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Google Ads精準受眾設置方法

Google Ads精準受眾設置方法 Chris跨境營銷小課堂
2025-05-11
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導讀:Google Ads?提供了豐富的受眾定向功能,廣告主可以根據用戶的興趣、行為、意圖、過往互動甚至生活階段,制定極具針對性的投放策略。

Google Ads 提供了豐富的受眾定向功能,廣告主可以根據用戶的興趣、行為、意圖、過往互動甚至生活階段,制定極具針對性的投放策略。相比傳統以關鍵詞為主的搜索廣告,受眾定向能力更多體現在展示廣告、YouTube 廣告及發現廣告中,適用于品牌宣傳、再營銷和用戶喚醒等多種營銷目標。

受眾的設置方式并非“一勞永逸”,它是一種動態策略,需要結合廣告目標、產品特性與用戶行為,不斷調整和測試。合理使用受眾定向,既能減少無效曝光,也能在合適的時間觸達最可能產生轉化的用戶。

一、從廣告目標出發選擇受眾類型

不同廣告目標決定了不同的受眾策略。如果目的是擴大品牌曝光,適合使用廣泛的興趣受眾、相似受眾或自定義興趣群體;而如果是促進轉化或引導用戶完成特定操作,則應更傾向于使用再營銷受眾、自定義意圖受眾或網站訪客清單。

Google Ads 的受眾分類大致可分為五種主要類型:詳細興趣與人口特征、自定義受眾、再營銷與相似受眾、生活事件與市場意圖群體。這些受眾可搭配廣告系列類型靈活組合使用,從而實現分階段營銷。例如:先通過興趣類受眾做冷啟動觸達,再借助再營銷持續跟進,最終推動轉化。

二、常用受眾定向類型詳解

興趣受眾

興趣受眾適合品牌傳播或冷啟動推廣。用戶的興趣是由他們的瀏覽行為、觀看內容和互動數據推測而來。例如體育愛好者、旅游迷、科技發燒友等。這類受眾覆蓋面廣,但精準度相對一般,更適合用于吸引潛在用戶認知品牌。

自定義受眾

自定義受眾是更精準的定向手段,廣告主可以自己定義關鍵詞、網址、或應用,系統會據此匹配潛在用戶群。例如,若你推廣一款健身App,可設置“健身計劃”、“減脂飲食”、“Nike Training Club”等關鍵詞,Google 會找到具有相似搜索或使用行為的人群。

市場意圖受眾

市場意圖受眾專注于用戶短期內的購買行為意圖。Google 會根據用戶正在搜索的產品或服務,將其歸類為“正在考慮購買”的群體。比如打算購買汽車的人、計劃預訂旅行的人。這類人群的轉化意圖更強,非常適合直接投放促銷類廣告。

再營銷受眾

再營銷受眾則是所有受眾中轉化率最高的一類。通過追蹤訪問過網站、看過視頻或已下載App的用戶,廣告主可以持續進行二次觸達,提升用戶完成購買的可能性。再營銷可以細分為不同頁面行為,例如瀏覽但未結賬的用戶、已加入購物車卻未下單的用戶等,從而實現更精準的廣告內容匹配。

相似受眾

相似受眾是基于已有再營銷人群自動擴展出的新受眾。它可以幫助廣告主拓展潛在客戶,觸達那些與現有高質量客戶有相似上網行為的群體。適合用于放大已經驗證有效的投放模型。

三、設置與管理受眾的關鍵細節

在設置廣告系列時,可以在“受眾細分”部分選擇添加受眾。這里支持多種組合方式,包括多個興趣類別疊加、自定義意圖關鍵詞輸入、網址上傳、自建客戶列表(如郵箱地址)等。值得注意的是,不同廣告系列類型所支持的受眾定向能力有所不同,例如搜索廣告受限較多,主要依賴再營銷和客戶匹配,而展示廣告、YouTube 廣告則幾乎支持全部功能。

廣告主還可以在廣告組層級上分別測試不同受眾組合,以找出效果最優的匹配方式。此外,Google Ads 提供“觀察模式”功能,允許你先觀察某類受眾的表現數據而不直接影響廣告投放。當某類受眾的轉化率或互動效果較高時,可再將其轉為“定向模式”,強化該人群的展示優先級。

需要特別關注的是,過度疊加條件可能導致受眾范圍過窄,影響廣告投放量和數據積累。因此建議從廣泛匹配開始,逐步優化篩選條件,并配合轉化數據持續評估。

四、結合受眾與內容實現雙重精準

在展示廣告系列中,Google Ads 支持“受眾+內容”雙向定向機制。你可以同時設定受眾特征與展示位置(如特定主題網站、YouTube頻道、APP等),進一步提升廣告上下文相關性。例如,如果你投放一款母嬰產品廣告,可以設置目標受眾為“新生兒父母”,同時選擇育兒類博客或視頻作為投放場所,讓廣告更貼近目標用戶的使用場景。

當然,也可以將“受眾”和“內容”設置為獨立變量,在不同廣告組中進行對照測試,以找到更適合自己產品特性與用戶習慣的搭配方式。

五、動態調整與定期審視受眾表現

用戶行為不是靜止不變的。一個幾個月前效果不錯的受眾組合,可能因為季節變化、廣告疲勞或競爭加劇而失效。因此建議廣告主每兩周或每月定期查看受眾維度的表現數據,包括點擊率、轉化率、轉化成本等關鍵指標。

通過“細分”功能,查看不同受眾在廣告點擊后是否真的完成了轉化,哪些人群點擊但跳出率高,哪些人群最終產生了購買。這些數據有助于你精準地優化受眾設置,逐步放大高價值人群的投放比重,淘汰低質流量來源。

尤其是在使用智能出價策略(如 tCPA、tROAS)時,受眾設置雖不直接影響出價,但仍會顯著影響機器學習過程的數據輸入,因此建議保持受眾設置的穩定性并逐步優化,避免頻繁更改導致算法重置。

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