了解 Google Ads 轉化並排查問題
已發表: 2022-09-01目錄
如何跟踪 Google Ads 轉化
Google Ads 轉化設置
包含在“轉化次數”中
檢查您的轉化跟踪狀態
使用 Google Analytics 跟踪轉化
轉化率優化
結論
如何跟踪 Google Ads 轉化
首先，讓我們澄清一下什麼是“轉換”。
轉化是用戶在您的網站或應用上採取的任何您認為對您的業務有價值的操作。 這可以是在線購買，也可以是網絡研討會註冊、文檔下載等。
為了讓 Google Ads 跟踪轉化，您需要在您的網站上放置一段代碼。 具體來說，這段代碼應該放在轉換的那一刻。 例如，它可以在電子商務網站的購買確認頁面上實現，或者在網絡研討會的註冊按鈕點擊上實現。
Google Ads 轉化跟踪代碼由兩個代碼段組成。 全局站點標籤和事件片段。 當您在 Google Ads 中創建第一個轉化操作時，您會很容易地找到它們。
<strong>全局站點標記</strong> 應放置在 HTML 的 <head> 部分中的所有頁面上。 此標籤還可用於其他 Google 產品，例如 Google Analytics。
事件代碼段應放置在您要跟踪轉化的位置，無論是頁面加載還是點擊事件。
從上面的屏幕截圖中，您可以看到transaction_id有一行。 這是我們強烈建議您添加的基本屬性，以避免重複轉換。 您希望為每次轉化或交易分配一個特定 ID，並將其傳遞到您的 Google Ads 跟踪代碼。 通過這種方式，Google 可以相互區分每次轉化並刪除潛在的重複項。
重複轉化的一個常見示例是事件片段放置在電子商務網站的購買確認頁面上。 在用戶重新加載確認頁面的情況下，事件片段可能會觸發兩次。 只要交易 id 相同，Google 就不會計算第二次轉化。 如果未傳遞任何交易 ID，Google 將計算兩次轉化，這會誇大您的轉化報告。 您可以在此處了解有關如何避免重複交易的更多信息。
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Google Ads 轉化設置
為了優化您的 Google Ads 轉化，您需要熟悉轉化設置。
轉化價值
轉換可能具有不同的值。 這對於電子商務企業來說絕對是正確的。 事實上，每次購買都可能不同，具體取決於銷售的產品。
為每次轉化分配不同的價值對於衡量廣告支出回報率 (ROAS) 至關重要。 該指標可能對電子商務企業最重要，如果您無法衡量 ROAS，您就無法正確優化 Google Ads 帳戶。
為了跟踪轉化價值，您需要自定義轉化事件代碼段。 查看這篇 Google 幫助中心文章以了解更多信息。
您將需要添加“價值”和“貨幣”參數。
轉化次數
這也是確保優化轉化跟踪的一個非常重要的設置。
Google 讓您可以選擇計算每次廣告點擊後發生的每次轉化，或者每次點擊僅計算一次。 此設置與我上面提到的“transaction_id”參數配對。
一般來說，如果您是一家電子商務企業，並且您將在線購買作為轉化進行跟踪，那麼您應該選擇“Every”並確保正確傳遞了“transaction_id”屬性。 如果您是B2B企業跟踪註冊，那麼您應該選擇“一個”，以免跟踪同一用戶多次註冊。
轉換窗口
這是每個營銷人員都應該了解的基本概念，以優化轉化。
轉化窗口可讓您確定客戶在點擊您的廣告後需要多長時間進行轉化。 您可以選擇默認轉化時間範圍，以便僅計算在該時間範圍內發生的轉化。 例如，如果您的轉化時間範圍為 30 天，則僅計算自上次與您的廣告互動後 30 天內發生的轉化。
您應該根據您的業務類型選擇轉換窗口。 通常，您銷售的產品越貴，轉化窗口就越長。 人們可能需要更長的時間來決定買什麼車，而不是買什麼牌子的鞋子。
您可以了解客戶轉換需要多長時間。 根據您選擇的轉化時間範圍，您會在任何給定時間段內看到更多或更少的轉化。
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包含在“轉化次數”中
如果您使用智能出價，則需要注意此設置。 事實上，您的 Google Ads 帳戶中可以有多個轉化操作，但您可以決定僅將其中一些用於智能出價優化。
例如，您可能想要跟踪用戶將產品添加到購物籃的次數，但您不希望這些數據影響您的智能出價算法。 事實上，您只想將交易數據用於智能出價優化。
歸因模型
這也是您需要熟悉的基本設置。
根據您選擇的歸因模型，您會看到轉化歸因於不同的廣告系列、關鍵字等。
請記住，此設置也會影響您的智能出價算法。
例如，品牌關鍵字通常在購買渠道中處於下游，並且是潛在客戶在購買前進行的最後一次互動。 使用最終點擊歸因模型，您將把所有功勞歸於這些關鍵字/廣告系列。 這將隱藏其他非品牌活動的價值。 如果您的策略非常注重品牌，那麼這可能是一個不錯的選擇。 但是，如果您希望發展並獲得新客戶，那麼過於關注品牌關鍵字可能並不理想。 在這種情況下，您應該查看不同的模型，可能是“基於位置的”或“數據驅動的”。
您設置轉化代碼的方式和轉化設置會直接影響您的 Google Ads 策略。 一方面，它會改變每個廣告系列、廣告組、關鍵字等報告的轉化次數。另一方面，它會為您的智能出價策略提供不同的數據，從而獲得不同的結果。
了解如何在 Google Ads 中設置轉化是轉化優化的第一步。
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檢查您的轉化跟踪狀態
在 Google Ads 中設置轉化操作並將代碼放置在您的網站上後，您應該檢查一切是否按預期運行。
Google 為您提供了一個工具來檢查您是否正確跟踪轉化。 它被稱為 Google Tag Assistant，它是一個簡單的瀏覽器擴展。
安裝它，單擊“記錄”並在您的網站上進行測試轉換。
然後，您將能夠查看您的記錄並確保按預期跟踪轉換。
此外，請檢查您的 Google Ads 平台中的轉化跟踪狀態
使用 Google Analytics 跟踪轉化
除了使用 Google Ads 跟踪轉化，您還可以決定使用 Google Analytics 跟踪轉化。 這將使您更廣泛地了解客戶的旅程以及他們在執行轉換之前在您的網站上的行為方式。
使用 Google Analytics 跟踪轉化不會取代您的 Google Ads 跟踪，反之亦然。 我們建議您同時實施。
它們是兩種不同的跟踪方法，因此它們將顯示不同的數據。 不要期望 Google Analytics（分析）和 Google Ads 轉化數據匹配。
在不涉及太多細節的情況下，我將重點介紹 Google Analytics 中的交易跟踪和 Google Ads 中的轉化跟踪之間的主要區別。
詳細了解比較 Analytics 和 Google Ads 轉化指標
一、交易日期
Google Analytics 針對您網站上發生交易的時間/日期進行報告，而 Google Ads 針對導致交易成功的點擊的日期/時間進行報告。 這是一個主要區別。
例如，“假設用戶在 7 月 20 日進行了購買，但在三天前的 7 月 17 日點擊了廣告素材。在 Google Ads 中，轉化將歸因於點擊日期 7 月 17 日。相反，在Analytics，轉化歸因於 7 月 20 日，即轉化實際發生的那一天。”
2.歸因
雖然在 Google Ads 上您可以選擇歸因模型，但 Google Analytics（分析）默認使用最終非直接點擊歸因模型。 不幸的是，這無法改變。 但是，您可以使用模型比較工具來比較基於不同模型的轉換。
因此，根據您在 Google Ads 中使用的歸因模型，您可能會在兩個平台上看到非常不同的數據。
另外，不要忘記 Google Analytics 會考慮與任何渠道（付費和非付費）的任何互動。 另一方面，Google Ads 只考慮 Google Ads 點擊次數。
“例如，假設用戶點擊您 Google Ads 帳戶中的廣告素材，然後在第二天通過 Google 自然搜索結果返回並到達您的目標頁面或觸發交易。分析會將目標或交易歸因於 google/organic . 默認情況下，Google Ads 會將轉化歸因於 Google Ads 廣告系列”
3. 跨設備轉化
雖然 Google Ads 在“轉化次數”列中包含跨設備轉化，但 Google Analytics（分析）無法跟踪跨設備交易，至少目前默認情況下是這樣。 這也可能是造成數據差異的原因。
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轉化率優化
一旦您成功設置了兩種轉化跟踪方法，了解了兩種工具之間的轉化設置和差異，就該收集一些見解並採取行動了。
在數字營銷中，我們將“轉化率”定義為轉化率與用戶在完成同一轉化之前進行的交互次數之間的比率。
默認情況下，互動在 Google Ads 中計為廣告點擊，在 Google Analytics 中計為會話。
例如，如果您的網站每月獲得 5000 次會話和 150 次轉化，則其轉化率為 3%。 (150/5000 x 100)。
很難說什麼是好的轉化率。 這實際上取決於您跟踪的轉化以及您從事的行業。
如果您打算將在線交易作為轉換，Hubspot 提供了一些可用於您的行業的基準。
除了確保您涵蓋了上述所有主題外，您還可以採取其他一些措施來優化您的網站以實現轉化。
1. 讓客戶旅程更順暢
如今，互聯網用戶希望電子商務網站在台式機和移動設備上快速流暢，購買過程快速流暢。 確保從點擊廣告到交易的過程盡可能短且順暢。
2.改善商品
在您的網站上的優質位置展示您最暢銷的產品，這樣您就更有可能進行銷售
3.完善商品搜索功能
確保用戶可以輕鬆找到他們正在尋找的產品。 您網站上快速準確的搜索功能是高轉化率的關鍵。
4. 移動優化網站
我們生活在一個移動優先的世界。 您的網站需要針對移動設備進行全面優化。 事實上，越來越多的人通過智能手機進行交易。 如果您的網站不能提供良好的移動體驗，用戶就會尋找其他地方。
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結論
為了優化您的廣告系列和網站以實現轉化，首先要確保您準確地跟踪轉化。 收集一些數據，然後對您的網站進行技術和用戶體驗更改！
閱讀下一篇：使用購物車數據進行轉化跟踪
