Die Zukunft von PPC: Maschinelles Lernen und wie man sich an diese neue Dynamik anpasst

Vor kurzem habe ich ein Webinar mit Marc Poirier, CEO von Acquisio, durchgeführt. In diesem Webinar haben wir die Auswirkungen von maschinellem Lernen auf bezahlte Suchkampagnen diskutiert. Seitdem hat Google die Einführung neuer "intelligenter" Funktionen angekündigt, z. B. in Marktzielgruppen für die Suche, und seine "Smart Bidding"-Funktionalität durch die Einführung einer neuen Gebotsstrategie namens "Conversions maximieren" verbessert. Kombinieren Sie diese Funktionen mit aktuellen Funktionen wie Universal App und Smart Display-Kampagnen und eines ist klar: Die Zukunft von PPC liegt im maschinellen Lernen und den damit verbundenen Automatisierungsvorteilen.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie sich an diese neue Dynamik anpassen können, und Sie werden auf einige der neuen maschinenbasierten Funktionen aufmerksam gemacht, die jetzt oder in Kürze in AdWords verfügbar sind.

Entwickle dich vom PPC-Taktiker zum PPC-Strategen

Zunächst einmal, ich glaube , Maschinen werden nicht die ppc - Profis Job überflüssig machen. Das Aufkommen des maschinellen Lernens und seine Fähigkeit, wichtige Aufgaben zu automatisieren, wird jedoch die Art der Rolle verändern. Der Wert, den ppc-Profis in Zukunft bringen, hängt direkt von ihrer Fähigkeit ab, strategisch vorzugehen. Diejenigen, die das Gesamtbild sehen können, den Markt des Unternehmens, auf dem sie tätig sind, vollständig verstehen und in der Lage sind, ppc mit dem Gesamtwachstum des gesamten digitalen Marketingprogramms ihres Unternehmens zu verbinden, werden den Sieg davontragen. Maschinen können Daten verarbeiten, Trends erkennen und taktische Routineaufgaben viel schneller ausführen, als wir es jemals könnten. Ich habe kürzlich eine technologische Lösung verwendet, die Optimierungen automatisiert. Innerhalb einer Stunde entdeckte das System 1500 Keywords, die meinem Konto hinzugefügt werden konnten, identifizierte Ausgaben von fast 1.500 $, die negativ zugeordnet werden könnten, identifizierte Hunderte von Geboten, die erhöht werden könnten, um meine Keyword-Liste besser zu positionieren, und pausierte automatisch leistungsschwache Anzeigen.

Obwohl diese Routineaufgaben von einer Maschine in Minuten vs. Stunden erledigt wurden, bedeutete das nicht, dass ich weniger beschäftigt war. Das bedeutete, dass ich mich auf übergeordnete Prioritäten wie die Datenanalyse konzentrieren konnte, um die Gesamtleistung besser zu verstehen und diese Erkenntnisse in Strategien umzusetzen, die nächsten Tests zu planen, die ich durchführen wollte, und neue Plattformen zu untersuchen, um die Nutzung meiner Kunden zu erweitern ppc-Programm.

Hier sind ein paar Tipps, die Ihnen helfen können, strategischer zu werden und die Leistung auf die nächste Stufe zu heben:

• Behalten Sie die für Ihre Stakeholder wichtigste Kennzahl im Blick und fokussieren Sie sich wie ein Laserstrahl darauf. Ich habe zum Beispiel ein Konto, bei dem sowohl das Lead-Volumen als auch ein guter CPA gleich wichtig zu sein scheinen. Wenn ich meinen Kunden jedoch dazu dränge, die für ihn wichtigste Kennzahl zu definieren, wird er immer auf der Wachstumsseite stehen.
• Verstehen Sie alle Hindernisse, die das Erreichen oder Übertreffen der wichtigsten Kennzahl oder des wichtigsten Ziels Ihres Stakeholders behindern könnten. Ist es Konkurrenz? hohe cpc's? niedrige Conversion-Raten? Ein solides Verständnis der Hindernisse wird Ihnen helfen, für diese Eventualitäten zu planen und Strategien zu entwickeln, die Ihnen helfen, diese Hindernisse zu überwinden.
• Kennen Sie die zugrunde liegenden Leistungstreiber genau, damit Sie fundiertere strategische Entscheidungen treffen können.

Während meiner gesamten Karriere neigte ich dazu, mich auf die Funktionsweise eines PPC-Kontos zu konzentrieren, auf Kosten des Zurücktretens, um das Gesamtbild zu sehen. Machine Learning und die damit verbundene Automatisierung haben mir geholfen, meine Konten zu erweitern, da ich mehr Zeit habe, mich auf die Strategie zu konzentrieren. Dabei habe ich den Wert, den ich für meine Kunden bringe, gesteigert, indem ich bessere Beratung und mehr neue Ideen an den Tisch bringen konnte.

Neue maschinenbasierte Funktionen:

Im Folgenden finden Sie einige AdWords-Funktionen für maschinelles Lernen, die Sie jetzt und in naher Zukunft nutzen können.

Google Smart Bidding : Google Smart Bidding umfasst die Gebotsstrategien Ziel-CPA, Ziel-ROAS, Conversions maximieren und erweiterte CPC-Gebotsstrategien. Der Vorteil der maschinellen Gebotseinstellung besteht in der Möglichkeit, Hunderte von "Signalen" zu analysieren, die Ihnen helfen können, Ihre Zielgruppe und ihr Conversion-Potenzial besser zu verstehen. Google hat riesige Datenmengen zur Hand, die in Echtzeit verarbeitet werden. Das AdWords-System optimiert Gebote basierend auf diesen Faktoren gleichzeitig, um die Werbetreibenden in den für sie wertvollsten Auktionen zu platzieren.

Der Schlüssel beim Einsatz von Smart Bidding besteht darin, nicht zu früh aufzugeben. Das System braucht Zeit, um zu lernen, was bedeutet, dass die Leistung am Anfang etwas inkonsistent sein kann. Wenn das System lernt, sollten Sie Leistungsverbesserungen und schließlich ein Wachstum des Volumens und der Effizienz des cpa feststellen. Wenn Ihre Tests gut durchdacht und kontrolliert sind, sollten Sie diese neuen Strategien mit minimalem Risiko für Ihr Konto testen können.

Smart Display-Kampagnen : Diese Art von Display-Kampagne wird vollständig durch maschinelles Lernen gesteuert. Geben Sie einfach den Ziel-CPA und das Budget Ihres Kontos ein, stellen Sie Anzeigenassets wie eine Überschrift und Bilder bereit und das System lernt und optimiert im Hinblick auf Ihre Ziele. Wie beim Smart Bidding ist es wichtig, dass das System lernt, indem es den Smart Display-Kampagnen genügend Leistungs- und Zugriffsdaten sammelt. Je mehr Daten die Kampagne enthält, desto einfacher können die Maschinen von Google die Leistung optimieren und steigern.

Kaufbereite Zielgruppen : Diese Funktion gibt es bereits seit einigen Jahren für das Displaynetzwerk und wird bald für die Suche eingeführt. Auch hier identifiziert Google Signale wie den vorherigen Such- und Konversionsverlauf und die konsumierten Inhalte, um diejenigen zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten konvertieren oder sich in der Endphase des Kaufzyklus befinden. Die einzige Möglichkeit, diese Art von Benutzern zu identifizieren, ist durch maschinelles Lernen und die Fähigkeit der Maschine, riesige Datenmengen in Echtzeit auf Auktionsbasis zu verarbeiten.

Abschluss

Dies ist eine aufregende Zeit für uns in der PPC-Branche. Maschinelles Lernen bietet die Möglichkeit, mehr zu lernen und schneller auszuführen. Das einzige, was Maschinen jedoch nicht so gut können wie Menschen, ist, alle von ppc abgeleiteten Daten in schlüssige Strategien umzuwandeln.

Ein strategischerer Ansatz wird Ihren Wert steigern. Die Fähigkeit, das Gesamtbild zu erfassen und mit Ergebnissen zu verbinden, wird Ihren Einfluss erhöhen und Ihnen helfen, in Ihrer Karriere voranzukommen.