谷歌后果更大化廣告可以通過機器學習更大化?廣告的投放后果，智能籠罩了谷歌的所有流量渠道。后果更大化廣告就像中小賣家中的智能投資者，可以縮短平臺賣家的轉型過渡期，然后應用谷歌王牌的搜索廣告，可以幫助更好地接觸和獲得買家，從而進一步獨立站引流的效力。這對谷歌廣告的新手來說無疑是一個廣大的好資訊。那應用谷歌后果更大化廣告有那些注意事項呢？

1、進一步投放后果的突破口：廣告素材

眾所周知，廣告后果更大化是機器學習下的智能投放，手動設置的部分不多。如何進一步投放后果，廣告素材可能是突破口。

更大化廣告賣家提供素材資源洞察報告可以幫助賣家了解那些廣告素材對廣告后果有積極影響，從而優化廣告素材，進一步投資回報率。

廣告素材是打開與競爭對手差距的有力工具。因此，我建議在更大化廣告后果之前，賣家必需做好素材，如果條件允許，找到專業團隊聯合品牌基調制造高質量的內容。

另需要注意的是，所有的廣告視頻素材都需要提前上傳到YouTube上面，如果擔憂上傳后提前泄漏，上傳時可以查看“Unlisted”選項即可。

2、AudienceSignal設置和創立（受眾群體信號）至關關鍵

先解釋一下audiencesignal（觀眾群體信號）的概念。一般來說，當賣家投放廣告時，賣家會設置一個人群肖像，這樣廣告就可以主要籠罩這類容易轉化的人群。其他不在這個人群規模內的買家看不到賣家的廣告。

后果更大化廣告推出后，相應推出audiencesignal新概念，這個audiencesignal與傳統意義上的人群肖像定位不同：當你設置一個人群規模時，后果更大化廣告只會把你設置的人群作為初始人群，不會完整依照人群呆板運行，依據機器學習智能篩選和籠罩更多的目的受眾更精確地幫助進一步轉化率。

所以我建議你可以把它放好audiencesignal真正應用，解決人群定位不精確、轉化率低的問題，讓機器學習智能優化廣告。

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