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Google加大型文字廣告教學指南

加大型文字_廣告_Google_教學_攻略_文案

你聽過Google加大型文字廣告嗎?這通常是AdWords搜索廣告中文字廣告的預設類型,若你對此陌生,這篇教學可以助你更了解: 

  1. 甚麼是加大型文字廣告(或稱展開式文字廣告)
  2. 加大型文字廣告的優勢
  3. 加大型文字廣告的不足
  4. 如何判斷你是否製作了一個好的廣告?

什麼是加大型文字廣告?

Google自2017年起把原來的文字廣告改革成加大型文字廣告,旨在通過更大的標題和超長的描述,更有效地提高您在動態搜尋結果中的吸引力和效果。展開的文字廣告可在所有設備(桌面和行動裝置)中顯示,並會根據設備大小自動調節。

  • 有三個標題欄位(首兩個欄位必須填寫,第三個則可選填)
  • 每個標題最多 30 個字元
  • 有兩個描述
  • 每項描述中使用最多 90 個字元 

各標題會並列顯示,以直線符號 (「|」) 分隔,並可能因應潛在客戶的螢幕尺寸而換到第二行顯示。標題三較常在寬身流動裝置上顯示。增加的字元,讓用家有更多空間加入與目標客群相關的開鍵字及創作吸晴的文字廣告。

加大型文字廣告的優勢:提高 CTR

(1)加大文字廣告的點擊率增幅高達 20%:文字越多,可見度越大;更多空間亦有助提高廣告的品質分數(Google展示廣告的重要指標) 

(2)AdWords 將自動從最終網址(URL)中提取名稱。然後,廣告客戶可以添加最多兩條路徑來增強顯示 URL(最多使用 15 個字元);網址置入高關聯性關鍵字亦有助提升效果。

加大型文字廣告的不足:

資訊影像化

根據調查,當受眾接收資訊後3天,只有10%的人仍對內容有記憶;但圖片搭配相關的訊息卻能讓他們對 65%的內容有印象。

延伸閲讀:Guide to create a GDN (Google Display Network) Ad

  • 更多的文字,需要更精準的文字功夫
  • Less is more. 空間更多,用得好可以提高廣告的吸引度與相關性;然而胡亂增加文字就有如關鍵字廣告置入大量無關聯的字眼一樣,令用家感到混亂,甚至因無法聚焦廣告重點而直接無視。以下是一些寫文案上的小貼士:

 

貼士#1:沒有效果的訊息,可免則免 – 應重品質而不是數量。
貼士#2:善用廣告額外資訊提高點擊率 – 提供實用資訊如服務屬性而非企業信念
貼士#3:對對的人說對的話 – 善用關鍵字/過去廣告數據放入配對成效最高的字眼
 

如何判斷你是否製作了一個好的廣告 

你猜對了!沒有一個標準答案,但卻有準則與測試的方法。各行各業都有自身不同的業務性質與顧客群組屬性。對時裝業客群合用的方法不一定是對書店客戶最有效。因此以一系到的測試結果,一步一步度身打造才是標準做法。

測試#1 以 A/B 測試提案、行動呼籲(CTA)和促銷標題 

“立即購物”或”瞭解更多” 會為你的網店帶來更多成交?這個答案任何專家都答不到你,但你可以A/B 測試(testing)來得到最準的答案。在大數據的年代,數字的魔法就是可以讓你分析出連用戶都不自知的行為趨勢。

測試#2 增量優化 

若你有3 個不同的標題,及描述提案,一共有27個組合要測試。即使你能均勻投放預算也不一定能收集到足夠的資料得出結論。故此,在每一次測試提案時只有一個變數,而其他內容保持一致性的話,可大大把時間縮短9倍,其後亦更容易以結果改善廣告投放。

測試#3  廣告位置的重要性 

根據流動裝置(mobile device)的不同,加大型文字廣告可以佔據可用螢幕空間的3/4,而第三個廣告無處可尋。跟密留意您的廣告位置報告,看看是否值得提高出價,以保持您的平均排名。

測試#4 探索新廣告文案風格的可能性

過去有字元的限制,並沒有太多測驗字眼與內容的空間;現在可積極以特色推薦,研究統計,和更多的描述性的字眼等找到對受眾最有吸引力等方向!

測試#5 關鍵字插入  

Google 的動態關鍵字更新讓你的廣告在一個更高程度的個人化狀態下展示,試想像你的廣告字眼與用家的搜尋字眼一致時,不是大大提高了被點擊的機率嗎?

測試#6 針準投放與設定

按位置、時間或目標關鍵字分隔廣告組測試,然後使用細分的自訂標題、路徑或說明,不在亂槍打鳥可更有效地提高廣告對受眾的關聯性,大大提升點擊率以致轉換率。

測試#7 將客戶想看見的展示出來 

你的顧客希望得到最直接的回應:「直接對話」、「致電查詢」等等。測試過後找到最有效的廣告設定後,可試以不同的行動呼籲(CTA)再進一步提升成效。建議在出價時可使用廣告輪流放送去極化轉換率,因為在轉換率達到理想程度前,Google會先對點擊率進行優化。


Google當然不止文字廣告,接著認識其他廣告類型確保你選擇最合適你的業務。

延伸閲讀:3 Mintues to Understand SEM

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