Google Ads e il machine learning: funzionalità per semplificare il flusso di lavoro
Google Ads è un programma pubblicitario online grazie al quale è possibile creare annunci online e raggiungere gli utenti interessati a determinati prodotti/servizi. Fino a poco tempo fa gli inserzionisti su Google Ads adottavano un approccio manuale. Tenevano traccia di varie parole chiave diverse per poi proporre offerte differenti su ognuna.
Ad oggi la situazione è del tutto differente. Analizziamo insieme le nuove funzionalità per semplificare il flusso di lavoro e il ruolo del machine learning!
Google Ads e il contributo del machine learning
- incorporamento di soluzioni automatizzate;
- facilità di gestione;
- rendimento più elevato;
- automatizzazione delle offerte;
- raggruppamento del traffico;
- crescita della copertura;
- ottimizzazione della creatività.
- soluzioni automatizzate;
- maggior volume di dati;
- minore segmentazione;
- informazioni più complete;
- ottimizzazione del rendimento.
- strategia di offerta;
- gruppi di annunci;
- creatività;
- livello di segmentazione.
Automatizzazione delle offerte e raggruppamento del traffico
- sfruttamento del comportamento storico in fase di ricerca;
- utilizzo di fattori contestuali quali dispositivo, posizione e segmenti di pubblico proprietari;
- regolazione delle proprie stime in tempo reale;
- previsione della probabilità di conversione e conseguente aumento dell’offerta;
- monitoraggio delle azioni dei consumatori per incentivare determinate azioni.
- rendere troppo complessa la struttura dell’account;
- influenzare il rendimento degli strumenti automatizzati e l’esito delle campagne;
- ridurre il volume di traffico per campagna e gruppi di annuncio;
- rallentare la capacità del machine learning di analizzare il rendimento dell’annuncio.
- massimizzare le impressioni a livello di gruppo di annunci;
- raggiungere un volume di conversione per campagna più alto;
- creare una struttura più semplice che lascia meno spazio ad errori.
Google Ads e l’ottimizzazione della copertura
Fino a poco tempo fa si era soliti adottare un approccio generico alle parole chiave, anche detto query a corrispondenza esatta. Con questo termine si intende che comparivano tra i risultati le frasi che si avvicinano di più alla parola chiave che scelte Questa pratica portava con sé il rischio di incisione negativa sulla pertinenza.
Ad oggi invece la corrispondenza generica sono molto più utilizzate e stanno diventando costantemente sempre più intelligente. Le query a corrispondenza generica mostrano, ricerche correlate in modo generale alle parole chiave.
Il machine learning infatti è in grado di considerare diversi indicatori di intenzione e fare distinzioni molto precise tra le ricerche. Sfruttare la corrispondenza generica proprio vantaggio può essere decisivo per:
- semplificare l’elenco delle parole chiave;
- usare singole parole chiave a corrispondenza generica;
- ottenere lo stesso traffico che si ottiene con un gran numero di parole chiave con corrispondenza a frase;
- scoprire molte più query;
- avere la certezza di puntare sulle ricerche giuste per la propria attività.
Inoltre, ove si decida di includere gli annunci dinamici della rete di ricerca nella strategia è possibile aumentare ulteriormente la portata degli annunci.
Google è ad oggi il motore di ricerca più popolare. Ci sono quindi molte probabilità che gli utenti cercheranno prodotti/servizi tramite questa piattaforma.
Annunci: l’importanza di pertinenza e creatività
Affinché una campagna abbia successo è fondamentale che il contenuto dell’annuncio sia pertinente alla query di ricerca è fondamentale. E, anche in questo caso, l’integrazione di soluzioni di machine learning nella struttura dell’account Google Ads può essere molto utile. E per farlo è necessario:
- generare quanti più asset della creatività possibili;
- ottenere il maggior numero di formati disponibili;
- creare un testo pertinente e ben scritto;
- sfruttare funzioni come gli annunci adattabili della rete di ricerca o altre funzioni dinamiche.
In questo modo, il machine learning ottiene un ampio gruppo di asset che gli consente di generare migliori titoli ed inviti all’azione e di conseguenza un rendimento più alto.
Un ultimo ottimo suggerimento di semplificazione per Google Ads è quello di:
- utilizzare in abbinamento l’inserimento dinamico delle parole chiave;
- aggiornare automaticamente il testo dell’annuncio;
- includere la parola chiave corrispondente ai termini di ricerca di un utente;
- utilizzare le funzioni di conto alla rovescia per creare aspettativa evidenziando una scadenza o un’offerta a tempo negli annunci.
Le tecnologia di machine learning ed automazione stanno avanzando sempre di più creando risultati tangibili. Ma il contributo umano rimane sempre necessario, ad esempio per assicurarsi che annunci, app e pagine di destinazione abbiano testi ottimali.
Insieme al machine learning è possibile raccontare il brand nel miglior modo possibile!
