重塑数字营销竞争格局的是智能出价，然而营销人员面对众多策略，常常难以做出精准选择。
智能出价核心原理
智能出价系统由机器学习驱动，它通过分析海量、实时数据，自动调整广告出价，会综合考虑用户设备、地理位置、时间段以及搜索关键词等超过 300 个信号变量，谷歌广告平台 2023 年数据表明，使用智能出价策略的广告主平均转化率提升了 17%，这种技术能够处理人类无法及时反应的复杂竞价环境。
持续学习以及优化的过程，并非简单的规则所设置的智能出价，系统会依据广告效果数据持续调整出价模型，寻觅最佳出价点，英国某一家电商品牌在运用智能出价三个月后，广告支出回报率提升了32%，节省了15%的人力成本。
eCPC灵活控本
增强型每次点击费用出价是以手动出价为基础，进而在此基础上引入了智能调整机制，该系统会区分情况出价，在对转化可能性高的用户进行展示时，会自动提高出价，而对于转化可能性低的用户，则会降低出价，美国西海岸有一家中型电商，在2023年进行相关测试时指出，表明该电商使用eCPC后，在保持总成本不变的情形下，致使转化量增加了23% 。
对于预算有限然而追求稳定转化的广告主而言，这种策略极为适合。在保持平均每次点击费用恒定的前提下，系统会对各次点击的出价予以智能分配。印度教育机构Erudite采用eCPC后，注册成本降低了31%，并且流量来源的稳定性不变。
最大化点击策略
专注于在给定预算内去获取最多点击量的策略是最大化点击策略，该策略会自动设定出价，以此来确保广告在竞争环境中能获得最大曝光机会，东南亚某旅游平台在2024年第一季度使用了此策略，之后点击量环比增长45%，进而有效扩大了品牌认知度。
适用新品推广的这种策略，适用于需要快速获取流量的场景，系统会依据竞争情况动态调节出价，以此确保预算得到最为充分的利用，巴西时尚电商UseFashion借助此策略在促销期间凭借固定预算获取了超出预期的网站访问量。
目标广告支出回报率
目标广告支出回报率策略意于把广告投入跟产出关系统摄在设定比例当中，该系统会依照历史转化数据预估不同情境下的转化价值并对应调整出价，欧洲汽车租赁公司DriveEasy使用此策略后成功把广告支出回报率稳固在400%左右。
账户需具备足够转化数据支持，这是该策略的要求，该策略，谷歌建议在使用前述这一策略前30天内至少获得15次转化，不然系统难以进行有效学习，墨西哥餐饮连锁SaborLocal在达到数据要求后采用该策略，实现了广告投入效率的可控性。
目标每次转化费用
该策略聚焦于控制单次转化成本，此为目标每次转化费用策略的核心所在。系统会进行自动出价调整的操作，其过程旨在让实际转化成本尽可能地靠近预设值。有一家来自加拿大的家居品牌名为HomeComfort，它设定了35加元的目标。之后，系统成功达成愿望，把成本有效控制在34至36加元的区间范围之内，并且与此同时，转化量始终维持在稳定的状态 。
这种策略有可能致使总点击量出现下降，不过转化质量一般而言会更高，澳大利亚金融服务公司WealthGuard运用此策略以后，尽管点击量削减了28%，然而高质量潜在客户数量却倒是增加了19%。
页面位置与竞争策略
目标搜索页面位置策略，着重于提升广告，在搜索结果页的展示位置，该系统借助动态出价，提高广告跻身首页的概率，日本电子产品零售商TechLand实施此策略后，首页展示率从47%提升至76%，显著增加了品牌曝光。
目标排名，优先份额策略，专注于超越特定竞争对手的广告展示，该策略能设置超越特定域名的频率目标，不过实际效果受质量得分影响，韩国美妆品牌BeautyBox使用此策略后，在关键品类搜索中超越主要竞争对手的概率提高了三成。
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