一文讲透
Google Ads的TCPA出价策略
TCPA即Target CPA,中文叫“目标每次转化费用”出价策略,这是一个智能出价策略。所谓智能出价就是优化师不用自己调整每次广告点击的CPC费用,系统会根据用户的情况和广告系列的数据来决定每次广告点击的CPC费用。一般来说,系统会根据广告转化的可能性,使用设定的TCPA值进行出价。


TPCA出价策略在使用上只有一个门槛要求:设置好了“转化跟踪”就可以使用了,不像TROAS还需要在过去一段时间内积累至少15个以上的转化。

(注意,本文都以TCPA=US$110来举例)


在广告系列出价设置中,我们选择转化次数,勾选“设置目标每次转化费用”,并且添加了一个具体的值,如上图里的US$110,则相当于告诉这个广告系列我愿意为一次转化花费多少钱。


你设置的这个目标每次转化费用是一个平均值,实际广告在跑的过程中,会出现有时的转化的CPA比设置的TCPA要高,有时的转化的CPA比设置的TCPA要低,但广告系列会尽量让广告的CPA接近TCPA值。


当我们在设置或修改一个TCPA值的时候,对出价策略产生什么影响,我们一起分析一下:

CPA是每次转化费用:

总花费= 点击次数× CPC

转化次数= 点击次数× 转化率

CPA的组成公式还可以写成:

简化后得到:

所以CPA的受影响因素只和两个数据有关:CPC和转化率。

(小补丁:CPC的受影响因素包括:设备、浏览器、地理位置、一天中的时间、营销漏斗中的位置(再营销列表)、广告竞争等,CPC越高则覆盖的范围越广,反之则越窄)


我们来模拟一下理想的TCPA智能出价场景:

如果系统预测下一位看到广告的用户的转化率是1%,那么根据我们设置的US$110的TCPA,系统给这位用户的出价CPC为$1.1。接着下一位看到广告的用户,Google预测该用户的转化率是2%,则系统给这位用户的出价CPC为$2.2。

*我们得到第一个总结:系统预测用户的转化率越高,则广告点击的CPC就越高(广告就越需要出高CPC来获得这个用户);



那如果用户的因素不变呢,也就是用户的转化率是固定的,那么影响广告CPC的就是我们设置的TCPA了,我们用一个理想情况举例:我们将TCPA从$110提高到$220,那么在该用户是1%的预测转化率下,系统给这位用户的出价CPC从上面的$1.1就上涨到$2.2了。


*我们得到第二个总结:我们给的TCPA越高,则广告点击的CPC就越高(可以在更广的设备、浏览器、地理位置中展示广告,包含给更多漏斗中下层用户看到广告,和在广告竞争胜出);



在上面我们说到,TCPA只是一个平均值,有时候实际跑出来的CPA可能高也可能低,但Google会尽力将最终的CPA值跑到接近我们设置的TCPA值。


我们再用一个理想情况来举例,如果广告跑了5个转化,这5个转化的平均CPA是$150,那为了达到TCPA $110的目标,接下来广告需要尽量获取一些更低CPA转化来降低广告系列的CPA。


从这个公式可以得出,如果要降低CPA,要么下次的出价CPC降低,要么在合适的时候将广告展示给转化率更高的用户看,以此来获取一些CPA更低的转化,如果出价策略要这么做,我们可能会看到广告的展示量减少,预算花不完的情况出现。


反之亦然,如果广告跑了5个转化,这5个转化的平均CPA比TCPA的$110要低,那接下来的广告可能会稍微跑地更激进,花更多广告费去获得转化。


为了便于理解TCPA出价策略的逻辑,我举了几个理想情况下的例子。现在我们回到现实。


现实中,现实系统对用户的转化率预测不会完全准,没有谁可以100%预测这个世界,除非是神。预测的转化率可能会比实际的转化率高或低,转化率这个东西受很多因素影响,着陆页被修改被影响,或者广告竞争加大会被影响。所以广告跑出来的CPA不一定会给你跑到TCPA,但系统跑的越久,积累的历史转化数据越多,则越能干好这个烫手山芋似的智能出价的苦活。


我在这里做一个总结:

1.当我们设置了一个TCPA,即告诉Google我们想要为一次转化付多少钱;

2.当我们提高TCPA,即告诉Google将我们的广告跑得更加激进点,广告花费会增加;

3. 当我们降低TCPA,即告诉Google将我们的广告跑得更保守点,广告花费会减少。




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