Smart Bidding w kampaniach Google Ads – czyli mniej kontroli i lepsze wyniki

[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”3.22″ custom_padding=”0px|||||”][et_pb_row _builder_version=”3.25″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”3.25″ custom_padding=”|||” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.6.1″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat”]

Czy ślepe zawierzanie automatom ma sens? Jak rozpoznać, która strategia sprawdzi się najlepiej dla naszych celów biznesowych? Wreszcie – co to oznacza dla specjalisty i jak zmienia się jego praca? O tym przeczytasz w poniższym artykule.

Krótka historia

Choć trudno w to uwierzyć, to Google Ads celebruje w tym roku 20 rocznicę istnienia. Dokładnie w październiku 2000 roku Google wyemitował betę dla wyselekcjonowanej grupy 350 biznesów w USA. Serwis reklamowy obsługiwany był wtedy wyłącznie przez pracowników Google’a, a jedynym dostępnym sposobem rozliczenia była stała miesięczna opłata za boksy na stronach wyszukiwarki. Chwilę później Google przeszedł na model CPC, który sam w sobie opierał się na prostym i genialnym założeniu – płacisz za kliknięcie. Niemal dokładnie dekadę później – w sierpniu 2010 roku – Google dał sygnał reklamodawcom, że można inaczej, efektywniej pracować na zarządzaniu stawkami i wprowadził strategię ulepszonego CPC (Enhanced CPC). To była rewolucja – system brał na siebie ustawianie stawek na bazie prawdopodobieństwa konwersji. W praktyce jednak specjaliści od kampanii nie byli przekonani – CPC lawirowało, nie było przewidywalne i często przejadało budżet. Wyniki sporadycznie bywały lepsze, więc bardziej zaufaną metodą pracy było manualne przekopywanie danych i żmudne dostosowywanie stawek. Dopiero dziś – kolejną dekadę później – klarownie widać, że trend automatyzacji zapoczątkowany ulepszonym CPC przeszedł z poziomu mało istotnej nowinki na sam front efektywnego prowadzenia kampanii.

Wiedzieć więcej i lepiej przewidywać – sedno Smart Biddingu

O ile w 2010 roku fraza AI (Sztuczna Inteligencja) czy ML (nauczanie maszynowe) były domeną wąskich grup akademików i serialowych produkcji science – fiction, tak dziś to już codzienność. Wszystko jest oparte na AI – od silnika rekomendacji głównej strony na Youtubie przez sterowanie światłami na skrzyżowaniach po tak prozaiczne czynności, jak zarządzanie zużyciem energii w waszych inteligentnych domach. Postęp technologiczny stoi w centrum rewolucji automatycznych strategii ustalania stawek. Nauczanie maszynowe – w wielkim uproszczeniu – polega na zbieraniu danych przez system, analizowaniu ich i ulepszaniu własnego silnika. Skuteczność tej techniki w największym stopniu zależy od ilości danych historycznych. To miejsce, w którym Google – nasza pierwsza brama do sieci – wygrywa. Zbiera ich bowiem tak ogromną ilość, że – my, specjaliści – nawet z użyciem zaawansowanych technik analitycznych nie przerobimy. Ba, my nawet do tych danych nie dojdziemy. Tradycyjnie rozumiane zarządzanie stawkami opiera się o cztery zmienne, które możemy procentowo modyfikować:

• harmonogram,
• grupa odbiorców,
• lokalizacja,
• urządzenie.

Wyjściowa stawka jest dostosowywana na podstawie sygnałów, które uznajemy za istotne. Jeżeli widzimy wysoką konwersję z komputerów, odejmujemy od urządzeń mobilnych stosowny procent. Jeżeli konwertują tylko kobiety, to mężczyznom możemy obciąć stawkę o 100%, efektywnie ich wykluczając. Smart Bidding wychodzi daleko poza te cztery zmienne podpinając się pod potężne zasoby danych o tym, co defacto robi w ekosystemie Google’a dany użytkownik. Jakie to mogą być dane?

• Historia przeglądania
• Historia wyszukiwań i oglądanych filmów na Youtube
• Przeglądarka
• Z jakich aplikacji korzysta w Google Play?
• Na jakim etapie ścieżki zakupowej się znajduje?

Algorytmy automatycznych strategii uwzględniają wiele istniejących sygnałów kontekstowych, Jeżeli zastanawiacie się jak dużo zbiera danych o nas samych Google wejdźcie na panel zarządzanie Waszym kontem Google → myactivity. google.com. Znajdziecie tam nie tylko Waszą historię wyszukiwania czy filmów obejrzanych na YT, ale też miejsca, które odwiedziliście ostatnio, jakie grafiki przeglądaliście w wyszukiwarce Grafik, czy wreszcie cała wasza aktywność w chmurze Google’a. Kontrolę nad danymi udostępnianymi Google’owi znajdziecie na → myaccount.google.com. Analitycznie zorientowanym polecam też ściągnięcie wszystkich danych, które ma w posiadaniu Google o Was → takeout.google.com 21 by możliwie precyzyjnie ocenić zamiar i intencje użytkownika. Przy tak ogromnej ilości danych efektywna praca specjalisty po prostu nie jest możliwa – wyobraźcie sobie, że dostajemy te sygnały do panelu Google Ads i możemy według nich ręcznie dostosowywać stawki. Dostajemy w efekcie dziesiątki tysięcy możliwych kombinacji między zmiennymi. Bieżąca analiza, wyciąganie wniosków i praca operacyjna byłaby zasadniczo niemożliwa dla jednego, nawet niezbyt dużego konta.

Jeżeli zastanawiacie się jak dużo zbiera danych o nas samych Google, wejdźcie na panel zarządzanie Waszym kontem Google → myactivity. google.com. Znajdziecie tam nie tylko Waszą historię wyszukiwania czy filmów obejrzanych na YT, ale też miejsca, które odwiedziliście ostatnio, jakie grafiki przeglądaliście w wyszukiwarce Grafik, czy wreszcie cała wasza aktywność w chmurze Google’a.

Kontrolę nad danymi udostępnianymi Google’owi znajdziecie na → myaccount.google.com.

Analitycznie zorientowanym polecam też ściągnięcie wszystkich danych, które ma w posiadaniu Google o Was → takeout.google.com

Cel, strategia, pal!

Smart Bidding – czyli Inteligentne Określanie Stawek – to podzbiór wszystkich automatycznych strategii ustalania stawek w Google Ads. Smart Bidding optymalizuje stawki pod dwa cele:

• liczba konwersji,
• wartość konwersji.

Strategie dostępne obecnie w panelu Google Ads to:

• docelowy CPA (koszt pozyskania),
• docelowy ROAS (zwrot z nakładów na reklamę),
• maksymalizacja liczby konwersji,
• maksymalizacja wartości konwersji,
• ulepszony CPC (eCPC).

Mimo iż nazwy strategii same w sobie wyjaśniają ich cel i sens biznesowy, warto przejść przez nie po kolei:

CEL BIZNESOWY	STRATEGIA	OPIS STRATEGII	PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA
Pozyskanie konwersji (leada, sprzedaży) w określonym koszcie.	Docelowy CPA (koszt pozyskania).	Na bazie historycznych wyników konwersji na całym koncie system dostosowuje stawkę na bazie sygnałów kontekstowych, tak by całościowy koszt za konwersję (CPA) zmieścił się w określonym limicie.	Biuro tłumaczeń korzysta z docelowego CPA, by pozyskiwać leady (kontakty) przez reklamy Google Ads w określonym koszcie. Dla różnych produktów CPA jest różne (w zależności od opłacalności biznesowej).
Uzyskanie określonego poziomu przychodów sklepu przy danym koszcie.	Docelowy ROAS (zwrot z nakładów na reklamę).	System koncentruje się na wystawieniu produktów, których wartość sprzedaży (konwersji) pozwoli wypracować określony zwrot.	Sklep sportowy reklamuje w kampanii produktowej kategorię rolek damskich. Oczekuje z nich zwrotu na poziomie 800% – docelowy ROAS to właśnie 800%.
Wygenerowanie jak największej liczby konwersji (transakcji).	Maksymalizacja liczby konwersji.	W zakładanym budżecie system ma wygenerować jak najwięcej określonych konwersji.	Sklep meblowy online promuje swoją ofertę mebli na wymiar. Mamy ograniczony budżet, więc interesuje nas wygenerowanie możliwie dużej liczby konwersji (wypełnień formularza lub kontaktów telefonicznych).
Wygeneruj jak największą wartość konwersji (transakcji) niezależnie od liczby konwersji.	Maksymalizacja wartości konwersji.	System koncentruje się na wygenerowaniu konwersji, które mają największą wartość – drugorzędna jest dla niego liczba konwersji.	Sklep z odzieżą premium ma w każdej kategorii produkty o dużym rozstrzale cenowym. Ustawiamy maksymalizację wartości konwersji, by wypracować możliwie duży przychód.

Jak widać w tabeli, Smart Bidding sprawdzi się w zasadzie w każdym biznesie. Warunkiem niezbędnym przed uruchomieniem automatów jest poprawnie skonfigurowane śledzenie konwersji. Mimo iż może to brzmieć jak oczywistość, ale poprawnie przesyłane dane o konwersji czy to za pomocą importu z Google Analytics, czy też za pomocą tagu konwersji Google Ads może stanowić o sukcesie lub porażce automatów.

Wpinanie Smart Biddingu – tylko testy!

Sygnały kontekstowe, słowa kluczowe, historyczne wyniki konta to jedno. Ciężar efektywności Smart Biddingu opiera się na historycznych konwersjach. Jeżeli jest ich dużo – to znaczy więcej niż 20 konwersji tygodniowo – system ma się na czym uczyć. Dobrze spięta analityka, dużo list remarketingowych i historia konta pozbawiona długich przerw w emisji to też warunki niezbędne. Powstaje więc naturalnie 23 wątpliwość – jeżeli moje konto jest malutkie, wydaje kilkaset złotych miesięcznie lub tygodniowo, to czy nie lepiej pozostać przy ręcznym ustawianiu stawek, ewentualnie wspierać się ulepszonym CPC (eCPC)? W takim wypadku widzę dwie drogi:

• Jeżeli liczba naszych konwersji jest rzeczywiście bardzo mała i pojawiają się one sporadycznie można pozwolić sobie skonfigurować istotną mikrokonwersję poprzedzającą główną konwersję jako defacto główną konwersję. Dla e-commerce’u niech to będzie np. dodanie produktu do koszyka. Dla biznesu opartego o leady – przejście na stronę kontaktu i kliknięcie w mailu lub numer telefonu. Wszystko, co poprzedza główną konwersję, a czego nasi użytkownicy wykonują więcej możne nam teraz pomóc. Pamiętajmy jednak, że to strategia tylko na miesiąc lub dwa – wraz ze zwiększeniem liczby mikrokonwersji powinniśmy widzieć wzrost głównych konwersji. Jeżeli zaś tak się nie dzieje – być może problem leży nie po stronie samej kampanii a np. problemów UX’owych.
• Ustawmy automaty niezależnie od liczby konwersji – od kiedy Google usunął minimalne progi konwersji, możemy je emitować nawet nie mając historycznie żadnej konwersji. System wtedy optymalizuje nasze kampanie bazując na uogólnionych danych z kont o podobnym profilu.

Niezależnie jednak od tego, ile mamy konwersji na koncie i jak bardzo uzasadnione są nasze obawy dotyczące skuteczności automatów jest jedna droga, która jednoznacznie powinna nam odpowiedzieć czy takie zmiany strategii mają sens. To eksperymenty w Google Ads.

Ta stosunkowo mało używana funkcja panelu to remedium na wszelkiego rodzaju dylematy, bo przetestujemy tam nie tylko strategie, ale też reklamy, grupy odbiorców a nawet frazy kluczowe. Eksperymenty pozwolą nam w sposób kontrolowany przetestować na istotnie statystycznej próbce użytkowników o ile efektywniejsze (bądź nie) będą inteligentne strategie ustawianie stawek.

Schemat pracy z eksperymentami opiera się na wersjach roboczych:

1. W panelu Google Ads tworzysz wersję roboczą kampanii, na której chcesz przetestować Smart Bidding.
2. Wersja robocza to nic innego jak kopia Twojej kampanii, w której nanosisz zmiany – w tym wypadku podmieniasz strategie pozostawiając pozostałe elementy struktury bez zmian.
3. Z poziomu wersji roboczej uruchamiasz eksperyment – najlepiej w podziale ruchu 50/50 miedzy wersją roboczą a oryginalną kampanią.
4. Data końcowa powinna uwzględnić okres uczenia się – nie krótszy niż dwa tygodnie. Plus sam okres działania kampanii – zalecam również dwa tygodnie, a więc w sumie cztery.
5. Po upłynięciu okresu eksperymentu możesz zdecydować czy przechodzisz na Smart Bidding, czy zostajesz w starej konfiguracji.

Zasada ograniczonego zaufania

Testy automatycznych strategii mogą przyprawić doświadczonego specjalistę o kołatanie serca. Zwłaszcza okres uczenia się to – bądźcie na to gotowi – sinusoida niemal wszystkich metryk, które wcześniej analizowaliście. CPC będzie wzrastać i gwałtownie spadać; budżet może wystrzelić w niektóre dni, by znowu powrócić do regularnych wydatków; udział w wyświetleniach spadnie, to znowu wzrośnie. Z konwersjami będzie podobnie. Zanim więc ruszysz do testów warto, żebyś był świadomy ułomności automatów:

• Smart Bidding nie lubi wąskich targetowań. Masz granularny podział fraz kluczowych na wiele kampanii? System może nie zadziałać dobrze. Google sugeruje ustawianie szerokich dopasowań fraz i agregację ich w duże struktury.
• Smart Bidding nie lubi gwałtownych zmian – zwłaszcza w okresie uczenia się. Jeżeli więc z konieczności będziesz musiał zmienić np. budżet, rób to stopniowo. Nie więcej niż 10% wyjściowego budżetu dziennie. Jeżeli zaś znajdziesz się pod ścianą i z dnia na dzień musisz ściąć budżet o 70 czy 80%, pamiętaj, że po powrocie do wyjściowego poziomu będziesz musiał przejść przez okres uczenia się ponownie.
• Smart Bidding lubi elastyczność. System może sięgnąć po grupy odbiorców i wyszukiwane hasła mocno odbiegające od grupy docelowej Twojego biznesu.
• Smart Bidding koncentruje się wyłącznie na konwersjach. Nie weryfikuj codziennie stawek CPC, bo od tego mogą szaleć – dla systemu wyświetlenia, kliknięcia, CTR i pozostałe tuziny metryk nie mają żadnego znaczenia.

Podsumowanie

Czy automaty to przyszłość? Na pewno, ale o tym, że to nie wszystko świadczy chociażby spektakularna porażka kampanii Adwords Express. Pamiętacie jeszcze o takim wynalazku? Adopcja tego rozwiązania jest bardzo mała, bo za pełną automatyzacją emisji reklam nie idą w parze wyniki. Dlatego „czynnik białkowy” w obsłudze kampanii Google Ads będzie wciąż niezbędny. Kluczowe aspekty, których systemy nie zastąpią – czyli doświadczenie, strategiczne spojrzenie i biznesowa perspektywa – stanowią o kierunku rozwoju nas, specjalistów.

Dzięki automatom zyskujemy na to czas, a manualne, często powtarzalne schematy pracy operacyjnej na kontach powoli odchodzą do przeszłości. Radosna synergia ze sztuczną inteligencją? Też nie. Raczej uważne i odważniejsze wejście na pułap zaawansowanej analizy danych, testowania nowych kanałów, pokrywania specyficznych części lejka zakupowego, o których być może – w toku gonitwy po jak najlepsze wyniki w Google Analytics – nie myśleliśmy.

Twój plan działania po przeczytaniu tego artykułu

 

• Upewnij się, że masz poprawnie skonfigurowane śledzenie konwersji w panelu Google Ads:
• importuj konwersje z Google Analytics,
• podepnij konwersje z tagu konwersji Google Ads,
• jeżeli mierzysz wartość konwersji (dla ecommerceu oczywistość, ale każdy biznes może to robić), pamiętaj o tym, by każda konwersja (czy to za pomocą Analytics, czy Ads) importowała również tą zmienną,
• ustaw inny niż last-click model atrybucji,
• zależnie od długości ścieżki zakupowej ustaw stosowne okno czasowe konwersji.
• Zadbaj o dużą liczbę list remarketingowych w panelu Google Ads – stwórz je według demografii, czasu wizyty, głębokości wizyty, konwersji, mikroknowersji i źródła wejścia. Każda grupa odbiorców to dodatkowe informacje dla automatów.
• Jeżeli masz mało konwersji lub obawiasz się o efektywność automatów – możesz spróbować podpiąć mikro-konwersje poprzedzające główną konwersję.
• Przed odpalaniem Smart Biddingu przygotuj i przeprowadź eksperyment – daj systemowi czas na zebranie odpowiedniej ilości danych.
• Masz już swoich faworytów i ulubione strategie? Nie spoczywaj na laurach, eksperymentuj dalej. Zobaczysz, jak Twoja obecna kampania – oparta np. o docelowy ROAS – sprawdzi się w docelowym CPA lub maksymalizacji wartości konwersji.

[/et_pb_text][et_pb_divider _builder_version=”4.6.1″ _module_preset=”default”][/et_pb_divider][et_pb_text _builder_version=”4.6.1″ _module_preset=”default”]

Ten artykuł pochodzi z trzeciej aktualizacji “Poradnika dla internetowego reklamodawcy” Grupy Roboczej SEM.
Zachęcamy do zapoznania się z całością materiału. Publikacja jest dostępna bezpłatnie w formacie pdf.

[/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https://www.iab.org.pl/wp-content/uploads/2020/07/Poradnik-Internetowego-Reklamodawcy-2020.pdf” button_text=”POBIERZ PORADNIK” button_alignment=”center” _builder_version=”4.6.1″ _module_preset=”default”][/et_pb_button][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]