GA价值出价优化实操：25分钟极速搞定转化价值30%!

各位跨境的朋友们，咱们做生意的，都懂一个道理：把最好的货，卖给最懂价值的客户。这可不是什么新鲜事，哪怕追溯到古丝绸之路上的商人，他们也深谙此道，懂得如何将珍贵香料卖给最有购买力的地区。放到今天，在咱们跨境电商和出海营销的圈子里，这个道理依然是金科玉律。尤其是谷歌广告（Google Ads）的“基于价值的出价”（Value-Based Bidding, 简称VBB），更是把这种智慧玩到了极致，它能帮助我们把每一分广告费花在刀刃上，最大化咱们的转化价值。

对于咱们的跨境业务来说，谷歌广告不仅仅是一个投放渠道，它更像是一个庞大的信息枢纽，拥有海量用户数据和先进的AI技术。根据外媒的数据，前几年谷歌母公司Alphabet的收入中，高达八成来自广告业务，这足以证明谷歌广告生态的强大。

然而，我们也要清醒地认识到，谷歌虽强，但它获取的数据总归有限。比如，哪个客户通过谷歌广告购买后又退货了？哪个地区的客户，其终身价值（LTV）是另一个地区客户的十倍？这些账户层面的、与咱们业务深度关联的信息，谷歌可没办法完全掌握。

这时候，“基于价值的出价”策略就派上用场了。它像一座桥梁，把咱们对客户价值的深刻理解，传递给谷歌的智能出价系统，补齐了信息鸿沟。简单来说，就是告诉谷歌：我的生意里，哪些流量最有价值，哪些次之。

新媒网跨境了解到，谷歌曾在外媒的行业视频节目中详细解释过VBB的工作原理、最佳实践以及常见误区。核心在于，它让你能向谷歌智能出价系统传递那些它无法自行衡量的重要信息，例如：

一个客户对你的业务、营收和利润到底有多大价值。
哪些转化最终真正带来了收入，哪些只是“雷声大雨点小”。
客户在通过谷歌转化后，线上线下采取了哪些后续行动带来了营收，以及你对这些转化步骤的重视程度。

上面这张图，给大家展示了VBB如何帮助咱们最大化转化价值的一个设想案例。请注意，这并非适用于所有情况的定律，有时也可能带来低价值客户数量的增加。但无论如何，咱们的最终目标始终是最大化转化价值，而不是仅仅追求转化数量。

传统的基于转化数量的出价方式，很难考虑到这些细微的差异。而有了基于价值的出价策略，咱们就能把更多的预算，花在那些最有可能为业务带来丰厚利润的客户身上。

简单来说，基于价值的出价策略，就核心在这三点上：

第一，学会区分客户的价值。咱们心里都有一杆秤，客户对业务的价值肯定是有高有低的，只不过谷歌以前不清楚。

第二，出价要针对真正有价值的客户。一旦谷歌知道了哪些客户价值更高，它就能更精准地出价。

第三，最终要追求业绩的持续增长和盈利能力的提升。通过这种精细化操作，咱们的营收和利润自然水涨船高。

各位要记住，谷歌的不同渠道对VBB的开启条件和设置有所不同。比如，智能购物广告系列（Smart Shopping）迁移到效果最大化广告系列（Performance Max）后，默认就只能基于价值出价了。而搜索广告和标准购物广告，咱们则可以在基于转化和基于价值两种策略中自由选择。

基于价值出价的“四步走”策略

作为一名跨境实战导师，我总结了基于价值出价的“四步走”框架，手把手教大家如何操作。

第一步：分享更优质的数据

数据的质量，直接决定了VBB策略的成败。咱们主要有两种方式把数据喂给谷歌：

1. 线上转化数据

通过全局网站代码（Global Site Tag）和谷歌代码管理器（Google Tag Manager），咱们可以在转化发生时，将额外的标签参数回传给谷歌。这些参数能帮助谷歌更好地理解每次转化的具体价值。

在这里，导师要提醒一句：很多朋友可能还在用网页浏览量这类浅层行为作为转化目标，这在VBB时代已经不够了。咱们应该设置更准确、更符合业务目标的转化跟踪，比如表单提交、购买完成等更能体现用户意向的行为。

2. 线下转化数据

有些业务的转化发生在店面、电话咨询等线下场景，或者购买后有退换货的情况。这时，咱们就可以利用线下转化导入功能。

谷歌会给每个点击广告的用户分配一个匿名的Google点击ID（GCLID）。咱们可以通过Zapier这类工具、与Salesforce或HubSpot等CRM系统直接集成，或者上传格式化的表格，把线下的转化数据和对应的GCLID回传给谷歌。这样既能追踪转化路径，又能保护客户隐私。

比如，一个做美妆产品，线上线下都销售的商家，就可以通过线下转化导入告诉谷歌：

客户退货后，实际的交易价值是多少。
新客户和老客户的价值差异。
客户在店内购买，无论是否点击过广告，其购买价值是多少。

值得注意的是，线下转化导入可以追溯90天内的数据用于出价算法优化。超出90天的数据仍可用于报告，但不再参与出价优化。谷歌建议大家最好每天回传信息，后续再通过转化调整功能进行修正。当然，如果数据成熟需要时间，只要不超过90天，晚点上传也是可以的。

如果你的业务体量更大，还可以通过Google Marketing Platform中的线下转化API，将线下行为导入到Campaign Manager、Search Ads 360和Display & Video 360中，通过DoubleClick用户ID、GCLID等标识符关联，从而全面洞察线下转化。

第二步：明确转化价值的设定

咱们已经明白转化价值的重要性了，那具体该怎么给这些转化定个价呢？这里有几个核心要素需要大家考量：

1. 预估价值： 这就是咱们对一次转化能带来多少营收或利润的最合理猜测。根据业务需求，可以考虑：短期营收、利润、预期利润，或是客户终身价值（LTV）。

2. 如何实现： 开启转化跟踪后，不同的转化动作可以赋予不同的价值。如果你的业务模式允许，也可以所有转化都采用相同价值。这里给大家提供三种主要的价值设定方式：

电商交易价值： 对于有购物车的在线商店，转化价值会因商品而异。一笔订单可能价值25美元，另一笔可能就是几百美元。
利润率估算： 假设你的平均订单价值（AOV）是3000美元，利润率是45%，而CRM数据显示20%的销售线索能最终转化为客户。那么，你的一次转化价值就是 (3000美元 x 0.45 x 0.20) = 270美元。
客户终身价值（LTV）： 同样是AOV 3000美元，但通过LTV模型发现客户一生平均会额外消费5000美元。在相同的利润率下，每个客户的利润是 (3000 + 5000) x 0.45 = 3600美元。如果转化率是20%，那么单次转化价值就是 720美元。

3. 数据频率： 尽量做到每日、持续地把价值数据回传给谷歌。只有这样，咱们的账户才能实现接近实时的优化，这对于电商和库存有限的行业尤其重要。

新媒网跨境要提醒大家的是，不用过于纠结精确的数字，使用估算值是完全可以的。最重要的是，确保这些价值能够真实地反映咱们的业务目标。

第三步：建立转化价值规则

“转化价值规则”（Conversion Value Rules）是谷歌广告的一个特色功能，它允许咱们更精细地告诉谷歌，咱们对不同流量的价值判断。这个判断基于三个条件：

地域
受众 (包括第一方数据和谷歌的受众列表)
设备

这些价值规则会在你设定的基础转化价值之上，在账户层面或跨账户层面生效。因此，与你的客户或团队沟通，明确业务中不同受众、地域和设备的优先级，至关重要。

举个例子，一家软件公司可以通过价值规则来分享业务洞察：

某个西方国家的客户，其终身价值或交易价值可能是平均转化的3倍（地域差异）。
订阅了我们电子报的用户，价值可能比普通用户高出20%（受众优势）。
通过PC端浏览的用户，其价值可能比移动端用户低50%（设备习惯）。

咱们应该只针对那些谷歌无法通过其他方式观测或获取的信息来创建转化价值规则。比如，谷歌不知道你的具体利润率，也不知道每个销售线索带来的客户终身价值（这需要你自己的CRM数据来推断）。

如果咱们已经通过谷歌购物广告等渠道分享了电商交易价值，那么谷歌其实已经知道不同地域消费者交易价值的差异，并在智能出价算法中考虑了这一点。这种情况下，就不需要额外设置转化价值规则了。

除了价值规则，还有一些其他技巧可以调整转化价值：

转化调整： 用于撤回或重新声明之前在线上或通过线下转化导入报告的转化数据。
数据排除： 告诉智能出价系统忽略特定日期范围内的转化跟踪数据（比如网站宕机等异常情况），避免影响后续的预测。
预导入调整： 在导入前根据多种因素调整价值，指导智能出价系统达成咱们的价值目标。

第四步：选择合适的出价策略

图片说明

对于拥有多样化产品或不同价值客户的业务来说，**最大化转化价值（可选择是否设定目标广告支出回报率ROAS）**无疑是最适合的智能出价策略。

如果你只销售单一产品，或者无法区分不同销售线索的价值，那使用“最大化转化次数”策略可能更合适。但在最大化转化价值的场景下，谷歌会优化转化数量，而不会考虑转化价值的差异。

而添加目标ROAS，则是告诉智能出价系统，在某个特定的支出阈值内，去最大化你的转化价值。但请注意，目标ROAS设置过高可能会限制转化量，而设置过低则可能侵蚀利润。多做实验，找到最适合自己业务的ROAS目标，是咱们成功的关键。

基于价值出价对咱们跨境业务表现的影响

图片说明

数据不会骗人。谷歌2021年的内部数据显示，使用“最大化转化价值并设定目标ROAS”策略进行基于价值出价，效果是显著的。搜索广告系列在保持相似ROAS的情况下，转化价值提升了14%；而标准购物广告系列在设定目标ROAS后，转化价值更是飙升了30%以上。

除了这些看得见的数字，基于价值出价还给咱们跨境的团队和品牌带来了运营和战略上的优势：

与谷歌系统更紧密协同

采用基于价值的出价策略，并建立完善的数据系统，能让谷歌的智能出价更专注于广告受众的质量和总转化价值。这让咱们的广告优化能真正匹配业务目标，反映真实的经营数据，并最终优化咱们最关心的指标——营收、利润或客户终身价值。
更高效的转化后优化

带来更优质的流量，自然也意味着转化后的处理流程更加顺畅。如果咱们的业务在客户完成在线转化到最终销售之间有大量互动，那么咱们就可以优化客户的终身价值，而不是仅仅追求销售线索的数量。最重要的是，咱们要及时（最好是每日）把带有价值的转化数据回传给谷歌，这样才能让出价与咱们的业务成果和营销目标高度一致。
彰显咱们的战略价值

随着谷歌平台自动化程度越来越高，智能出价成为帮助广告主获取最大业务价值的关键。通过基于价值出价，咱们的团队或公司能更清晰地展现自身在营销领域的战略价值。

单纯优化关键词和手动管理广告系列，已经很难在竞争中脱颖而出。基于价值出价的实时优化能力，能够捕捉到价值中的细微差异，让咱们在设定目标ROAS和最大化转化价值时，能够精准出击。咱们可以将谷歌营销活动的表现，直接与客户的最终业务目标挂钩，并利用第一方数据建立起咱们的竞争优势。

实施基于价值出价策略的“导师清单”

很多跨境同行已经从手动出价转向了自动化出价，但这绝不是优化之路的终点。自动化出价也有很多种形式，有些比其他更强大。

目前，基于价值出价是谷歌广告出价管理领域最前沿的策略。但它的核心在于，需要咱们广告主给每次转化赋予明确的价值，这样谷歌的算法才能优先处理那些利润更高的转化。

基于价值出价适用于多种广告目标，但因为它通常会用到目标ROAS，所以常被误以为只适用于电商。其实不然，即便是销售线索型广告主，也能利用VBB，因为不同的销售线索类型，其价值也是有差异的。关键在于，如何把这些差异化价值清晰地传达给自动化出价系统。

接下来，新媒网跨境将给大家提供一份实用的指南，帮助大家成功地将广告系列过渡到基于价值的优化模式。这份指南融合了谷歌官方的建议，以及大量广告主实战的经验，大家可以从头到尾，一步步跟着部署。

我们会将内容分为四个关键部分，它们同等重要，但我们会按照实际实施的时间顺序来讲解。

基于价值出价的最佳实践

1. 转化跟踪与价值分配

任何优化策略，无论是手动还是自动化，都需要准确的数据支持才能发挥作用。谷歌会提供曝光、点击、费用等数据，但咱们广告主则需要确保能准确追踪到这些点击带来的实际成果。这就意味着，转化跟踪的设置必须正确无误。

大部分账户都应该已经设置了转化跟踪。对销售线索型业务来说，转化可能是用户提交了表单；对电商来说，转化就是用户完成了支付。

以下是一些关于转化跟踪的关键考量：

创建多个转化操作：用以反映转化过程中的不同阶段。这可以包括“微转化”（转化前发生的积极行为）或“附加宏转化”（初始转化后发生的积极行为）。例如，一个销售线索变成合格销售线索，再最终成为客户。在电商中，新客户表现出高LTV客户的特征也可以设为附加转化。
为不同转化操作设定合理价值：不是所有操作的权重都相同。比如，一个合格销售线索的价值很可能高于普通销售线索，而一个实际销售的价值又高于合格销售线索。在电商中，如果用户退回了一半的商品，其价值就应该低于保留所有商品的订单。
相对价值的比例要合理：如果采用相对价值而非精确价值，确保这些价值与点击成本的量级相近。比如，如果平均点击成本是10美元，不要把销售线索的价值设为“1”，销售设为“2”，这样每次点击看起来都像亏本的，自动化出价就会减少投放。相反，要放大相对价值，比如销售线索价值设为100，销售价值设为200。这样，当8次点击带来1个销售线索时，ROAS看起来会更健康，广告投放也不会被“掐死”。
考量哪些转化操作用于出价优化：要避免价值叠加过高。举例来说，如果咱们有三个与销售线索相关的转化操作：销售线索（10美元）、合格销售线索（20美元）和销售（50美元），并且它们都是“主要转化操作”（primary action），那么它们的价值就会累加。一个最终促成的销售，可能最初是销售线索，然后变成合格销售线索，最后才销售，这样它的总价值就会变成 10 + 20 + 50 = 80美元。一定要确保这种累加是合理的，并与咱们的目标相符。现在谷歌的“主要转化操作”和“次要转化操作”区分，就是让咱们明确哪些用于出价优化（主要），哪些仅用于观察和报告（次要）。
作为电商广告主，可以考虑基于销售的利润而非营收来设置转化价值，以体现不同商品的利润差异。将报告的价值与咱们业务关注的关键绩效指标（KPI）保持一致，能简化很多事情，比如选择合适的目标ROAS。
如果咱们的某些转化价值会因线下行为而增减，那就需要利用前面提到的线下转化跟踪工具。
如果转化数据是延迟报告给谷歌的，或者后续需要重新声明价值，尽量至少每天更新，确保机器学习系统能持续获取新鲜数据。
在使用转化价值规则时，只把那些智能出价系统无法自行观测到的信息（比如利润率、客户终身价值、追加销售机会等）告诉谷歌。
利用谷歌提供的关键产品功能来调整价值：

2. 结构与目标设定

账户结构和目标设定是相辅相成的。咱们能设定什么样的目标，取决于咱们的账户结构。如果咱们业务的不同部分需要不同的目标，那么至少应该为每个部分维护一个独立的广告系列。

谷歌确实提倡简化账户结构，但请大家注意，他们是希望移除不必要的复杂性。所以，不要为了在不同匹配类型中重复投放相同的关键词而维护多个广告系列。但是，如果咱们有季节性产品，不同季节有不同的目标，那就应该保持独立的广告系列。

要确定转化操作应该在哪个层级生效。可以是跨账户层级、账户层级，或者是针对特定广告系列或广告组。谷歌的算法在预测转化率时，会利用该转化操作范围内的所有数据。这意味着，咱们可以在MCC（我的客户中心）层级设置一个单一的转化操作，来指导同一公司多个账户的出价决策。反之，如果某个广告系列有独特的、一次性的目标，不希望其他广告系列影响其预测，则应设置广告系列层级的转化操作。

现在，随着谷歌机器学习能力的提升，以及能从系统层面数据中进行推断，保持最小转化量的重要性正在降低。即便如此，我们遇到的绝大多数广告主都发现，转化量越高的广告系列，自动化出价的表现越好。建议大家在开启自动化出价前，每个月至少达到30-50次转化。在此之前，可以先使用增强型每次点击费用（Enhanced CPC）或最大化转化价值（不设定目标ROAS）来积累数据。如果难以达到转化阈值，可以考虑添加微转化。

如果大家想通过谷歌的实验框架来测试基于价值出价，那么所需的转化量就要翻倍。这意味着，对照组和实验组都需要每月达到30-50次转化。否则，咱们可能需要延长测试周期，比如超过一两个月，才能得出确凿的结论。

如果大家听从了前面的建议，在转化跟踪中报告的是利润而非营收，那么现在就可以根据真实的业务目标来设定ROAS目标了。在报告利润之前，一些广告主会用目标ROAS来模拟利润。例如，在一个典型产品利润率为50%（商品成本为售价一半）的广告系列中，广告主可以设定200%的目标ROAS，因为他们知道如果恰好达到这个ROAS，就能实现盈亏平衡。现在，当他们直接报告利润时，只需设定100%的目标ROAS就能达到同样的效果，避免了200%目标ROAS带来的困惑。

设定初始目标ROAS时，可以基于历史表现。最简单的计算方法是，过去至少30天的转化价值（例如营收）除以广告费用。目标设定过于激进，可能会严重限制投放量。

利用效果规划师（Performance Planner）可以指导咱们设定合适的预算和ROAS目标，以实现盈利。

当大家预见到用户行为将发生突然波动并影响转化时，可以考虑设置季节性调整或修改目标ROAS。季节性调整的好处是，可以设定结束日期，机器学习系统在未来的预测中会忽略该季节性事件的数据。

3. 测试与优化管理

当转化跟踪准确无误，目标设定也符合业务需求后，咱们就可以开始尝试基于价值出价了。但就像任何实验一样，有几点需要咱们牢记：

积累足够的转化历史数据再开始测试。 建议至少有3个转化周期或4周的时间，以较长者为准。这意味着，如果你的典型转化需要15天，那么至少要等待45天后，再开启目标ROAS。通过谷歌广告“归因”部分的“路径指标”报告，可以查看到咱们的典型转化延迟时间。
如果设定了目标ROAS，请取消预算限制，让系统能在目标范围内找到更多的增量转化。如果没有设定目标ROAS，则使用“最大化转化价值”作为出价策略，并将预算上限与咱们预期的每日支出目标保持一致。
谷歌建议不要在两周内调整目标超过20%，也不要频繁调整。当然，这只是指导原则，如果业务目标有优先级，咱们也可以灵活处理。但请记住，目标的大幅变动可能会让智能出价进入“学习期”。但这并不意味着谷歌的机器学习会忘记之前的所有数据。这只是说明，目标的大幅变动使得咱们的广告有可能匹配到大量不同的查询，而谷歌可能对这些新查询的预期表现了解不多。对于咱们之前已经投放过的查询，一切都会照常运行。对于新查询，表现可能会有所波动，这可能会让平均数据暂时看起来有些异常，但这并不代表咱们“搞坏”了机器学习。
如果咱们是先以观察模式收集线下转化导入的价值数据（不设置出价），建议至少2-4周。
如果出现问题，例如转化数据损坏，或者网站宕机，请使用数据排除功能，告诉机器学习系统忽略该时期的异常数据，以免影响未来的预测。
任何测试都要尽量减少大的变动。 例如，更改着陆页或促销活动可能会显著影响转化率，而谷歌的算法不一定能判断出是这些变动导致的，还是出价或广泛匹配等自身控制因素造成的。如果在测试期间必须更改广告系列，请确保对照组和实验组都进行相同的更改。
切换到基于价值出价时，要牢记：

4. 评估成效

最后，在测试进行期间，正确评估成效至关重要，这样才能避免做出错误的决策。

机器学习系统需要一些时间来“学习”——毕竟它叫机器学习嘛！所以，请大家给它1-2周的时间度过“启动期”，然后只考量启动期之后的数据来判断实验结果。外媒的Campaign Experiments工具能帮助咱们在一个地方查看所有实验，并会自动考虑启动期。

实验不宜过早终止。通常来说，4-8周是积累足够数据以避免时间因素偏差的合适时长。当然，具体时间取决于广告系列的投放量，所以一定要确保结果具有统计学意义。

在自动化基于价值出价时，咱们判断成败的指标应该聚焦在营收最大化或转化价值最大化上，而不要根据不相关的指标，比如点击率（CTR）来做决定。

请记住，大多数广告系列都存在转化延迟。因此，在分析成效时，请忽略最新几天的报告数据，因为这些数据很可能尚未完全统计。大家可以利用谷歌的归因报告，来查看每个广告系列的典型转化延迟。

谷歌的“出价策略报告”本身就能完成很多成效分析工作。同时，也可以借助专业工具，更深入地挖掘数据，生成客户或老板可能需要的报告。

常见的“坑”（来自技术专家们的经验）

除了遵循上述最佳实践，咱们在开始基于价值出价时，还要警惕一些常见的“坑”。

1. 目标ROAS不能过于激进

如果自动化出价是一个能瞬间让业绩翻几番的“灵丹妙药”，那当然好。但现实往往并非如此。最好的做法是，先根据历史表现设定一个推荐的初始目标ROAS，让系统有一个良好的基线。然后，再缓慢地调整目标ROAS，并定期复盘这些小幅调整是否让你离目标更近。

2. “学习期”内不要急着分析效果

这条在之前的指南里提到过，但还是要再次强调，因为太多广告主都等不及看到结果，过早下判断。系统需要时间来校准和稳定，所以请给它1-2周的“学习期”，之后再开始分析结果。

3. 别忘了转化延迟

这个“坑”也提过，但仍然是大家常犯的错误——只根据最新的数据来判断广告系列效果。虽然谷歌广告会在几分钟内报告点击/费用等数据，但转化需要时间，因为用户决策需要时间。如果大家根据这些不完整的数据来判断，很可能会做出错误的决策。换句话说，请记住谷歌广告的数据是“点击为中心”的。如果今天的点击在5天后才促成转化，那么这笔转化会在5天后才显示在今天的数据报告中。大家看到的数据可能并不是完整和最终的画面。所以，务必在分析时排除转化延迟期内的表现。

4. 别看错指标

不管好坏，谷歌确实把广告主训练得非常关注点击率、转化率，当然还有ROAS。但大家千万不要忘记这些指标与咱们业务目标的内在关联。新媒网跨境曾经遇到一位广告主，他告诉自己的代理公司，必须达到400%的ROAS才能继续合作。代理公司兢兢业业地完成了目标，直到有一天，他们问客户为什么要坚持一个实际上在降低利润的ROAS。客户才尴尬地承认，他前一家代理公司达到了300%的ROAS，他以为400%会更好。这个故事告诉我们，要专注于与业务最终目标最直接相关的指标。