Google 向自动化广告管理的转变仍在继续。许多文章探讨了广告主如何在保持一定控制力的同时利用这种自动化，但常被忽视的是转化跟踪。
Google 知道向输入目标关键词的搜索者展示广告，但若未启用转化跟踪，便无法优化表现。大多数广告主虽已完成设置，却往往配置不当。以下是通过转化跟踪提升 Google Ads 自动化（和机器学习）效果的四个步骤。
提升 Google Ads 自动化的四个步骤
1. 设置增强型转化跟踪
即使在 Cookie 受限的情况下，增强型转化跟踪也能通过将广告主网站上的哈希客户数据与 Google 数据进行匹配来追踪表现，这是针对无 Cookie 浏览器的关键功能。
增强型转化通过将广告商网站上的哈希客户数据与 Google 的数据进行匹配来追踪表现，从而避免了对 Cookie 的依赖。图片来源：Google。
Google 案例研究显示，英国零售商 ASOS 实施该功能后，搜索广告销售额提升了 8.6%。Google 建议拥有至少 50 次 30 天转化的广告主使用“最大化转化价值”出价策略；若当前仅 40 次，可通过增强型转化达标。
该功能需通过全局网站代码或 Google 标签管理器设置，且仅适用于 Google Ads 作为转化来源的场景（不适用于 Google Analytics 或线下转化）。触发条件为消费者在指定页面提交电子邮件等数据，单纯页面浏览量无效。
2. 选择合适的归因模型
最后点击归因是常见误区，它将所有转化归功于最后一次点击。由于品牌词常处于购买周期末端，这会夸大品牌活动效果并低估辅助关键词的价值。例如，用户先点击非品牌词“篮球鞋”研究，一周后搜索“nike basketball shoes”完成购买，尽管非品牌词发挥了重要作用，功劳却全归于品牌词。
Google 提供六种归因模型：
- 最后点击：最后一次点击获得全部功劳。
- 首次点击：导致转化的第一次点击获得全部功劳。
- 线性：所有点击获得同等功劳。
- 时间衰减：越接近转化的点击获得更多功劳。
- 位置基础：首次和最后点击各占 40%，其余点击平分 20%。
- 数据驱动：根据历史转化分布分配功劳。
数据驱动归因最为理想，能准确分配每次点击的功劳，但需至少 300 次转化和 3,000 次广告互动（如点击、视频展示、电话呼叫）才能高效运作。若数据不足，推荐使用基于位置的归因模型，因其能让除末次点击外的其他触点共同获得 60% 的功劳。
3. 使用转化价值
为所有转化类型分配静态或动态价值。通过动态更新像素可追踪每笔购买收入；对于订阅通讯等非货币转化，则可分配静态价值。添加价值是使用“最大化转化价值”出价策略的前提。
为所有转化类型分配一个值——静态或动态。
4. 使用特定于活动的目标
设置增强型转化后，请在设置 > 目标中指定每个活动应优化的出价策略，选项包括“账户”或“特定于活动”。默认按账户优化意味着广告会展示给任何可能为任意目标转化的搜索者；而特定于广告系列的目标则专注于优化一种或多种特定转化（如购买、新闻订阅或表单提交）。
指示 Google 每个广告系列应优化的出价策略——“账户”或“广告系列特定”。