如何利用Optimisation Score提升Google Ads广告效果？

一、什么是Optimisation Score优化得分

1、优化得分简介

“优化得分”是指对 Google Ads 帐号设置效果的估算值。其评分范围从 0% 到 100% 不等，100% 意味着帐号可以充分发挥其潜力。除了优化得分外，我们还会看到一系列可以帮助我们优化每个广告系列的建议。每项建议都会显示，如果采纳该建议，优化得分将会受到多大影响（以百分比表示）。采纳或拒绝这些建议会改变帐号的总体优化得分。

2、优化得分三大特点

I. 即时显示：每当我们打开自己的GoogleAds 帐号时，就会在帐号中看到优化得分，即时了解对帐号/广告系列优化状况的客观评估结果。优化得分会根据最新数据实时做出响应 - 它直接反映了帐号中的所有最新变化。

II. 量身定制：这些建议并非着眼于通行的最佳做法，而是根据实际广告系列的效果量身提供。通过优化得分，我们可以清楚地了解每一条建议在采纳后对总体得分产生的影响。然后，优化得分还会根据这些建议给广告系列效果带来的潜在影响，帮助我们确定应该优先采纳哪些建议。

III.  切实可行：我们可以在帐号这一层级针对所有广告系列采纳优化建议，只需在帐号视图中点击一下即可。

3、优化建议涵盖以下这些方面...

这些建议根据效果历史记录、广告系列设置以及 Google 搜索量和搜索趋势信息得出。每条建议都会显示一个分数提升幅度，其值在<0.1% 到 100% 之间。这个提升幅度反映了在可能的情况下，建议对整体广告系列指标的预计影响。“建议”页可帮助我们通过改进出价、关键字和广告获得更多的投入回报，从而提升广告系列的整体效果和效率。

二、Optimisation Score优化得分-Google Ads 界面展示

1、帐号建议页面总览

如下图显示我们的优化得分为86%，这意味着在帐号的所有优化建议中我们还有14%的优化提升空间。

2、选择优化工作重点

我们可以根据分数提升幅度来优先选择要优化的主要方向。也可以根据各个优化建议类型的潜在分数提升空间来进行优先排序。

3、如何运用优化得分

在建议页面，我们可以通过点击‘查看建议’来展开详细的优化建议阅读，可以根据系统给到的相关建议并结合自己想要实现的优化目的，来筛选适当的优化建议给予采纳或者拒绝。不过从优化角度来讲，不建议大家选择拒绝，系统给到的优化建议是基于行业大数据，帐户历史数据表现，最终是为了提升我们的广告系列取得更好效果，若直接拒绝，在一定程度上会在同行竞争中丢失竞争力。

4、广告系列层级的建议页面

在广告系列层级，我们可以看到的是针对这个广告系列的建议汇总。优化建议被采用后的分数提升。这里的影响估算是针对该广告系列中这一类别的优化建议。如下图建议:【使用目标每次转化费用出价策略提高出价效率】-可以看到所占分值比例在12.6%，采用此项智能出价策略可以让此广告系列自动设置适当出价，在满足我们设置的目标每次操作费用要求的前提下，助力帐户获得尽可能多的转化，同时能提升广告系列优化得分至90.4%；同样如果也采纳了 【Google 搜索网络合作伙伴】这一建议，在 Google 搜索网络合作伙伴网站上展示广告，也将有助于我们扩大广告覆盖面和增加广告流量，吸引更多潜在客户。通过应用这些广告建议，我们可以在实现广告引流的同时获得更多帐户转化，也提升了广告系列优化得分，为帐户争取更多展示份额提供机会。

三、实践者学习分享

实践过的小伙伴针对优化得分项目已经有一段时间的操作心得，在此有几点建议分享给各位，希望可以对大家在进行这项优化内容时有所助益。

1、定期查看建议，至少每周一次

Google Ads会定期发布针对帐号的建议，并根据实时数据添加新的建议。所以我们在日常优化帐户时，可先从建议着手，了解整体帐户目前存在的问题，及时给予调整优化。我们可以按照分值大小或者操作简易性来优先操作，如下图：预算受限所占分值较高，为了广告更充分展示，可以在预期预算范围内，适当增加广告预算；为广告制作一些新版本，基于黄金账户来说，为了提高广告宣传效果，建议每个广告组的广告语要≥3条。

2、重点关注基于得分增幅提供的建议。

得分增幅越大，所建议的操作的预期效果越好。因此在操作时可首先从占比得分较大的项目开始，逐级优化，从实践者优化经验来说，一般健康的搜索优化得分是在90%以上，对比优化得分操作前后数据及同行数据来看，相同的行业，在出价预算等设置基本无差的情况下，优化得分≥90%的帐号，可以在竞争中获得更多的展示份额。

3、不要一味拒绝智能出价策略

相信很多小伙伴在优化帐户时，很少会去触碰智能出价，可能有人会说，我之前用过啊，效果不行且cpc（平均每次点击价格）超出预期太多，这种超预期的价格，让我们望而却步，不敢再使用。但我们都知道现在是智能AI营销时代，智能出价强大的机器学习算法会依据海量数据进行自我训练（智能出价会有5天的学习期），这些算法会将各种影响效果的参数都考虑在内，计算规模之庞大远非人工出价所能及。

智能出价利用机器学习技术来优化出价，以尽可能帮助帐户争取更多的转化次数和更高的转化价值，提高出价效率，降低人工出价在智能优化时间的局限。因此我们在优化帐户时应根据自己实际想要达到的营销目标来选择合适的出价策略，而不是一股脑直接拒绝系统给到的智能出价建议，如我们的营销目的是想要尽可能多的得到转化，那我们可以选择“尽可能提高转化次数”的出价策略，它会评估竞价时存在的各种情境信号，再结合广告系列的历史信息，自动为广告确定一个最理想的出价，帮助我们在不超出预算的前提下，为广告系列争取尽可能多的转化。

系统会根据统计信息、设置、帐号和广告系列状态、可用建议的相关影响以及近期建议历史记录实时计算优化得分。优化得分和可用建议也可能会因诸多因素而变化，比如设置、广告生态系统趋势等。当这些变化发生时，我们可能会看到不同的得分和一系列新的建议。希望大家在这段特殊时期，通过Optimisation Score优化得分应用优化建议，持续最大幅度的提高分数，最终帮助我们实现广告效果的提升。

来源：丝路赞学院