微软必应(bing)广告开户推广上线准备、账户搭建、投放策略全流程
微软最新发布了GPT-4，一款支持文本和图像输入的大型语言模型。微软随后宣布，新版必应（Bing）搜索引擎将运行在GPT-4系统上。许多人对微软必应广告投放产生了兴趣，他们想知道是否应该在微软必应上投放广告，以及如何进行投放。在下面的内容中，比德勒将介绍微软广告账户上线前的准备工作、广告账户搭建指南以及投放策略，以帮助你更好地了解如何投放微软必应广告。
微软必应广告账户上线前准备在上线广告账户之前，以下几个准备工作是必要的：
UET Tag安装：建议在广告账户上线之前安装UET Tag。这将带来以下好处：实时跟踪关键词和广告语等层级数据，帮助优化广告账户；积累再营销/动态再营销受众列表；使用基于转化的智能出价策略。GA对接：如果你使用Google Analytics（GA）来统计不同媒体渠道的数据，可以通过UTM参数实现对微软广告数据的统计。在微软广告后台开启Auto-Tagging功能后，系统会自动添加UTM跟踪参数，帮助统计来自微软广告的数据表现情况。
第三方监控平台对接：通过Tracking Template功能，可以添加第三方转化跟踪系统的跟踪参数，例如渠道、广告系列、广告组、关键词、设备、匹配类型等。微软必应广告账户搭建及投放策略安装好必要的代码后，接下来是投放广告的步骤。微软广告账户的层级结构与Google相似。
结算方式和账户结构：建议按国家开设账户，按广告类型、产品类型、匹配方式和设备等创建不同的广告系列（Campaign），按词类、使用场景、热销等创建不同的广告组（Ad Group），并配置相应的关键词和广告语。对于非大型站点，可以开设一个账户，并以国家作为创建广告系列的参考维度之一。 分析因素：考虑目标群体、性别、年龄、使用场景等用户画像，并选择投放国家和语言。确定投放目标，例如品牌塑造与宣传、产品销售、潜在用户挖掘等。账户搭建：选择适合的广告形式广告形式：微软必应广告支持多种广告形式，包括搜索广告、展示广告和本地广告。根据你的营销目标和受众特征，选择适合的广告形式。搜索广告适合那些有明确搜索意图的用户，展示广告可以在网站、应用程序和社交媒体上展示，本地广告可以帮助你在当地市场推广产品和服务。关键词选择：根据你的产品或服务，进行关键词的研究和选择。使用关键词规划工具来了解用户搜索行为和相关关键词的竞争情况。选择相关性高、竞争度适中的关键词，并结合匹配类型设置广告的投放范围。创意和广告语：编写吸引人的广告语和创意，以吸引用户点击你的广告。注意关注广告的标题、描述和显示 URL，确保它们能够准确传达你的价值主张和吸引用户的兴趣。 出价和预算：根据广告的重要性和目标效果，设置适当的出价和预算。微软必应广告采用竞价拍卖模式，出价高的广告有更大的机会展示在用户搜索结果的靠前位置。定位和投放策略：利用微软必应广告的定位功能，将广告投放给特定地理位置或特定人群。结合受众画像和市场研究，选择适当的定位和投放策略，以最大程度地提高广告的曝光和转化率。 广告效果跟踪与优化投放广告后，定期监测和优化广告账户是非常重要的。微软必应广告提供了丰富的数据和分析工具，可以帮助你跟踪广告的效果并做出相应的优化调整。
转化跟踪：通过微软广告的转化跟踪功能，可以跟踪关键词、广告组和广告系列等级别的转化数据。根据转化数据，优化广告的投放策略和出价，以获得更好的广告效果。A/B 测试：尝试不同的广告文案、创意和关键词组合，进行 A/B 测试，以确定哪种组合效果更好。通过比较不同版本的广告，找到最佳组合，并进行相应的优化。数据分析：利用微软必应广告提供的数据分析工具，深入了解广告的点击率、数据分析：利用微软必应广告提供的数据分析工具，深入了解广告的点击率、转化率、ROI等关键指标。通过分析数据，发现潜在的优化机会和趋势，为优化广告策略提供依据。关键词优化：根据广告效果和转化数据，优化关键词的选择和排名。删除表现不佳的关键词，添加和调整具有潜力的关键词，以提高广告的曝光和点击率。创意优化：根据广告的点击率和转化率，优化广告的创意和广告语。尝试不同的文案、图像和呼吁行动，以提高广告的吸引力和点击率。 出价调整：根据广告的竞争情况和效果数据，适时调整出价策略。提高出价以增加广告的曝光和排名，或者降低出价以控制成本，根据广告的目标和预算做出合理的调整。定期监测和报告：定期监测广告的表现，并生成报告进行分析和总结。根据报告的结果，优化广告策略和预算分配，以实现更好的广告效果和回报。通过以上的准备工作、账户搭建和投放策略，以及广告效果跟踪与优化，你可以更好地利用微软必应广告，提高广告的曝光和转化率，实现营销目标并获得更好的业务成果。
【Bing Ads】必应shopping购物广告建立及Merchant Center设置
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以下内容主要围绕：微软购物广告（Shopping Ads）和受众广告（Audience Ads）账户优化策略及投放建议展开详细解读！
PS:操作细节多，建议Mark下来一步步学习。
01
Shopping Ads和 Google 的购物广告一样。用户在使用微软搜索时，显示的结果包括产品图片、商品信息、价格等，这样可以以更丰富的样式帮助广告主吸引更多潜在客户，缩短购买路径，提高购买率。
主要包含：标准购物广告和智能购物广告
决定性因素
1、Bing Merchant Center 是 product feed 存在的地方，可以将 BMC 看作是商店，将 feed 看作是 product catalog；
2、Microsoft advertising UI 这是 shopping campaign 所在的位置，可以通过在 campaign 和 ad group 层级过滤 feed 来控制可以竞价显示哪些产品。
投放步骤
1、创建 Bing Merchant Center Store：手动创建（需要验证网站域名）或者导入 Google 存在的 store；
2、验证网站域名：UET 代码验证或使用 Webmaster tool 验证域名，比较推荐直接用 UET 代码验证，因为在广告上嫌弃添加好代码后，UET Tag 已经在收集网站数据；
3、创建 feed：创建 feed 或从 Google 导入feed；
4、创建 Bing Shopping Campaigns：通过创建 Shopping Campaigns/Groups/Product Groups，管理投放 Product ads。
Tips
1、创建 store 时的 store name 一经创建不可修改；
2、Feed有效期默认 30 天，及时手动或自动定期更新，如果 feed 过期购物广告会直接不展示；
3、新 feed 审核需 3 个工作日，修改 item id 等默认为新 feed 需重新审核。
▍标准购物广告标准Shopping Campaign账户结构建议
1、广告系列：定义大类目（建议保留 1 个全包系列）
2、广告组：定义表现好的二级品类或者流量大的子类目
3、Product group：集中精准定位表现最好的产品，足够的出价获得足够的流量；
对于初期投放或 feed 里产品较少的客户，可创建一个系列和一个广告组；在 product group 级别根据细分维度（如：product type，label，ID等）区分 bidding 来合理优化 ROI。
在投放广告时，建议先积累数据，等有足够的数据之后，再根据表现情况进行细分优化。
Shopping Campaign优先级是如何运作的1、如果 campaign 优先级相同，出价较高的 campaign 将有资格竞价；
2、如果 campaign 有不同的优先级，优先级（而不是出价）决定哪个 campaign 将有资格竞价；
广告系列优先级直接决定展示顺序，分为高中低三级，最希望展现哪个系列的广告，可以设置该系列优先级为high”。
▍智能购物广告智能购物广告 Smart Shopping Campaign（简称SSC），新建 SSC 广告系列，广告主设定转化目标，预算和地域等定位后，系统自动优化购物广告。
请注意：针对同一组产品的投放，SSC 的优先级高于标准购物广告的优先级。
使用智能购物广告的前提：安装 UET 代码和统计金额代码，并设置回传 revenue 的转化 goal；因为智能购物广告的出价策略目前仅支持最大化转化和最大化转化值。
账户优化策略1、账户结构策略：可测试高 ROI 热卖/高客单价/标准购物广告跑不出流量的产品；
2、账户优化：当近期 ROAS 小于期望值时，建议根据近 14 天实际情况设置目标值，在机器学习稳定之后，小幅调整(10-15%)ROAS至期望值，每次调整幅度不要高于20%；
Tips：购物广告学习周期较长，一般 2-4 周不等，不要过于频繁地操作。
智能购物广告和标准购物广告区别
投放建议
1、图片
高清高分辨率图片，建议测试白色背景的独立图片，可突出产品；
2、标题
在前 35 个字符中包含最重要的信息（对于大多数零售商，建议品牌+产品名称+产品类型+性别+尺码+颜色的顺序添加）；确保每一个标题是独一无二的；如果有多个产品具有相同的标题，只有一个将显示；需要包括大小、颜色等区分不同的产品；3、描述
添加任何不能放入标题的附加信息到描述中，因为 Bing 也会抓取这些信息；
4、Feed 可选项使用
为每种产品使用尽可能多的推荐属性填充 Feed，比如 product type，Brand，custom label 等，便于广告构建与优化；
5、Shopping 附加信息的使用
建议使用 Free shipping 以及 Promotion 等附加功能，丰富 shopping 广告信息；
6、开启 Automatic Item Update
选择商品自动更新可以使网站上产品的价格和产品库存信息保持最新，从而防止因产品 Feed 和网站之间的信息延迟而导致商品被拒登；注：此功能不可代替 feed 定期更新；7、网站数据可验证
必须允许 Bing 的抓取代理 bingbot 和 AdldxBot 抓取网站，否则产品将不会显示；
8、Negative keywords
关注 search term 报告，及时添加否定关键词，避免不必要的花费，以及提高匹配关联度。
02
Audience Ads微软原生广告，主要展示在微软自用的高质量网站，如 MSN、Outlook、Microsfot Edge 以及其他合作伙伴。主要展示形式是图片，还有一小部分是文字形式，目前已经开放 Video 形式。
▍定位1、用户意图定位
Remarketing、In-market Audiences、Custom Audiences、Product Audiences、Similar Audiences、Customer Match、Custom Combination Lists
2、用户画像定位
Age and gender targeting（年龄、性别定位）、LinkedIn Profile Targeting
领英支持三种受众画像包在微软广告定位使用，分别是：行业、职位及公司名称，在微软广告后台进行受众类广告投放时，可以进行筛选投放。
有小伙伴会问：广告会不会展示到领英？
答案是：不会，因为微软广告只是用了领英的受众画像包。
3、用户地域和设备定位
Location targeting、Device targeting
▍受众品牌塑造，拉新类受众1、In-Market Audience
由系统预测并生成的具有相关行业产品购买意向的用户群；
2、LinkedIn Profile
领英用户，可以定位工作、公司、行业；
3、Similar Audience
根据再营销受众自动生成的与其具有类似特征的用户群体。（系统自动生成）
如果想用相似受众，首先在 audience 列表里必须先创建再营销受众，而且再营销受众创建得越细致（比如按照到访过网站/产品/产品页面，或者进行过加购/购买），系统生成的相似受众就越细致。
效果类受众1、Remarketing Audience
再营销人群，需要添加 UET 代码实现；
2、Custom Audience
可支持部分自定义用户列表；
3、Product Audience
动态再营销，更加细分的再营销列表，需要安装升级版 UET 代码；
4、Custom Match
上传 CRM 上用户邮箱列表，生成对应的人群。
▍素材目前可投放图片或者视频1、Image-based
图片是跨平台兼容的，可以使用来自 Google 以及 Facebook 的现有素材，或者手动上传素材；
2、Feed-based
不需要上传图片，直接使用 feed 里信息。
03
投放策略建议▍品牌塑造+拉新策略确定广告主的客户画像：地域，年龄，兴趣爱好，广告主预算，投放策略等。1、受众选择
LinkedIn Profile（行业，职位，公司）有购买意向受众（In-market Audience）相似受众2、素材提供
自己上传图片素材（跨平台兼容，可选 Google or Facebook 表现较好素材）Feed里的素材3、投放策略
按优势产品线分组当前热卖站内主推其他展示媒体售卖较好的产品▍效果类投放策略前提：UET 代码安装正确且回传数据正常，再营销和动态再营销列表已创建并积累足够数据。1、受众选择
动态再营销受众/再营销受众；
2、素材提供
自己上传图片素材（跨平台兼容，可选 Google or Facebook 表现较好素材）；Feed 里的素材；3、投放策略
可按照用户行为分组。
再营销受众 list size >1000，动态再营销受众 list size >300，方可使用。
对于初期投放微软广告的广告主来说，建议上线常规 search 广告以及 shopping 广告，等到网站有一段稳定期之后，可以搭配 audience 再营销相关的广告进行投放。
如果后期流量效果不错的情况下，可以再尝试 MSAN 里面的，就是 audience 广告里面的一个拉新的这些受众，这是他们常规的投放的策略。
一键导入功能
微软广告支持直接从 Google Ads, Facebook Ads，or Pinterest Ads accounts 一键导入广告，并且可设置同步更新所有的更新，方便广告主管理账户。
导入频次目前有以下七种，注意：导入频次默认为 auto，会覆盖针对 Bing 上所做的修改， 请注意检查 import schedule & history。
以上就是本期全部内容。
如果有小伙伴遇到 Bing 广告开户或投放过程中的其他问题，欢迎大家在评论区留言讨论。
