採訪 Aira 付費媒體主管 Byron Marr

我們的研究還在繼續！ 我們有很好的機會結識有才華、有影響力和鼓舞人心的專家，他們是真正的榜樣。 這是我們對數字營銷機構 Aira 付費媒體主管 Byron Marr 的下一次採訪。

Aira 是一家總部位於英國的全方位服務數字代理機構，致力於幫助大中型企業擴大客戶群，並且是為數不多的同時成為 Google 優秀合作夥伴和 Facebook 營銷合作夥伴的英國代理機構之一。

拜倫在各種形式的付費媒體領域工作了大約 8 年多。 在該機構，他致力於從戰略到實施，使用多渠道活動來推動潛在客戶的產生並為 Aira 的客戶增加收入。

Byron 曾在 BrightonSEO、The Paid Social Show、SMX 慕尼黑等各種會議上就 Facebook 廣告和多渠道的主題發表過演講。

2020 年，他被選為最具影響力的 50 位 PPC 專家，並推出了以付費媒體為重點的網絡研討會系列 Coffee And Conversions。

與往常一樣，以下是導航的主要主題：

老實說，這是一個意外。

很久以前，我自學瞭如何在 YouTube 上使用 Facebook 廣告和 Google 廣告來宣傳我正在做的一些音樂項目，我發現我真的很喜歡它。

是什麼讓我想把它作為我的主要職業道路是你在商業/數據關注的同時獲得創造性。 我一直都喜歡學習新東西，而且平台也在不斷變化，所以在這方面它與我的性格類型非常吻合。

我也很有競爭力。 我喜歡在付費媒體工作的正面或負面的即時反饋。 我們都在拍賣中相互競爭，昨天也在與自己競爭，以提出新的策略和想法來維持和擴大業績。

您需要做的不僅僅是“PPC”。

機器學習已經消除了普通 PPC 專家會做的大量耗時的遺留任務，這意味著您需要專注於其他領域——您可以在這些領域增加巨大的價值。

我會說第一個是轉化跟踪； 準確的測量和能夠提供正確的數據對於使用智能競價等機器學習的有效性能至關重要。 學習如何使用跟踪代碼管理器將使您能夠輸入更多數據，從而使您能夠做出更明智的決策並創造更多受眾。

第二個是 CRO，點擊後發生的事情對活動方面的表現有巨大的影響。 從技術角度來看，了解可能導致摩擦的組件，例如放置不當的表單或在頁面上不突出的 CTA 按鈕，將為您的 PPC 活動以及客戶更廣泛的業務提供巨大的價值。

從更廣泛的角度來看，了解價值主張以及使特定產品或服務與競爭對手不同或更好的原因不僅可以提高您的轉化率，還可以了解您可以帶回您的廣告文案和擴展程序以確保您脫穎而出當你在爭奪客戶的注意力時。

您需要學習如何戴上多種不同的帽子并快速消化不同的信息點，並根據您的品牌主張做出反應。 這很容易一次完成，對吧？

管理期望

試圖在數量和效率目標 (CPA/ROAS) 之間取得平衡。 我認為永遠不會有完美的解決方案，以一個為目標通常會在某種程度上導致另一個目標的減少。 例如，如果您想在給定月份獲得盡可能多的轉化，則需要更加積極進取，參與更多競價，測試更多帶來更多風險的廣告活動格式，然後相應地提高每次轉化費用或降低廣告支出回報率。

我們在創建任何活動之前與客戶合作，以了解他們的業務目標以及他們在數量與效率的規模上所處的位置，通常以一種或另一種方式稍微傾斜。 這提供了一個很好的起點，讓我們能夠更好地設定期望值，然後我們可以在需要時在獲得實時性能數據後進行修正。

點擊後

點擊後有問題。 例如，如果您要引導用戶訪問的目標網頁在任何渠道上都沒有轉化或收效甚微，那麼 Google Ads 中的所有“提示和技巧”或“黑客”都不會產生影響。 如果產品或服務在市場上是新的，如果它在其他地方取得了成功，但你現在正試圖在一個新的領域進行推廣，然後一般的用戶體驗問題會導致太多的摩擦，就會發生這種情況。 我們通常會在啟動活動之前查看這一點以嘗試降低風險，但如果您的廣告系列方面指標看起來不錯，例如點擊率，而您只是沒有獲得任何轉化，您可以查看 Google Ads 中的基本指標，例如登陸頁面體驗質量得分的組成部分，使用拍賣洞察來查看您的競爭對手網站以進行比較，或者如果您是電子商務企業，請使用諸如“發展我的商店”之類的工具來獲得更具體的洞察。

轉化跟踪

如果正確的數據沒有返回到您的帳戶，這對於智能出價以及一般的投資回報率計算和報告來說都是一個巨大的問題。 人們通常會跟踪具有不同價值的多個轉化操作，例如點擊通話、簡報註冊和銷售，這很好，但如果它們都包含在 Smart Bidding 中，作為 PPC 專家，您可能會被衡量銷售但針對電話點擊進行了優化。 我經常看到的另一種常見情況是轉換雙重觸發，這會導致對 ROAS 和一般性能的過度報告。

我所有的團隊都接受過跟踪代碼管理器和分析方面的培訓，我的建議是確保您和您的團隊也是如此。 這意味著我們可以確保在我們的廣告系列上線之前輸入正確的信號，並且如果在對網站進行更改時經常發生的某些內容丟失，我們能夠抓住它並診斷問題。 您最不想做的就是優化您的廣告系列，想知道為什麼它無法發現標籤未正確觸發！

機器學習將繼續成為廣告平台中越來越重要的部分，這可能意味著更簡化的活動格式和更少的“動手”PPC 工作。 這對企業來說是個好消息，因為這意味著可以更輕鬆地在線將產品和服務呈現在客戶面前。 對我們來說，這意味著我們需要繼續與平台一起發展，但也要學會在其他領域增加價值，例如理解價值主張、轉化率優化以及能夠使用我們可以使用的所有工具。 我們不再談論“PPC”了，多渠道付費媒體方法通常是我們看到大多數客戶的最佳表現的地方，多樣化的搜索不僅對你的職業生涯和你的客戶的業務增長。

對我來說，歸因可能是最大的。 大多數轉化旅程包含跨不同活動、廣告和渠道的多個接觸點。

這使得能夠在很多時候展示直接回報非常具有挑戰性，您不一定會抹黑任何給定的輸入，但也很難從輸入和輸出的角度證明它們都做出了貢獻。 例如，如果所有廣告平台都做出了貢獻，他們將獲得銷售或領先地位的功勞，但是，在網站的後端，總數量並不相同。

如果我們談論的是 Google Ads，那麼在可能的情況下始終以數據為依據，如果帳戶不符合條件，則使用非首次/最終點擊模型之一，例如時間衰減、線性或基於位置的模型。

數據驅動是在帳戶中歸因轉化的最準確方法。 在此之外，非第一次/最後一次點擊模型至少可以為您提供一些幫助。 首次點擊和最終點擊模型會忽略大量數據，這些數據可能會導致優化無效或不正確，並且在使用智能出價時肯定會降低性能。

轉化歷程很複雜，例如，通常有多次廣告點擊會導致一次轉化，使用第一次/最後一次點擊意味著所有這些歷程數據可能永遠不會進入您的出價策略 或您對其他優化和更改的考慮。

微觀管理活動

讓它經歷學習階段，只有在你擁有大量統計數據時才進行更改，讓它再次學習，然後復習。 考慮到報告中的時間滯後，每週或每天等短時間範圍的報告通常無法準確了解您的支出所返回的全部價值。

期望不匹配

PPC 中的 ML 和自動化非常棒！ 但是在錯誤的條件下它不會起作用。

最大轉化次數將嘗試每天花費您的所有預算，因此，如果您認為可以設置並忘記它……那您就錯了。 效率策略也是如此，如果我們可以將目標 CPA 設置為 1 英鎊並期望它起作用，那將是驚人的，但如果這與拍賣和您的實際表現不相符，它就不太可能起作用。 根據您當前的表現設定目標，然後隨著時間的推移逐漸降低它們。

太“雜草叢生”

很容易被其他人很酷的定位想法或“最佳實踐”所吸引，而不是專注於更大的圖景。

這些想法可能對那個人有用，也可能對你有用，但它不能替代核心戰略和對你所推廣業務的理解。 將這樣的測試視為對“始終在線”活動的補充，而不是替代或減法。

我認為我過去犯的最大錯誤是不知道何時接受某些事情沒有奏效。 不是你要嘗試的每件事都會成功。 這使我陷入了一個沒有接受自己的建議，也沒有考慮大局的地方，因此我開始對廣告系列進行微觀管理，試圖每隔幾天更改每一個細節以使其發揮作用，這剛剛添加到問題。 在我看來，否定測試與測試的成功一樣有用，知道什麼時候說你的想法沒有奏效並從中學習並繼續前進是成功的關鍵區別。 好的，所以它沒有用，但是為什麼呢？ 有什麼不同並再次嘗試？ 第二次發生了什麼？

我認為失去對失敗的恐懼，變得更加科學和客觀，這將有助於你專注於成功。

我喜歡我所做的，所以我不確定我是否有一個說實話。 也許如果谷歌回滾到只有手動出價……開玩笑只是想結束 PPC 社區；）

我不知道！ 我確信事情會改變，我們會適應，事情會以某種形式繼續下去！

由於不確定性，當英國首次實施封鎖時，我們看到很多人退出拍賣。 不過，在許多這些垂直領域，消費者需求實際上並沒有下降，而且在許多情況下實際上是增加了。 對於那些能夠繼續做廣告的人，他們獲得了回報！ 以數據為主導並以業務目標為重點對於做出反應性決策比以往任何時候都更加重要。

我很想閱讀 Frederick Vallaeys 對這些問題的回答。

PPC 專家成功的關鍵是“做的不僅僅是 PPC”，我們完全同意這一點。

我們感謝 Byron 的寶貴時間，強調了主要的 PPC 問題以及如何解決這些問題的示例。

我們希望這次採訪是有用的，你喜歡這篇文章。