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关于大部分做B2B外贸生意的朋友来说，外贸网站推行是个短板，许多朋友被这个那个所谓的短时间内见效果的建站公司坑过，便是由于不懂，所以别人觉得说什么便是什么，前两天有个朋友过来问我外贸快车如何如何，我不予以点评。
今天这篇文章只是想通过手头上的一个推行案例来给做一个付费推行常识的基本普及，许多人关于付费的谷歌推广可能有以下几种误解：
1.谷歌广告便是烧钱的
我在没接触谷歌Ads前也是抱着这种主意的，由于曾经接触的是B2C，B2C的独立站谷歌广告一天少都是1000起，可是说实话B2B的费用连B2C的一半都用不到。道理很简单，B2C面对的都是零售客户，客户群广泛，关键词查找量大，CPC出价高。
B2B面对的都是专业的批发采购商，客户群比较集中，关键词查找量相比较少，相对2C，出价也就少。
我们看下上面这个图，这是曩昔1个月的谷歌广告花费情况，1个月总共花费3260，获取17个有用询盘，单个有用询盘获取成本191，值得欣慰的是其中有个挪威的客户已经下了一个试订单，3000多的广告成本就成交了1单，别的还有好几个已经在组织寄送样品。
我设置的日预算是300，但实际上每天的消费也就在200左右，这个也跟我所在的这个职业归于冷门职业有关，这种职业有个优点便是尽管询盘量不高，关键词查找量低，可是询盘精准度高。
一开始的时候我为花不出去广告费犯愁，由于关键词大词的查找量就摆在那里，可是后面我渐渐拓展了一些关键词的思路，渐渐的广告的曝光量上去了，有了曝光量，点击也上去了，下面这个图显现的是曩昔1个月的CTR点击率
4-5的点击率归于B2B职业的正常水平，如果低于3我以为就要找找广告关键词和广告案牍的问题了，一般情况下便是用户搜的关键词跟你的广告案牍匹配不一致。
2.谷歌广告投进杂乱
正是由于有了这个思想误区，所以许多人都觉得自己不擅长广告投进，惧怕广告投进，其实广告投进在国外的普及率很高，许多不起眼的线下零售店的老板很可能都会谷歌投进，还有可能这个老板是个老头。
我的微信沟通群里有同伴们说找署理公司推行，光开户费就要收个几千，我说你去Youtube上搜一搜开户教程，自己上手操作这个几千块不就省出来了，用得着让署理公司赚你这个冤枉钱，所以我说许多时候我们便是缺少一个探究精力，有问题去谷歌上一搜全都解决了，中文搜不出来那就换英***外贸的不信这点才能都没有。
有人说让我博客写写谷歌开户教程，我说市面上一抓一大把，我自己便是这么学习的。我们以为的谷歌投进杂乱是由于没有搞理解广告投进的逻辑问题：
1，关键词挑选，这是不管SEO还是谷歌广告的基础作业。
2，受众定位，谷歌投进来说便是环绕用户年纪，爱好，性别，地理位置，不过B2B的投进我建议不必挑选这个，直接悉数铺开。
3，广告系列分类，广告系列设置日总预算，便是这个广告系列下面的一切广告花费每天大消费数不得超越你设置的总预算。
4，广告组分类，广告分组的上一级是广告系列，这个分组能够为你广告组下面的一切关键词设置一个CPC单次点击高出价，如果你设置的CPC价格是￥5/次，也便是说用户每次点击你广告的花费不超越5块钱，你出的这个价格大小对你的广告排名起到必定作用，但不是悉数，由于谷歌广告有自己的质量评分系统，并不是你出价越高，广告越靠前。
5，广告案牍编写，这个要考验你对产品职业以及受众的了解程度，什么样的广告案牍能够吸引用户点击，还要注意案牍的标题里面要包含用户搜的关键词。一般一个广告组要设置3个不同的广告案牍，目前谷歌广告的机器学习很智能，你只需要填写3个标题，2个描绘，谷歌自己组合广告案牍，然后把体现好的广告展现出来。
广告系列能够依照不同产品大类分类，比如说上衣类，鞋子类，广告分组依照产品不同分类，例如上衣广告系列的男款，女款，儿童款，鞋子广告系列的男鞋，女鞋，童鞋，当然我这里只是一个参阅，为了阐明广告投进逻辑。
3.数据剖析杂乱
要说如果广告投进稍微有点难度的话，便是数据剖析这块，许多外贸人都是文科出身，关于数据类的东西不灵敏，其实我自己也是文科出身，后面自己学习Wordpress外贸建站，外贸SEO，数据剖析，谷歌广告。
从一个运营层面来说，数据剖析的含义大于运营，只有通过关键词的数据剖析，广告投进的数据剖析，网站后台的数据剖析，我们知道客户关注的是什么，数据的背后其实一群消费者的心理诉求，这句话我说过许屡次了，包含山东米课年会共享上我也强调过。
我们有爱好能够系统学习一下Google Anylatics的使用，能够买书也能够去谷歌剖析官方视频学习，书本的话王彦平的《网站剖析实战》，不过B2B的流量相对B2C来说少多了，所以剖析起来也很简单，记住在GA设置用户填写询盘后的跳转的目标页面thank you page，这个能够剖析出你的询盘转化率。
我们不是做互联网的，所以对数据剖析没必要深入研究太多，知道基本的数据剖析的维度和目标，跳出率，停留时间，流量来源剖析，用户访问途径等这些基本的要了解。
好的产品司理必定也是一个好的运营，其实数据剖析入门了还是挺有意思的。
上一篇： 怎样做好google优化推广的内链 下一篇： 企业为什么要做谷歌优化以及谷歌优化的技巧
今天这篇文章只是想通过手头上的一个推行案例来给做一个付费推行常识的基本普及，许多人关于付费的谷歌推广可能有以下几种误解：
1.谷歌广告便是烧钱的
我在没接触谷歌Ads前也是抱着这种主意的，由于曾经接触的是B2C，B2C的独立站谷歌广告一天少都是1000起，可是说实话B2B的费用连B2C的一半都用不到。道理很简单，B2C面对的都是零售客户，客户群广泛，关键词查找量大，CPC出价高。
B2B面对的都是专业的批发采购商，客户群比较集中，关键词查找量相比较少，相对2C，出价也就少。
我们看下上面这个图，这是曩昔1个月的谷歌广告花费情况，1个月总共花费3260，获取17个有用询盘，单个有用询盘获取成本191，值得欣慰的是其中有个挪威的客户已经下了一个试订单，3000多的广告成本就成交了1单，别的还有好几个已经在组织寄送样品。
我设置的日预算是300，但实际上每天的消费也就在200左右，这个也跟我所在的这个职业归于冷门职业有关，这种职业有个优点便是尽管询盘量不高，关键词查找量低，可是询盘精准度高。
一开始的时候我为花不出去广告费犯愁，由于关键词大词的查找量就摆在那里，可是后面我渐渐拓展了一些关键词的思路，渐渐的广告的曝光量上去了，有了曝光量，点击也上去了，下面这个图显现的是曩昔1个月的CTR点击率
4-5的点击率归于B2B职业的正常水平，如果低于3我以为就要找找广告关键词和广告案牍的问题了，一般情况下便是用户搜的关键词跟你的广告案牍匹配不一致。
2.谷歌广告投进杂乱
正是由于有了这个思想误区，所以许多人都觉得自己不擅长广告投进，惧怕广告投进，其实广告投进在国外的普及率很高，许多不起眼的线下零售店的老板很可能都会谷歌投进，还有可能这个老板是个老头。
我的微信沟通群里有同伴们说找署理公司推行，光开户费就要收个几千，我说你去Youtube上搜一搜开户教程，自己上手操作这个几千块不就省出来了，用得着让署理公司赚你这个冤枉钱，所以我说许多时候我们便是缺少一个探究精力，有问题去谷歌上一搜全都解决了，中文搜不出来那就换英***外贸的不信这点才能都没有。
有人说让我博客写写谷歌开户教程，我说市面上一抓一大把，我自己便是这么学习的。我们以为的谷歌投进杂乱是由于没有搞理解广告投进的逻辑问题：
1，关键词挑选，这是不管SEO还是谷歌广告的基础作业。
2，受众定位，谷歌投进来说便是环绕用户年纪，爱好，性别，地理位置，不过B2B的投进我建议不必挑选这个，直接悉数铺开。
3，广告系列分类，广告系列设置日总预算，便是这个广告系列下面的一切广告花费每天大消费数不得超越你设置的总预算。
4，广告组分类，广告分组的上一级是广告系列，这个分组能够为你广告组下面的一切关键词设置一个CPC单次点击高出价，如果你设置的CPC价格是￥5/次，也便是说用户每次点击你广告的花费不超越5块钱，你出的这个价格大小对你的广告排名起到必定作用，但不是悉数，由于谷歌广告有自己的质量评分系统，并不是你出价越高，广告越靠前。
5，广告案牍编写，这个要考验你对产品职业以及受众的了解程度，什么样的广告案牍能够吸引用户点击，还要注意案牍的标题里面要包含用户搜的关键词。一般一个广告组要设置3个不同的广告案牍，目前谷歌广告的机器学习很智能，你只需要填写3个标题，2个描绘，谷歌自己组合广告案牍，然后把体现好的广告展现出来。
广告系列能够依照不同产品大类分类，比如说上衣类，鞋子类，广告分组依照产品不同分类，例如上衣广告系列的男款，女款，儿童款，鞋子广告系列的男鞋，女鞋，童鞋，当然我这里只是一个参阅，为了阐明广告投进逻辑。
3.数据剖析杂乱
要说如果广告投进稍微有点难度的话，便是数据剖析这块，许多外贸人都是文科出身，关于数据类的东西不灵敏，其实我自己也是文科出身，后面自己学习Wordpress外贸建站，外贸SEO，数据剖析，谷歌广告。
从一个运营层面来说，数据剖析的含义大于运营，只有通过关键词的数据剖析，广告投进的数据剖析，网站后台的数据剖析，我们知道客户关注的是什么，数据的背后其实一群消费者的心理诉求，这句话我说过许屡次了，包含山东米课年会共享上我也强调过。
我们有爱好能够系统学习一下Google Anylatics的使用，能够买书也能够去谷歌剖析官方视频学习，书本的话王彦平的《网站剖析实战》，不过B2B的流量相对B2C来说少多了，所以剖析起来也很简单，记住在GA设置用户填写询盘后的跳转的目标页面thank you page，这个能够剖析出你的询盘转化率。
我们不是做互联网的，所以对数据剖析没必要深入研究太多，知道基本的数据剖析的维度和目标，跳出率，停留时间，流量来源剖析，用户访问途径等这些基本的要了解。
好的产品司理必定也是一个好的运营，其实数据剖析入门了还是挺有意思的。
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