登陆页面是您网站的主力。他们产生潜在客户、销售和忠诚客户。因此，当您遇到登录页面制作问题时，它会对您的组织造成特别严重的打击。幸运的是，有一些简单的方法可以在它们对您的底线造成严重破坏之前识别和解决这些问题。以下是一些最常见的迹象，表明您的目标网页存在问题。 

您为多个受众使用一个着陆页 

即使是对登陆页面的最早研究也发现，你拥有的越多，你产生的潜在客户就越多。拥有 40 多个目标网页的公司比少于 5 个目标网页的公司产生的潜在客户多 12 倍。 

随着时间的推移，原因变得很清楚：当您为每个受众都有一个专用的目标网页时，您就可以提供与广告信息相匹配的用户体验。标题、图片、关键字和品牌应该从广告到着陆页都匹配。 

登陆页面还可以提供更深层次的个性化。当每个观众只有一页时，您可以制作直接针对观众痛点的叙述。 

像这样的个性化具有研究支持的显着优势。它可以将收购成本降低 50%，将收入提高 15%，并将营销支出效率提高 30%。如果您仍在为多个受众使用一个页面，则您不会产生最大的 ROAS。 

你的转化率是平均的

转化率基准的问题在于它们可以让您了解广告客户的平均表现。而且一般的广告商没有能力在点击后阶段扩展个性化。结果，平均广告系列在搜索网络上转化了 4.4% 的访问者，在展示网络上转化了 0.57%。 

换句话说，平均广告系列未能转化高达 99.43% 的流量。 

你不想变得平庸。您想要创建产生最大 ROAS 的广告系列。 

点击后数据表明，当您进行大规模个性化时，“平均”广告系列看起来大不相同。例如，零售业的转化率超过 35%。 

该数据来自点击后自动化用户构建的 180 万个页面。点击后自动化是在点击后阶段扩展个性化的第一个也是唯一的解决方案。在四大技术支柱的支持下，PCA 使广告商能够产生最大的 ROAS：

• 借助广告映射，PCA 允许广告客户导入其 Google 广告帐户并将其广告与点击后页面相关联。然后他们可以在一个仪表板上端到端地可视化他们的活动。这保证了最高水平的个性化。

• 通过可自定义的内容块，用户可以一次自动创建数百个转换优化页面。

• 通过个性化解决方案，PCA 使广告商能够为每个着陆页访问者创建动态的 1:1 体验，确保内容高度相关。

• 借助优化和人工智能，PCA 将自动测试您的页面并了解哪种布局产生最多的转化。然后它会自动更新这些页面并根据机器学习的见解推荐其他内容。  

数字广告中的转化率基准具有误导性，因为它们反映了一个仍在努力提供大规模个性化的行业。当广告商拥有提供 1:1 个性化所需的资源时，基准是他们能力的更准确指标。 

您的转化率正在下降 

比平均转化率更糟糕的是平均转化率下降。起初，它可能令人难以置信的混乱。如果您没有更改目标网页，为什么您的转化率会下降？ 

有几个原因，它们与您的目标网页并不完全相关：

• 您的转化率已回归平均值。当您的广告系列开始时，转化率远高于平均水平并非不典型。但是，随着更多访问者到达您的目标网页，该转化率将回归平均值。它可能会达到更正常的范围。

• 您的内容已过时。如果您的广告系列已经运行了很长时间，则可能是您的内容不再与您的受众相关。对于带有季节性优惠的着陆页尤其如此。版权信息等元素也是如此。诸如旧版权日期之类的微妙信号可以向用户表明您的内容不再有效。更重要的是，这也表明您可能没有在实验上进行足够的投资。您的页面可能需要刷新，这将进行分析和测试以发现展示您的报价的新方法。

• 您可能已经用尽了您的细分受众群。针对高度特定的受众可以帮助您创建超个性化的活动消息。然而，观众越少，就越容易让观众筋疲力尽。受众群体是有限的。如果您不再从目标明确的细分受众群中转化访问者，则可能只是因为您已经转化了愿意接受您的报价的小受众群体中的所有访问者。

• 您的受众可能会以不同的方式与您的页面进行交互。起初，您的受众可能一直在桌面或特定浏览器上使用您的页面。如果更改为移动设备或其他浏览器，您的页面应该可以容纳这些访问者。这是您应该在广告系列开始之前测试的内容，但如果您没有，则值得检查一下这是否是您的效果下降的原因。

• 您可能处于一个转换率随时间上升和下降的行业。某些产品和整个行业都受到季节变化的影响。例如，零售公司在假期期间看到更好的广告系列效果并不罕见。当假期结束时，转化率会下降，这是完全正常的。 

您推出新广告活动的速度很慢

数字广告行业继续以惊人的速度增长。到 2024 年，eMarketer 预测数字广告支出将达到 5260 亿。  

或许更令人印象深刻的是，在短短三年内，数字广告预计将占所有媒体支出的 62% 以上。这在 5 年内增长了 12%。 

随着时间的推移，很明显数字化是广告的未来。传统的印刷和电视广告支出正在减少。到 2020 年，现在有超过 45 亿人在线，而在数字广告产生的收入中，赢得很大一部分收入的品牌是通过新的活动不断接触这些受众的品牌。

一些品牌认为数字广告是不必要的开支。但是使用 PCA 等平台，您可以最大化您的 ROAS 以证明更重要的广告预算是合理的。 

你很少进行 A/B 测试

提高转化率的唯一方法是通过数据分析和测试。亚马逊、Facebook 和谷歌等公司每年都会进行数千次对照实验。必应通过实验使每次搜索的收入每年增长 10-25%。如果您没有定期尝试新的方法来转换您的受众，那么您就是在牺牲增长机会。 

A/B 测试对于帮助您确定转换受众群体的最佳通用页面设计非常有价值。不幸的是，当您为每个受众创建一个登陆页面时，A/B 测试登陆页面比大多数企业需要的资源更多。 

然而，随着营销技术的新发展，广告商可以使用点击后自动化来优化他们的页面以实现自动转换。随着越来越多的细分受众群成员访问您的目标网页，PCA 的优化和 AI 技术将自动确定最能带来转化的页面布局。这样，您可以定期运行测试，而不会耗尽手动执行所需的大量资源。 

您正在对影响较小的元素进行 A/B 测试

当 A/B 测试进入营销主流时，许多人将其视为快速获胜的途径。更改按钮颜色，您的转化率可能会飙升。从表单中删除一个字段，您可以产生1200 万美元的收入。 

尽管有发生这种情况的例子，但这种情况非常罕见。由于按钮颜色的变化而导致的转化率提升最终回归到平均值。图像和表单域也是如此。假设您没有对无数页面和数百万访问者实施这些小改动。在这种情况下，短暂的 A/B 测试导致显着收益的可能性非常罕见，以至于对于大多数企业来说，它不值得追求。 

如果你要进行 A/B 测试，你应该测试对用户体验有重大影响的东西：

1. 提供

2. 布局

3. 交通

4. 内容 

在进行 A/B 测试时，您希望测试完全不同的方法来让访问者在页面上转换。例如，这可能意味着使用另一个有说服力的论点或将您的转换流程分成两个步骤而不是一个步骤。按钮颜色不是足够有意义的元素来保证分配测试资源。 

一旦您知道您的受众喜欢哪种一般方法，您就可以通过多变量测试进行更多微调。