人工智能与手动出价：在PPC广告活动中哪种效果更佳？

每位营销人员都希望从他们的PPC广告活动中获得更好的结果，而不浪费预算。

但随着广告成本的不断上升，企业面临一个重大问题：

你应该依赖手动出价，还是让人工智能来处理你的PPC广告活动？

多年来，手动出价让广告主对每次点击成本（CPC）、关键词出价和预算分配拥有完全的控制权。但如今，像Google Ads这样的平台正在推动更多企业采用由人工智能驱动的自动出价和智能出价策略。

根据Google的说法，使用自动出价Google Ads策略的广告主通常会看到更强的表现，因为机器学习能够处理远比人类更多的数据。

尽管如此，许多企业仍然犹豫不决。

一些人担心失去对广告活动的控制。另一些人则担心人工智能会超支或做出错误决策。对于预算有限的营销人员来说，选择错误的出价策略可能意味着浪费支出和令人失望的投资回报率。

现实是，手动出价和人工智能出价各有优劣，最佳选择取决于你的目标、预算、广告活动规模和可用数据。

在本指南中，我们将比较人工智能出价与手动出价，解释每种方法的工作原理，并帮助你确定哪种方法适合你的业务。

什么是PPC中的手动出价？

手动出价是管理PPC广告活动的传统方式。

在手动出价中，广告主决定他们愿意为每次点击、关键词、广告组或受众细分支付多少费用。

例如，如果你认为某个关键词非常有价值，你可能会手动提高该关键词的出价。如果另一个关键词过于昂贵或表现不佳，你可能会降低出价。

手动出价的常见示例包括：

• 为关键词设置最高CPC
• 提高表现最佳产品的出价
• 在昂贵市场中降低出价
• 根据设备或位置调整出价

这种方法使广告主对广告活动支出拥有高度控制。

手动出价通常在以下情况下使用：

• 广告活动较小
• 预算有限
• 企业希望精确控制
• 可用的转化数据很少
• 广告活动目标非常具体

对于许多营销人员来说，手动CPC与智能出价的真正问题是控制与便利之间的权衡。

什么是人工智能（自动）出价？

人工智能出价，也称为自动出价，利用机器学习实时自动调整出价。

Google Ads不再手动决定每个关键词或受众的出价，而是使用诸如以下信号：

• 用户位置
• 设备类型
• 搜索意图
• 时间
• 浏览器历史
• 先前行为
• 转化可能性

Google的智能出价选项包括：

• 目标CPA（每次获取成本）
• 目标ROAS（广告支出回报率）
• 最大化转化次数
• 最大化转化价值
• 增强CPC

这些策略旨在帮助企业实现特定目标，例如更多转化或更高的盈利能力。

例如，如果Google预测某个用户非常可能购买，该平台可能会自动对该点击出价更具攻击性。

这就是为什么自动出价Google Ads策略越来越受欢迎，尤其是在大型广告活动中。

关键区别：人工智能与手动出价

因素

手动出价

人工智能/自动出价

控制

广告主控制权高

直接控制较少

速度

调整较慢

实时调整

数据使用

有限的手动分析

使用成千上万的信号

所需时间

高

较低

可扩展性

大型广告活动难以实现

易于扩展

最佳适用对象

小型或利基广告活动

大型、数据丰富的广告活动

灵活性

更细致的控制

更多自动化

优化

手动且较慢

持续且较快

这是人工智能出价与手动出价的核心区别：手动出价优先考虑控制，而人工智能优先考虑效率和规模。

每种方法的优缺点

手动出价的优势

在某些情况下，手动出价仍然可以非常有效。

其优点包括：

• 对关键词出价的完全控制
• 更适合测试新广告活动
• 更容易管理有限的预算
• 对利基目标的灵活性更大
• 在转化数据有限时非常有用

例如，如果你正在启动一个全新的广告活动，几乎没有历史数据，手动出价可能会帮助你更好地控制成本。

手动出价的局限性

然而，手动出价也有几个缺点：

• 管理耗时
• 难以大规模优化
• 对市场变化反应较慢
• 人为错误风险较高
• 处理大量数据更困难

对于在多个国家运行广告活动的企业来说，手动出价可能会迅速变得难以应对。

人工智能出价的优势

人工智能出价为专注于PPC广告活动优化的企业提供了几个主要优势。

其优点包括：

• 实时出价调整
• 更好地利用受众数据
• 更高效的预算分配
• 更容易扩展广告活动
• 改善转化表现
• 减少人工工作量

人工智能能够比人类更快地处理信号，这使其在大型或国际广告活动中尤其有用。

人工智能出价的风险

尽管有诸多好处，人工智能出价并不完美。

潜在风险包括：

• 透明度较低
• 手动控制减少
• 需要足够的转化数据
• 如果不监控，可能会超支
• 在非常小的广告活动中可能会遇到困难

这就是为什么企业不应将人工智能视为“设定后即忘”的解决方案。

需要帮助选择合适的出价策略吗？

无论你是在管理小型广告活动还是在全球扩展，Deebo都可以帮助你选择最适合你的目标、预算和目标市场的PPC出价策略。

何时使用人工智能出价

当广告活动有足够的数据供机器学习做出明智决策时，人工智能出价效果最佳。

如果你满足以下条件，可以考虑自动出价：

• 你有大规模的广告活动
• 你正在产生定期转化
• 你在多个国家运行广告活动
• 你希望节省时间
• 你需要快速扩展
• 你专注于ROAS或CPA目标

例如，一个在美国、欧洲和亚洲投放广告的全球电子商务品牌通常会从人工智能出价中受益，因为手动调整将耗费太多时间。

人工智能在以下方面尤其有价值：

• 跨境电子商务广告活动
• 高流量潜在客户生成广告活动
• 多语言广告活动
• 大型产品目录
• 性能最大化广告活动

当存在足够的转化数据时，自动出价Google Ads策略可以在效率和规模上超越手动出价。

何时手动出价效果更佳

手动出价在PPC中仍然占有重要地位。

你可能希望在以下情况下使用手动出价：

• 你的广告活动是全新的
• 你的预算非常有限
• 你几乎没有转化数据
• 你需要严格控制CPC
• 你的受众非常细分
• 你想在扩展之前测试关键词

例如，一个预算有限的小型本地企业可能更倾向于使用手动出价，因为它可以更好地控制每一美元的支出。

手动出价在以下情况下也很有用：

• 测试新市场
• 启动季节性广告活动
• 控制品牌关键词出价
• 管理流量较低的广告活动

在这些情况下，手动出价可以提供更可预测的结果。

混合方法：许多企业的最佳策略

对于许多广告主来说，最佳答案并不是选择其中一种。

相反，最有效的方法往往是混合策略。

混合方法意味着在广告活动初期使用手动出价，然后在数据足够时切换到人工智能。

例如：

• 以手动CPC出价启动广告活动
• 收集初步表现和转化数据
• 识别表现最佳的关键词和受众
• 过渡到智能出价策略，如目标CPA或目标ROAS
• 继续监控和优化表现

这种方法为企业提供了两全其美的选择：

• 在初期获得更大的控制权
• 随着广告活动的增长实现更多自动化
• 更好地利用转化数据
• 在测试阶段降低风险

对于许多公司，尤其是那些在国际上扩展的公司，这是一种最明智的手动CPC与智能出价的方法。

构建更智能的PPC策略

Deebo帮助企业创建定制的PPC策略，结合适当的自动化水平、数据分析和人工监督，以提高本地和国际广告活动的投资回报率。

结论

在人工智能出价与手动出价的辩论中，没有一刀切的答案。

手动出价提供了更多控制，通常更适合较小的广告活动、利基目标和有限预算。

人工智能出价为大型广告活动提供了更好的可扩展性、更快的优化和更强的表现，只要有足够的数据。

关键在于理解你的目标、广告活动规模、预算和可用的转化历史。

对于许多企业来说，混合方法是最有效的解决方案——从手动出价开始，随着广告活动的增长逐步转向自动化。

如果你想提高PPC表现，减少浪费支出，并建立更智能的全球广告策略，Deebo可以提供帮助。

今天就联系Deebo，制定一个与您的业务目标和目标市场相一致的定制PPC策略。

常见问题解答

• 手动出价与Google Ads中的自动出价有什么区别？

手动出价允许广告主为关键词和广告活动手动设置出价，而自动出价则使用人工智能和机器学习根据转化可能性自动调整出价。

• 人工智能出价总是优于手动出价吗？

并不总是如此。人工智能出价在有足够的转化数据时效果最佳。手动出价在较小的广告活动或数据有限的广告活动中可能更有效。

• 哪种智能出价策略最好？

最佳策略取决于你的目标。目标CPA适用于潜在客户生成，而目标ROAS通常更适合专注于盈利能力的电子商务企业。

• 我可以在以后从手动出价切换到自动出价吗？

可以。许多广告主从手动出价开始，等到他们有足够的数据支持机器学习后再转向自动出价。

• 人工智能出价能节省时间吗？

是的。人工智能出价减少了手动调整出价的需要，使管理大型广告活动变得更容易，并能够专注于战略。

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