深度解析直通車如何精準的測試人群數據
今天的主題:直通車測試人群數據不精準和直通車沒有拉動能力的問題
前幾天我就遇到一個老朋友,讓我給他診斷直通車後台,看完數據之後,我隱隱約約的感覺,他的直通車最大的問題拉人群的方向不統一,力量不強。這個原理是很簡單的,但是越容易被人忽略,很多人在操作直通車的時候,只是沒有用心罷了。在這裡舉一個最簡單直觀的案例,你就能真的體會到,有的直通車為什麼死活拉不動搜索了,為什麼你測試不出來真實的人群數據了。
如果我們對應的真實人群數據是這樣的:
關鍵詞詞1--------有效人群是18-24歲,轉化率8%,無效人群 25-29歲 轉化率1%
關鍵詞詞2------ 無效人群是18-24歲 轉化率1% 有效轉化人群25-29歲 轉化率6%
關鍵的問題浮出了水面,無論你是在哪個操作階段,弊端對我們的影響都是很大的。其實我不用給你截後台的數據,我就問大家一個問題,在這種狀態下要測試這兩個關鍵詞,和詞背後的人群,你能測出來嗎。在這種狀態下,你測的詞的數據很差,人群的數據也會很差。因為他們都是相互包含,相互影響的,讓你根本找不到正確的直通車詞路方向和人群轉化方向。但是大家想想直通車本身的意義,也考慮一下車給我們帶來的利益和好處,就是為了能夠一個單品快速的建立一個數據表現好的,轉化率高的關鍵詞方向,並且能夠快速的把這些詞背後的人群拉進店鋪,形成屬性標籤和人群的標籤。但是在這種測試的方式下,你很難做到精細化管理,明明你的圖和產品都沒有什麼問題,但是就是因為你測試的方法不對,導致了後面你都沒有辦法操作了,也更談不上精細化管理直通車了。
就是因為測試的階段數據相互干擾,所以導致你沒有辦法精準的測試你的人群
這個時候,你在直通車裡面看到的數據都是混雜的數據,極度的不精準。你要測詞,測人群你都是測試不準的。我給關鍵詞1和關鍵詞2都出價,然後同時溢價兩個人群包,女18-24歲,女25-29歲。結果你會發現,哎,數據怎麼都不好。但是你有沒有想過一個問題。
關鍵詞1的數據裡面----有大量的干擾因素,就是低轉化人群包女18-24歲,他的轉化率只有1%
關鍵詞2的數據裡面----也有大量的干擾因素,就是人群包25-29歲,對應著不同的關鍵詞方向,你很難測試你的人群和關鍵詞方向。
我們再回到人群包的數據
當我要測試女25-29歲的時候,這裡面有會有大量的關鍵詞1的干擾因素。
當你要測試女18-24歲的時候,這裡面有會有關鍵詞關鍵詞2的大量干擾。
在這種條件下,你怎麼測試你都是數據不好,當然也不是說所有的類目都是這樣的,因為在很多類目下,詞對個性化人群的影響沒有那麼大的時候,你可以混合在一起測試,提升點擊量,拉動整體人群的權重。但是像我剛才舉的那個案例是很多人會遇到的,大家可以再想一下,混在一起的時候,當你拉大兩個詞的點擊量的時候,你詞的點擊率和轉化率數據都會受到很大的影響。點擊率和轉化率數據都好不到哪裡去,造成這種現象的本質原因,就是詞背後的高轉化人群完全沒有統一性。
拉人群方向不統一給我們帶來的後果是什麼??大家可以逆向的想想一下。
1 人群測試數據完全不精準,後期沒有辦法精準的判斷哪些詞要搶流量,人群的溢價很難精細化調整
2 當你拉大點擊量的時候,人群的拉力會被削弱很多很多,因為不同的詞的人群都是混雜的人群,根本 沒有形成聚焦,你也很難針對真正能轉化的人群進行溢價調控。本身是要給單品拉來最精準的人群,結果你拉來了一個又是一個混雜的人群。
就跟前面說的一樣,除了測試很難判斷正確的關鍵詞和人群的精細化溢價管理,其實更難受的不在這裡,而在後面提升點擊量的時候,你會懵逼的發現直通車帶動搜索就跟八十歲的老太太一樣,有氣無力,ppc還死高死高的。直通車大家不要想的很神奇,他的目的是很簡單的,就是為了拉動精準的關鍵詞方向和他背後的人群,就這麼簡單個事情,最重要的目標就是這個。打標的道理其實也是拉動關鍵詞的屬性標籤,和他背後的人群。所以我們一定要保證關鍵詞的方向和人群的方向絕對的精準。
但是在這種開車的方法下,我想弱弱的問問大家,你拉動的是你的精準人群嗎。好像不是吧,你拉動的好像是一個混雜的人群,能轉化的人群你也拉進來,不能轉化的人群你也拉進來,到最後,回頭一看,其實你的直通車就跟沒開一樣的,效果很弱。在關鍵詞1下面我們的目標超級明確,無論是在直通車裡面還是搜索裡面,他原來的展現結構是這樣的。我這裡說的關鍵詞1,你可以用來理解一個詞,其實在往下聊,就是你也可以理解為一個屬性拓展方向。