随着Google Ads的不断发展，Google提供的工具也在不断发展。 平台上有五个工具，如果没有，至少可以提供帮助。Google Ads的范围可能很大。这是一种多功能且具有竞争力的媒介，而丰富的工具会造成两种情况：感觉学习太多了，因此避免了新事物。
这些工具不容易发现。随着平台的不断发展，Google提供的工具也将不断发展！有的可以节省时间，有的可以更快地为您提供见解，而另一些则可以通过自动或由数据支持的方式帮助您扩展Google Ads的工作。Google Ads平台中有以下五个工具，如果您没有的话，至少可以提供帮助。有些是较新的，有些是老歌，但又好吃，都值得一试。

1.广告变体
正如大多数PPC人士会告诉您的那样，广告测试是获得最佳性能的核心最佳实践之一。广告测试曾经是一次更令人沮丧的体验。 虽然您可以制作文字广告的多个版本，但许多买家认为Google会很快选择获胜者。创建多个版本，按比例提取报表并通常快速获得洞察力也很费力。自那时以来，搜索广告的类型不断发展，制作工具也随之发展。原始文字广告格式已更改为扩展文字广告，从而提供了更多测试副本的空间。Google还推出了RSA（自适应搜索广告）以快速自动测试副本的组合，并且专门用于广告测试的新工具开始出现。这些工具之一是“广告变体”工具。 此功能位于“草稿和实验”区域，可让品牌更快地制作广告变体。品牌可以选择针对整个帐户，特定广告系列甚至自定义范围投放广告变体形式。 然后，他们指定要为其运行变体的广告部分。然后，用户可以指定他们要运行的变体类型，包括查找和替换文本，交换标题顺序或完全更新文本。实验启动后，结果会在“广告变体形式”区域中显示和监控。

2.观众观察
长期以来，当广告商考虑根据受众特征来吸引用户时，Google通常会输给Facebook。是否需要吸引40多岁的女运动员？ 虽然他们肯定是在Google上进行搜索，但没有一种简单的方法可以对它们进行细分或查看其搜索是否更有价值。这使广告商很难理解某些受众类型是否表现更好，即使在搜索与其他受众特征相同的字词时也是如此。这也限制了广告商可以从中了解到的其他潜在受众。观察观众的选项有助于弥合这些差距！广告商可以添加大量Google定义的受众群体来努力观察彼此之间的效果：根据该数据，出价可以专门针对受众。Google会在“想法”部分自动建议受众。这是快速启动此过程的好方法，广告客户还可以根据兴趣相似的受众群体，有购买意向的买家或其他受众特征标记进行搜索：

3.自适应搜索广告
自适应搜索广告（通常称为RSA）是广告测试中的另一个节省时间的方法。与传统的文字广告（广告商创建单独的不同版本的广告）不同，RSA采用混搭原理。广告文案被视为几个单独的资产，然后Google合并在一起以创建具有凝聚力的广告。RSA启用后，单击广告文案正下方显示的“查看资产详细信息”链接，即可显示结果。用户可以通过文本组合查看单个资产的统计信息和结果。这种快速简便的测试设置可让您洞悉用户对最佳响应的见解，并使广告客户测试组合的速度比手动创建所需的每个版本都要快。要注意的一件事是广告商投入的投入。所有复制行必须能够混合和匹配，并且放在一起时不会显得笨拙或奇怪。开始运行它们之前，请务必仔细考虑并审核您的复制选项。

4.探索运动
与搜索不同，发现广告系列是根据用户活动显示的视觉效果丰富的广告单元。它们在格式和定位方式上都存在差异。它们结合了图像和标题，呈现给用户的方式类似于显示器。此外，就像展示广告一样，它们主要用作吸引用户眼球并引起对产品兴趣的渠道顶部。发现广告会显示在Google Discover Feed（显示在Google应用的首页或移动设备上的Google.com主页），YouTube主页Feed和Gmail上。定位使用熟悉的界面和选项来指定其他广告系列类型的受众群体：
探索活动很大程度上由Google自动化。广告客户无法进行搜索设备调整，广告轮播或频次上限之类的调整。还有一些排除选项，以帮助维护品牌安全，例如使广告客户的内容远离暴力或亵渎之类的内容。

5.解释功能
这是PPC经理存在的祸根：绩效突然发生意外变化。诊断这些实例会导致大量挖掘工作，数据透视表和出汗！说明功能在这里有帮助。它目前处于测试阶段，可提供有关搜索广告系列的见解以及其效果可能发生变化的原因。最多可以在90天的时间范围内分析数据的印象，点击，成本和转化。解释功能通过将一个日期范围的结果与另一个日期范围的结果进行比较而起作用。这样做通常会显示两个日期之间的百分比变化。如果有可用的解释，则该差异会变成蓝色，就像超链接一样。单击该链接将打开一个小窗口，并带有转到较大说明的选项。它将记录更改的主要驱动因素和贡献部分。在此示例中，展示次数有所增加。详细信息表明搜索量有所增加，而Google概述了专门说明搜索量增加的术语：这与查找搜索历史记录，手动浏览搜索字词，对数据进行排序和处理数据相差甚远。