Conversion Lift ช่วยในการวัด Conversion ที่เพิ่มขึ้นซึ่งมาจากแคมเปญ Google Ads และยังช่วยให้สามารถทําการทดสอบที่มีการควบคุมโดยแยกลูกค้าออกเป็น 2 กลุ่มตามภูมิศาสตร์ที่เปรียบเทียบกันได้ แล้ววัด Lift ใน Conversion ที่เกิดขึ้นภายหลังซึ่งมาจากแต่ละกลุ่มดังกล่าว อันได้แก่
- พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แสดงโฆษณา
- พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ไม่แสดงโฆษณา
ความแตกต่างของ Conversion ระหว่าง 2 กลุ่มนี้จะบ่งบอก "Lift" หรือ Conversion ที่เพิ่มขึ้นซึ่งเกิดจากแคมเปญ Conversion Lift ยังให้คุณแบ่งกลุ่มที่เห็นโฆษณาและกลุ่มควบคุมได้ตามภูมิศาสตร์อีกด้วย
บทความนี้จะมุ่งเน้นไปที่ Conversion Lift ที่อิงตามภูมิศาสตร์
ก่อนเริ่มต้น
ก่อนที่จะตั้งค่าการวัด Conversion Lift ได้ คุณต้องสร้างแคมเปญเพื่อแสดงในแพลตฟอร์ม Google Ads ที่รองรับ ประเภทแคมเปญที่รองรับ ได้แก่ App, Demand Gen, Discovery, Display, วิดีโอ, Search, Shopping และ Performance Max โปรดติดต่อตัวแทนฝ่ายดูแลลูกค้าของ Google หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม
Conversion Lift ที่อิงตามภูมิศาสตร์เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมในการทำความเข้าใจสิ่งที่ต้องการทราบหรือไม่
เราขอแนะนำให้ทำการทดสอบนี้ในฐานะผู้ลงโฆษณา หากคุณต้องการทราบผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นทั้งหมดจากการลงทุน (ROI) ซึ่งไม่ได้ระบุแหล่งที่มาของแคมเปญ ตัวอย่างประโยชน์มีดังนี้
- ทราบผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นทั้งหมดจากค่าโฆษณา (iROAS) ของแคมเปญเพื่อตัดสินใจเรื่องการจัดสรรงบประมาณ
- วิธีการแบบแบ่งภูมิศาสตร์มีให้บริการภายนอก
- วัดผลหลายช่องทางในการศึกษาเดียว
- วัด Conversion หลายประเภท เช่น เว็บและแอป ในการศึกษาเดียว
การมีสิทธิ์ใช้ Conversion Lift ที่อิงตามภูมิศาสตร์
หากต้องการใช้ Conversion Lift บัญชี Google Ads ต้องติดตามการกระทำที่ถือเป็น Conversion ที่เข้ากันได้อย่างน้อย 1 รายการ หรือคุณจะให้ข้อมูลออฟไลน์กับทีมดูแลลูกค้าก็ได้ Conversion ประเภทต่างๆ ที่ใช้ได้กับ Conversion Lift ที่อิงตามภูมิศาสตร์มีดังนี้
- แท็ก Conversion ของ Google Ads (เดิมเรียกว่าแท็ก Google Ads)
- แท็ก Conversion ของ Firebase
- Floodlight ของ Display & Video 360 (DV360)
- รองรับ Bring Your Own Device (BYOD) สำหรับ Conversion ออฟไลน์ทุกประเภทที่รวบรวมไว้ที่ระดับรหัสไปรษณีย์หรือระดับเมือง
นอกจาก Conversion แล้ว แคมเปญต้องกำหนดเป้าหมายประเทศเดียวจึงจะมีสิทธิ์ใช้วิธีการแบบแบ่งภูมิศาสตร์
ความเป็นไปได้มี 3 ระดับ ได้แก่
- สูง
- ปานกลาง
- ต่ำ
สถานะความเป็นไปได้ "สูง" จะทำให้คุณมีโอกาสมากที่สุดในการสร้างผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติ เราไม่แนะนำให้ดําเนินการเมื่อมีสถานะความเป็นไปได้ต่ำ ในสถานการณ์นี้ คุณควรอัปเดตงบประมาณตามคำแนะนำและตรวจสอบผลลัพธ์ความเป็นไปได้ที่อัปเดต
สถานะความเป็นไปได้ "ปานกลาง" อาจสมเหตุสมผล แต่เราขอแนะนำให้ดำเนินการด้วยความระมัดระวัง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับเป้าหมาย Conversion และประเภทธุรกิจ โปรดติดต่อขอข้อมูลเพิ่มเติมจากผู้จัดการฝ่ายดูแลลูกค้า
เราไม่รับประกัน Lift ด้วยเหตุผลหลายประการ ดังนั้นจึงแนะนําให้ใช้เฟรมเวิร์ก "ทดสอบและเรียนรู้" เพื่อทำการทดสอบซ้ำและปรับปรุงผลลัพธ์เมื่อเวลาผ่านไป ในการปรับปรุง Conversion โดยประมาณ ให้เพิ่มงบประมาณหรือเพิ่มประสิทธิภาพการทดสอบเพื่อให้ได้ Conversion ที่มูลค่าน้อยกว่า ซึ่งมีแนวทางสัมพันธ์กับเป้าหมายการซื้อ อย่าลืมทำตามแนวทางปฏิบัติแนะนำของแคมเปญ โปรดติดต่อขอข้อมูลเพิ่มเติมจากผู้จัดการฝ่ายดูแลลูกค้า
วิธีการ
ตั้งค่าการวัดผลด้วย Conversion Lift
- ในบัญชี Google Ads ให้คลิกไอคอนเป้าหมาย
- คลิกเมนูแบบเลื่อนลงการวัดในหมวดหมู่เมนู
- คลิกการวัด Brand Lift
- คลิกปุ่มบวก
- เลือก Conversion Lift ในส่วน "อิงตามภูมิศาสตร์"
- เลือกแคมเปญที่ต้องการเลือกใช้ Conversion Lift
- หมายเหตุ: แคมเปญจะทํางานในการศึกษาได้ครั้งละ 1 รายการเท่านั้น หากคุณเลือกแคมเปญไม่ได้ แสดงว่ามีการใช้แคมเปญนั้นในการศึกษาอื่นอยู่
- เลือกวันที่เริ่มต้นและสิ้นสุดของการศึกษา
- เลือก Conversion ที่ต้องการใช้ทดสอบ
- ตรวจสอบสถานะความเป็นไปได้ในคอลัมน์ด้านขวามือเพื่อดูค่าประมาณแนวโน้มการได้ผลลัพธ์ที่แม่นยําโดยพิจารณาจากแคมเปญที่กำลังวัดผล
- หมายเหตุ: สถานะความเป็นไปได้เป็น "สูง" แสดงว่าการศึกษามีโอกาสประสบความสําเร็จมากที่สุด การเพิ่มงบประมาณหรือรวมแคมเปญทั้งหมดสำหรับช่องทางหรือเป้าหมายหนึ่งๆ จะช่วยให้มีสถานะความเป็นไปได้ "สูง"
- คลิกบันทึก
ทำความเข้าใจหน่วยการทดสอบ: พื้นที่การตลาดของ Google
พื้นที่การตลาดของ Google (GMA) คือภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ย่อยของประเทศที่ออกแบบมาเพื่อเป็นหน่วยการทดสอบในการทดสอบที่อิงตามภูมิศาสตร์ โมเดลการปะปนจะประมาณความถี่ที่ผู้ใช้เดินทางระหว่าง GMA ต่างๆ โดยโมเดลการปะปนจะเลือก GMA ที่ลดการปะปนที่อาจเกิดขึ้นจากการเห็นโฆษณาใน GMA หนึ่ง แต่ทํา Conversion ใน GMA ที่ไม่ได้เห็นโฆษณา GMA ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดผลกระทบจากการปะปนในขณะที่รักษาจำนวนหน่วยทดสอบให้เพียงพอเพื่อให้เกิดความแม่นยำทางสถิติเมื่อทำการทดสอบ
การปะปน
หากผู้ใช้บางรายเห็นโฆษณาใน GMA ของกลุ่มทดสอบ แต่ทํา Conversion ใน GMA อื่นซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่มควบคุมหรือในทางกลับกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะทําให้กลุ่มควบคุมเกิด "การปะปน" และความแตกต่างโดยประมาณระหว่างกลุ่มทดสอบกับกลุ่มควบคุมจะลดลง การปะปนนี้จึงจะลดการเพิ่มขึ้นที่รายงานของแคมเปญโฆษณา
การสร้าง GMA
เราเลือกองค์ประกอบพื้นฐานสําหรับ GMA จากลําดับชั้นเป้าหมายทางภูมิศาสตร์ที่มีอยู่ที่ Google อัลกอริทึมการจัดกลุ่มตามสเปกตรัมจะสร้าง GMA โดยปรับสมดุลเป้าหมายที่ขัดแย้งกันของการลดการปะปนโดยใช้ข้อมูล Google Ads และการเพิ่มการเป็นตัวแทนและความหลากหลายของ GMA ให้ได้สูงสุด
