Digital Marketing Academy · บทเรียน

กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ

tROAS และ tCPA

กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ เป็นบทเรียน Digital Marketing Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Digital Marketing Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Digital Marketing Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

การเสนอราคาอัจฉริยะคืออะไร

การเสนอราคาอัจฉริยะคือระบบเสนอราคาของ Google ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ณ เวลาประมูล สำหรับการประมูลแต่ละครั้ง ระบบจะคาดการณ์ความน่าจะเป็นที่จะเกิดคอนเวอร์ชันโดยใช้สัญญาณต่าง ๆ เช่น อุปกรณ์ สถานที่ เวลา และกลุ่มเป้าหมาย จากนั้นจะกำหนดราคาเสนอเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของคุณ

ระบบนี้แทนที่การปรับ CPC ด้วยตนเองด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพอัตโนมัติเพื่อมุ่งสู่คอนเวอร์ชันหรือมูลค่าคอนเวอร์ชัน

เป้าหมายสองกลุ่ม

กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะแบ่งเป็นเป้าหมายด้านจำนวนและเป้าหมายด้านมูลค่า เป้าหมายด้านจำนวนมุ่งเพิ่มจำนวนคอนเวอร์ชัน ส่วนเป้าหมายด้านมูลค่ามุ่งเพิ่มมูลค่าคอนเวอร์ชันทั้งหมด หรือรายได้

เลือกกลยุทธ์ด้านมูลค่าเมื่อคอนเวอร์ชันมีมูลค่าแตกต่างกัน และเลือกกลยุทธ์ด้านจำนวนเมื่อคอนเวอร์ชันแต่ละรายการมีมูลค่าใกล้เคียงกัน

Volume goals:
  Maximize Conversions (+ optional tCPA)
Value goals:
  Maximize Conversion Value (+ optional tROAS)

ทำความเข้าใจ CPA เป้าหมาย

CPA เป้าหมาย (tCPA) จะบอก Google ถึงต้นทุนเฉลี่ยที่คุณจะจ่ายต่อคอนเวอร์ชัน ระบบจะเพิ่มราคาเสนอสำหรับผู้ที่มีแนวโน้มทำคอนเวอร์ชัน และลดราคาเสนอสำหรับผู้ที่มีแนวโน้มน้อยกว่า เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยดังกล่าว

ค่านี้เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ใช่เพดาน คอนเวอร์ชันบางรายการอาจมีต้นทุนสูงกว่าและบางรายการอาจมีต้นทุนต่ำกว่า ตั้ง tCPA ใกล้เคียงกับ CPA จริงในอดีตของคุณ แล้วค่อย ๆ ปรับ

tCPA = total cost / number of conversions

Example target:
  monthly budget   3000
  desired convs    100
  tCPA target    = 3000 / 100 = 30

ทำความเข้าใจ ROAS เป้าหมาย

ROAS เป้าหมาย (tROAS) จะบอก Google ว่าคุณต้องการมูลค่าคอนเวอร์ชันเท่าใดต่อหน่วยค่าใช้จ่าย โดยแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ tROAS 400% หมายถึงมีรายได้ 4 หน่วยต่อค่าใช้จ่าย 1 หน่วย

tROAS จะทำงานได้ดีเมื่อมีค่าคอนเวอร์ชันที่ถูกต้องส่งเข้าบัญชีอย่างต่อเนื่อง หากไม่มีค่า ก็ไม่มี tROAS ที่ใช้งานได้

tROAS = conversion value / cost target

Example:
  want 4 revenue per 1 spend
  tROAS = 4 / 1 = 400%

  spend 2000 at 400% -> ~8000 revenue

เพิ่มจำนวนคอนเวอร์ชันและมูลค่าให้สูงสุด

การเพิ่มจำนวนคอนเวอร์ชันสูงสุดจะใช้งบประมาณเต็มจำนวนเพื่อให้ได้คอนเวอร์ชันมากที่สุด การเพิ่มมูลค่าคอนเวอร์ชันสูงสุดจะใช้งบประมาณเต็มจำนวนเพื่อให้ได้มูลค่ารวมสูงสุด

ทั้งสองกลยุทธ์มีข้อจำกัดด้านงบประมาณ จึงจะใช้จ่ายงบทั้งหมด เพิ่มเป้าหมาย tCPA หรือ tROAS ก็ต่อเมื่อคุณมีเป้าหมายที่มีเสถียรภาพและต้องการรักษาไว้

Decision table:
  No CPA/ROAS yet, want learning ->
     Maximize Conversions/Value (no target)
  Stable goal, control efficiency ->
     add tCPA or tROAS

การเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสม

ทางเลือกนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบธุรกิจของคุณ การสร้างโอกาสการขายที่โอกาสการขายแต่ละรายการมีมูลค่าเท่ากันจะเอนเอียงไปทางเป้าหมายด้านจำนวน ส่วนธุรกิจพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีมูลค่าตะกร้าสินค้าแตกต่างกันจะเอนเอียงไปทางเป้าหมายด้านมูลค่า

ควรเลือกการเสนอราคาตามมูลค่าเสมอหากคุณสามารถส่งค่าที่มีความหมายได้ แม้แต่ในการสร้างโอกาสการขาย โดยส่งค่าคอนเวอร์ชันออฟไลน์กลับไปยัง Google

Strategy decision table:
  equal-value leads     -> Max Conv / tCPA
  varied revenue        -> Max Value / tROAS
  fill budget, learn    -> Max (no target)
  protect efficiency    -> add target

เกณฑ์จำนวนคอนเวอร์ชัน

การเสนอราคาอัจฉริยะต้องใช้ข้อมูล คอนเวอร์ชันที่มีจำนวนน้อยทำให้การคาดการณ์ไม่น่าเชื่อถือ แนวทางคร่าว ๆ คือ 15 คอนเวอร์ชันใน 30 วันสำหรับ tCPA และอย่างน้อย 15 คอนเวอร์ชันพร้อมค่ามูลค่าสำหรับ tROAS แต่มีมากกว่าย่อมดีกว่า

หากต่ำกว่านั้น ให้ใช้การเพิ่มจำนวนคอนเวอร์ชันสูงสุดโดยไม่มีเป้าหมาย หรือขยายการกระทำที่นับเป็นคอนเวอร์ชันเพื่อป้อนข้อมูลให้แบบจำลอง

การตั้งเป้าหมายที่เป็นจริง

เป้าหมายที่เข้มงวดเกินไปจะขัดขวางการแสดงโฆษณา tCPA ที่ต่ำกว่า CPA จริงของคุณมาก หรือ tROAS ที่สูงกว่า ROAS จริงของคุณมาก จะทำให้ระบบใช้จ่ายงบน้อยเกินไปหรือหยุดทำงาน

เริ่มต้นใกล้เคียงกับประสิทธิภาพในอดีต แล้วค่อย ๆ ปรับให้เข้มงวดขึ้นครั้งละ 10 ถึง 20% โดยเว้นช่วงการเรียนรู้ระหว่างการเปลี่ยนแปลง

Tuning rule of thumb:
  current tROAS achieved = 350%
  do NOT jump to 600%
  step: 350 -> 400 -> 450
  wait ~1-2 weeks per step

ระยะเรียนรู้

หลังจากตั้งค่าหรือเปลี่ยนกลยุทธ์การเสนอราคา แคมเปญจะเข้าสู่ระยะเรียนรู้ ประสิทธิภาพในช่วงนี้ผันผวน จึงยังไม่ควรนำมาตัดสิน

การแก้ไขที่สำคัญทุกอย่าง ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนเป้าหมาย การเปลี่ยนแปลงงบประมาณอย่างมาก หรือการเปลี่ยนการกระทำที่นับเป็นคอนเวอร์ชัน อาจเริ่มการเรียนรู้ใหม่ ควรรวมการเปลี่ยนแปลงไว้ด้วยกัน แล้วปล่อยให้แคมเปญทำงานตามลำพังเพื่อสร้างเสถียรภาพ

ฤดูกาลและการยกเว้นข้อมูล

การเสนอราคาอัจฉริยะมีการปรับตามฤดูกาลสำหรับช่วงพุ่งขึ้นระยะสั้นที่คาดการณ์ได้ เช่น การลดราคาชั่วคราว และมีการยกเว้นข้อมูลเพื่อเพิกเฉยต่อช่วงเวลาที่ระบบติดตามทำงานผิดพลาด

ใช้การปรับตามฤดูกาลอย่างประหยัดสำหรับเหตุการณ์ที่กินเวลา 1 ถึง 7 วัน หากเป็นการเปลี่ยนแปลงระยะยาว เพียงปล่อยให้แบบจำลองเรียนรู้ภาวะปกติใหม่แทนการบังคับใช้การปรับ

Seasonality adjustment:
  use for: 1-7 day spike (Black Friday)
  NOT for: gradual or long trends
Data exclusion:
  use for: days conversion tracking broke
  effect: model ignores that window

กฎมูลค่าและการเสนอราคาอัจฉริยะ

กฎมูลค่าคอนเวอร์ชันช่วยให้คุณปรับมูลค่าตามกลุ่มเป้าหมาย สถานที่ หรืออุปกรณ์ขณะเสนอราคาได้ เช่น ให้ค่าลูกค้าใหม่สูงกว่าลูกค้าที่กลับมาซื้อ

สิ่งนี้ช่วยให้การเสนอราคาตามมูลค่าแม่นยำขึ้น ทำให้ PMax มุ่งหาลูกค้าที่ธุรกิจของคุณต้องการจริง ๆ ไม่ใช่แค่คอนเวอร์ชันที่มีต้นทุนต่ำที่สุด

Value rule example:
  base conversion value = order total
  new customer        -> x1.5
  high-value region    -> x1.2
  returning customer    -> x1.0

ตรวจสอบความเข้าใจ

ทดสอบความเข้าใจกลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ

สรุปทบทวน

การเสนอราคาอัจฉริยะกำหนดราคาเสนอ ณ เวลาประมูลโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง เป้าหมายด้านจำนวนใช้การเพิ่มจำนวนคอนเวอร์ชันสูงสุดและ tCPA ส่วนเป้าหมายด้านมูลค่าใช้การเพิ่มมูลค่าคอนเวอร์ชันสูงสุดและ tROAS

ควรเลือกการเสนอราคาตามมูลค่าเมื่อคอนเวอร์ชันมีมูลค่าแตกต่างกัน ตั้งเป้าหมายใกล้เคียงกับประสิทธิภาพในอดีต เคารพเกณฑ์จำนวนคอนเวอร์ชันและระยะเรียนรู้ และเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์ด้วยกฎมูลค่า

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Digital Marketing Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Digital Marketing Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ”

tROAS และ tCPA คุณปฏิบัติ Digital Marketing Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Digital Marketing Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Digital Marketing Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “กลยุทธ์การเสนอราคาอัจฉริยะ” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Digital Marketing Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน Digital Marketing Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

← กลับไปที่ Digital Marketing Academy