Google Ads'de Otomasyonun Kutsaması ve Laneti
Yayınlanan: 2020-07-09Otomasyon giderek hayatımızın bir parçası haline geliyor ve Google Ads de bir istisna değil. Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca, Google'ın makine öğrenimi algoritmaları gelişti ve otomasyon birçok manuel pazarlama görevini üstlendi.
Bu değişikliklerden bazıları, pazarlamacıların reklam hesaplarındaki kontrol veya içgörüdeki azalmadan yakınmalarına neden olsa da, genel olarak değişiklikler, oyun alanını düzledikçe ve daha önce hesapları yönetmeye yönelik ezberci optimizasyon çalışmalarının çoğunu ortadan kaldırdıkça olumlu oldu. Pazarlamacılar, optimizasyona giren birçok değişkenin manuel olarak manipüle edilmesi yerine stratejiye odaklanmaya ve yeni fikirleri test etmeye daha fazla zaman ayırabilir.
İZLE ŞİMDİ
Makine Öğrenimi ve Otomasyondan Önce Google Ads
Ayrıntılara dalmadan önce, zaman makinemde makine öğrenimi ve otomasyonun Google Ads'de (veya o zamanki adıyla Google AdWords) yaygın olduğu bir zamana geri dönün.
5,00 ABD doları maks. TBM'ye (Tıklama Başına Maliyet) sahip bir anahtar kelime için teklif verdiğinizde, açık artırmaya o anahtar kelimeye yapılan bir tıklama için maksimum teklifiniz olarak 5,00 ABD doları ile kesin olarak giriyordunuz. Google, tıklamanın daha değerli olduğuna karar verirse, bir tıklama için 5,00 ABD dolarından fazla ödemeye hazır olacağınızı belirtmiyordunuz.
Ardından, çeşitli boyutlara göre temel teklifinizde hangi boyutların ayarlanması gerektiğini belirlemek için geçmiş analizi yapmanız gerekiyordu. Hafta içi ve masaüstü cihazlar, daha güçlü performans nedeniyle daha yüksek bir teklif gerektirmiş olabilir ve daha sonra performans farkını telafi etmek için bu boyutlara göre bir teklif ayarlaması uygularsınız.
Ücretli arama pazarlamacılarının bildiği gibi bu iş akışıydı ve çok fazla manuel analiz ve teklif ayarlaması gerektiriyordu. Karmaşık hesaplarda, bunun ayrıntılı bir düzeyde gerçekleştirilmesi saatlerce sürebilir.
Mobil uygulamalar için reklam vermek için çeşitli yerleşimler ve hedefleme yöntemleri vardı. Google Arama kampanyalarının sahip olduğu tüm hedefleme ve işlevlere sahip tipik Arama kampanyası kurulumu vardı. Ayrıca, uygulama yerleşimine göre optimize edebileceğiniz veya ilgi alanlarını ve yeniden pazarlamayı kullanabileceğiniz Görüntülü Mobil Uygulama Yükleme kampanyaları da vardı.
Her ikisinin de reklam biçimleri, reklam grubu başına yayınlamak istediğiniz metni veya resmi özelleştirebileceğiniz tipik Arama ve Görüntülü Reklam kampanyalarına benzerdi. Tipik bir Arama veya Görüntülü Reklam kampanyasında yaptığınıza benzer verileri indirebilir ve analiz edebilirsiniz. İyi performans gösteren yerleşimleri ve anahtar kelimeleri hariç tutabilir veya ekleyebilirsiniz. Dünya senin istiridyendi.
Web trafiğine odaklanan standart Arama kampanyaları için, bir anahtar kelime eklediğinizde, o anahtar kelimenin eşleme türü tarafından hangi arama terimlerinin tetiklenebileceğini tam olarak biliyordunuz ve hesabınızı buna göre yapılandırdınız. Bu genellikle, kontrolü ve performansı en üst düzeye çıkarmak için her bir ana eşleme türüne göre bölümlere ayrılan çok ayrıntılı kampanya yapıları anlamına geliyordu. Bu yapı, anahtar kelime eşleme türü çakışmasını ve dolayısıyla hesap içi rekabeti engelledi. Mantıklı, temiz ve çok insan dostuydu.
Peki o zamandan beri ne oldu? Şimdi makine öğrenimi ve otomasyonun Google Ads'ün yukarıda açıklanan üç temel alanını nasıl etkilediğine bir göz atalım: teklif verme, mobil uygulama kampanyaları ve arama anahtar kelime eşleme türleri.
Hedef EBM Teklifi: Pazarlama Tanrılarından İyileştirici Bir Hediye
En uygun teklifi aramak için ayrıntılı analiz, manuel teklif optimizasyonu ve boyut ayarlaması yapmak için gereken zamandan ve emekten tasarruf etmek için Hedef EBM teklifi sunuldu.
Hedef EBM teklifi, "kampanyanızla ilgili geçmiş bilgileri ve açık artırma anında mevcut olan bağlamsal sinyalleri değerlendirerek" kullandığından ve "her biri reklamınız için otomatik olarak en uygun TBM teklifini bulduğundan, hedef EBM teklifi teklif verme yükünü Google'ın algoritmasına en uygun düzeyde yerleştirir. Google'a göre, "görünmeye uygun olduğu zamandır.
2007'de Hedef EBM teklifi sunulduğunda, algoritma bugün olduğu kadar rafine değildi. Sonuç olarak, Google'ın en iyi teklif kararlarını vereceği umuduyla manuel TBM teklifinden vazgeçerek performans üzerindeki denetiminizden vazgeçmek zorunda kaldınız.
Durumun çok sık olmadığı ortaya çıktı (ekibimiz arasındaki tartışmalara ve deneyime dayanarak). Sonuç olarak, manuel TBM teklifi, optimum performans arayan birçok pazarlamacı için hala teklif optimizasyonu yöntemiydi.
Son zamanlarda, Google'ın makine öğrenimi algoritmalarından yararlanan Hedef EBM teklifi ve diğer Akıllı Teklif seçenekleri, performansın genellikle manuel TBM teklifi optimizasyonuyla mümkün olanı karşılaması ve hatta bazen aşması ile çok daha fazla umut vaat etti.
Wpromote'da çok açık fikirliyiz ve optimum performans arayışında varsayımlarımıza sürekli meydan okuyoruz. Bu felsefeye uygun olarak, geçen yıl Hedef EBM teklifinin performans üzerindeki etkisine ilişkin çok müşterili bir test yapmaya karar verdik ve her yerde şaşırtıcı sonuçlar gördük.
Uç bir durumda, müşterilerimizden biri, manuel TBM teklifine kıyasla Hedef EBM teklifiyle EBM'nin %42 düştüğünü ve dönüşüm hacminin %100 arttığını gördü. Bu tür performans artışı, Hedef EBM teklifinde tipik değildir, ancak makine öğreniminin doğru senaryoda masaya getirebileceği değeri gösterir.
Google, Hedef EBM teklifi ayarlarını kullanma zorunluluğunu değil, seçeneği sunar. Bu önemlidir, çünkü pazarlamacıların takdirine bağlı olarak uygulanabilecek kontrol ve isteğe bağlı hala vardır. Google, yine de, isterseniz manuel TBM teklifi verme yoluyla tekliflerinizi sıkı bir şekilde kontrol altında tutmanıza izin verir.
Aslında, biz hala manuel olarak (manuel olarak, Google'daki manuel TBM teklif ayarlarından yararlanmak, ancak gerçekten ideal teklifi seçmek ve teklif ayarlamasını gerçekleştirmek için teknolojiyi kullanmak anlamına gelir), bunu yaparak daha iyi performans gördüğümüz için önemli sayıda müşterimize teklif veriyoruz.
Farklı seçenekleri test etme ve karşılaştırma becerisine sahip olmak, performansı en üst düzeye çıkarmanın anahtarıdır ve Google, Arama, Görüntülü Reklam ve YouTube ağlarında envanter için teklif verme söz konusu olduğunda bunu mümkün kılar. Hedef EBM teklifinin geleceği konusunda iyimseriz ve mümkün olan en iyi performansı elde etmek için manuel teklif TBM optimizasyonuna karşı test etmeye devam ediyoruz.
Evrensel Uygulama Kampanyaları: Çok Sınırlı Seçeneklere Sahip Bir Kara Kutu
Uç noktanın diğer ucunda, Google'ın mobil uygulama reklamcılığına yönelik çözümleri, otomasyon devreye girdikten sonra reklamverenlerin bıraktıkları kontrol düzeyiyle tam bir tezat oluşturuyor.
Google, 2017'de Evrensel Uygulama Kampanyalarına geçmeden önce, reklamını yapmak istediğiniz bir uygulamanız varsa, birçok seçeneğiniz vardı.
Uygulama yükleme arama reklamlarını kendi başlarına, AdMob (Google'ın mobil görüntülü reklam ağı) uygulama yükleme reklamlarını veya YouTube uygulama yükleme reklamlarını kendi başlarına yayınlayabilirsiniz. Bu kampanya türlerinde, hedefleme seçenekleri boldu ve önemli ölçüde kontrol ve ayrıntı düzeyine sahip web odaklı kampanyalarda elde edebileceğinizle neredeyse aynıydı. Ayrıca, tipik boyutlardan herhangi birine (anahtar kelime, reklam öğesi, yerleşim vb.) göre bölümlere ayrılmış raporlar alabilirsiniz.
Ardından Google, Evrensel Uygulama Kampanyalarını (UAC'ler) başlattı ve her şey değişti. UAC'lerle, reklam öğesi, hedefleme ve optimizasyon üzerindeki kontrolün çoğunu Google'ın algoritmasına bırakmak zorunda kalırsınız. Ve UAC'lerden elde edilebilecek raporlama ve içgörü düzeyi çok sığdır. Kısacası, Google UAC'lerde kararların çoğunu veriyor ve reklamverene çok az şey gösteriyor.
Peki bu, biz kontrol takıntılı performans pazarlamacıları için ne anlama geliyor? Bu, Google algoritmasının işini yapmak için mümkün olan en iyi bilgiye sahip olmasını sağlamak için kontrol edebileceğimiz sınırlı şeyler hakkında çok düşünceli olmamız gerektiği anlamına gelir.
Pazarlamacılar ve Google'ın algoritması arasındaki ilişki, Evrensel Uygulama Kampanyaları söz konusu olduğunda simbiyotik bir ilişkiye dönüşmüştür. Hangi metin, resim ve videonun kullanılacağı gibi reklam öğesi girdilerini yine de kontrol edebilirsiniz, ancak bu bileşenlerin en iyi kombinasyonunu Google belirler. Hangi kitleleri hedefleyeceğinizi kontrol edemezsiniz, ancak uygulamanızdaki uygulama olaylarını Google uygulama içi dönüşüm olaylarıyla eşleyebilir ve hangi etkinliğe doğru optimize etmek istediğinizi seçebilirsiniz.
Google'ın zaman içinde reklamveren kontrolünü diğer kampanya türlerinden uzaklaştırmaya devam etmesi çok muhtemel görünüyor ve gelecekte bir noktada Google'ın tüm reklamcılık platformunun Evrensel Uygulama Kampanyalarına benzemesi düşünülemez değil.
Olursa ve gerçekleştiğinde, optimum performansı sağlamaya devam etmek için iş akışınıza hızlı bir şekilde uyum sağlamak kritik olacaktır, bu nedenle zihinsel olarak hazırlanmak ve sonuçları tartışmak önemlidir.
Anahtar Kelime Eşleme Türleri: Domates, Toemotto
Evrensel Uygulama Kampanyaları, konu otomasyon ve makine öğrenimi olduğunda yelpazenin en uç noktasında yer alsa da, aynı zamanda Google Ads üzerinden yapılan reklam harcamalarının küçük bir bölümünü temsil eder ve bu nedenle çoğu reklamveren bunları kullanmak zorunda kalmaz.
Google'ın temel reklam ağına (Google Arama Ağı Reklamları) bakarsanız, makine öğrenimi otomasyonunun çok daha küçük bir rolü vardır, ancak zaman içinde kesinlikle artmaktadır. Anahtar kelimelerin otomasyondan nasıl etkilendiğine ve bunun reklamverenler için ne anlama geldiğine bir göz atalım.
Önceden, tam eşlemeli bir anahtar kelime, bir kullanıcının aradığı arama terimiyle tam olarak eşleştiğiniz anlamına geliyordu. Örneğin, tam eşlemeli [muz standı] anahtar kelimesi, muz standı için reklamınızın yalnızca birisinin "muz standı", "muz standı" veya başka herhangi bir sapma yerine tam olarak "muz standı" araması yapması durumunda gösterileceği anlamına geliyordu.
2012'de, anahtar kelime eşleme türlerinin tam eşleme türüne getirilme biçimindeki ilk değişiklik - çoğulların ve yazım yanlışlarının dahil edilmesi. Bu, [muz standı] anahtar kelimesinin artık "muz standları", "bannanna standı", "muz standı" vb. gibi arama terimleri tarafından tetiklenebileceği anlamına geliyordu. Bu makul ve anlaşılır bir değişiklikti - ve yalnızca en ayrıntılı pazarlamacıları biraz rahatsız etti. yanlış yazımların ve çoğulların biraz farklı performans gösterdiğine karar verdi.
2017'de Google, bağlayıcı kelimeler, bağlaçlar, edatlar, zamirler, niceleyiciler, kipler ve yardımcı/korunma fiilleri gibi işlev anahtar kelimelerini dahil ederek veya yok sayarak işleri bir adım daha ileri götürdü. Örneğin, [LA uçuşu New Orleans'a] anahtar kelimesi, edat ve kelime sıralamasında bir değişiklikle "New Orleans'tan LA uçuşları" arama terimiyle eşleştirilebilir. Anlam benzer olsa da, bu iki anahtar kelime arasındaki performans makul ölçüde farklı olabilir.
Bu, pazarlamacıların temiz hesap yapılarını sağlam tutmak için negatif anahtar kelime geçici çözümleri geliştirmesi gerektiğinden hüsrana yol açtı.
Daha sonra, en son Ekim 2018'de Google, şimdi "anahtar kelimeyle aynı temel anlama" sahip anahtar kelimeleri hedeflemek için tam eşlemenin anlamını bir kez daha genişletti. Esasen bu, tam eşlemenin artık anahtar kelimenizle aynı amaca sahip anahtar kelimeleri hedeflediği anlamına gelir. Önceki anahtar kelime örneğimizi [New Orleans'a LA uçuşları] ele alırsak, temel anlam aynı olduğu için bu, potansiyel olarak "Los Angeles'tan New Orleans'a uçun" arama terimiyle eşleşebilir. Bu, minimum örtüşme ile sıkı hesap yapılarını korumak isteyen pazarlamacılar için çok daha zor bir zorluk yaratır.
Tüm bu anahtar kelime eşleme türü değişiklikleri iyi niyetlidir ve hedef kitle erişimini genişletmek ve anahtar kelime listesi oluşturmayı daha basit ve hızlı hale getirmek ister. Bununla birlikte, bunların bir maliyeti vardır: daha az kontrol ve kampanyalar arasında örtüşebilecek dağınık arama terimi raporları. Bu, pazarlamacıların, performans ve yapısal gereksinimleri karşılamak için Arama Terimi raporlarını alma ve negatif anahtar kelimeler uygulama konusunda her zamankinden daha fazla özen göstermesi gerektiği anlamına geliyor.
Kemerlerinizi Bağlayın ve Daha Fazla Otomasyona Hazır Olun
Makine öğrenimi ve otomasyon, Google'ın yıllarca süren ürün geliştirme ve denemelerinden sonra gerçek vaatlerini göstermeye başlıyor. Ücretli pazarlama platformlarındaki otomasyonun geleceğin olduğu ve pazarlamacıların bunun iş akışları ve stratejileri için ne anlama geldiğini belirlemelerinin iyi olacağı açıktır. İnsan iş akışlarından daha iyi performans göstermeye başladığı için otomasyonun hızlanması muhtemeldir.
Yeni otomasyon özellikleri söz konusu olduğunda en iyi yaklaşımın ayak parmaklarınızı yavaşça daldırmak olduğunu bulduk (doğrudan dalmak zorunda olmadığınızı varsayarak – *öksürük* UAC). Bu, Kool-Aid'i içmeden önce mevcut iş akışınıza ve seçeneklerinize göre performansı değerlendirmenize olanak tanır.