Благо и проклятие автоматизации в Google Ads
Опубликовано: 2020-07-09Автоматизация все больше и больше входит в нашу жизнь, и Google Ads не исключение. За последние несколько лет алгоритмы машинного обучения Google улучшились, и автоматизация взяла на себя многие маркетинговые задачи, выполняемые вручную.
Хотя некоторые из этих изменений заставили маркетологов сетовать на снижение контроля или понимания их рекламных аккаунтов, в целом изменения были положительными, поскольку они выравнивают игровое поле и устраняют большую часть механической работы по оптимизации, которая ранее выполнялась при управлении аккаунтами. Маркетологи могут тратить больше времени на разработку стратегии и тестирование новых идей, а не на ручное манипулирование многими переменными, влияющими на оптимизацию.
СМОТРИ
Google Ads до машинного обучения и автоматизации
Прежде чем мы углубимся в детали, совершите поездку на моей машине времени назад во времена, когда машинное обучение и автоматизация не были широко распространены в Google Ads (или Google AdWords, как тогда это называлось).
Делая ставку на ключевое слово с максимальной ценой за клик (цена за клик) в размере 5 долларов США, вы твердо участвовали в аукционе с максимальной ставкой в размере 5 долларов США за клик по этому ключевому слову. Вы не заявляли, что готовы платить более 5 долларов США за клик, если Google определит, что клик более ценен.
Затем вам нужно было провести исторический анализ, чтобы определить, какие параметры требуют корректировки вашей базовой ставки по различным параметрам. Для будних дней и настольных устройств может потребоваться более высокая ставка из-за более высокой эффективности, и вы затем примените корректировку ставок к этим параметрам, чтобы компенсировать разницу в эффективности.
Это был рабочий процесс, известный маркетологам платного поиска, и он требовал большого количества ручного анализа и корректировки ставок. В сложных учетных записях это может занять часы за часами для выполнения на детальном уровне.
Для рекламы мобильных приложений существовали различные места размещения и методы таргетинга. Была типичная настройка кампании в поисковой сети со всеми таргетингом и функциями, которые есть у кампаний в поисковой сети Google. Были также кампании по установке мобильного приложения в контекстно-медийной сети, которые можно было оптимизировать на основе размещения приложения или использования интересов и ремаркетинга.
Форматы объявлений для обеих были аналогичны типичным кампаниям в поисковой и контекстно-медийной сети, где вы могли настроить текст или изображение, которые вы хотели показывать для каждой группы объявлений. Вы можете загружать и анализировать данные так же, как в обычной поисковой или контекстно-медийной кампании. Вы можете исключить или добавить наиболее эффективные места размещения и ключевые слова. Мир был твоей устрицей.
Для стандартных кампаний в поисковой сети, ориентированных на веб-трафик, когда вы добавляли ключевое слово, вы точно знали, какие условия поиска могут быть вызваны типом соответствия этого ключевого слова, и соответствующим образом структурировали свою учетную запись. Это часто означало очень детализированные структуры кампании, которые были сегментированы по каждому основному типу соответствия, чтобы максимизировать контроль и производительность. Эта структура предотвратила дублирование типов соответствия ключевых слов и, следовательно, конкуренцию внутри аккаунта. Это было логично, чисто и очень по-человечески.
Так что же произошло с тех пор? Что ж… давайте теперь посмотрим, как машинное обучение и автоматизация повлияли на три ключевые области Google Ads, описанные выше — ставки, кампании для мобильных приложений и типы соответствия поисковых ключевых слов.
Целевая цена за конверсию: подарок от богов маркетинга
Целевая цена за конверсию была введена, чтобы сэкономить время и усилия, необходимые для детального анализа, ручной оптимизации ставок и корректировки параметров для определения оптимальной ставки.
Целевая цена за конверсию возлагает бремя назначения ставок на оптимальный уровень на алгоритм Google, поскольку целевая цена за конверсию использует "историческую информацию о вашей кампании и оценку контекстных сигналов, присутствующих во время аукциона", и "автоматически находит оптимальную цену за клик для вашего объявления каждый раз". время, когда он имеет право появиться», согласно Google.
Когда в 2007 году была введена целевая цена за конверсию, алгоритм был далеко не таким совершенным, как сегодня. В результате вам пришлось отказаться от контроля над эффективностью, отказавшись от ручного назначения цены за клик в надежде, что Google примет наилучшее решение о ставках.
Оказалось, что так бывает нечасто (исходя из обсуждений и опыта нашей команды). В результате ручное назначение цен за клик по-прежнему оставалось предпочтительным методом оптимизации ставок для многих маркетологов, стремящихся к оптимальной эффективности.
В последнее время целевая цена за конверсию и другие варианты интеллектуального назначения ставок, в которых используются алгоритмы машинного обучения Google, продемонстрировали гораздо более многообещающие результаты, при этом производительность часто соответствует, а иногда даже превосходит возможности ручной оптимизации ставок по цене за клик.
В Wpromote мы очень открыты и постоянно подвергаем сомнению наши предположения в поисках оптимальной производительности. В соответствии с этой философией в прошлом году мы решили провести тестирование влияния целевой цены за конверсию на производительность на нескольких клиентах, и мы увидели неожиданные результаты по всем направлениям.
В одном крайнем случае у одного из наших клиентов цена за конверсию снизилась на 42 %, а количество конверсий увеличилось на 100 % при использовании целевой цены за конверсию по сравнению с назначением цены за клик вручную. Этот тип повышения эффективности нетипичен для назначения ставок по целевой цене за конверсию, но он демонстрирует ценность, которую может принести машинное обучение в правильном сценарии.
Google дает вам возможность, но не требование, использовать настройки целевой цены за конверсию. Это важно, потому что по-прежнему существует контроль и опциональность, которые могут быть реализованы по усмотрению маркетологов. Google по-прежнему позволяет вам жестко контролировать свои ставки с помощью ручного назначения цены за клик, если вы того пожелаете.
На самом деле, мы по-прежнему вручную назначаем ставки (вручную, что означает использование ручных настроек ставок CPC в Google, но с использованием технологий для фактического выбора идеальной ставки и выполнения корректировки ставок) для значительного числа наших клиентов, поскольку мы добились более высокой эффективности при этом.
Возможность тестировать и сравнивать различные варианты является ключом к максимальной эффективности, и Google делает это возможным, когда речь идет о торгах за инвентарь в своих поисковых, контекстно-медийных сетях и сетях YouTube. Мы с оптимизмом смотрим в будущее назначения ставок "Целевая цена за конверсию" и продолжаем тестировать его в сравнении с оптимизацией цены за клик вручную, стремясь добиться максимально возможной эффективности.
Универсальные кампании для приложений: черный ящик с очень ограниченными возможностями
С другой стороны, решения Google для рекламы мобильных приложений резко контрастируют с уровнем контроля, который остается у рекламодателей после того, как в игру вступает автоматизация.
До того, как Google перешел на универсальные кампании для приложений в 2017 году, если у вас было приложение, которое вы хотели рекламировать, было множество вариантов.
Вы можете запускать поисковые объявления, ориентированные на установку приложения, отдельно, объявления AdMob (мобильная контекстно-медийная сеть Google) или объявления, ориентированные на установку приложения, на YouTube. В этих типах кампаний вариантов таргетинга было множество, и они были почти идентичны тем, что вы могли бы достичь в кампаниях, ориентированных на Интернет, со значительным контролем и детализацией. Кроме того, вы можете получить отчеты, сегментированные по любому из типичных параметров (ключевое слово, объявление, место размещения и т. д.).
Затем Google запустил универсальные кампании для приложений (UAC), и все изменилось. С UAC вы вынуждены передать большую часть контроля над креативом, таргетингом и оптимизацией алгоритму Google. И уровень отчетов и информации, которую можно получить от UAC, очень невелик. Короче говоря, Google принимает большинство решений в UAC и очень мало предоставляет рекламодателям.
Так что же это означает для нас, помешанных на контроле маркетологов? Это означает, что мы должны очень внимательно относиться к тому ограниченному количеству вещей, которые мы можем контролировать, чтобы гарантировать, что алгоритм Google имеет наилучшую возможную информацию для выполнения своей работы.
Отношения между маркетологами и алгоритмом Google превратились в симбиоз, когда дело доходит до универсальных кампаний для приложений. Вы по-прежнему можете контролировать творческие входные данные, например, какой текст, изображение и видео использовать, но Google определяет наилучшее сочетание этих компонентов. Вы не можете контролировать, на какую аудиторию ориентироваться, но вы можете сопоставить события приложения в вашем приложении с событиями конверсии Google в приложении и выбрать, какое событие вы хотите оптимизировать.
Весьма вероятно, что со временем Google продолжит отнимать контроль у рекламодателей у других типов кампаний, и вполне возможно, что вся рекламная платформа Google в какой-то момент в будущем будет напоминать универсальные кампании для приложений.
Если и когда это произойдет, очень важно быстро адаптировать ваш рабочий процесс, чтобы продолжать обеспечивать оптимальную производительность, поэтому важно мысленно подготовиться и обсудить последствия.
Типы соответствия ключевых слов: Помидор, Тоэмотто
Хотя универсальные кампании для приложений находятся на самом краю спектра, когда речь идет об автоматизации и машинном обучении, они также представляют собой небольшую часть рекламных расходов, которые проходят через Google Ads, поэтому большинству рекламодателей не приходилось их использовать.
Если вы посмотрите на основную рекламную сеть Google (Google Search Ads), автоматизация машинного обучения играет гораздо меньшую роль, но со временем она, безусловно, возрастает. Давайте посмотрим, как автоматизация повлияла на ключевые слова и что это означает для рекламодателей.
Раньше ключевое слово с точным соответствием означало, что вы точно соответствуете поисковому запросу пользователя. Например, ключевое слово с точным соответствием [банановый киоск] означало, что ваше объявление для бананового киоска будет показываться только в том случае, если кто-то ищет именно «банановый киоск», а не «банановые киоски», «банановые киоски» или любое другое отклонение.
В 2012 году было введено первое изменение в типе соответствия ключевых слов для типа точного соответствия — включение множественного числа и опечаток. Это означало, что ключевое слово [банановый киоск] теперь могло вызываться поисковыми запросами вроде «банановый киоск», «банановый киоск», «банановый киоск» и т. д. считал, что опечатки и множественное число дают немного разные результаты.
В 2017 году Google сделал еще один шаг вперед, включив или проигнорировав функциональные ключевые слова, такие как обязательные слова, союзы, предлоги, местоимения, квантификаторы, модальные глаголы и вспомогательные глаголы. Например, ключевое слово [рейс из Лос-Анджелеса в Новый Орлеан] можно сопоставить с поисковым запросом «рейсы из Нового Орлеана в Лос-Анджелес» с изменением предлога и порядка слов. Хотя значение похоже, эффективность этих двух ключевых слов может различаться.
Это привело к разочарованию, поскольку маркетологам пришлось разработать обходные пути для минус-слов, чтобы сохранить структуру своей чистой учетной записи.
Затем, совсем недавно, в октябре 2018 года, Google еще раз расширил значение точного соответствия, чтобы теперь нацеливать ключевые слова с «таким же основным значением, что и ключевое слово». По сути, это означает, что точное соответствие теперь нацелено на ключевые слова с тем же намерением, что и ваше ключевое слово. Взяв наш предыдущий пример ключевого слова [рейсы из Лос-Анджелеса в Новый Орлеан], это потенциально может соответствовать поисковому запросу «полет в Новый Орлеан из Лос-Анджелеса», поскольку основное значение такое же. Это создает гораздо более сложную задачу для маркетологов, стремящихся сохранить плотную структуру аккаунта с минимальным дублированием.
Все эти изменения типов соответствия ключевых слов являются благими намерениями и направлены на расширение охвата аудитории и упрощение и ускорение создания списка ключевых слов. При этом они имеют свою цену: меньший контроль и беспорядочные отчеты по поисковым запросам, которые могут пересекаться в разных кампаниях. Это означает, что более чем когда-либо маркетологи должны усердно использовать отчеты по поисковым запросам и внедрять минус-слова, чтобы соответствовать требованиям к производительности и структуре.
Пристегнитесь и будьте готовы к большей автоматизации
Машинное обучение и автоматизация начинают давать большие надежды после многих лет разработки продуктов и экспериментов Google. Понятно, что автоматизация платных маркетинговых платформ — это будущее, и маркетологам следует определить, что это означает для их рабочих процессов и стратегий. Автоматизация, вероятно, ускорится сейчас, когда она начинает превосходить человеческие рабочие процессы.
Мы обнаружили, что наилучший подход — медленно погружать пальцы ног (при условии, что вы не вынуждены сразу же погружаться — *кашляет* UAC), когда речь идет о новых функциях автоматизации. Это позволяет вам оценить производительность по сравнению с вашим существующим рабочим процессом и вариантами, прежде чем пить Kool-Aid.