Uma análise detalhada dos Lances inteligentes e estratégias de lances automáticos do Google AdWords

Você trabalhou muito para criar um site estelar. Você criou campanhas de qualidade no AdWords e usou experiências para encontrar as melhores páginas de destino pós-clique para cada público. Você iterou e reiterou os testes de texto do anúncio, enquanto gerenciava seus lances e orçamentos de palavras-chave de maneira fiel. Talvez você até tenha passado algum tempo com eventos acionados por clique no GTM para garantir que todas as suas conversões sejam rastreadas corretamente. E, no entanto, você ainda está lutando para cumprir as metas de CPA ou expandir sua conta.

É hora de deixar os robôs começarem a ajudar.

Você está fazendo tudo certo, mas não tem tempo suficiente para supervisionar perfeitamente cada lance de palavra-chave, orçamento, variação de anúncio e público-alvo. Felizmente, você é um profissional de marketing experiente e está pronto para aproveitar as vantagens do aprendizado de máquina para obter ainda mais do seu investimento em PPC. Um dos melhores testes para fazer enquanto você explora o mundo da automação e do aprendizado de máquina são as estratégias de Lances inteligentes do Google AdWords.

Como o AdWords Lances inteligentes usa aprendizado de máquina para uma automação de lances mais poderosa

O AdWords introduziu estratégias de Lances inteligentes em 2016, com base nas opções de lances automáticos anteriores, anunciadas em meados de 2010. Nos últimos dois anos, o Lances inteligentes continuou a se expandir e se tornar mais poderoso. O Google adicionou dois novos objetivos estratégicos e os algoritmos de suporte continuam a evoluir à medida que o aprendizado de máquina se torna mais avançado. A lista completa de estratégias disponíveis é analisada abaixo, mas primeiro vamos considerar como e por que os Lances inteligentes funcionam.

Cada usuário de pesquisa do Google carrega várias características de identificação, ou “sinais”. Isso inclui coisas como:

• Dispositivo
• Localização
• Gênero
• Era
• Nível de renda
• Hora do dia
• Dia da semana

O Google mostra aos anunciantes agregações de desempenho de qualquer um desses sinais ou, em alguns casos, até mesmo uma combinação de dois ou mais. Gerentes de PPC experientes sabem que é aconselhável implementar modificadores de lance para sinais cujo desempenho agregado difere notavelmente da norma. Ao mesmo tempo, porém, eles também reconhecem que ninguém pode cobrir perfeitamente todas as variações e combinações de sinais que podem surgir.

Para tornar as coisas ainda mais complicadas, existem outros sinais que exigem decisões de tudo ou nada quando confrontados manualmente:

• As configurações geográficas podem ser definidas para incluir usuários interessados ​​em seus locais de destino, além daqueles fisicamente presentes
• Os anúncios de texto podem ser qualificados para exibição em todos os parceiros da rede de pesquisa ou optar por nenhum
• As configurações de campanha e grupo de anúncios podem utilizar automação seletiva para rotação de anúncios "otimizada" que considera várias características do anúncio

Vários sinais são completamente invisíveis nos segmentos de dados do AdWords, incluindo navegador e sistema operacional, interações anteriores do site, atributos do produto, entre outros (consulte a lista completa de sinais de lance automático). Além disso, mesmo que os dados estivessem disponíveis para análise, atualmente não há como modificar manualmente os lances com base nestes sinais ocultos:

Entre no aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina do AdWords rastreia e analisa todos os sinais visíveis e ocultos de cada pesquisa e cada clique. O aprendizado de máquina pode identificar variações mínimas, porém significativas, no comportamento do usuário, que se originam de diferenças demográficas, uso de dispositivos e interesses e preferências expressos ou inferidos. Esses sinais são então cruzados com os dados de desempenho, como histórico de taxas de cliques e conversões, e os lances são aumentados ou diminuídos para atingir a meta selecionada.

Em última análise, o aprendizado de máquina é uma abordagem extremamente dinâmica e orientada por dados, o que lhe dá o potencial de ser uma ferramenta poderosa em seu arsenal de PPC.

Comparar os benefícios de estratégias comuns de Lances inteligentes

Antes de testar qualquer Lances inteligentes, certifique-se de compreender os motivos para NÃO usar uma estratégia de lances automáticos de PPC. Se você tiver certeza de que suas campanhas atendem aos requisitos de sucesso do Lances inteligentes (15 ou 30 conversões / 30 dias, apenas ações de conversão de qualidade informadas na coluna "Conversões", sem datas de término de campanha futuras), a próxima tarefa é determinar qual estratégia de lance melhor se adapta às suas necessidades.

Atualmente, existem quatro estratégias de lances automáticos compatíveis com o AdWords Lances inteligentes:

• CPC otimizado
• CPA alvo
• ROAS alvo
• Maximize as conversões

Embora não seja tecnicamente uma estratégia de Lances inteligentes (porque se concentra no tráfego e não nas conversões), a estratégia de maximizar cliques também é comumente considerada ao discutir as opções de Lances inteligentes.

Para colher os benefícios dos Lances inteligentes, você deve considerar as metas de cada estratégia em coordenação com a sua:

Escolha da estratégia certa de Lances inteligentes para testar

Cada opção de estratégia de Lances inteligentes tem sua própria abordagem exclusiva para gerar tráfego, engajamento e conversões de alta qualidade. Essas abordagens determinam o algoritmo subjacente usado para manipular seus lances de campanha, grupo de anúncios e palavras-chave. Portanto, fazer a escolha apropriada é crucial para uma aplicação bem-sucedida.

Para navegar pelas opções com mais facilidade, você pode usar o gráfico abaixo para identificar qual estratégia de Lances inteligentes você deve testar primeiro para atingir suas metas:

Recomenda-se testar novas estratégias de lance por meio das Experiências do AdWords, que permitem comparar diretamente o desempenho com sua estratégia de lance anterior durante o período examinado.

Determinar se o Lances inteligentes está funcionando para você

Depois que seu experimento for lançado, pode ser um desafio determinar se o Lances inteligentes está realmente funcionando a seu favor. O AdWords mostra os resultados em comparação com a campanha de origem ao visualizar qualquer guia em uma experiência:

Com um experimento bem nomeado, no entanto, você pode ver o desempenho mais facilmente em comparação baixando um relatório de campanha simples e examinando KPIs para sua campanha de origem e o experimento lado a lado (ou linha por linha, neste caso).

Exemplo 1: Maximize as conversões

Um experimento recente concluído em nome de um cliente de geração de leads mostra como a estratégia Maximize Conversion foi capaz de melhorar drasticamente o desempenho em uma campanha de pesquisa com orçamento limitado.

O teste foi lançado em duas campanhas que estavam gerando um volume consistente de leads com um CPA inferior à média. Como os leads dessas campanhas específicas eram mais difíceis de fechar internamente, o objetivo era gerar mais leads sem investir gastos adicionais. A estratégia de lances Maximizar conversões foi capaz de aumentar o tráfego, o engajamento e as métricas de conversão, com um custo total mais baixo e menor custo / conversão:

Ambas as campanhas que testam Maximizar conversões com experiências tiveram mais conversões com um CPA mais baixo do que suas contrapartes de CPC otimizado. Portanto, a estratégia Maximize Conversions foi totalmente aplicada e continuou a ter um bom desempenho.

Um resultado como esse é aquele que todos desejam ver ao examinar suas experiências de campanha, mas, infelizmente, a maioria não é exatamente esse ideal.

Exemplo 2: CPA alvo

Considere outro experimento de uma conta de geração de leads, em que o CPA desejado foi testado para aumentar o volume de leads a um custo por conversão especificado e os resultados não foram claros.

Este teste foi lançado em duas campanhas que historicamente geraram leads de alta qualidade, mas onde o custo / conversão vinha aumentando com o tempo. Como as campanhas não eram limitadas pelo orçamento, a meta era otimizar a entrega de anúncios para reduzir o desperdício de gastos para usuários com pouca probabilidade de conversão. A estratégia de lances de CPA desejado conseguiu reduzir o custo e, ao mesmo tempo, aumentar a taxa de conversão, mas custou menos tráfego e volume de conversão:

Ambas as campanhas tiveram resultados mistos e a determinação final foi feita com base nos objetivos originais do experimento. O CPA desejado é conhecido por limitar o tráfego às vezes para evitar exceder o lance de CPA, mas reduziu efetivamente o custo por conversão, reduzindo o gasto desperdiçado e concentrando a entrega de anúncios em pesquisadores de alta qualidade. A diminuição em impressões, cliques e conversões foi esquecida em favor de lances mais eficientes para gerar leads de alta qualidade a um custo menor.

Pensamentos finais

Os Lances inteligentes foram desenvolvidos para atrair mais dos melhores usuários às suas páginas de destino pós-clique. No entanto, deve ser entendido que os algoritmos podem cumprir essa promessa de forma diferente. Às vezes, eles o conseguirão principalmente fornecendo uma quantidade maior de tráfego. Outras vezes, o tráfego pode diminuir em favor de direcionar usuários de melhor qualidade ao seu site ou página de destino pós-clique.

Se os resultados de sua experiência forem mistos, lembre-se de refletir sobre suas metas iniciais ao determinar um vencedor e considere ajustar as variáveis ​​quando necessário para encontrar a estratégia de lance mais eficaz para cada uma de suas campanhas.