这些并不是报告中数据差异的全部原因

但正是这些细微差别是许多人不知道或忘记的。

自动策略无法控制
一些广告商和专家将汽车策略表现不佳的全部责任归咎于算法。然而，在我分析的大多数运行自动策略的项目中，绩效不佳的罪魁祸首是人们本身。

为了使汽车策略有效发挥作用，需要数据进行培训和持续分析。数据不是凭空获取的，而是专家设定了算法训练的目标、转换和限制。

如果一个月内没有至少 30 次转化]

自动策略将无法盈利。但最好每天记录一次广告活动的多次转化。因此，有时选择微观目标是有意义的 – 网站上的宏观转换过程中的中间操作，例如，单击打开注册表单的按钮。根据我的观察，优化目标选择错误、低估目标每次转化成本和每日预算是自动策略效果低下的最常见原因。您的每日预算应足以购买 10 次转化。

数据越多，算法学习得越快、越好。培训本身没有固定时间，但平均持续两周。此时，建议不要更改任何内容。如果您已经决定将广告管理委托给算法，那么请耐心等待。

因此，我建议您使用手动出价管理来启动广告，连接eLama出价器，测试各种广告、着陆页和定位 – 然后才切换 瑞典电话号码表 到自动策略，在手动实际实现的区域中设置转化的目标成本管理。在Google Ads中，您可以看到自动策略报告：

Google Ads 汽车策略报告

策略状态及统计数据

在训练期间，转换的实际成本可能相对于目标成本有所波动，有上有下。这可以。如果根本没有转化，或者稳定工作 3-4 周后您对他们的成本不满意，您应该担心。

通常，广告商或专家会在自动策略 商业智能列表 启动后几天内开始对广告活动进行更改。更改后，算法再次开始学习。因此，想要达到预期的结果几乎是不可能的。