[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:
- W panelu Google Ads tworzysz wersję roboczą kampanii, na której chcesz przetestować Smart Bidding.
- Wersja robocza to nic innego jak kopia Twojej kampanii, w której nanosisz zmiany – w tym wypadku podmieniasz strategie pozostawiając pozostałe elementy struktury bez zmian.
- Z poziomu wersji roboczej uruchamiasz eksperyment – najlepiej w podziale ruchu 50/50 miedzy wersją roboczą a oryginalną kampanią.
- 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.
- 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]