【干货】自定义列组合——让你的Google Ads更“智能”
1181大家都知道 Goolgle Ads 和 Google Analytics（GA）之间的关系。Ads主要是用于建立广告，而 GA 主要是进行更近一步的深入数据分析的。虽然 GA 能提供更加全面而且更加丰富的数据类型和数据维度，但是对于分析能力的要求也更高。并且 GA 的数据分析不仅仅限于广告层面，还会从网站整体的角度进行分析，需要花费更多的时间和精力才能得到比较有效的分析结果。
然而在Google Ads中也是有数据展示的功能的，并且Google Ads中的数据主要是围绕着广告展现的，相比GA，这部分数据与广告相关性更强，也更便于我们观察广告效果和对广告进行分析调整。而数据的展现方式就是我们今天要介绍的数据列组合（下图红框中）。
Google Ads 中的数据主要是通过广告系列和广告组以及关键字报告等方式展现的，数据列组合中包含了不同的数据列的数据，例如广告系列名称，预算，状态，系列类型，点击次数，展示次数，点击率，转化次数，花费等等。
其中的点击次数，展示次数，转化次数和花费等指标相信大家并不陌生，但是你是否希望能从更多的角度对不同广告系列，广告组或者关键词的表现进行分析呢？会不会现有的数据列组合的排列顺序不符合自己的观察习惯呢？
这些都可以通过自定义列组合解决。
通过界面中的列(COLUMNS) — 修改列(Modify columns)就可以进入自定义数据列组合的界面。
自定义列组合可以在账户层级，广告系列层级，广告组层级，广告层级以及关键字，受众群体等拥有数据列组合的报告页面进行操作修改，我们可以根据每个层级和不同的报告的具体需求设置适合你的数据展示类型和展示格式。
以上是账号层级的自定义列，其中包含了：
推荐列 (Recommended Columns)
效果 (Performance)
可见度 (Viewability)
转化次数 (Conversions)
预算模拟器 (Budget simulator)
归因 (Attribution)
属性 (Attributes)
竞争指标 (Competitive metrics)
Google Analytics (分析）
来电详情 (Call details)
短信信息 (Message details)
更改历史记录 (Change History)
覆盖面指标 (Reach metrics)
Gmail指标 (Gmail metric)
自定义列 (Custom columns) 等15项。
不同层级和报告中的具体可选数据类型的数量都是不一样的，主要是由于每个层级和报告能展示的数据类型不同。
我们可以通过点击中间部分的每个类型右方的向下小箭头展开每个数据类型的具体数据指标。右下角的区域是目前数据列中的数据指标，我们可以通过点击每个数据指标进行拖拽，改变它们的排列顺序，也可以点击右边的 × 把不想要的数据指标排除。
其中，比较重要和大家比较熟悉的是效果 (Performance) 和转化数 (Conversions) 这两个数据类型。
其中包含了点击次数，费用，展示次数，点击率，转化次数，转化率等大家比较关心和常用的指标，大家可以根据自己的需求勾选，然后在右下方中调整顺序。对于大家不熟悉的指标，可以把鼠标放到指标上面，会自动显示该指标的解释内容（下图红框中）
接下来为大家介绍竞争指标(Competitive metrics)的类型中3个可以作为参考的指标：
在搜索网络中获得的展示次数份额 Search impr. Share
是指你在搜索网络中实际获得的展示次数除以你有资格获得的估算展示次数所得到的百分比。展示资格取决于你当前广告的定位设置、审批状态、出价以及质量。展示次数份额数据每天更新一次。
当该指标达到100%时，所有相关的搜索都会展示你的广告，但这并不一定就很好。
这个指标主要是便于我们了解当前广告的展示份额达到了什么样的比例，以便我们对广告进行调整。
例如搜索带有品牌名的产品的用户一般情况下都是相对意向更高的，对于这类广告我们希望展示次数份额越大越好。但是对于普通的类目词或大词的广告吸引来的用户相对的转化意向会比较低，这时候我们会希望根据广告的实际表现情况控制展示次数份额。
因此，我们可以根据“在搜索网络中获得的展示次数份额”(Search impr. Share)这个指标更好地了解每个广告目前的展示次数份额情况以便对广告进行调整。
搜索网络绝对页首展示次数份额 Search abs. top IS
是指搜索广告在最显眼的搜索广告位置获得的展示次数所占的百分比。
绝对页首展示次数份额 = 绝对页首展示次数/符合条件的总页首展示次数。
Google会综合分析我们的广告，产品价格，相关性等因素来决定首页展示位置。该指标可以为我们更好地了解当前广告的展示效果提供一定的参考性。
在搜索网络中因评级而错失的展示次数份额 Search lost IS (rank)
估算的是你的广告因较差的广告评级而未能在搜索网络上展示的频率。
广告评级(Rank)决定了我们的广告排名以及广告是否有资格展示。
它的计算是基于我们的出价、广告和网站质量、搜索内容以及附加信息等因素综合计算得出。
当这个指标偏高时，意味着我们的广告展示的频率较低，也意味着我们广告的评级较低。这时我们可以通过提高出价，优化关键词，优化广告内容，提升Feed质量等方式提高排名。
通过这个指标我们可以间接地了解到我们当前广告的评级情况，从而可以对不够好的广告进行及时的调整。
以上就是竞争指标(Competitive metrics)类型中的3个指标。还有更多的指标大家可以根据自己的具体情况选择哦。
此外，我们还可以根据自己的需求添加自定义的数据列指标。通过数据类型最底部的自定义列（Custom columns），点击+号创建：
然后填写该列的名称，描述，选择需要的指标（Metric），并通过运算符号组合成一个算式，就能生成新的指标。
例如下图中，创建名为ITC的指标，选择转化数（Conversions）除以展示数(Impr.)作为该指标的算式，最后选择数据格式（Data format），就是这个自定义指标运算结果最后的展示方式（数字，百分比或货币符号）。然后点击保存就完成一个自定义列的指标创建了。
当你下次需要这个指标的时候，就可以直接在自定义列（Custom columns）类型中勾选添加啦。
当我们选好指标，调整好顺序后，可以在底部勾选“保存所选的列组合(Save your column set)”，然后点击“应用(SAVE&APPLY)”，这样就可以保存并生成新的自定义列组合，在需要的时候就可以调用该数据列组合。
由于不同层级的数据类型略有差别，不同层级的自定义列组合是不能夸层级应用的哦，例如在广告系列层级设置的自定义列组合，在广告组层级中是不会显示该选项的。但是相同层级的只需要设置一个数据列组合就可以通用哦。
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大家都知道 Goolgle Ads 和 Google Analytics（GA）之间的关系。Ads主要是用于建立广告，而 GA 主要是进行更近一步的深入数据分析的。虽然 GA 能提供更加全面而且更加丰富的数据类型和数据维度，但是对于分析能力的要求也更高。并且 GA 的数据分析不仅仅限于广告层面，还会从网站整体的角度进行分析，需要花费更多的时间和精力才能得到比较有效的分析结果。
然而在Google Ads中也是有数据展示的功能的，并且Google Ads中的数据主要是围绕着广告展现的，相比GA，这部分数据与广告相关性更强，也更便于我们观察广告效果和对广告进行分析调整。而数据的展现方式就是我们今天要介绍的数据列组合（下图红框中）。
Google Ads 中的数据主要是通过广告系列和广告组以及关键字报告等方式展现的，数据列组合中包含了不同的数据列的数据，例如广告系列名称，预算，状态，系列类型，点击次数，展示次数，点击率，转化次数，花费等等。
其中的点击次数，展示次数，转化次数和花费等指标相信大家并不陌生，但是你是否希望能从更多的角度对不同广告系列，广告组或者关键词的表现进行分析呢？会不会现有的数据列组合的排列顺序不符合自己的观察习惯呢？
这些都可以通过自定义列组合解决。
通过界面中的列(COLUMNS) — 修改列(Modify columns)就可以进入自定义数据列组合的界面。
自定义列组合可以在账户层级，广告系列层级，广告组层级，广告层级以及关键字，受众群体等拥有数据列组合的报告页面进行操作修改，我们可以根据每个层级和不同的报告的具体需求设置适合你的数据展示类型和展示格式。
以上是账号层级的自定义列，其中包含了：
推荐列 (Recommended Columns)
效果 (Performance)
可见度 (Viewability)
转化次数 (Conversions)
预算模拟器 (Budget simulator)
归因 (Attribution)
属性 (Attributes)
竞争指标 (Competitive metrics)
Google Analytics (分析）
来电详情 (Call details)
短信信息 (Message details)
更改历史记录 (Change History)
覆盖面指标 (Reach metrics)
Gmail指标 (Gmail metric)
自定义列 (Custom columns) 等15项。
不同层级和报告中的具体可选数据类型的数量都是不一样的，主要是由于每个层级和报告能展示的数据类型不同。
我们可以通过点击中间部分的每个类型右方的向下小箭头展开每个数据类型的具体数据指标。右下角的区域是目前数据列中的数据指标，我们可以通过点击每个数据指标进行拖拽，改变它们的排列顺序，也可以点击右边的 × 把不想要的数据指标排除。
其中，比较重要和大家比较熟悉的是效果 (Performance) 和转化数 (Conversions) 这两个数据类型。
其中包含了点击次数，费用，展示次数，点击率，转化次数，转化率等大家比较关心和常用的指标，大家可以根据自己的需求勾选，然后在右下方中调整顺序。对于大家不熟悉的指标，可以把鼠标放到指标上面，会自动显示该指标的解释内容（下图红框中）
接下来为大家介绍竞争指标(Competitive metrics)的类型中3个可以作为参考的指标：
在搜索网络中获得的展示次数份额 Search impr. Share
是指你在搜索网络中实际获得的展示次数除以你有资格获得的估算展示次数所得到的百分比。展示资格取决于你当前广告的定位设置、审批状态、出价以及质量。展示次数份额数据每天更新一次。
当该指标达到100%时，所有相关的搜索都会展示你的广告，但这并不一定就很好。
这个指标主要是便于我们了解当前广告的展示份额达到了什么样的比例，以便我们对广告进行调整。
例如搜索带有品牌名的产品的用户一般情况下都是相对意向更高的，对于这类广告我们希望展示次数份额越大越好。但是对于普通的类目词或大词的广告吸引来的用户相对的转化意向会比较低，这时候我们会希望根据广告的实际表现情况控制展示次数份额。
因此，我们可以根据“在搜索网络中获得的展示次数份额”(Search impr. Share)这个指标更好地了解每个广告目前的展示次数份额情况以便对广告进行调整。
搜索网络绝对页首展示次数份额 Search abs. top IS
是指搜索广告在最显眼的搜索广告位置获得的展示次数所占的百分比。
绝对页首展示次数份额 = 绝对页首展示次数/符合条件的总页首展示次数。
Google会综合分析我们的广告，产品价格，相关性等因素来决定首页展示位置。该指标可以为我们更好地了解当前广告的展示效果提供一定的参考性。
在搜索网络中因评级而错失的展示次数份额 Search lost IS (rank)
估算的是你的广告因较差的广告评级而未能在搜索网络上展示的频率。
广告评级(Rank)决定了我们的广告排名以及广告是否有资格展示。
它的计算是基于我们的出价、广告和网站质量、搜索内容以及附加信息等因素综合计算得出。
当这个指标偏高时，意味着我们的广告展示的频率较低，也意味着我们广告的评级较低。这时我们可以通过提高出价，优化关键词，优化广告内容，提升Feed质量等方式提高排名。
通过这个指标我们可以间接地了解到我们当前广告的评级情况，从而可以对不够好的广告进行及时的调整。
以上就是竞争指标(Competitive metrics)类型中的3个指标。还有更多的指标大家可以根据自己的具体情况选择哦。
此外，我们还可以根据自己的需求添加自定义的数据列指标。通过数据类型最底部的自定义列（Custom columns），点击+号创建：
然后填写该列的名称，描述，选择需要的指标（Metric），并通过运算符号组合成一个算式，就能生成新的指标。
例如下图中，创建名为ITC的指标，选择转化数（Conversions）除以展示数(Impr.)作为该指标的算式，最后选择数据格式（Data format），就是这个自定义指标运算结果最后的展示方式（数字，百分比或货币符号）。然后点击保存就完成一个自定义列的指标创建了。
当你下次需要这个指标的时候，就可以直接在自定义列（Custom columns）类型中勾选添加啦。
当我们选好指标，调整好顺序后，可以在底部勾选“保存所选的列组合(Save your column set)”，然后点击“应用(SAVE&APPLY)”，这样就可以保存并生成新的自定义列组合，在需要的时候就可以调用该数据列组合。
由于不同层级的数据类型略有差别，不同层级的自定义列组合是不能夸层级应用的哦，例如在广告系列层级设置的自定义列组合，在广告组层级中是不会显示该选项的。但是相同层级的只需要设置一个数据列组合就可以通用哦。
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