Perché dovresti testare l'offerta ROAS target per le campagne Shopping

Per molte attività di e-commerce, le campagne di acquisto AdWords possono rappresentare una grande quota del traffico PPC e spesso una percentuale significativa delle entrate complessive. L'importanza di queste campagne a volte può provocare la paralisi da parte dei responsabili del marketing digitale; è facile adottare l'atteggiamento del "se non è rotto, non aggiustarlo" quando la prospettiva di anche un piccolo calo delle prestazioni può fare una grande differenza nella linea di fondo. Sebbene un tale processo di pensiero sia certamente comprensibile, può precludere opportunità di crescita e ottimizzazione. Ciò è particolarmente significativo in un panorama PPC che vede sempre più la spesa per l'e-commerce ponderata verso le campagne di acquisto. In questo post del blog, esporrò il caso per testare l'offerta ROAS target per le campagne di acquisto AdWords e condividerò alcuni suggerimenti su come impostare correttamente tale test.

Che cos'è l'offerta ROAS target?

Innanzitutto, stabiliamo che cos'è l'offerta ROAS target e come funziona. AdWords descrive l'offerta ROAS target come "l'impostazione di un valore di conversione medio che desideri ottenere per ogni dollaro speso per i tuoi annunci. Con le offerte con ritorno sulla spesa pubblicitaria target, AdWords imposta automaticamente le offerte per aiutarti a ottenere il maggior valore di conversione possibile con il ritorno sulla spesa pubblicitaria target da te impostato". In altre parole, se imposti un'offerta ROAS target del 500% per una campagna di acquisto, AdWords mirerà a produrre $ 5,00 di entrate per ogni $ 1,00 speso e a massimizzare le conversioni all'interno di tali parametri. In generale, un'impostazione di ROAS target più elevata porterebbe a un volume inferiore e un obiettivo di ROAS target inferiore porterebbe a un volume relativamente maggiore.

Tieni presente che il ROAS viene calcolato semplicemente come entrate/costo: se riporti le entrate come (entrate – costo)/costo, dovrai convertire i tuoi obiettivi di ROAS nella formula più semplice per impostare il target per la campagna.

Un breve caso di studio

Uno dei clienti di Hanapin, un'azienda di e-commerce specializzata in forniture industriali, aveva riscontrato risultati soddisfacenti dalla propria campagna di acquisti che utilizzava una strategia di offerta CPC ottimizzato. Il cliente desiderava aumentare il volume e aumentare le entrate complessive e, dopo aver riscontrato il successo con le strategie automatizzate con altre campagne nel proprio account, ha potuto testare l'offerta ROAS target per la campagna di acquisto. In precedenza avevano utilizzato il CPC ottimizzato, una strategia che già utilizza offerte automatiche limitate all'interno di un intervallo di offerte impostate manualmente. Spiegherò in modo più approfondito come abbiamo impostato il test più avanti in questo post, ma volevo premettere il caso dell'offerta ROAS target nelle campagne shopping con i risultati di seguito:

Il passaggio all'offerta ROAS target ha prodotto risultati eccezionali per il cliente. Non solo il volume delle conversioni e le entrate sono cresciute di quasi il 50%, ma la crescita è avvenuta senza perdere nulla in termini di efficienza. In effetti, il ROAS è effettivamente migliorato del ~7%.

Certo, questo è solo un esempio di miglioramento delle prestazioni e si potrebbe facilmente sostenere che i risultati potrebbero essere anomali per una campagna di acquisti. Spero, tuttavia, che dimostri che ci sono guadagni significativi possibili quando si passa alla strategia di offerta sul ritorno sulla spesa pubblicitaria target. Per lo meno, spero che supporti il ​​fatto che invece di presumere che il ROAS target danneggi le prestazioni di una qualsiasi campagna di acquisto, potrebbe essere giustificato testare il cambio di gestione delle offerte. Di seguito, parlerò più in generale del motivo per cui coloro che gestiscono le campagne di acquisto dovrebbero provare questa strategia.

Il caso dell'offerta ROAS target

Ci sono molti, molti fattori che possono influenzare le entrate previste generate da un clic su un annuncio commerciale, tra cui:

• Il prodotto pubblicizzato.
• La posizione dell'utente.
• Il pubblico a cui appartiene l'utente.
• Il dispositivo su cui l'utente sta cercando.
• L'ora e/o il giorno in cui si verifica la ricerca.

I bravi professionisti del marketing digitale che regolano manualmente le offerte valuteranno ciascuna di queste variabili e imposteranno le offerte e gli aggiustamenti delle offerte di conseguenza. La verità è, tuttavia, che mentre un inserzionista può tenere conto manualmente di molte di queste variabili, con dati storici sufficienti un algoritmo di apprendimento automatico è probabilmente meglio attrezzato per valutarle nella loro piena complessità. Ciò è particolarmente vero per le aziende con feed di acquisti di grandi dimensioni. Ad esempio, l'offerta manuale può essere un investimento di tempo ragionevole per un'azienda con 250 SKU, ma tale investimento di tempo può diventare molto più oneroso per i feed che hanno 250.000 SKU.

Forse hai avuto una brutta esperienza con l'automazione in passato o sei scettico sulle strategie di apprendimento automatico nel marketing digitale. Se cadi in quel campo, considera quanto segue:

• Gli algoritmi di apprendimento automatico di Google cambiano e migliorano nel tempo, il che suggerisce che anche se hai riscontrato cattive prestazioni in passato, potrebbe valere la pena dare alle macchine un'altra possibilità.
• Anche se i guadagni in termini di prestazioni sono marginali o inesistenti, l'offerta ROAS target consente al marketer digitale di dedicare più tempo ad altri aspetti della campagna per migliorare le prestazioni, come la gestione dei feed, l'ottimizzazione delle query di ricerca e la massimizzazione dei profitti attraverso la ristrutturazione.
• Quando ripensi ai test falliti, considera se hai dato all'esperimento abbastanza tempo per avere successo. Il test richiede tempo, soprattutto quando si testa una strategia automatizzata. Il più delle volte, l'algoritmo non può prendere decisioni immediatamente perché non ci sono dati per sostenerlo.
• Se i test che avevi eseguito in precedenza erano limitati dal budget (e non è più così) potrebbe valere la pena rivederli: budget limitati significano dati limitati e il test potrebbe non aver avuto un volume sufficiente per arrivare a un risultato statisticamente significativo .

Detto questo: le strategie di offerta con ritorno sulla spesa pubblicitaria target non sono mai garantite per essere più efficaci di quelle manuali e gli esperti di marketing digitale dovrebbero sempre considerare un cambiamento di strategia di offerta come un test provvisorio, non un passaggio da impostare e dimenticare. Inoltre, test come questi richiedono una certa tolleranza per il rischio e non dovrebbero essere necessariamente tentati per campagne che superano costantemente l'obiettivo se l'azienda non potrebbe subire anche un piccolo calo delle prestazioni. Una trappola specifica da tenere a mente: se l'obiettivo è fissato al di sopra della performance storica, la crescita potrebbe essere limitata. Spesso in questa situazione i marketer vedranno inizialmente prestazioni promettenti, ma avranno difficoltà a far crescere la campagna.

Impostazione del test

Innanzitutto, una brutta notizia: AdWords non consente la creazione di campagne di acquisto sperimentali. Non si può negare che questo sia un grosso problema, in quanto significa che non sarai in grado di suddividere il traffico in modo uniforme tra un esperimento di campagna di shopping ROAS target e la strategia di offerta status quo. Invece, dovrai eseguire il test in sequenza anziché contemporaneamente. Tenendo presente ciò, ecco alcuni suggerimenti per impostare correttamente l'esperimento:

• Imposta un'offerta ROAS target ragionevole : la regola empirica per le campagne che non hanno obiettivi di ROAS rigorosi consiste nell'impostare l'offerta ROAS target pari o appena superiore al ROAS storico della campagna. Se, tuttavia, cerchi di aumentare il volume e l'azienda ha una tolleranza per una minore efficienza, dovresti impostare il ROAS più basso. Nel caso opposto, imposta il ROAS target più alto.
• Eseguire il test durante un periodo di bassa stagionalità : poiché il test dovrà essere sequenziale, è inevitabile che la stagionalità inquini i risultati in una certa misura. Tuttavia, puoi ridurre al minimo questo problema scegliendo un periodo in cui la stagionalità è relativamente bassa. Ad esempio, se la tua campagna di shopping registra il suo rendimento più statico durante i mesi estivi, questo potrebbe essere il momento ideale per provare a cambiare tipo di offerta. Inoltre, tieni presente che ciò che funziona in bassa stagione potrebbe non essere l'ideale per l'alta stagione. Ad esempio, il ritorno sulla spesa pubblicitaria target potrebbe essere utile per la bassa stagione/il budget/l'efficienza inferiori, ma durante le ore di punta potrebbe riguardare il traffico del sito e l'aggressività, nel qual caso l'ottimizzazione per i clic o le conversioni potrebbe essere più ideale.
• Decidi in anticipo i parametri e le metriche del test : come per qualsiasi tipo di esperimento, è importante sapere in anticipo come si presentano una vittoria e una perdita. Decidi per quanto tempo eseguirai il test e cosa costituisce un risultato vincente statisticamente significativo prima di iniziare il test. Altrimenti, potresti rimanere con risultati ambigui.
• Tieni presente che il periodo di "apprendimento" potrebbe non essere rappresentativo del rendimento a lungo termine : quando una campagna passa a una strategia di gestione delle offerte con ritorno sulla spesa pubblicitaria target, subirà un periodo di "apprendimento" mentre raccoglie dati e imposta le offerte. Nella mia esperienza, questo periodo tende a durare circa 1 settimana, anche se la durata di questo periodo varia con il volume. Potresti voler escludere il periodo di apprendimento dai risultati dell'esperimento quando valuti il ​​rendimento. Nota: puoi vedere se una campagna è nello stato "apprendimento" nella scheda delle impostazioni.

Conclusione

Se stai regolando manualmente le offerte per una campagna di acquisto, spero che questo post almeno ti faccia considerare se vale la pena testare o meno una strategia di offerta ROAS target. Non convinto? Oppure hai riscontrato scarse prestazioni dall'applicazione di una strategia di ROAS target alle tue campagne di acquisto in passato? Intervieni su Twitter @ppchero!