果过于频繁的修改出价和预算导致广告学习失败，就需要更长的时间来重新适应新的修改；如果不想延长继续等待的时间，可以考虑重新建立广告系列。 

在新App进行推广时，谷歌广告系列上线的初期通常需要流量的获取来测试那种流量类型最适合该App。

如果避免了其他因素仍然不起量，则需要考虑素材的因素了。是否是素材质量不好导致无法获取量级，尽可能多的在初期测试不同角度的素材，提高转化率，在学习周期内积累更多的学习数据。

除了素材的内容需要重点测试外，素材的尺寸和形式也是值得注意的。

谷歌的流量是多样化的，有文字，图片 ，视频和H5；图片和视频的尺寸也不尽相同。如果新的系列无法获取流量，就需要考虑是否是广告内容或者形式尺寸的不匹配导致无法获取合适的流量。

谷歌官方团队对于新的广告优化团队也会不断提醒尽可能全面的补充广告素材，就是考虑让多样化的流量尽可能多的覆盖到广告系列中。对于新App或者着急起量的广告非常值得考虑。

这一点是不同于Facebook的广告特点，谷歌UAC广告的特点就是通过反复试验和不断学习，谷歌的广告算法和数据系统自动进行目标优化。

广告的算法更多的是依靠谷歌自动化学习的调整，而我们所做的每个调整不仅仅是调整了受众，同时也影响着谷歌算法的学习和数据累积。

广告开始以后，通常需要一到两周的学习时间去累积初期的数据，很多优化师不适应谷歌广告的调整节奏，在初期数据学习波动较大时就想要进行人工干预，这反而会对广告系列产生较大的负面影响。

因此，谷歌广告在进行调整时，更多的是需要我们谨慎和全面的思考，在确定影响因素后采取对应的调整；避免对短期波动进行频繁调整，影响算法学习。

以上是除了之前提到的一些因素之外，还需要特别注意和提醒到的点。谷歌的优化形式在我看来更加成熟和明智的运用了自身算法的优势，帮助不同的广告主展现的不同形式的素材覆盖到不同的广告版位，素材的覆盖效率是随着广告系列学习的成熟不断提高和稳定的。合理制定广告策略并耐心细致的进行优化，谷歌广告在广告市场的份额之大，让产品在扩大推广量级时也不用担心。