SEM自動化管理工具的罩門

轉自： http://semwatch.org/2010/04/sem-auto-pitfal/

作者： Gaoge 日期： 四月 30, 2010

北美SEM自動化管理工具進軍中國差不多有三年了，首先 是Efficient Frontier，接著是Ominiture SearchCenter，360i,  iProspect, 據說Kenshoo今年也開發了百度介面。這些名字大致可以代表北美SEM專業服務的最高水平。同時，不少國內SEM服務公司也在積極開發自己的自動化管理工具。 

但總的來說，雷聲大，雨點小，大部分的中國搜尋營銷管理員對自動化工具的認識仍然很少，甚至已經在使用這些工具的部分國內大客戶對於這類工具的長處和局限也還並不十分明了，他們多半知道用了這類工具以後自己可以當甩手掌柜，可能看見了SEM投放成本下降，轉化增加，也可能看見排名提高；當然，倒黴的使用者也許發現什麼改善也沒有，電腦一點不比人強。這類第一手的體驗會很快給他們留下工具好還是不好的印象，但為什麼會好，或者為什麼會不好，很可能大部分工具使用者還說不出個一二三四來。而部分沒有使用經驗的客戶則可能存在幻想，以為SEM自動化管理工具就是小靈通漫遊未來裡的鐵蛋，可以把髒活兒類活兒全盤丟過去了。是不是這樣呢？ 

soft belly

 

我在《SEM自動化管理工具大起底》中曾經對北美的一些工具略做介紹。然而不管是哪種演算法哪種模式，所謂自動化管理工具，真正實現完全自動化的部分在於競價管理。Landing Page，廣告語，帳戶結構，關鍵詞等等要素，仍然要靠人工來做，工具只能提供報告乃至建議，不能直接予以實施。其實技術上來說，完全的自動化也許是可以的，但誰也不想讓機器替你寫廣告詞吧？機器做得好的事情是計算/資料處理，不是創造和判斷。這個競價工具在處理什麼資料呢？在之前寫《廣泛匹配VS精確匹配》的時候，天岸曾經在我的部落格上跟貼詢問過Efficient
Frontier的產品，我稍微做了一下解釋，這邊照搬過來： 

“嗯，最大化點擊量的說法我沒有看到過，雖然降低CPC經常是實際效果。
這個產品實際上是三個模型，一個是收入模型，一個是消費模型，然後是串連收入和消費的模型，所以這裡的核心資料是RPC(revenue per click)，還是比較有效率的。主要的偏差一般出現在執行上，使用一個簡單的CPA目標或者Efficiency目標的時候，會出現很嚴重的ROI Blending—-這是有意為之，為了在目標下多收取服務費用。產品是好產品，能不能用好看人，越懂行的客戶越能把這個產品發揮出效果。” 

所以，SEM自動化管理工具通過跟蹤納入實際收入，並通過搜尋引擎API納入實際消費支出，在關鍵詞和廣告的層級進行預測，對比組合效果，並以此給出最理想的建議競價，通過搜尋引擎API予以自動實施投放。 

有客戶曾經問起自動化工具如何應對市場競爭，因為工具在閱讀和計算是都是客戶自己的資料，不會跑去搜搜看競爭者在做什麼。標準的回答是，價格中已經包含了充分的市場因素。如果你出1元的CPC排名落在第二位，那麼一定有個競爭者或者比你肯花錢，或者做得比你好。在這種情況下，自動化工具的出價才是實現ROI目標化的合理價格。 

ROI這個詞裡面陷阱很多，我之前已經在《一個營銷指標設定的練習》和《CPA VS VPC》做過了比較深入的討論，這裡不重複了。理想的情況是我們在每個產品每個關鍵詞上都或者最高的ROI，實踐中這很難實現（或者實現成本過高，不值得），這樣一來如何在一大堆關鍵詞和產品的組合中實現最高ROI就成為一個問題—-正是自動化管理工具試圖解決的問題。我提到ROI
Blending，這是是從理論角度說的，使用單純的ROI指標很可能沒有實現利潤最大化。但在實戰層面，絕大部分搜尋營銷管理員要完成的正是如何?ROI指標的問題，所以現實中ROI Blending不是大問題，反而是符合使用者需求的。 

真正的問題是：如果用了自動化工具效果很好，效果是不是就只能這麼好了？或者反過來，如果用了自動化工具沒啥用，是不是說明這個工具就沒有用？都不是。自動化工具自動管理的是競價價格，管理的依據是當前的設定。當前的設定既不一定是好的，更不會與時俱進。 

Efficient Frontier以前在國內推的時候通過代理操作，有幾個客戶的測試並不成功，很大原因就是只做了現有關鍵詞當前競價的管理。一擊屠夫正好編譯了這篇《付費搜尋（PPC）管理：關乎廣告系列規劃
– 第一節》，本來我也想談談帳戶組織的問題。以前在接手新帳戶的時候，我們的第一項工作都是審核調整乃至重組客戶帳戶。帳戶結構要清晰合理，便於閱讀和調整投放，關鍵詞要充足，廣告語要相關；目標定位要細分。這些工作都大致做好了，進來的資料合理了，才交給自動化工具去做最佳化。否則拿一個客戶不進行初始最佳化就直接丟進工具了，擷取的資料本身就是不好的，再好的工具又有什麼用呢？ 

針對當前設定最佳化的另外一個問題是，自動化工具只是依照設定的ROI目標工作，不會涉及可能性和趨勢判斷。我們都知道在Adwords中品質得分是可以改善的，並且可以通過衝擊高排名擷取高CTR的方式來改善。如果競爭者產品基本同質，那麼衝擊高排名高CPC，在忍受短期損失以後，品質得分的提高可能會帶來CPC降低，從而扭虧為盈，並且獲得更大的流量。但在自動化工具中，只是基於當前的ROI目標進行，並不納入（也無法納入）品質得分因素，所以工具不會去做這一類的嘗試。同理，改善廣告語，改善Landing Page等等，這些意義重大的工作自動化工具不會自己做。這類工具一旦用好了，效果非常明顯，也容易讓搜尋營銷管理員鈍化，可能不再積極尋求新的改進。競價價格的確可以達到一個最優點，但最佳化本身是沒有終極的。 

罩門的說法是標題黨。一個工具能有什麼罩門呢？使用者對工具認識的不清楚不徹底，才會帶來SEM管理上的罩門。所以用SEM自動化管理工具替代人工是不現實的想法，使用工具以後其實更需要高素質的搜尋營銷管理員，因為工具把人力從消耗大量時間精力的計算中解放出來，同時工具也能提供更多更細緻的資料解讀，協助搜尋營銷管理員投入更多其他方向的測試與改進。