Google Ads新功能！可设5组实验，多渠道投放效果暴增！

Google近日宣布推出“广告系列组合实验”（Campaign Mix Experiments）功能，目前正处于Beta测试阶段。这一创新性的测试框架旨在帮助广告主在一个统一的实验环境中，跨越多种广告系列类型、预算配置和设置进行全面测试。此举标志着Google在提升广告投放效率和决策精准性方面迈出了重要一步，旨在帮助广告主更深入地理解不同广告系列类型协同工作所产生的整体效益。

事件概述：Google推出广告系列组合实验Beta版

新媒网跨境获悉，Google Ads团队在近期发布了“广告系列组合实验”的Beta版本。这项新功能允许广告主打破以往单一广告系列独立测试的局限，在一个集成化的实验框架内，同时测试不同广告系列类型（如搜索、效果最大化、购物、需求生成、视频和应用广告系列）的组合策略。通过这种方式，广告主能够更全面地评估不同预算分配、账户结构、出价策略及定位设置在多渠道环境下的综合表现。

这项功能的核心在于其“统一实验”的理念，它不再仅仅关注某个特定广告系列的优化，而是将视角扩展到整个广告账户层面，以找出能够驱动最佳业务成果的广告系列组合。这一发布对于面临复杂多渠道营销环境的广告主而言，提供了一个更为科学和系统化的测试工具。

核心机制与功能解析

“广告系列组合实验”的设计理念在于为广告主提供高度的灵活性和精细化的控制。

在实验设置方面，广告主最多可以创建五个独立的实验组（experiment arms），每个实验组可以包含不同配置的广告系列组合。值得注意的是，同一个广告系列可以同时存在于多个实验组中，系统会根据预设的流量分配比例，在这些实验组之间对广告流量进行分流。例如，如果一个广告系列同时被纳入“实验组A”和“实验组B”，系统将根据分配比例将一部分用户流量导向“实验组A”中的该广告系列，另一部分流量导向“实验组B”中的该广告系列，从而实现不同组合策略的并行测试。

该实验框架支持多种主要的Google广告系列类型，包括搜索广告系列、效果最大化广告系列（Performance Max）、购物广告系列、需求生成广告系列（Demand Gen）、视频广告系列以及应用广告系列。然而，酒店广告系列（Hotels campaigns）目前不在此次测试范围之内。

流量分配是“广告系列组合实验”的关键环节之一。广告主可以根据自身需求自定义各实验组的流量分配比例，最低可设定为1%。为了确保实验结果的公平性和可比性，系统会自动将所有实验组的结果进行标准化处理，通常会以流量分配比例最低的实验组为基准进行调整，从而消除因流量差异造成的评估偏差。

可测试维度与应用场景

此项新功能为广告主开启了多维度的测试可能性，超越了传统单一广告系列优化。具体而言，广告主可以利用该工具探索以下几个核心维度：

1. 预算在不同广告系列类型间的分配策略： 广告主能够测试将总预算以不同比例分配给不同类型广告系列的效果。例如，比较是将更多预算投入到效果最大化广告系列以追求自动化效率，还是将其分散投入到搜索和视频广告系列以覆盖不同营销阶段的用户，哪种分配方式能带来更优的转化成本或投资回报率。

2. 账户结构的有效性： 实验可以用于评估不同账户结构带来的影响，例如是将相关广告系列进行整合（consolidation），还是维持细分（fragmentation）策略更为高效。这有助于广告主确定更利于管理和提升整体表现的账户组织方式。

3. 出价策略、受众定位及新功能的应用效果： 广告主可以测试不同的出价策略（如目标ROAS、目标CPA）、更新的受众定位设置，以及Google Ads平台推出的各项新功能。通过在不同的广告系列组合中应用这些策略或功能，评估其对整体广告表现的影响。

4. 跨渠道性能的交互作用： 这是一个核心测试能力。该实验框架不仅允许评估单一广告系列带来的效果提升，更能够洞察不同广告系列类型之间是如何相互作用、共同推动业务增长的。例如，通过在视频广告系列中进行品牌曝光，是否能提升搜索广告系列中的转化效率，或者效果最大化广告系列在特定预算下，如何与传统搜索广告系列形成互补，实现更广泛的用户触达和转化。

报告详情与结果解读

实验结果将清晰地呈现在Google Ads的实验摘要页面和广告系列层级报告中。广告主可以在报告中选择不同的置信区间（Confidence Intervals）来分析数据，包括95%、80%或70%。更高的置信区间意味着实验结果具有更高的统计学可靠性。

同时，广告主可以根据自身的业务目标，选择主要成功衡量指标（Primary Success Metrics），例如投资回报率（ROAS, Return on Ad Spend）、每次转化费用（CPA, Cost Per Acquisition）、总转化次数（Conversions）或总转化价值（Conversion Value）。通过这些核心指标，广告主可以量化不同实验组的表现，从而做出基于数据支撑的决策。

行业背景与深层意义

在当前数字营销日益复杂，自动化工具不断演进的背景下，Google推出“广告系列组合实验”具有重要的行业意义。随着机器学习和自动化技术在Google Ads中的广泛应用，如效果最大化广告系列等，不同广告系列类型之间的界限正在逐渐模糊。广告主面临的挑战不再是单一广告系列的效果优化，而是如何在多个自动化且相互关联的渠道中，找到最有效的组合策略，以实现整体业务目标。

新媒网跨境了解到，这一功能正是Google对这一行业趋势的响应。它承认了现代广告投放的成功并非仅取决于某个独立广告系列的表现，而更在于如何巧妙地整合和优化不同类型的广告系列。通过提供一个清晰、结构化的测试方法，广告主能够摆脱猜测和经验主义，通过严谨的A/B测试来量化不同组合策略的实际效果，从而更准确地识别哪些支出能够带来额外的转化或营收。这有助于提升广告主的决策科学性，优化营销预算的配置效率，并在复杂的营销生态中找到增长的潜力。

实践建议与注意事项

为确保“广告系列组合实验”能够产出有效且可靠的测试结果，Google提供了一些实践建议：

1. 保持实验组的相似性： 在设计实验时，应尽量使各个实验组在除测试变量以外的所有方面保持一致。每次实验只改变一个核心变量，例如只调整预算分配比例，或只更改出价策略，这样才能准确归因效果差异的原因。

2. 统一总预算： 除非预算分配本身是测试的核心目标，否则建议所有实验组的总预算应保持一致。这样可以确保在相同的资源投入下，比较不同策略的效率。

3. 避免共享预算与重大调整： 在实验进行期间，应避免使用共享预算，因为这可能导致预算分配的不可控性，影响实验结果的准确性。同时，避免在实验运行时对广告系列进行重大更改，以免引入额外的干扰因素。

4. 确保充足的实验时长： 为了达到统计学上的可靠性，实验应至少运行六到八周。这样可以确保收集到足够的数据量，覆盖不同的周期性波动，从而得出更具代表性和可信度的结论。

通过遵循这些最佳实践，广告主能够更有效地利用“广告系列组合实验”功能，为未来的广告投放策略提供坚实的数据支持和决策依据。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/google-ads-new-5-mix-exp-boost-results.html