La benedizione e la maledizione dell'automazione in Google Ads
Pubblicato: 2020-07-09L'automazione sta diventando sempre più parte della nostra vita e Google Ads non fa eccezione. Nel corso degli ultimi anni, gli algoritmi di apprendimento automatico di Google sono migliorati e l'automazione ha preso il sopravvento su molte attività di marketing manuale.
Sebbene alcuni di questi cambiamenti abbiano indotto i professionisti del marketing a lamentarsi della riduzione del controllo o della comprensione dei loro account pubblicitari, nel complesso i cambiamenti sono stati positivi in quanto livellano il campo di gioco e rimuovono gran parte del lavoro di ottimizzazione meccanica che in precedenza era dedicato alla gestione degli account. Gli esperti di marketing possono dedicare più tempo a concentrarsi sulla strategia e testare nuove idee piuttosto che sulla manipolazione manuale delle molte variabili che concorrono all'ottimizzazione.
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Annunci Google prima dell'apprendimento automatico e dell'automazione
Prima di addentrarci nei dettagli, fai un giro nella mia macchina del tempo indietro nel tempo a prima che l'apprendimento automatico e l'automazione fossero pervasivi all'interno di Google Ads (o Google AdWords come veniva chiamato allora).
Quando fai un'offerta per una parola chiave con un CPC (costo per clic) massimo di $ 5,00, stavi entrando saldamente nell'asta con $ 5,00 come offerta massima per un clic su quella parola chiave. Non stavi affermando che saresti disposto a pagare più di $ 5,00 per un clic se Google avesse stabilito che il clic era più prezioso.
È stato quindi necessario eseguire un'analisi storica per determinare quali dimensioni richiedessero aggiustamenti all'offerta di base rispetto alle varie dimensioni. I giorni feriali e i dispositivi desktop potrebbero aver richiesto un'offerta più elevata a causa del rendimento migliore e dovresti quindi applicare un aggiustamento dell'offerta rispetto a queste dimensioni per compensare la differenza di rendimento.
Questo era il flusso di lavoro come lo sapevano i marketer della ricerca a pagamento e richiedeva molte analisi manuali e aggiustamenti delle offerte. In account complessi ciò potrebbe richiedere ore e ore per essere completato a livello granulare.
Per fare pubblicità per le app mobili, c'erano vari posizionamenti e metodi di targeting. C'era la tipica configurazione della campagna sulla rete di ricerca con tutto il targeting e le funzionalità delle campagne sulla rete di ricerca di Google. C'erano anche campagne Display Mobile App Install, che potevi ottimizzare in base al posizionamento dell'app o utilizzare interessi e remarketing.
I formati degli annunci per entrambi erano simili alle tipiche campagne sulla rete di ricerca e display, in cui è possibile personalizzare il testo o l'immagine che si desidera pubblicare per gruppo di annunci. Puoi scaricare e analizzare i dati in modo simile a come faresti in una tipica campagna sulla rete di ricerca o display. Potresti escludere o aggiungere posizionamenti e parole chiave che hanno ottenuto buoni risultati. Il mondo era la tua ostrica.
Per le campagne di ricerca standard incentrate sul traffico web, quando aggiungevi una parola chiave sapevi esattamente quali termini di ricerca potevano essere attivati dal tipo di corrispondenza di quella parola chiave e hai strutturato il tuo account di conseguenza. Ciò significava spesso strutture della campagna molto granulari segmentate in base a ciascun tipo di corrispondenza principale per massimizzare il controllo e le prestazioni. Questa struttura ha impedito la sovrapposizione del tipo di corrispondenza delle parole chiave e quindi la concorrenza all'interno dell'account. Era logico, pulito e molto umano.
Allora cosa è successo da allora? Bene... diamo ora un'occhiata a come l'apprendimento automatico e l'automazione hanno influenzato le tre aree chiave di Google Ads descritte sopra: offerte, campagne per app mobili e tipi di corrispondenza delle parole chiave di ricerca.
Offerta basata su CPA target: un regalo per il miglioramento degli dei del marketing
L'offerta basata su CPA target è stata introdotta per risparmiare tempo e fatica per eseguire analisi dettagliate, ottimizzazione manuale dell'offerta e aggiustamento delle dimensioni per ottenere l'offerta ottimale.
L'offerta basata su CPA target pone l'onere dell'offerta al livello ottimale sull'algoritmo di Google, poiché l'offerta basata su CPA target utilizza "informazioni storiche sulla tua campagna e valutazione dei segnali contestuali presenti al momento dell'asta" e "trova automaticamente un'offerta CPC ottimale per il tuo annuncio ogni momento in cui è idoneo a comparire", secondo Google.
Quando l'offerta basata su CPA target è stata introdotta nel 2007, l'algoritmo non era così raffinato come lo è oggi. Di conseguenza, dovevi rinunciare al controllo sul rendimento rinunciando all'offerta CPC manuale nella speranza che Google prendesse le decisioni migliori in materia di offerte.
Si è scoperto che non accadeva molto spesso (sulla base delle discussioni e dell'esperienza del nostro team). Di conseguenza, l'offerta CPC manuale era ancora il metodo di ottimizzazione dell'offerta preferito da molti esperti di marketing che cercavano un rendimento ottimale.
Di recente, l'offerta basata su CPA target e altre opzioni Smart Bidding che sfruttano gli algoritmi di apprendimento automatico di Google si sono mostrate molto più promettenti, con un rendimento che spesso raggiunge e talvolta addirittura supera quello che è possibile con l'ottimizzazione manuale dell'offerta CPC.
In Wpromote, manteniamo una mente molto aperta e sfidiamo costantemente i nostri presupposti alla ricerca di prestazioni ottimali. In linea con questa filosofia, l'anno scorso abbiamo deciso di condurre un test multi-cliente sull'impatto dell'offerta CPA target sulla performance e abbiamo visto risultati sorprendenti su tutta la linea.
In un caso estremo, uno dei nostri clienti ha riscontrato un calo del CPA del 42% e un aumento del volume di conversioni del 100% con l'offerta basata su CPA target rispetto all'offerta CPC manuale. Questo tipo di aumento del rendimento non è tipico con l'offerta basata su CPA target, ma mostra il valore che l'apprendimento automatico può apportare alla tabella nello scenario giusto.
Google ti offre la possibilità, ma non il requisito, di utilizzare le impostazioni delle offerte basate su CPA target. Questo è importante perché c'è ancora il controllo e l'opzionalità che possono essere esercitati a discrezione dei marketer. Google ti consente comunque di mantenere uno stretto controllo sulle tue offerte tramite l'offerta CPC manuale, se lo desideri.
In effetti, continuiamo a fare offerte manuali (il che significa sfruttare manualmente le impostazioni dell'offerta CPC manuale all'interno di Google, ma utilizzando la tecnologia per scegliere effettivamente l'offerta ideale ed eseguire l'aggiustamento dell'offerta) un numero significativo di nostri clienti poiché in tal modo abbiamo riscontrato un rendimento migliore.
Avere la possibilità di testare e confrontare diverse opzioni è la chiave per massimizzare il rendimento e Google lo rende possibile quando si tratta di fare offerte per l'inventario all'interno delle sue reti di ricerca, display e YouTube. Siamo ottimisti riguardo al futuro dell'offerta basata su CPA target e continuiamo a testarla rispetto all'ottimizzazione del CPC dell'offerta manuale alla ricerca del miglior rendimento possibile.
Campagne universali per app: una scatola nera con opzioni molto limitate
Dall'altro lato dell'estremo, le soluzioni di Google per la pubblicità delle app mobili dipingono un netto contrasto con il livello di controllo che gli inserzionisti hanno dopo che l'automazione è entrata in gioco.
Prima della migrazione di Google alle campagne universali per app nel 2017, se avevi un'app che volevi pubblicizzare, c'erano molte opzioni.
Puoi pubblicare annunci di ricerca per l'installazione di app da soli, annunci per l'installazione di app di AdMob (rete mobile di Google) o annunci per l'installazione di app di YouTube da soli. All'interno di questi tipi di campagna, le opzioni di targeting erano abbondanti e quasi identiche a quelle che si potevano ottenere con campagne incentrate sul Web con controllo e granularità significativi. Inoltre, puoi generare rapporti segmentati in base a qualsiasi dimensione tipica (parola chiave, creatività, posizionamento e così via).
Poi Google ha lanciato le campagne universali per app (UAC) e tutto è cambiato. Con gli UAC, sei costretto a cedere la maggior parte del controllo su creatività, targeting e ottimizzazione all'algoritmo di Google. E il livello di report e approfondimenti che possono essere ottenuti dagli UAC è molto basso. Quindi, in breve, Google sta prendendo la maggior parte delle decisioni negli UAC ed espone molto poco all'inserzionista.
Quindi cosa significa questo per noi esperti di marketing delle prestazioni ossessionati dal controllo? Significa che dobbiamo essere molto attenti alle cose limitate che possiamo controllare per garantire che l'algoritmo di Google abbia le migliori informazioni possibili per svolgere il suo lavoro.
Il rapporto tra i marketer e l'algoritmo di Google si è evoluto in un rapporto simbiotico quando si tratta di campagne universali per app. Puoi comunque controllare gli input della creatività come testo, immagine e video da utilizzare, ma Google determina la migliore combinazione di questi componenti. Non puoi controllare a quale pubblico scegliere come target, ma puoi mappare gli eventi dell'app all'interno della tua app agli eventi di conversione in-app di Google e selezionare l'evento per il quale desideri ottimizzare.
Sembra molto probabile che Google continuerà a togliere il controllo degli inserzionisti da altri tipi di campagna nel tempo e non è inimmaginabile che l'intera piattaforma pubblicitaria di Google assomigli alle campagne universali per app in futuro.
Se e quando accadrà, sarà fondamentale adattarsi rapidamente affinché il flusso di lavoro continui a garantire prestazioni ottimali, quindi è importante prepararsi mentalmente e discuterne le implicazioni.
Tipi di corrispondenza delle parole chiave: Pomodoro, Toesotto
Sebbene le campagne universali per app siano all'estremità dello spettro quando si tratta di automazione e apprendimento automatico, rappresentano anche una piccola parte della spesa pubblicitaria che scorre attraverso Google Ads, quindi la maggior parte degli inserzionisti non ha dovuto usarle.
Se guardi alla rete pubblicitaria principale di Google (Google Search Ads), l'automazione dell'apprendimento automatico gioca un ruolo molto più piccolo, ma è sicuramente aumentata nel tempo. Diamo un'occhiata a come le parole chiave sono state influenzate dall'automazione e cosa significa per gli inserzionisti.
In precedenza, una parola chiave a corrispondenza esatta significava che corrispondevi esattamente al termine di ricerca che un utente stava cercando. Ad esempio, la parola chiave a corrispondenza esatta [banana bancarella] significava che il tuo annuncio per bancarella di banane sarebbe stato mostrato solo se qualcuno avesse cercato con precisione "bananare bancarella" e non "banana bancarella", "banana bancarella" o qualsiasi altra deviazione.
Nel 2012, la prima modifica al modo in cui i tipi di corrispondenza delle parole chiave sono stati introdotti per il tipo di corrispondenza esatto: l'inclusione di plurali ed errori di ortografia. Ciò significava che la parola chiave [banana stand] poteva ora essere attivata da termini di ricerca come "banana stand", "bannanna stand", "banana stnd", ecc. Questo è stato un cambiamento ragionevole e comprensibile e ha infastidito solo leggermente i marketer più dettagliati che riteneva che errori di ortografia e plurali ottenessero prestazioni leggermente diverse.
Nel 2017, Google ha fatto un ulteriore passo avanti includendo o ignorando le parole chiave delle funzioni, come parole vincolanti, congiunzioni, preposizioni, pronomi, quantificatori, modali e verbi ausiliari/di copertura. Ad esempio, la parola chiave [Volo da LA per New Orleans] potrebbe essere abbinata al termine di ricerca "Voli da New Orleans da LA" con una modifica nella preposizione e nell'ordine delle parole. Sebbene il significato sia simile, le prestazioni tra queste due parole chiave potrebbero plausibilmente differire.
Ciò ha portato alla frustrazione poiché i professionisti del marketing hanno dovuto sviluppare soluzioni alternative per le parole chiave a corrispondenza inversa per mantenere intatte le strutture pulite del loro account.
Quindi, più recentemente, nell'ottobre 2018, Google ha esteso ancora una volta il significato di corrispondenza esatta per indirizzare le parole chiave con "lo stesso significato sottostante della parola chiave". In sostanza, questo significa che la corrispondenza esatta ora ha come target parole chiave con lo stesso intento della tua parola chiave. Prendendo il nostro precedente esempio di parola chiave di [LA voli per New Orleans], questo potrebbe potenzialmente corrispondere al termine di ricerca "vola a New Orleans da Los Angeles", poiché il significato sottostante è lo stesso. Ciò crea una sfida molto più difficile per i marketer che cercano di mantenere strutture di account ristrette con una sovrapposizione minima.
Tutte queste modifiche al tipo di corrispondenza delle parole chiave sono ben intenzionate, cercando di espandere la copertura del pubblico e rendere la creazione di elenchi di parole chiave più semplice e veloce. Detto questo, hanno un costo: meno controllo e rapporti disordinati sui termini di ricerca che possono sovrapporsi tra le campagne. Ciò significa che più che mai, i professionisti del marketing devono essere diligenti nell'elaborare rapporti sui termini di ricerca e nell'implementazione di parole chiave a corrispondenza inversa per soddisfare i requisiti di prestazioni e strutturali.
Allaccia le cinture e preparati per una maggiore automazione
L'apprendimento automatico e l'automazione stanno iniziando a mostrare vere promesse dopo anni di sviluppo e sperimentazione di prodotti da parte di Google. È chiaro che l'automazione all'interno delle piattaforme di marketing a pagamento è il futuro e gli esperti di marketing farebbero bene a determinare cosa significa per i loro flussi di lavoro e strategie. È probabile che l'automazione acceleri ora che sta iniziando a superare le prestazioni dei flussi di lavoro umani.
Abbiamo scoperto che l'approccio migliore è immergere lentamente le dita dei piedi (supponendo che non sei costretto a immergerti direttamente - *tosse* UAC) quando si tratta di nuove funzionalità di automazione. Ciò ti consente di valutare le prestazioni rispetto al flusso di lavoro e alle opzioni esistenti prima di bere Kool-Aid.