今天以一個賬號診斷案例給大家分享高客單價B2C網站的谷歌廣告的優化思路。
首先，一定是對賬號的轉化跟蹤進行檢查，同時詢問客戶廣告的轉化數據是否與后臺的實際訂單數據相符。
查看該賬號轉化跟蹤，發現有兩個重復的“購買”目標，另一方面此前所有環節的目標都添加為廣告系列的目標，這樣看轉化數據時需要看轉化操作的細分數據才能看到“購買”的轉化次數，而且不利于機器學習。
一個廣告賬號只設置一個最相關的主要轉化目標，而且只把這一個主要操作作為廣告系列的轉化目標，讓系統圍繞著最主要的目標去優化。所以該案例賬號需要把一個多余的“購買”轉化操作移除，另一方面，在廣告系列層級移除其他非主要轉化操作的目標。
適合的廣告結構才能讓廣告發揮最大化效益。賬號中有標準搜索廣告、動態搜索廣告、智能購物廣告、Pmax，出價策略均采用主動出價。因為該B2C網站為平均客單價較高，賬號預算較大，投放時間已超過一年，積累的轉化數據較多，所以采用搜索+購物+PMAX的廣告結構以及主動出價都是可取的。但是要注意智能購物廣告不久后會被PMAX取代，所以提醒客戶需要留意谷歌官方咨詢及時進行手動升級。
很多時候我們診斷賬號常常會忘記轉化跟蹤和賬號結構的診斷，而是直接分析效果數據。但是如果轉化跟蹤不正確，賬號結構不合適，那我們所做的效果數據的診斷的數據依據就沒有保證，做出來的診斷結論也可能是錯的。所以賬號的轉化跟蹤與結構的診斷不能落下。
現在開始診斷我們最關心的賬號的效果數據。
因為“轉化次數”包含了多個環節的數據，所以我根據轉化次數的轉化操作的“細分”項整理出“購買”的轉化數據表格進行分析，如下圖。
期望的廣告費占銷售額比例低于10%，所以理想ROAS在10以上。賬號總計數據，可診斷出目前賬號最關鍵的問題是ROAS低于10，點擊率低1%，同時確定了本次優化的目標是賬號ROAS提升到10，總體點擊率提升到1%，根據不同廣告類型的性質不同可細分為搜索廣告點擊率提升到6%以上，購物和pmax廣告點擊率提升至1%以上
有了優化目標，接下來解剖關鍵問題，找到問題的來源，從而根據來源制定優化計劃。
ROAS=轉化價值/費用=每次轉化價值/每次轉化費用=每次轉化價值/點擊次數*CPC)/（點擊次數*轉化率）=每次轉化價值*轉化率/CPC
所以ROAS提升可通過提高轉化率、提高每次轉化價值，降低CPC來實現
點擊率優化可通過提高流量精準度以及優化廣告內容提高點擊率
利用以上分析結論，對每一個廣告系列的數據進行分析，首先找到需要進行優化的系列，也就是點擊率低于預期以及ROAS低于10的廣告系列。
可以找到1，4，5需要優化點擊率，根據廣告系列類型制定不同系列點擊率需要優化到的目標；1，2，4，5系列需要優化ROAS
然后根據ROAS=(每次轉化價值*轉化率)/CPC的簡化公式找到各個系列需要優化的指標
系列1：點擊率提高至1%，CPC降低至1$以下，最終實現ROAS達到10
系列2: 轉化率提升至0.3%及以上，最終實現ROAS達到10
系列4： 提高每次轉化價值，降低CPC，最終實現ROAS達到10
系列5： 點擊率提高至1%以上，轉化率提高至0.5%或者CPC降低至0.5$，最終實現ROAS達到10
系列6：點擊率提高至6%
這樣對每個系列需要優化的點都一目了然，之后就可以根據分析出的需要優化的指標對各個系列內的廣告組、關鍵詞、廣告、附加信息、廣告設置、投放網絡、投放設備等層面進行具體的優化操作，優化順序按照廣告系列的消耗從大到小進行，抓住吸血鬼系列優先優化。
以上就是快速診斷谷歌廣告賬號思路分享，看賬號前理清思路，用每次實操經驗整理出自己的診斷和優化思路的模板，之后賬號診斷和優化效率會快速提升的。
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