• WP
  • Blog
  • Smart Bidding, Segmenti In-Market e Data Driven Attribution in Google Adwords

Smart Bidding, Segmenti In-Market e Data Driven Attribution in Google Adwords


Smart Bidding, Segmenti In-Market e Data Driven Attribution: presente e futuro di Google AdWords. Nell’ultimo anno le novità introdotte da Google sono state di diverso tipo e la maggior parte hanno posto il machine learning ed i big data al centro della evoluzione del PPC.

 

Il filo conduttore di questa strategia è stata la volontà di automatizzare i processi di gestione delle campagne e di fornire un’offerta sempre più in linea con gli interessi degli utenti.

 

Questo approccio è nato dalla necessità di migliorare 3 aspetti fondamentali nella gestione delle campagne su Google AdWords:

 

  • risparmiare tempo nell’ottimizzazione delle campagne
  • aumentare il ritorno sull’investimento per il cliente
  • mettere l’utente al centro della strategia di comunicazione

 

Senza alcun dubbio l’attività a pagamento sui motori di ricerca è sempre stata efficace in termini di ROI, in quanto si inserisce in una fase avanzata del processo di acquisto del cliente. Tuttavia grazie al machine learning questo risultato può migliorare e tale processo rappresenta il presente ed il futuro dei motori di ricerca.

 

Come già accennato, le diverse funzionalità di Google che permettono di ottimizzare in modo automatico le campagne e predire il comportamento dell’utente attraverso i dati sono molteplici e di diverso tipo; in questo articolo mi focalizzerò nel dettaglio su tre di queste features:

 

  • Smart Bidding
  • Segmenti In-Market
  • Data Driven Attribution

 

 

Smart Bidding: strategie di offerta automatizzate

In Google AdWords, sotto il nome di Smart Bidding viene identificato una serie di insiemi di strategie basate sull’utilizzo del machine learning. Il loro scopo principale è quello di ottimizzare le conversioni ed il valore ad esso associato con interventi in tempo reale durante ogni asta.

 

Le principali strategie disponibili sono:

 

  • CPA Target
  • ROAS
  • Massimizza le conversioni
  • CPC Ottimizzato

 

La logica presente dietro le tipologie di offerte automatizzate illustrate precedentemente, al di là dell’obiettivo specifico, è la stessa. Tutte si basano su un volume di dati accurato che permette, attraverso un algoritmo, di predire la migliore offerta per singola asta allo scopo di aumentare il volume delle conversioni e/o il loro valore.

 

Altro elemento fondamentale che contraddistingue lo Smart Bidding è il numero elevato di indicatori contestuali che vengono presi in considerazione al momento di ogni singola asta. Tra i più importanti possiamo annoverare il dispositivo, la posizione fisica, il giorno della settimana, gli elenchi di remarketing, le caratteristiche degli annunci e molte altre ancora a seconda della tipologia di campagna (Search, Display o Shopping).

 

Tutte queste attività si integrano in un processo più ampio di ottimizzazione del portfolio allo scopo di raggiungere gli obiettivi prefissati e permettere di valutarne il rendimento attraverso alcuni strumenti, come per esempio lo stato delle strategie e gli esperimenti.

 

Per poter utilizzare alcune strategie di Smart Bidding sono necessari dei requisiti minimi. Per esempio il CPA target funziona in modo efficace con almeno 30 conversioni al mese e quella che ottimizza per il ROAS richiede almeno 50 conversioni nello stesso arco di tempo.

 

Detto ciò bisogna valutare con attenzione quando utilizzare o meno queste strategie caso per caso, e monitorarne l’impatto sulle campagne search, display e shopping. In una fase iniziale potrebbe essere necessario partire con un’ottimizzazione manuale per poi, dopo aver acquisito un numero significativo di dati, implementare una di queste strategie e valutarne l’impatto.

 

Segmenti In-Market

Google possiede una grande quantità di dati, e questo ci permette di scegliere come target delle nostre campagne pubblicitarie su Google AdWords diverse tipologie di utenti. Uno dei segmenti più interessanti su cui Google sta focalizzando l’attenzione è quello dei “Segmenti In-Market”.

 

Scegliendo questo target di pubblico è possibile raggiungere clienti che hanno mostrato interesse nel web per prodotti e/o servizi simili a quelli che vendiamo o che quantomeno ne stanno valutando l’acquisto informandosi. La strategia di inserire questa audience nelle campagne di Google AdWords insieme ad una campagna di remarketing, dinamo o classico, permette di raggiungere persone che hanno mostrato interesse su ciò che vendiamo da diverse prospettive.

 

Attualmente i Segmenti In-Market sono disponibili per tutti nelle campagne della rete Display mentre sono in beta, attivabili dal proprio referente Google, sulla rete search.

 

Data Driven Attribution

L’attribuzione basata sui dati accredita le conversioni in modo differente rispetto ad altri modelli disponibili; la chiave principale del “data driven attribution” è l’analisi dei dati del tuo account per assegnare un valore ponderato alle campagne, annunci e parole chiave a seconda del loro ruolo nel percorso di conversione.

 

In questo modo abbiamo il vantaggio di capire con maggior precisione quali elementi (parole chiave, annunci etc..) contribuiscono al raggiungimento dell’obiettivo delle campagne AdWords. Nello specifico Google utilizza i dati delle conversioni presenti nel tuo account per verificare il contributo delle parole chiave e i principali percorsi di clic che hanno portato all’acquisto o al lead finale. Quindi, grazie allo storico dell’account, riusciamo ad ottimizzare le campagne con dati reali ed in modo più preciso rispetto ad altri modelli di attribuzione (es. last click).

 

Il modello data driven è disponibile solo per il traffico generato su rete Google e può essere attivato con un minimo di 15.000 clic e 600 conversioni negli ultimi 30 giorni. Un volume di questo tipo è necessario per avere una quantità di dati rilevanti e far funzionare correttamente il modello.

 

Conclusioni

Senza entrare nel merito di tutti gli strumenti disponibili in Google AdWords, forniti per gestire le campagne in modo automatizzato e con grandi quantità di dati a disposizione, è evidente che il machine learning e i big data influenzeranno sempre di più le performance delle nostre campagne pubblicitarie online.

 

Non ci resta che accogliere questo cambiamento, senza mai lasciare nulla al caso e soprattutto testare queste funzionalità in modo acritico per valutarne l’impatto sulle performance.

 

CRISTIAN D’ABROSCA | SEM & SMM MANAGER