실적 최대화 캠페인 시작하기

이 가이드에서는 세 가지 각 애플리케이션에 대한 개념과 작업을 체크리스트로 제공합니다. 캠페인 구축에 도움이 되는 실적 최대화 비즈니스 목표 시작하려면 비즈니스 목표 선택:

제품 피드를 사용하는 온라인 판매를 위한 실적 최대화 캠페인 (소매업)

실적 최대화를 사용하면 모든 Google Ads 채널과 인벤토리에 액세스할 수 있는 사용할 수 있습니다. 소매업체를 위한 실적 최대화 캠페인을 만드는 단계는 다음과 같습니다. 클릭 각 섹션의 링크를 참조하세요

실적 최대화 캠페인 개념

제품 피드를 사용하는 온라인 판매를 위한 실적 최대화 캠페인 을 사용하면 특정 위치에 광고를 게재할 수 있는 기회를 제공하여 추가할 수 있습니다.

실적 최대화 캠페인을 만들 때 일괄 변형 요청을 통해 양식을 작성하는 데 필요한 리소스를 유효한 광고 캠페인을 생성할 수 있습니다. 모든 리소스를 만들어야 하는 것은 아닙니다. 단일 일괄 변경 요청에 포함됩니다. 만들려면 다음 리소스가 필요합니다. 운영 중인 유효한 실적 최대화 캠페인 자세히 알아보기: 구조 요청 가이드

  • CampaignBudget
  • Campaign
  • AssetGroups
  • AssetGroupAssets (해당하는 경우)
  • AssetGroupListingGroupFilters


캠페인 및 캠페인 예산


실적 최대화 캠페인에는 AdvertisingChannelTypePERFORMANCE_MAX페이지입니다. AdvertisingChannelSubType는 설정하면 안 됩니다.

이는 Ad Exchange에서 지원되는 입찰만 전략을 참조하세요.


전환 목표를 명시적으로 설정하지 않은 경우 기본적으로 고객 수준 전환 목표가 사용됩니다. 하지만 고객 전환 목표를 재정의하여 캠페인별 전환을 설정할 수 있습니다. 목표 (자세히 알아보기)


실적 최대화 캠페인은 다음 유형의 기준을 지원합니다.


애셋, 애셋 그룹, 제품 타겟팅

소매업체를 위한 실적 최대화 캠페인에는 확장 소재가 필요하지 않습니다. 는 연결된 판매자 센터 계정에 연결할 수 있습니다 하지만 캠페인 실적 향상

<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>

애셋 그룹은 테마를 중심으로 하거나 타겟 잠재고객과 관련된 애셋 모음입니다. 이 애셋 그룹은 모든 광고를 조합하고 광고 목표에 적합한 광고 형식을 선택합니다. 확장 소재에 대해 자세히 알아보기 그룹에 로그인합니다.

애셋 그룹에 하나 이상의 최종 URL이 포함되어 있습니다. 최종 도착 URL이 하나 이상 필요합니다. 특정 애셋의 전환 경로와 가장 관련성이 높은 URL을 사용합니다. 그룹 및 캠페인 목표

소매업체를 위한 실적 최대화 캠페인에서 애셋 그룹을 만드는 일반적인 방법 제품 또는 제품 그룹별로 애셋 그룹을 구성하는 것입니다 (자세한 내용 참조).


AssetGroupAsset를 새로 만들어 AssetGroupAsset:

  • AssetGroup의 리소스 이름
  • Asset의 리소스 이름
  • AssetFieldType Asset(AssetGroup)


소매업체를 위한 실적 최대화 캠페인에서는 AssetGroupListingGroupFilter 를 사용하면 제품을 그룹이라고 하는 그룹으로 분할할 수 있습니다. 웹의 비즈니스 정보 그룹 인터페이스에 추가되었습니다. 여러 측정기준을 사용하여 그룹화하여 제품 파티션을 형성할 수 있음 특정 애셋 그룹에서 제품을 포함하거나 제외할 수 있습니다.

<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>

AssetGroupSignal는 다음을 실행할 수 있음을 나타내는 신호입니다. 애셋 그룹 수준에서 광고 게재를 최적화할 수 있습니다. 두 가지 다음과 같은 유형의 힌트를 Google에 제공할 수 있습니다.

  • audience: 재사용 가능 핵심 세그먼트, 인구통계학적 타겟팅, 제외 관련 보고서 모음
  • search_theme: 정보 고객이 검색하는 내용과 구매로 이어진 주제 최대한 많은 전환을 얻을 수 있는 Google AI에 제공하기

일부 ValueTrack 매개변수만 지원됨 (자세히 알아보기)


추천을 이용한 최적화

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