Przyszłość PPC: uczenie maszynowe i jak dostosować się do tej nowej dynamiki

Niedawno przeprowadziłem webinarium z Markiem Poirierem, dyrektorem generalnym Acquisio. Podczas tego webinaru omówiliśmy wpływ uczenia maszynowego na kampanie w płatnych wynikach wyszukiwania. Od tego czasu firma Google ogłosiła wprowadzenie nowych „inteligentnych” funkcji, takich jak odbiorcy rynkowi w wyszukiwarce, i ulepszyła funkcję „inteligentnego określania stawek”, wprowadzając nową strategię ustalania stawek o nazwie „maksymalizacja konwersji”. Połącz te funkcje z obecnymi funkcjami, takimi jak uniwersalne kampanie w aplikacjach i kampanie inteligentne w sieci reklamowej, a jedno jest jasne: przyszłość PPC leży w uczeniu maszynowym i korzyściach z automatyzacji, jakie zapewnia.

Z tego artykułu dowiesz się, jak dostosować się do tej nowej dynamiki, i poinformować o kilku nowych funkcjach opartych na komputerach, które są dostępne w AdWords lub będą dostępne wkrótce.

Ewoluuj od taktyka PPC do stratega PPC

Po pierwsze, uważam, że maszyny nie sprawią, że praca profesjonalistów PPC stanie się przestarzała. Jednak pojawienie się uczenia maszynowego i jego zdolności do automatyzacji kluczowych zadań zmieni charakter tej roli. Wartość, jaką specjaliści ppc wnoszą w przyszłość, będzie bezpośrednio powiązana z ich zdolnością do strategicznego działania. Ci, którzy widzą pełny obraz, w pełni rozumieją rynek, na którym działa firma, którą reprezentują, i są w stanie połączyć ppc z ogólnym rozwojem całego programu marketingu cyfrowego swojej organizacji, wygrają ten dzień. Maszyny mogą przetwarzać dane, wykrywać trendy i wykonywać rutynowe zadania taktyczne znacznie szybciej niż my. Niedawno korzystałem z rozwiązania technologicznego, które automatyzuje optymalizacje. W ciągu godziny system wykrył 1500 słów kluczowych, które można dodać do mojego konta, zidentyfikował blisko 1500 USD wydatków, które mogą być dopasowane przez wykluczenie, zidentyfikował setki stawek, które można podnieść w celu lepszej pozycji mojej listy słów kluczowych, i automatycznie wstrzymał reklamy o niskiej skuteczności.

Chociaż te rutynowe zadania były wykonywane przez maszynę w minutach w stosunku do godzin, nie oznaczało to, że byłem mniej zajęty. Oznaczało to, że mogłem skoncentrować się na priorytetach wyższego poziomu, takich jak analiza danych, aby lepiej zrozumieć ogólną wydajność i przełożyć te nauki na strategię, zaplanować kolejny zestaw testów, które chciałem przeprowadzić, oraz zbadać nowe platformy do wykorzystania w celu rozszerzenia możliwości mojego klienta program PPC.

Oto kilka wskazówek, które pomogą Wam stać się bardziej strategicznymi i przenieść wydajność na wyższy poziom:

• Mocno uchwyć metrykę najważniejszą dla twoich interesariuszy i skup się na niej jak wiązka lasera. Na przykład mam konto, na którym zarówno objętość leadów, jak i dobry cpa wydają się mieć jednakowe znaczenie. Jednak kiedy naciskam na mojego klienta, aby zdefiniował dla niego najważniejszą metrykę, zawsze będą skłaniać się ku wzrostowi.
• Zrozum wszystkie przeszkody, które mogą utrudniać osiągnięcie lub przekroczenie najważniejszego wskaźnika lub celu interesariusza. Czy to konkurencja? wysokie CPC? niskie współczynniki konwersji? Dogłębne zrozumienie przeszkód pomoże ci zaplanować te nieprzewidziane okoliczności i pozwoli ci opracować strategie, które pomogą ci pokonać te przeszkody.
• Dokładnie poznaj czynniki napędzające wydajność, aby podejmować bardziej świadome decyzje strategiczne.

W całej mojej karierze miałem skłonność do skupiania się na mechanice obsługi konta PPC kosztem zrobienia kroku wstecz, aby zobaczyć szerszy obraz. Uczenie maszynowe i zapewniana przez nie automatyzacja pomogły rozwinąć moje konta, ponieważ mam więcej czasu na skupienie się na strategii. W ten sposób zwiększyłem wartość, którą wnoszę dla klientów, będąc w stanie zapewnić lepsze porady i więcej nowych pomysłów do stołu.

Nowe funkcje oparte na maszynie:

Poniżej znajduje się kilka funkcji systemów uczących się AdWords, z których można korzystać zarówno teraz, jak i w najbliższej przyszłości.

Inteligentne określanie stawek Google : inteligentne określanie stawek Google obejmuje docelowy CPA, docelowy ROAS, maksymalizację liczby konwersji i ulepszone strategie określania stawek CPC. Zaletą określania stawek na podstawie maszyn jest możliwość analizowania setek „sygnałów”, które mogą pomóc w lepszym zrozumieniu odbiorców i ich potencjału konwersji. Google ma na wyciągnięcie ręki ogromne ilości danych, które są przetwarzane w czasie rzeczywistym. System AdWords optymalizuje stawki w oparciu o te czynniki jednocześnie, aby umieszczać reklamodawców w aukcjach najbardziej dla nich wartościowych.

Kluczem przy korzystaniu z inteligentnego określania stawek jest to, aby nie rezygnować z niego zbyt wcześnie. System potrzebuje czasu na naukę, co oznacza, że ​​na początku wydajność może być nieco niespójna. Gdy system się uczy, powinieneś zacząć dostrzegać poprawę wydajności i ostatecznie wzrost objętości i wydajności cpa. Jeśli twoje testy są dobrze przemyślane i kontrolowane, powinieneś być w stanie przetestować te nowe strategie przy minimalnym ryzyku dla swojego konta.

Kampanie inteligentne w sieci reklamowej : ten typ kampanii w sieci reklamowej jest całkowicie kontrolowany przez systemy uczące się. Wystarczy wpisać docelowy CPA i budżet konta, dostarczyć zasoby reklamowe, takie jak nagłówek i obrazy, a system uczy się i optymalizuje pod kątem Twoich celów. Podobnie jak w przypadku inteligentnego określania stawek, ważne jest, aby system mógł się uczyć, pozwalając inteligentnym kampaniom w sieci reklamowej gromadzić wystarczającą ilość danych o skuteczności i ruchu. Im więcej danych ma kampania, tym łatwiej jest maszynom Google optymalizować i zwiększać wydajność.

Odbiorcy na rynku : ta funkcja jest dostępna w sieci reklamowej od kilku lat i wkrótce zostanie udostępniona w sieci wyszukiwania. Po raz kolejny Google identyfikuje sygnały, takie jak historia wcześniejszych wyszukiwań i konwersji oraz wykorzystywane treści, aby zidentyfikować te, które z największym prawdopodobieństwem dokonają konwersji lub znajdują się w końcowej fazie cyklu zakupowego. Jedynym sposobem na zidentyfikowanie tego typu użytkowników jest uczenie maszynowe i zdolność maszyny do przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym na zasadzie aukcji po aukcji.

Wniosek

To ekscytujący czas dla nas w branży PPC. Uczenie maszynowe dało możliwość nauczenia się więcej i szybszego wykonywania. Jednak jedyną rzeczą, której maszyny nie mogą zrobić tak dobrze, jak ludzie, jest przetłumaczenie wszystkich danych pochodzących z ppc i przekształcenie ich w spójne strategie.

Przyjęcie bardziej strategicznego podejścia zwiększy twoją wartość. Umiejętność robienia dużego obrazu i łączenia go z wynikami pomoże zwiększyć twój wpływ i pomoże ci osiągnąć postęp w karierze.