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化为:“根据当前数据,实现利润最大化的最佳 CPC 目标是多少?”一个重要的要求是了解如果我们增加/减少供应会发生什么。出于本文的目的,我将缩短数学证明,只是说我们可以使用等弹性需求函数来模拟这种“弹性”如何影响我们撰写出价时的事情。 (详情请点击此处了解更多信息。)该功能本身很有趣……需求弹性……其中 x 是 CPC,r 是我们的弹性,k 是我们的“弹性常数”。我将把它留在细节上,但简而言之,我们可以分析数字以查看目标每次点击费用百分比变化的影响。让我通过上面的例子进一步说明。假设一位非常合 理的 PPC 客户经理认识 到 3.60 美元的目标 CPC 是一个很差的目标,并以给定关键字的 2.00 美元的衡量 CPC 来管理该帐户。输入这些数字可以得到以下信息: Image 因此,在没有真实数 英国电话号 据的情况下,出于本文的目的,我们根据已知动态的预期行为对场景进行建模。添加我们的收入和利润列开始让事情变得更有趣: Image 需要注意的要点:最大收入和最大利润在不同的点上,并且在绘制不同点时有一条清晰的曲线,这表明利润正在接近最大点,并且然后从那里退去。从表面上看,我们对这个关键字的目标 CPC 有一个不错的估 计这种达到最大值的效果…