Google Ads 买量方法论
EXPERIENCE SHARING
前两篇我们介绍了移动营销业务的基本的概念👉🏻“我知道在广告上的投资有一半是无用的，但问题是我不知道是哪一半。”；归因的作用👉🏻一次搞清广告归因，将投放花在刀刃上！
大家可以从中一窥移动营销业务的基本运转逻辑，但是如果想更深入了解这个业务为什么能够运转，则需要对平台的行为模式做一定的了解。TAICHI就是在Google Ads买量的一个方法论，通过TAICHI可以初步了解作为平台是怎么运转。
要理解TAICHI，先要理解AC（App Campaign），Google Ads将AC分为下面几个类型
AC1.0 - 获取最多的安装量
AC2.0 - 寻求愿意完成所选事件的最大安装量，总体专注于安装量
AC2.5 - 获取最多的所选事件，不考虑安装量及安装成本
AC3.0 - 专注价值，ROAS
以上几个AC类型并不是互斥的，也不存在谁优于谁，大部分情况是需要结合不同的推广周期进行搭配选择。比如在App发布初期，可以用AC1.0进行快速买量，获取更多的安装；在成长期可能需要搭配更多的AC2.5计划获取更多的高质量用户，甚至AC2.5可以同时选择不同的付费和用户黏度事件作为目标来优化买量结构。
但是在选择事件的时候，往往会遇到以下几个问题：
使用什么样的事件进行买量测试？
如何衡量该事件的价值？
如何设置及追踪该自定义事件？
TAICHI就是一个通过自定义埋点自动优化广告计划的方法论
然后在 Google Ads 的太极的方案其实是把整个的去做了完全自动化，包括机器学习理论的一些应用，可以往帮助这个广告主可以更简单的更易用的去解决回答这些问题。所以简单来说，太极就是一个通过自定义埋点，然后来自动化优化广告方广告计划的一个方法论，它大概会包括这样的几个方面。
首先我们可能还是需要去定义一个用户价值的，比如像我们在国内其实也会定义这样的一个用户价值，比如说 IPO 或者 ECPM 可能就是一个用户价值的体现。然后我们拿了这样的一个用户价值之后，我们需要把这些数据做一些汇总。然后汇总之后可能我们需要去定义哪些是高价值的用户。然后我们把这些高价值的用户筛选出来，然后给 Google Ads 去进行回传。
然后 Google Ads 其实通过这样的配置，其实就可以知道到底哪些是我们认为的高价值用户，然后他们直接帮我们去更多地去匹配这样的用户。所以这是整个太极的方法论的核心要点，是通过变现侧的用户事件的一些行为去影响买量侧自动化的一些决策。
本质上，TAICHI 是类似关键事件买量的一种方法论，通过变现行为对用户进行分层，将用户分层信息以打点的形式上报 Firebase 并回传给广告平台，平台基于上报的用户进行类似 Looklike 买量的机器学习，买到同样价值的人群。
在平台学习了用户特征后，会倾向于买相关的用户，从而导致用户价值变大，对应的阈值设置上调。在后期也会导致 CPI 的增加，所以需要在阈值的设置与 CPI 中找到合适的平衡点。
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