2024 年付费搜索和谷歌代理商政策将发生重大变化。其中最主要的是 Google在第三季度之前弃用第三方 cookie。Google代理商和广告主需要依赖自己的第一方数据。人工智能将改变广告商管理账户的方式。人工智能是补充广告商努力的有效工具，不容忽视。“数据越多越好”的策略将占据主导地位。

第一方数据
最近的数据隐私限制（例如 Apple Mail删除跟踪参数）证实了广告商收集和使用其数据的重要性。有效的数据收集从 Google 标签（正式称为全局网站标签）开始。当放置在站点范围内时，这个简短的 JavaScript 标签允许自定义配置，例如捕获电子邮件地址和其他用户提供的信息。数据经过哈希处理以维护用户的隐私。

第二个数据收集步骤是通过 Google Ads 的增强型转化（工具和设置 > 转化 > 设置 ）进行。需要配置三项：
“客户数据条款”
“提高潜在客户的转化率”
“提高转化率。”
接受“客户数据条款”以使用增强型转化。广告客户应设置增强型转化（通过 Google 跟踪代码管理器），以便 Google Ads 可以匹配用户提供的数据。例如，通过增强型转化，Google 可以匹配转化事件（结账）页面上提供的客户电子邮件或电话号码。
“增强潜在客户转化”有助于广告商跟踪线下销售情况。
显示这三个项目的 Google Ads 界面的屏幕截图。
通过 Google Ads 增强型转化收集数据，需要配置三个项目。

人工智能
人工智能正在颠覆搜索引擎。Google Ads 已将人工智能纳入其管理界面，包括：
“自动创建的资产”
“图像生成器”
“人工智能驱动的见解。”
“自动创建的资产”可在单独的营销活动设置中使用。该功能允许谷歌根据登陆页面、域和现有广告创建标题和描述。Microsoft Ads 也有一个类似的功能，称为“自动生成的资产”。除了测试新的消息传递之外，ACA 还有助于提高广告强度得分，这可能会带来更多的展示次数。尽管如此，广告商仍应密切监控 ACA，并根据需要随时删除它们。由人工智能驱动的“图像生成器”有助于效果最大化广告系列。根据广告描述，Google 可以创建相关图像。在下面的示例中，人工智能生成器根据我的描述生成了体育用品设备的图像。另外，广告商可以根据提供的模板、文本和图像创建视频。在我的测试中，视频质量很差，品牌无法接受。但随着时间的推移，它可能会有所改善。根据描述（左侧），Google Ads 可以创建相关图片，例如本示例中的体育用品设备。单击图像可放大。

更多数据
只要能够访问足够的数据，谷歌的机器学习就非常强大和有效。例如，响应式搜索广告需要在 30 天内至少获得 2,000 次展示才能显示效果评级。具有太多广告组的高度细分的广告系列永远不会达到该阈值。这是一个例子。假设冬季夹克的营销活动有两个假设结构。第一个结构有五个独特的广告组，每个广告组平均有 30,000 次展示。第二个只有一组，包含五个关键字中的所有关键字，展示次数为 150,000 次。单个广告组不会在搜索“绿色冬季夹克”的广告文案中显示“绿色”，但仍会包含有关冬季夹克的信息。谷歌可以更好地优化这一组，因为它拥有更多数据。此外，比赛类型变得越来越不重要。词组匹配和广泛匹配关键字可能会触发不包含这些术语的查询。完全匹配可以显示关键字的不完全变体。关键词之外的用户信号越来越多地影响广告的展示内容。

底线：当给予足够的自主学习权时，Google Ads 效果最佳，而这需要正确的数据。寻求现场购买的广告商应针对特定转化（购买）优化广告活动，而不是任何其他转化，例如联系我们提交或电子邮件注册。出价策略更准确、更真实，具有目标每次转化费用和目标广告支出回报率目标。