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Performance Max（PMax）最初被设计为Google梦寐以求的自动化广告工具，但经过五年的实践，只有在积极引导下才能发挥作用。如果将其视作自我管理的广告活动，预算将被迅速消耗。
Performance Max的现状
混合策略，即将Performance Max与Standard Shopping同时运行，而不是替代后者，已被证明是目前DTC和电商品牌取得一致效果的最佳路径。如果你目前的设置是一个单一的PMax广告活动，且使用的是90天前设定的广告支出回报率目标，那么这篇文章值得你仔细阅读。
Optmyzr在2024年的一项研究中分析了24,702个Performance Max广告活动，发现82%的广告主同时运行PMax和其他类型的广告活动。而PMax在与其他广告活动争夺相同流量时，表现往往不如后者。
PMax能够通过单一广告活动覆盖Google的所有资源，包括搜索、购物、YouTube、展示广告、Gmail、Discover和地图，但这种覆盖范围伴随着可见性和控制权的妥协，自推出以来一直让电商广告主感到沮丧。
混合策略为何有效
混合策略的核心观念很简单：Standard Shopping提供控制和数据可见性，而Performance Max提供覆盖范围和自动化发现。2024年底，Google更新了广告活动优先级规则，从自动PMax优先转向广告等级模型。现在，广告等级最高的活动将赢得竞拍，不论广告活动的类型。
Standard Shopping处理核心的、已知意图的流量，而PMax则负责通过搜索、YouTube、展示广告、Gmail、Discover和地图进行全渠道发现。这种混合方法为你提供了最优的广告策略。
我们为电商客户使用的账户结构能够产生最佳效果，这种结构保持了每个广告活动中的转化量，这比大多数广告主意识到的要重要。将预算和转化分散到太多广告活动中会阻碍算法的有效学习。目标是足够的细分以便策略性操作，而不是过度细分以致机器学习资源不足。
产品信息仍是最大的杠杆
大多数广告主在优化Performance Max时专注于广告活动设置，但更大的机会通常在于产品信息的优化。
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