三个SEM优化的话题

　　1) 优化的思路

　　当我们开始考虑优化的时候，首先需要决定的就是优化的方向—到底以什么为优?这意味着对目标的再次理解和进一步评估调整。每个广告商的搜索营销管理目标可能不尽相同。有的看市场份额，有的看总收入，有的看单位转化成本，有的看点击量和展现量。具体的优化方向因此也有很大差异。但在所有不同目标的下面，基本逻辑是一致的：利益最大化。

　　我在这里之所以使用利益而非利润，因为利益的定义更宽泛些。比如，为了占有尽可能多的市场份额，一个客户可能愿意支付巨额成本来买转化买点击;而另外一个客户可能更关注投资回报率，希望获得最高利润。对这两者来说，对当期利润的关注完全不同，但即使以市场份额为目标的客户，也必须关注整体/中长期的利益实现。企业存在只有一个目的，即赢利。有时候我们也会看到一些客户在短期内的关注点会发生滑动。以大型上市公司为例，在财务季度开始后或者结束前，具体的搜索营销目标可能会有戏剧性的调整—往往是为了达到报表上所需要达到的数字。但从长期看整体看，这个目标还是要回到正常的轨道上来。搜索营销是整个企业营销战略的一个有机组成部分，营销的最终指向是赢利能力，这个利益(利润)的定义和范畴可以修订，但利益最大化的原则是不变的。充分了解客户的利益(利润)，并且能够理解这种利益(利润)如何通过数字化的目标体现出来，是理解优化的基础。

　　回到具体操作上来，当我们基于现有数据进行优化的时候，首先要看的是影响利益(利润)的要素。 利益(利润)=收入-成本。我们因此应该关注的是收入和成本的构成：哪些系列，分组，关键词，广告，消费了最大的成本;哪些带来了最大的收入。在成本方面，我们是否有可能压缩?在收入方面，我们是否有可能扩张?遵循从大到小的优先顺序，抓主要矛盾。一个再小的账户也有许多方向的拓展可能，而一个再大的账户，核心的收入/成本来源也就是那么几千可能几百关键词/广告，把几个收入成本大词的问题解决掉，对于帐户总体表现的影响几乎是立竿见影的，而某几个长尾词/广告做得再好，也只是局部改善。由上而下，由大而小。搜索营销管理充满细节，因此对大局观的要求更高，所有的细节都有意义，但不可能都去完善，优先完善的必然是对实现目标最有意义的那些。

　　为什么要强调优化的思路和基本原则?很容易发生的情况是，我们一旦潜入数据的海洋，再浮上来来评估其他的可能性，难度就很高。抓住主要矛盾听起来很空泛，却是常常需要复习的概念。而具体的优化操作，因人而异，因账户而异，没有一个放之止四海而皆准的标准，只要是朝着利益最大化方向进行的就行。

　　下面会用一个虚拟的案例来做一点说明，但需要强调的是，此案例中的优化只是一种可能的流程而已，仅供参考。

　　2) 优化的层级(关键词，创意，账户结构，网页，网站结构/业务流程)

　　来看这样一个案例：

　　客户的日预算是1000元，希望每天获得1000个注册。在实际运行中，日消费被严格控制在1000元，但只获得了300个注册。我们需要如何优化来实现客户的目标呢?

　　在进入具体的分析或者优化之前，首先关注300到1000的差距。现实转化还不到目标的三分之一，这是一记响亮的警钟。面对这样大的差距，我们需要确认监测以及业务流程的有效性。搜索营销的操作基本上是点击前的管理，而流程(注册转化路径)则是点击后的管理。实际上流程部分对最终的营销表现影响更直接：如果业务流程中出现技术障碍，那么所有的广告投放都是在浪费钱而已。(结合点击前后的管理是搜索营销管理的一个发展趋势，但目前中国市场上还没有非常理想的平台可供选择。)确认业务流程没有问题之后，下一步是核实监测手段。检查重定向URL是否有效，确认页是否正确触发信号，等等。对于很多客户来说，在线营销管理，监测技术，和网站技术是独立的部门，如果沟通不畅通，则有可能出现某一方的“小”修改没有顾及相关各方的需求，从而造成监测不完整乃至奔溃。当转化数据突然大跳水的时候，很大可能性是监测出了问题。

　　技术层面的影响因素摒除以后，我们就得重新审视目标有效性了。通常我们假设目标的设定是有效的，合理的。但在实际操作中，我们知道往往并非如此。国内的搜索营销管理还在比较初级的阶段，很多时候目标是领导拍脑袋决定的。这并非是坏事，有目标肯定好过没有目标。但数据反馈回来以后，我们应该根据实际表现来评估乃至重新调整目标。

　　以1000个注册为例，这个目标是以前实现过的吗?如果以前实现过，是否有季节因素营销?是否有其他渠道促销影响?实现这个目标时的账户结构是否与现在一致?如果有变化，变化在哪里?当初实现这个目标时的预算额度是多少?市场竞争环境是否发生了变化?如果这1000个注册以前也没有实现过。那这个数字是怎么出来的?因为客户可以接受的单位注册成本是1元，而预算是1000元?因为搜索营销收入应该达到其他渠道的某个百分比?还是仅仅因为隔壁王二能拿到2000个?

　　在搜索营销管理中，我们控制的仅仅是广告投放，可以获得多少注册是市场反馈。品牌因素，竞争因素，宏观政治经济环境因素，季节因素，这都是我们能力之外的，我们能做的是基于市场反馈来调整广告投放的策略。

　　为了连接客户目标与实际的搜索营销策略，需要把客户的目标分解成可执行的搜索营销指标。基于该客户的要求，我们可以这样分解目标：1. 1000元预算，1000个注册，账户日消费应该不高于1000元;2，1000预算，1000个注册，则日注册数应尽量靠近乃至超过;3，1000预算，1000个注册，则单位注册成本应该不高于1元(此为隐含目标，具有指导意义)。

　　基于现有差距，我们需要跟客户重新确认潜在的目标：是在1000元预算范围内实现尽可能多的注册?还是在单位注册成本不超过1元的情况下获得尽可能多的注册?暂时忘记1000个注册的目标，由于巨大的差距，这个目标对于我们实际操作的指导意义有限。在依据潜在目标重新优化以后，我们将重新回头审查原始目标的有效性。

　　现在开始优化。在分解目标中，1000元预算约束下，我们仅仅获得了300个注册。目标的2，3部分均未实现。问题出在哪里?通过对数据的观察，我们注意到，3个广告系列中的1个日消费在800元左右，此系列中的2个广告分组分别消费500元和300元。这样一路追踪下来，我们就掌握了这个账户中的主要分组和其中的核心关键词。对于这些核心关键词，我们要观察的是它们的展现量，点击量，消费量，注册转化量。通过观察，我们发现消费量最大的2个关键词的单位注册成本均为5元，提供了150个注册。这2个词就消费了750元预算，并且导致有日预算约束的整个广告系列在下午两点就停止了展示。这个观察同时告诉我们，剩下的150元预算产生了150个注册，单位注册成本正好是符合隐含目标的。

　　之后的优化手段非常直观，以单位注册成本为依据来调整不同关键词的广告投放，采取的手段也应该采取先大后小的选择：对收入成本影响最直接的就是修改CPC，抬高单位注册成本低的关键词的CPC，降低单位注册成本高的关键词的CPC。在进行这项工作的时候，要有一个清晰的观念：造成这些关键词现有表现的因素很可能不仅仅是CPC，排名或者点击量那么简单，但我们仍然从CPC入手，因为这会立刻改善账户目前的营收状况，为之后的进一步调节准备空间。

　　当我们在观察这2个关键词的表现时，常常会以排名作为调整依据。排名是个非常直观的数据。如果这2个关键词的排名处在第一位，那么在其他条件不变的情况下，实际产生的点击和转化就应该是这2个词的最大产出。换句话说，最多也只能提供150个注册。需要强调的是，排名是连接点击，展示和转化的一个点，我们可以用排名作为关键词优化的一个重要参考因素，但单纯追逐排名是绝对错误的，倒果为因，对最终收益产生影响的是点击和转化量。如果这2个关键词处在第一位，意味着它们带来太多高成本的点击量，降低CPC不但降低了单位成本，也大幅降低了点击量，而不是排名位置的改变本身改善了账户表现。

　　对于其他关键词也是一样，如果一个关键词的单位点击成本低于1元，我们就觉得还有空间可以增加消费，但若该关键词排名已经在第一位，进一步推高CPC很可能不会带来更多转化。另一方面，如果几个关键词的单位点击成本是0.5元，排名在第一位，而另外一个关键词的单位点击成本是1.5元，排名在第五位，我们是否可以推高这个排名第五的关键词呢?回答是不知道，因为信息不足。在手工优化和自动优化一节中我们将更详细地讨论这个问题。

　　优化的目的是要以合理的成本获得有价值的点击。除去CPC的调整以外，匹配方式的调整也非常重要，尤其是采用广泛(智能)匹配的时候，搜索引擎可能会根据广告商的最高出价MAX CPC给予这个关键词大量的“相关”展示。这些展示量是否真的相关呢?需要根据“搜索词报告”来确认。一方面，我们要挑出那些明显不相关的搜索词，加入否定关键词名单(谷歌和百度凤巢);另一方面，从搜索词报告中挑出有相当点击量甚至转化量的相关搜索关键词，投放到账户中去，也是扩展有效关键词的一个重要手段。对于能带来有效转化的关键词，我们总是希望投放精确匹配，以较低成本获得最相关的点击量。具体的优化手段很多：修改CPC，修改匹配方式，修改目标地区，修改广告展示或投放方式，修改广告词，修改目标IP;等等等等……在成本承受能力范围能获得尽可能多的有效点击量。这也是优化没有绝对标准也没有尽头的原因，有太多手段乃至手段组合可以调整表现，作为搜索营销管理者，我们根据自己的时间/精力/喜好，选择最划算的组合。因为有太多不可控因素，优化对搜索营销管理者的经验有较高要求。

　　关于优化的另外一个问题是如何实施：我们如何确认作出的调整是有效的?很多客户希望听到的回答是：通过这些调整，我们可以实现多少收入增长，多少成本削减，改善率达到多少。现实中我们不可能有效回答这个问题，因为面对的是一个动态的市场环境。我们可能对调整的效果有所预期，但所有的结果最终需要通过测试来确认。同时，每个测试只应指向一个调整因素，尽可能冻结其他影响因素。同时纳入多个调整因素的结果是，到最后我们不知道到底是哪个调整起作用了，或者搞砸了。如果有人能够不经测试，眼皮不眨地对客户给予回答，那很可能是个忽悠。很遗憾的是，许多客户更喜欢听到这种答案，并且不去追踪这种答案的可靠性。从客户的角度来说，这是合理的。营销有效性一直以来被可见性所困扰，很大程度上是一种艺术而非科学。预设的数字指标因此很有价值，让管理者心中大概有数。而搜索营销，作为数字化营销/在线营销的一个组成部分，最大的特点就是数据可见性。成本可追踪，收入可追踪，而且是实时追踪。经常在看见具体成本之前就可以看见收入了。这就降低了预设数字指标的价值，因为我们可以随时根据实际表现作出远为有效的调整，我们可以不断地测试并选取优化策略，最快地向利益最大化目标靠拢。一个有效的搜索营销是一个不断测试不断调整的过程，优化永远不应该间断。

　　需要强调的是，以上讨论的优化是基于搜索营销的，但优化本身绝不仅止于搜索营销。产品，网站设计，注册路径，市场竞争，跨渠道营销，这些因素尽管不是搜索营销的调整范围，却是可以从搜索营销报告中观察效果的部分。积极反馈并配合相关合作部门作出调整，也是搜索营销优化的有机组成部分。

　　3) 人工优化与自动优化

　　自动优化这个概念在国内还相对陌生，但在北美市场，自动优化已经成为大中型客户进行搜索营销管理的主要工具。另一方面，尽管在过去四五年中，自动优化已经经历了几次进化，但还远未臻完善，关于自动优化的基础理论也还存在一些争论。实际上，通过上一节对于虚拟案例的讨论，我们已经认识到优化有着很宽广的范畴，由于变量太多，优化过程常常引入相当程度的模糊判断。在现阶段，我们不认为会有任何一种自动优化工具可以充分取代人工优化。那么，为什么自动优化在北美市场会成为主流?对于国内市场，自动优化是否存在价值?

　　讨论这个问题首先需要厘清自动优化的概念。市场上的自动优化产品主要来自两个方向：一是传统的监测数据服务商或者网页分析服务商(点击后管理)开始进入搜索营销管理(点击前管理)市场;一是独立的搜索引擎竞价服务商，也就是CPC竞价管理的服务商。后者是我们日常谈论的自动优化的主体。换句话说，一般意义上的搜索营销自动优化，其实主要是指CPC竞价自动优化。现在北美市场的技术服务商往往强调自己自动优化是一个系统的解决方案，但到目前为止，来自两个方向的产品各具优劣，还没有出现一个真正成熟的系统自动优化产品。

　　CPC竞价自动优化仅仅是优化环节中的一个组成部分，但之前讨论过，这是对账户表现影响最直接的一个部分。不夸张地说，CPC竞价管理可以决定一个搜索营销计划的盈亏。同时，CPC管理常常占据手工优化的主要时间精力，尤其是对于大中客户而言，几千个关键词的价格管理可能就足以让搜索营销管理员无暇他顾了。以CPC竞价管理作为自动优化的切入点是合理的。

　　市场上现有的CPC竞价自动优化产品一般都使用API从广告发布商处抓取点击数据，结合监测提供的转化数据，来进行CPC优化调整。调整主要分两种方式：

　　一， 和手工优化相同，如果以“追涨杀跌”为原则来执行关键词的竞价调整，只需要把原始数据和调整规则(RULE)输入模型，电脑就可以立刻给出调整值，这就是所谓的基于规则的优化(RULE BASED APPROACH)。自动优化的最初阶段以这种优化为主体，目前也还是很活跃的一种自动优化手段。基于规则的自动优化成本低廉，很容易使用，可以将搜索营销管理员的时间精力从繁重的简单劳动中解放出来，投入到更需要模糊判断的方向上去，比如新广告内容开发，新关键词发掘等等。

　　二， 由于大中客户的关键词数量往往比较多，不同关键词的表现差别也很大。有的关键词收入高，但是高度竞争，成本也很高;有的关键词可能不太有人搜索，收入很低，但是几乎没有竞争，一旦转化回报率很高。这种情况有点像金融市场中的产品表现，于是有人把原本用于华尔街的投资组合模型引入了搜索营销管理，透过一系列产品组合来降低风险，提高回报。这种方式被称作基于组合的优化(PORTFOLIO BASED APPROACH)。

　　来看这样一个例子:

　　我们在某账户中同时拥有两个关键词。

　　关键词1在排名第一位可以获得15个注册，单位注册成本为2元;如果排名在第二位，则可以获得10个注册，单位注册成本为1元。关键词2在排名第一位可以获得20个注册，单位注册成本为2.5元;如果排名在第二位，可以获得10个注册，单位注册成本为2元。假设每个注册价值2元，我们应该怎么做呢?

　　如果使用基于规则的优化。很简单，关键词1推到第一位，获得15个注册。关键词2就只能保持在第二位，获得10个注册。这时候的平均单位注册成本是2元，符合要求，总注册为25个。

　　如果使用基于组合的优化。关键词1放在第二位，关键词2放在第一位，这时候关键词1的注册成本为1元，关键词2的注册成本为2.5元，一共获得30个注册。平均单位注册则为(2.5*20+1*10)/30=2元，还是符合要求的。

　　通过基于组合的优化，我们在同样的单位注册成本下，获得了额外的5个注册，这就是组合优化的优势。如何打一个不精确的比方，这是“田忌赛马”。

　　组合优化的概念在这个例子中很直观，但在现实操作中就要复杂得多。如果客户拥有几千，几万甚至几十万关键词，如何在关键词组合中挑选最佳的CPC搭配以获得当前市场环境中最佳的总体表现，这就不是简单的四则运算可以解决的了。组合优化的来源，投资组合模型，是典型的运筹学应用(对，就是二战中产生的运筹学)。同样组合优化本身也是一个典型的运筹学应用，它的范畴包括概率统计(STATISTICS AND PROBABILITY)，数学建模(MATHEMATICAL MODELLING), 仿真(SIMULATION), 优化(OPTIMIZATION), 规则算法(ALGORITHUMS)，数据挖掘和数据仓库(DATA MINING AND DATA WAREHOUSING)。简单地说，组合优化是通过对现有账户表现的数据收集，建立数学模型，对全部关键词在各个层级上的表现在模型中进行仿真，并且通过制定的规则算法，从海量的可能性中过滤出可能产生最佳效果的组合，并付诸实施，并通过对实施效果的数据采集进入下一步的仿真优化，从而实现一个螺旋形上升的不断优化。

　　自动优化在北美逐渐成为搜索营销管理中CPC管理的重要手段，和北美搜索营销市场的成熟程度有着密切的关系。搜索营销投入在整个营销中占据相当高的比例，高度竞争的市场，相对成熟的用户搜索行为，更先进的搜索营销平台和技术手段。这一切使得搜索营销的日常管理更加复杂，工作量更大，难度更高，自动优化的普及也就成为了必然趋势。自动优化是否适合现在的中国市场?我认为，经过过去两年的高速成长，起码某些行业大型客户对于自动优化的需求是现实的，有意义的。一方面，国内搜索营销的竞争激烈程度有时甚至超越北美;一方面，客户对于搜索营销的认识也越来越具体越来越深入。实践已经证明合适的自动优化产品可以在国内市场发挥巨大作用。

　　但是，怎么样的自动优化产品是适合国内市场的呢?不管北美还是国内，衡量自动优化产品的基本原则是一致的：1，产品是否供应商自己开发的?只有掌握产品的人才真正了解产品的全部潜力和价值;2，这个产品的背后是否有精密的数学头脑支持?运筹学的应用需要经过专业训练的数学家，目前领先的优化产品背后基本都站着一批一线名校的数学博士乃至教授。3，这个产品是否具有充分细致的预测能力，考虑到优化是对仿真结果的拣选，关键词/广告级别的仿真预测是基本要素。这是区分规则优化和组合优化的一个手段，因为基于规则的自动优化通常不需要进行大量仿真。4，是否具备学习能力。大闭环的学习途径是保证产品能够针对环境不断适应不断优化的基础。5，模型的前视后视能力，是否能够根据需要调整历史参考区间，从而从容应对激烈的市场变化。

　　这些条件是一个好的自动优化产品应该具备的。而针对中国市场，显然还需要这个产品具备对国内搜索平台的支持能力，以及产品供应商对国内客户以及市场环境的理解。中国的搜索市场本身还在进化，表现之一是严重的头重脚轻。有效的组合优化不仅需要精密的数学模型，还需要大量的资金投入，从真实的广告投放中去验证效果并不断修正。因为每个市场对模型的大闭环修正都会有巨大的影响。

　　这些评价都是基于自动优化产品本身的。实际上，是否需要自动优化产品的前提条件是客户对于营销管理的认识和需求。国内搜索营销市场的相对落后首先表现在客户方。如果客户不知道该问搜索营销要什么，那手工优化或者自动优化的区别就毫无意义。

　　以组合优化中举的例子来说，我们只要稍微调整一下方向，结果就完全不同。比如我们不再追求最大注册数，而改成追求最大利润。这样一来，完全不需要采用组合优化方式，直接跟着每个关键词的利润率走即可。挣一分钱也是挣，赔一分钱也是赔，利润最高点就在边际利润与边际成本打平时达到。实践中，相当一部分客户追求的应该是最大利润，但最终拿出来的却往往是一个ROI指标。为什么会如此呢?如果客户不能有效回答这个问题，说明他们起码在现阶段还不需要自动优化。

　　退一步说，再优秀的自动优化产品也只是机器上的输入输出。机器有机器做得好的事情：海量数据计算， 算法规则的实施，这些都是人力所不能及(或者成本高到无法接受的)。但机器是死的，人是活的。搜索营销管理员的人工干预是任何自动优化产品都不可能取代的：设定有效的目标，开发规则策略，应对特殊变化。不同行业不同级别的客户，账户表现可能不同，每个客户的环境和目标都不尽相同，因此也就不存在一个“最佳”的自动优化产品。最佳的表现永远只能在头脑清晰的搜索营销管理员的高效运营下达到，不管是通过自动优化还是手动优化。

　　我们相信自动优化会越来越成熟，越来越重要，很快就将在国内搜索营销市场占据应有的地位，但这种成长首先依附于中国搜索营销从业人员的成长。从这个意义上说，手工优化才是王道。

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