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2024-04-19 11:49
TCPA即Target CPA，中文叫“目標每次轉化費用”出價策略，這是一個智能出價策略。所謂智能出價就是優化師不用自己調整每次廣告點擊的CPC費用，系統會根據用戶的情況和廣告系列的數據來決定每次廣告點擊的CPC費用。一般來說，系統會根據廣告轉化的可能性，使用設定的TCPA值進行出價。
TPCA出價策略在使用上只有一個門檻要求：設置好了“轉化跟蹤”就可以使用了，不像TROAS還需要在過去一段時間內積累至少15個以上的轉化。
（注意，本文都以TCPA=US$110來舉例）
在廣告系列出價設置中，我們選擇轉化次數，勾選“設置目標每次轉化費用”，并且添加了一個具體的值，如上圖里的US$110，則相當于告訴這個廣告系列我愿意為一次轉化花費多少錢。
你設置的這個目標每次轉化費用是一個平均值，實際廣告在跑的過程中，會出現有時的轉化的CPA比設置的TCPA要高，有時的轉化的CPA比設置的TCPA要低，但廣告系列會盡量讓廣告的CPA接近TCPA值。
當我們在設置或修改一個TCPA值的時候，對出價策略產生什么影響，我們一起分析一下：
CPA是每次轉化費用：
總花費 = 點擊次數 × CPC
轉化次數 = 點擊次數 × 轉化率
CPA的組成公式還可以寫成：
簡化后得到
所以CPA的受影響因素只和兩個數據有關：CPC和轉化率。
（小補?。篊PC的受影響因素包括：設備、瀏覽器、地理位置、一天中的時間、營銷漏斗中的位置（再營銷列表）、廣告競爭等，CPC越高則覆蓋的范圍越廣，反之則越窄）
我們來模擬一下理想的TCPA智能出價場景：
如果系統預測下一位看到廣告的用戶的轉化率是1%，那么根據我們設置的US$110的TCPA，系統給這位用戶的出價CPC為$1.1。接著下一位看到廣告的用戶，Google預測該用戶的轉化率是2%，則系統給這位用戶的出價CPC為$2.2。
*我們得到第一個總結：系統預測用戶的轉化率越高，則廣告點擊的CPC就越高（廣告就越需要出高CPC來獲得這個用戶）；
那如果用戶的因素不變呢，也就是用戶的轉化率是固定的，那么影響廣告CPC的就是我們設置的TCPA了，我們用一個理想情況舉例：我們將TCPA從$110提高到$220，那么在該用戶是1%的預測轉化率下，系統給這位用戶的出價CPC從上面的$1.1就上漲到$2.2了。
*我們得到第二個總結：我們給的TCPA越高，則廣告點擊的CPC就越高（可以在更廣的設備、瀏覽器、地理位置中展示廣告，包含給更多漏斗中下層用戶看到廣告，和在廣告競爭勝出）；
在上面我們說到，TCPA只是一個平均值，有時候實際跑出來的CPA可能高也可能低，但Google會盡力將最終的CPA值跑到接近我們設置的TCPA值。
我們再用一個理想情況來舉例，如果廣告跑了5個轉化，這5個轉化的平均CPA是$150，那為了達到TCPA $110的目標，接下來廣告需要盡量獲取一些更低CPA轉化來降低廣告系列的CPA。
從這個公式可以得出，如果要降低CPA，要么下次的出價CPC降低，要么在合適的時候將廣告展示給轉化率更高的用戶看，以此來獲取一些CPA更低的轉化，如果出價策略要這么做，我們可能會看到廣告的展示量減少，預算花不完的情況出現。
反之亦然，如果廣告跑了5個轉化，這5個轉化的平均CPA比TCPA的$110要低，那接下來的廣告可能會稍微跑地更激進，花更多廣告費去獲得轉化。
為了便于理解TCPA出價策略的邏輯，我舉了幾個理想情況下的例子?，F在我們回到現實。
現實中，現實系統對用戶的轉化率預測不會完全準，沒有誰可以100%預測這個世界，除非是神。預測的轉化率可能會比實際的轉化率高或低，轉化率這個東西受很多因素影響，著陸頁被修改被影響，或者廣告競爭加大會被影響。所以廣告跑出來的CPA不一定會給你跑到TCPA，但系統跑的越久，積累的歷史轉化數據越多，則越能干好這個燙手山芋似的智能出價的苦活。
我在這里做一個總結：
1. 當我們設置了一個TCPA，即告訴Google我們想要為一次轉化付多少錢；
2. 當我們提高TCPA，即告訴Google將我們的廣告跑得更加激進點，廣告花費會增加；
3. 當我們降低TCPA，即告訴Google將我們的廣告跑得更保守點，廣告花費會減少。
本文圖片來源：Google Ads
（來源：孫謙）
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