Inteligentne rozwiązania w Google Ads

0 napisany przez Adam Derkacz, 21 marca 2019

W ostatnich kilku latach Google bardzo mocno stawia na różnego typu inteligentne rozwiązania w swoich kampaniach. Poniżej podsumowuję możliwości, jakie oferuje platforma Google Ads w zakresie wykorzystywania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Inteligentne określanie stawek za kliknięcia

Inteligentne strategie określania stawek za kliknięcia mają na celu poprawę efektywności kampanii w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego. Google bardzo mocno promuje te rozwiązania od około 2 lat.

Aby działały one optymalnie, kampanie muszą spełniać jednak kilka kluczowych warunków:

– budżety nie mogą być ograniczone, w przeciwnym wypadku algorytm potrzebuje znacznie więcej czasu aby właściwie zoptymalizować ustawienia lub też nigdy nie uda mu się dokonać właściwych zmian

– należy ustawić odpowiedni model atrybucji. Domyślnym modelem jest ostatnie kliknięcie niebezpośrednie, natomiast tego typu rozwiązanie nie przekazuje pełnych informacji na temat tego, w jaki sposób kampanie wpływały na inne źródła ruchu, z których ostatecznie dokonana została konwersja. Przykładowo, jeśli w 50% przypadków na naszej witrynie użytkownicy znajdują ją dzięki kampanii, natomiast następnie wchodzą na nią jeszcze kilka razy z innych źródeł ruchu (facebook, organic, wejścia bezpośrednie itd.), wówczas algorytm w standardowym modelu atrybucji nie jest w stanie w pełni ocenić wpływu jaki kampanie mają na pozyskiwanie konwersji. W opisanym wypadku może być on ogromny, bowiem połowa konwersji mogłaby nie dojść do skutku, gdyby użytkownicy nie znaleźli wpierw witryny dzięki kampanii.

Im zatem więcej danych przekażemy algorytmom, tym lepiej będą one w stanie dostosować ustawienia w celu poprawy liczby konwersji. Warto wobec tego przemyśleć wybór odpowiedniego modelu atrybucji. Więcej na ich temat można znaleźć w niniejszym artykule:https://marketingdlaludzi.pl/atrybucja-konwersji/

Obecnie możemy skorzystać z następujących inteligentnych strategii ustalania stawek:

– Docelowy CPA

– Docelowy ROAS

– Maksymalizacja liczby konwersji

– Ulepszony CPC

Dodatkowo, mamy także możliwość ustawienia innych strategii automatycznych, które jednak w mniejszym stopniu oparte są o algorytmy uczenia maszynowego:

– Maksymalizacja liczby kliknięć

– Wybrana lokalizacja na stronie wyszukiwania

– Docelowy udział wygranych aukcji

– Docelowy udział w wyświetleniach

Szerzej na temat obu typów strategii pisałem w poniższym artykule. Zachęcam do zapoznania się z nim, ponieważ opisuję tam zasady działania poszczególnych strategii oraz podaję przykłady, w jakich sytuacjach warto wybrać daną strategię.

Inteligentne kampanie

Obecnie możemy korzystać z dwóch typów inteligentnych kampanii, które scharakteryzuję poniżej: inteligentne kampanie produktowe oraz inteligentne kampanie w sieci reklamowej.

Inteligentne kampanie produktowe

Jest to bardzo ciekawe rozwiązanie, które znacznie poszerza zasięg w porównaniu do standardowych reklam produktowych. Kampanie takie łączą reklamy produktowe z remarketingiem dynamicznym oraz kampanią behawioralną. Dzięki temu jesteśmy w stanie dotrzeć do znacznie większej liczby odbiorców. Reklamy mogą bowiem wyświetlać się nie tylko w standardowym boksie przeznaczonym dla reklam produktowych w sieci wyszukiwania, ale również w witrynach należących do sieci reklamowej Google, w Gmailu oraz w YouTube.

Do uruchomienia inteligentnej kampanii produktowej niezbędne jest posiadanie konta Google Merchant Center oraz wgranego tam feedu produktowego. To co wyróżnia tego typu kampanię od standardowej, to konieczność dodania do niej na etapie konfiguracji reklam pliku graficznego i komunikatów reklamowych. Następnie to algorytm na podstawie uczenia maszynowego wybiera najskuteczniejsze połączenie obrazu i tekstów, aby maksymalizować wartość konwersji. W tego typu kampanii mamy bowiem możliwość ustawienia jedynie strategii maksymalizacji wartości konwersji, ewentualnie ograniczoną poprzez dodanie docelowego zwrotu z nakładów na reklamę (ROAS). Jest to dobre rozwiązanie, gdy musimy trzymać w ryzach ROAS i nie możemy dopuścić, aby spadł poniżej pewnej określonej wartości. Zastosowanie tego ustawienia może natomiast znacznie ograniczyć generowane przychody, zwłaszcza w początkowym etapie, gdy algorytmy uczą się zachowań użytkowników. Dlatego też w pierwszym etapie, przez ok 3-4 tygodnie, warto działać bez dodatkowego ograniczenia związanego z ROAS.
Warto pamiętać o jeszcze jednej sprawie: inteligentne kampanie produktowe automatycznie uzyskują najwyższy priorytet, zatem w przypadku gdy na koncie mamy uruchomioną dodatkowo standardową kampanię zakupową, ta ostatnia może stracić bardzo dużo ruchu lub wręcz całkowicie przestanie wyświetlać reklamy. To samo tyczy się kampanii remarketingu dynamicznego. Google zaleca w takim wypadku wstrzymanie zarówno zwykłych kampanii produktowych jak i remarketing dynamiczny, aby nie zakłócał procesu nauki algorytmów kampanii inteligentnej.

Jak to działa?

Jak wspomniałem, inteligentna kampania produktowa dąży do maksymalizacji przychodów. W tym celu algorytmy wykorzystują takie dane jak np. zamiary użytkownika określane na podstawie wyszukiwanych haseł i odwiedzanych witryn czy jego zachowanie na naszej witrynie (listy remarketingowe). Na tej podstawie reklamy są personalizowane pod konkretnego użytkownika. Algorytm wybiera, które z produktów z feeda produktowego należy pokazać lub też który z komunikatów i obrazów wyświetlić.

Jakie efekty można uzyskać?

Kampanie tego typu często pomagają obniżyć średnią stawkę za kliknięcie. Dzieje się tak za sprawą zwykłej statystyki: reklamy są bowiem wyświetlane nie tylko w sieci wyszukiwania, ale także w sieci reklamowej, gdzie zwyczajowo stawki są znacznie niższe. Wówczas średnie CPC może ulec znacznemu obniżeniu w porównaniu do standardowej kampanii zakupowej – zwłaszcza w przypadku, gdy stawki w samej kampanii zakupowej były wysokie.

Jeśli budżet nie jest ograniczony, plik produktowy dobrze przygotowany, oraz gdy mamy dobrze przygotowane listy remarketingowe, wówczas kampania może przynosić naprawdę dobre rezultaty. Możemy wówczas docierać do znacznie większej liczby potencjalnych klientów niż przy zwykłej wersji kampanii zakupowej, a jednocześnie uzyskiwać bardzo dobry zwrot z nakładów na reklamę. Poniżej przykład jednego z klientów, gdzie włączenie kampanii inteligentnej bardzo mocno poprawiło wyniki (dane obejmują taką samą liczbę dni):

Inteligentna kampania zakupowa:

Google Ads 1

Standardowa kampania zakupowa:

Google Ads

To co widoczne już na pierwszy rzut oka, to znacznie wyższe przychody w przypadku kampanii inteligentnej – zapewniła ona ponad 10 000 zł więcej przychodu przy budżecie wyższym jedynie o około 200 zł. Tym samym ROAS wzrósł z 1122% do 1654%. Do tego współczynnik konwersji okazał się być ponad dwukrotnie wyższy.

Kampania inteligentna w sieci reklamowej

Tego rodzaju kampania opiera się na kilku filarach. Po pierwsze reklamy są generowane automatycznie na podstawie gotowych elementów, które ustawiamy (komunikaty reklamowe, logo, nagłówki, grafiki reklamowe). Algorytm sam dobiera najskuteczniejsze połączenie wspomnianych zasobów, co docelowo ma podnosić liczbę konwersji oraz współczynnik klikalności poprzez dostarczanie odbiorcom najbardziej adekwatnych treści.

Inteligentna kampania w sieci reklamowej wykorzystuje również automatyczne kierowanie reklam. Dzięki temu pojawiają się one częściej w tych miejscach, w których szanse na konwersje są większe.

W tego rodzaju kampaniach można skorzystać z jednej z 3 inteligentnych strategii określania stawek: Docelowy CPA, Docelowy ROAS, lub Maksymalizacja liczby konwersji

Co ciekawe, można tu ustawić nie tylko model płatności oparty o rozliczenie za kliknięcia, ale można się także rozliczać za konwersje.W tej sytuacji do określania stawek wykorzystywany jest model CPA, natomiast płatność rozliczana jest za zrealizowane konwersje. Przykładowo, jeśli ustawimy docelowy CPA na poziomie 5 zł i kampania wygeneruje w miesiącu 20 konwersji, wówczas naliczona zostanie opłata w wysokości 100 zł. Trzeba jednak przy tym pamiętać, że system nie uwzględnia tu konwersji na różnych urządzeniach, konwersji offline, czy importowania konwersji z salesforce. W takich sytuacjach lepiej użyć standardowego rozliczania za kliknięcia.

W jakiej sytuacji się sprawdzą?

Przede wszystkim warto skorzystać z tego typu kampanii, jeśli chcemy zautomatyzować proces tworzenia reklam oraz znaleźć nowych, potencjalnych odbiorców z naciskiem na generowanie przez nich konwersji.

Ciekawą funkcjonalnością, jaką oferuje kampania inteligentna w sieci reklamowej, jest także dynamiczne pozyskiwanie nowych klientów. Opiera się ona na algorytmach wykorzystujących machine learning do przewidywania zachowań użytkowników. Na podstawie wyznaczonych w ten sposób intencji użytkowników i połączenia ich ze znajdującymi się w naszym feedzie produktami algorytm stara się pokazać użytkownikowi najbardziej adekwatną reklamę. Dodatkowo wykorzystywane są tu również czynniki demograficzne i historyczna skuteczność poszczególnych produktów w naszym feedzie.

Pozostałe rozwiązania

Istnieje jeszcze kilka sposobów w których można wykorzystać automatyzację oraz uczenie maszynowe w ramach Google Ads:

Elastyczne reklamy w wyszukiwarce

Jest to stosunkowo nowy typ reklam, które automatycznie dopasowują najbardziej trafne dla użytkownika połączenie różnych zasobów reklamowych. W ich przypadku musimy ustawić kilka nagłówków oraz komunikatów reklamowych i na ich podstawie system sam dobierze najskuteczniejsze ich połączenie. Trzeba tu jedynie zadbać o to, aby każde możliwe połączenie było poprawne stylistycznie, aby np. nie wylosowały się jeden pod drugim dwa niemal identyczne nagłówki lub komunikaty reklamowe

Kampanie DSA

Jest to typ kampanii kierowanej na sieć wyszukiwania, który funkcjonuje od wielu lat. Działają one w ten sposób, iż na podstawie analizy treści witryny i wpisanego przez użytkownika słowa kluczowego system automatycznie tworzy nagłówek (w oparciu o atrybut meta title danej podstrony) reklamy i wybiera docelowy adres URL.Z kolei połączenie tej kampanii ze strategią opartą o docelowy ROAS przenosi automatyzację na wyższy poziom. Mamy wówczas kampanię, która nie tylko automatycznie generuje nagłówki i miejsca docelowe, ale też skupia się na wyświetlaniu dla tych fraz, które z największym prawdopodobieństwem doprowadzą do konwersji i odpowiedniego zwrotu z inwestycji. Jest to również świetny sposób na znalezienie wielu słów kluczowych z tzw. długiego ogona, które mogłyby się nie znaleźć w ręcznie ustawianej kampanii, a które mogą generować zyski dla klienta.

Jak widać, Google kładzie coraz większy nacisk na różnego typu rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego. Obecnie rozwiązania te są znacznie bardziej dopracowane niż jeszcze kilka lat temu i potrafią generować bardzo dobre rezultaty. W dalszym ciągu jednak podstawą jest dobre przygotowanie fundamentów kampanii: wybranie określonej strategii stawek za kliknięcia, właściwego poziomu ROAS, jak najlepsze przygotowanie feeda produktowego, zastosowanie wysokiej jakości grafik i komunikatów. W tym jeszcze długo żadne algorytmy nie zastąpią człowieka.

O autorze:

Adam Derkacz

W 4People prowadzi kampanie SEM. Może pochwalić się certyfikatem Google, a także wieloma sukcesami w podejmowanych działaniach. Zwolennik dokładnej analityki a także optymalizacji podejmowanych działań.

Komentarze