Google Ads由賬號、廣告系列和廣告組三個層級構成。對于賬號和廣告系列，同學們通常不會有太多疑問，但對于廣告組，許多新手可能會感到困惑，不知道如何進行優(yōu)化。

最初的Google Ads是一個廣告系列對應一個廣告組的模式，但隨著機器學習的普及，現(xiàn)在一個廣告系列可以有多個廣告組。這種結構使廣告更具有針對性和相關性。從國內(nèi)的投放經(jīng)驗來看，一個廣告組對應一個廣告便于素材分析和數(shù)據(jù)整理，但在國外投放時，我們需要調(diào)整思路。在Google Ads中，最小的單位不是廣告素材，而是廣告組。正確的賬戶架構應該是：1個賬號下設立多個廣告系列，每個廣告系列再對應多個廣告組。

廣告系列的劃分可以根據(jù)產(chǎn)品階段和投放目標進行，例如install、VAC1.0、VAC2.5或VAC value等。而廣告組的劃分不應按素材類型或尺寸分組，而是按主題來分。每個廣告組內(nèi)的素材主題要保持一致，包括主題、描述、圖片、視頻等要豐富多樣，以獲得最佳廣告效果。

在產(chǎn)品不同生命周期階段，廣告組扮演著不同的角色。在產(chǎn)品初期，利用廣告組可以快速獲取大量新用戶。在預算充足、出價合理的情況下，根據(jù)具體的新客獲取需求制作相應主題的廣告素材。在產(chǎn)品調(diào)優(yōu)期，通過廣告組進一步優(yōu)化廣告系列的表現(xiàn)。在這一階段，很多同學會關注優(yōu)化成本、提升轉化率等。當廣告系列已經(jīng)度過學習期，我們應在每個廣告系列中添加新的廣告組，每隔一段時間更新素材，并給每個新上傳的廣告組足夠的學習時間。

而在產(chǎn)品穩(wěn)定期，利用廣告組幫助廣告系列維持穩(wěn)定表現(xiàn)是關鍵。面對大盤不穩(wěn)定等因素時，我們可以采取多種策略使廣告系列穩(wěn)定投放。當一個廣告系列失去競爭力時，可以嘗試添加不同主題的新廣告組，為廣告系列創(chuàng)造新的學習機會。同時要注意，不要頻繁調(diào)整廣告組，以免影響廣告系列的機器學習。那么什么是機器學習呢？機器學習的核心是通過分析數(shù)據(jù)來做出決策或預測。在廣告投放中，機器學習通過分析用戶在網(wǎng)絡上的行為來確定哪些是高價值群體。機器學習的訓練原料是過去累積的歷史數(shù)據(jù)，通過特征萃取產(chǎn)生features和label，再通過模型訓練進行預測。這就是機器學習的全過程。

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