搜索广告商习惯于改变——但即使创新、进化和新功能吸引了我们中的许多人加入这个行业，跟上并不断适应仍然是一个挑战。
自动化的进步，加上不断变化的隐私期望和法规，使这成为自 2005 年我开始从事搜索营销工作以来最大的变革时期。
虽然我们可能都同意用户信任对于健康的数字广告生态系统是必不可少的，但这种重新定位往往会颠覆我们分析和激活活动数据的方式。
在许多方面，搜索词报告的变化象征着这些转变以及帮助解决它们所带来的一些挑战的方法。让我们深入挖掘。
作为背景，两年前，谷歌政策团队提高了谷歌广告中搜索词报告的隐私门槛。
这意味着广告商对客户用来查找和参与其业务的术语的了解较少，而那些全球搜索兴趣较低的行业的广告商受到的影响最大。
这一变化发生在我于 2021 年加入谷歌担任新的广告产品联络员角色之前大约六个月。这是我想更好地了解的第一件事。
这是我学到的：
为什么会发生这种变化？我们更新了阈值以进一步确保用户隐私并帮助防止个人搜索与特定转化相关联。从广告商的角度来看，这种可能性似乎相当良性，但如果我们从用户和政策的角度来看，情况并非如此。
为什么现在？更高的消费者隐私期望和不断变化的监管环境要求通过更敏锐的用户信任和安全镜头来审视数据使用——这些转变意味着整个行业的数据使用和报告发生更广泛的变化。搜索词报告只是一个例子。
怎么办？此举有利于用户安全，但对广告商来说无疑是破坏性的。产品团队知道搜索字词报告是监控搜索广告系列效果不可或缺的一部分。
广告商使用它来了解人们如何搜索他们的产品或服务，他们的广告和着陆页如何与这些用户产生共鸣，并确定触发他们的广告但根据预算和目标可能不相关或效率不高的查询。
当我加入谷歌时，该团队已经在寻找更多隐私安全的方法来显示查询洞察。
搜索词见解
该团队采取的第一个新方法是重建现有的搜索词报告系统，以便能够显示没有导致广告点击但具有足够全球搜索量的词，可以包含在报告中。
通过此数据，您可以查看您可能错过的相关需求，并使用它来为您的广告素材优化提供信息。
这是一个很好的步骤，但它并没有为广告商提供更多关于已经推动点击和转化的搜索词的信息。
这就是搜索词洞察力的用武之地。
这个新的报告位于账户和活动级别的洞察页面上，是对搜索词报告的有益补充。
这也是报告如何随着隐私变化和自动化进步而发展的一个例子。
这个怎么运作
搜索字词洞察力涵盖搜索、购物和效果最大化广告系列，并使用自动化来提高搜索字词的透明度，以保护隐私的方式为您的网站带来流量。
它通过自动将搜索词聚合和分组到主题类别和子类别中来实现这一点。这些分组考虑了所有搜索词，包括那些由于隐私阈值而未显示在搜索词报告中的词。
您需要给新的活动一些时间来收集搜索词数据。您还可以将日期范围从 7 天调整为 28 天，并查看帐户级别以查看更多数据。
如何使用它
来自 Google Ads 的屏幕截图，2022 年 11 月
您可以全面了解推动网站流量的主题，并查看所有目标国家/地区的转化次数、转化价值、点击次数和搜索量等绩效指标。
还有一些过滤器可以按搜索类别、转化增长或搜索量增长查看搜索词主题。
例如，您可以查看搜索量增长大于（或小于）15% 的所有类别。从那里，您可以单击主题以查看子类别和搜索词的详细信息，并查看您的表现。
这些见解旨在帮助广告商专注于更广泛的、基于意图的主题，而不必倾注于个别查询。
如果您习惯于将搜索词报告下载到电子表格中以便自行分组和过滤单个搜索词以了解主题，那么这些见解可以节省大量时间。快速确定您的热门搜索类别，并使用它来制定您的策略以捕获更多此类需求。
此外，搜索词洞察力反映了报告正在演变的方式，以关注可以帮助您引导自动化以实现您的活动目标的因素，并帮助避免以可能对性能产生负面影响的方式限制系统。
包括我在内的广告商长期以来习惯于挖掘关键字的搜索报告以添加到否定关键字列表中。
添加数百或数千个单独的否定关键字是一种低效的时间利用，即使您使用脚本来帮助完成这项工作，庞大的列表也会增加复杂性并影响性能。
当然，这并不意味着您不应该仍然使用否定关键字，但如果您使用智能出价，您的流程可以更改为采用更宽松的方法，因为模型将针对我们的目标进行优化。
搜索词洞察可以帮助您腾出时间专注于影响更大的变化，例如围绕热门搜索类别测试新的广告创意。
您可能需要一些时间来熟悉这种较新的报告，并适应在主题层面进行缩小和分析的心态，以便在深入了解细节之前开始。
搜索字词洞察最近结束了测试版，该团队目前正在整合广告客户的反馈，并将继续使该功能更有用，敬请期待更新。
重新构想以确保未来的成功
随着行业对隐私转变的响应，自动化将在帮助填补衡量差距方面发挥关键作用，以尊重和保护用户隐私的方式为广告商提供更高的透明度。
转换建模是另一个例子。当由于隐私或技术限制而无法观察到广告归因时，它使用机器学习让广告商更全面地了解广告活动的效果。
然后，建模转化可以为您的自动出价策略提供信息，并通过减少性能数据不完整的偏差来提高它们的效率。
不断变化的景观需要重新构想。
新的解决方案将不同于现状，需要时间来适应。他们也会不断进步。
回想一下谷歌在五年前推出其第一个智能出价模型，最大限度地提高转化率，以及早期市场的反应（有很大的改进空间）。
从那时起，机器学习呈指数级发展，如今绝大多数广告商都使用自动出价。
搜索词报告的变化突出了该行业在这个新时期正在经历的关键转变，并强调新方法将随着不断的进步和广告商的反馈而继续发展。