Google Ads精准受众设置方法
Chris跨境营销小课堂
2025-05-11 17:42
Google Ads 提供了丰富的受众定向功能,广告主可以根据用户的兴趣、行为、意图、过往互动甚至生活阶段,制定极具针对性的投放策略。

Google Ads 提供了丰富的受众定向功能,广告主可以根据用户的兴趣、行为、意图、过往互动甚至生活阶段,制定极具针对性的投放策略。相比传统以关键词为主的搜索广告,受众定向能力更多体现在展示广告、YouTube 广告及发现广告中,适用于品牌宣传、再营销和用户唤醒等多种营销目标。

受众的设置方式并非“一劳永逸”,它是一种动态策略,需要结合广告目标、产品特性与用户行为,不断调整和测试。合理使用受众定向,既能减少无效曝光,也能在合适的时间触达最可能产生转化的用户。

一、从广告目标出发选择受众类型

不同广告目标决定了不同的受众策略。如果目的是扩大品牌曝光,适合使用广泛的兴趣受众、相似受众或自定义兴趣群体;而如果是促进转化或引导用户完成特定操作,则应更倾向于使用再营销受众、自定义意图受众或网站访客清单。

Google Ads 的受众分类大致可分为五种主要类型:详细兴趣与人口特征、自定义受众、再营销与相似受众、生活事件与市场意图群体。这些受众可搭配广告系列类型灵活组合使用,从而实现分阶段营销。例如:先通过兴趣类受众做冷启动触达,再借助再营销持续跟进,最终推动转化。

二、常用受众定向类型详解

兴趣受众

兴趣受众适合品牌传播或冷启动推广。用户的兴趣是由他们的浏览行为、观看内容和互动数据推测而来。例如体育爱好者、旅游迷、科技发烧友等。这类受众覆盖面广,但精准度相对一般,更适合用于吸引潜在用户认知品牌。

自定义受众

自定义受众是更精准的定向手段,广告主可以自己定义关键词、网址、或应用,系统会据此匹配潜在用户群。例如,若你推广一款健身App,可设置“健身计划”、“减脂饮食”、“Nike Training Club”等关键词,Google 会找到具有相似搜索或使用行为的人群。

市场意图受众

市场意图受众专注于用户短期内的购买行为意图。Google 会根据用户正在搜索的产品或服务,将其归类为“正在考虑购买”的群体。比如打算购买汽车的人、计划预订旅行的人。这类人群的转化意图更强,非常适合直接投放促销类广告。

再营销受众

再营销受众则是所有受众中转化率最高的一类。通过追踪访问过网站、看过视频或已下载App的用户,广告主可以持续进行二次触达,提升用户完成购买的可能性。再营销可以细分为不同页面行为,例如浏览但未结账的用户、已加入购物车却未下单的用户等,从而实现更精准的广告内容匹配。

相似受众

相似受众是基于已有再营销人群自动扩展出的新受众。它可以帮助广告主拓展潜在客户,触达那些与现有高质量客户有相似上网行为的群体。适合用于放大已经验证有效的投放模型。

三、设置与管理受众的关键细节

在设置广告系列时,可以在“受众细分”部分选择添加受众。这里支持多种组合方式,包括多个兴趣类别叠加、自定义意图关键词输入、网址上传、自建客户列表(如邮箱地址)等。值得注意的是,不同广告系列类型所支持的受众定向能力有所不同,例如搜索广告受限较多,主要依赖再营销和客户匹配,而展示广告、YouTube 广告则几乎支持全部功能。

广告主还可以在广告组层级上分别测试不同受众组合,以找出效果最优的匹配方式。此外,Google Ads 提供“观察模式”功能,允许你先观察某类受众的表现数据而不直接影响广告投放。当某类受众的转化率或互动效果较高时,可再将其转为“定向模式”,强化该人群的展示优先级。

需要特别关注的是,过度叠加条件可能导致受众范围过窄,影响广告投放量和数据积累。因此建议从广泛匹配开始,逐步优化筛选条件,并配合转化数据持续评估。

四、结合受众与内容实现双重精准

在展示广告系列中,Google Ads 支持“受众+内容”双向定向机制。你可以同时设定受众特征与展示位置(如特定主题网站、YouTube频道、APP等),进一步提升广告上下文相关性。例如,如果你投放一款母婴产品广告,可以设置目标受众为“新生儿父母”,同时选择育儿类博客或视频作为投放场所,让广告更贴近目标用户的使用场景。

当然,也可以将“受众”和“内容”设置为独立变量,在不同广告组中进行对照测试,以找到更适合自己产品特性与用户习惯的搭配方式。

五、动态调整与定期审视受众表现

用户行为不是静止不变的。一个几个月前效果不错的受众组合,可能因为季节变化、广告疲劳或竞争加剧而失效。因此建议广告主每两周或每月定期查看受众维度的表现数据,包括点击率、转化率、转化成本等关键指标。

通过“细分”功能,查看不同受众在广告点击后是否真的完成了转化,哪些人群点击但跳出率高,哪些人群最终产生了购买。这些数据有助于你精准地优化受众设置,逐步放大高价值人群的投放比重,淘汰低质流量来源。

尤其是在使用智能出价策略(如 tCPA、tROAS)时,受众设置虽不直接影响出价,但仍会显著影响机器学习过程的数据输入,因此建议保持受众设置的稳定性并逐步优化,避免频繁更改导致算法重置。

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