Google Ads की ऑटोमेटेड बिडिंग, एंटरप्राइज़-क्लास का एक समाधान है. इससे विज्ञापन देने वाले, परफ़ॉर्मेंस के लक्ष्यों के आधार पर अपने-आप बिड सेट कर सकते हैं. स्मार्ट बिडिंग की सुविधा, ऑटोमेटेड बिडिंग की रणनीतियों का एक सेट है, जो कन्वर्ज़न या कन्वर्ज़न वैल्यू को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करती है. स्मार्ट बिडिंग की रणनीति, हर नीलामी के लिए सटीक बिड सेट करती है. इससे आपको मौजूदा परफ़ॉर्मेंस लक्ष्यों के बराबर या उससे ज़्यादा लागत पर, ज़्यादा कन्वर्ज़न वॉल्यूम या कन्वर्ज़न वैल्यू पाने में मदद मिलती है. इसमें तीन मुख्य क्षमताएं हैं:
- असल नीलामी के समय बोली तय करना (ऑक्शन टाइम बिडिंग)
- क्वेरी लेवल पर अडैप्टिव लर्निंग
- बेहतर उपयोगकर्ता सिग्नल और क्रॉस-सिग्नल विश्लेषण
आइए, इनमें से हर एक चीज़ के बारे में ज़्यादा जानकारी पाएं.
Google पर विज्ञापन देने वाले 80% से ज़्यादा लोग, ऑटोमेटेड बिडिंग इस्तेमाल कर रहे हैं.
सोर्स: Google का डेटा, ग्लोबल, 16-03-2021 से 12-04-2021 तक.
असल नीलामी के समय बोली तय करना
असल नीलामी के समय बोली तय करनाकन्वर्ज़न और वैल्यू के आधार पर बिडिंग की रणनीतियों के लिए, स्मार्ट बिडिंग की सुविधा, नीलामी के समय असल ऑप्टिमाइज़ेशन देती है. यह हर नीलामी के लिए, बिड सेट करती है, न कि दिन में सिर्फ़ कुछ बार. यह, विज्ञापन देने वालों को बिड ऑप्टिमाइज़ करने के लिए ज़्यादा सटीक लेवल मुहैया कराती है. साथ ही, हर उपयोगकर्ता की यूनीक खोज के हिसाब से, बिड तैयार करने की सुविधा भी देती है. सिर्फ़ उपयोगकर्ताओं की कुल परफ़ॉर्मेंस के आधार पर बिड में बदलाव करने के बजाय, Google Ads का बिडिंग एल्गोरिदम, नीलामी के समय मौजूद काम के सिग्नल का भी आकलन करता है. उदाहरण के लिए, दिन का समय, दिखाया जा रहा खास विज्ञापन क्रिएटिव या फिर उपयोगकर्ता के डिवाइस, जगह की जानकारी, ब्राउज़र, और ऑपरेटिंग सिस्टम.
हर एक नीलामी के कन्वर्ज़न अवसर की पहचान करने से, बिड में अंतर करने और ज़्यादा सटीक होने के साथ-साथ ऑप्टिमाइज़ करने में भी मदद मिलती है. उदाहरण के लिए, फ़ाइनेंस से जुड़े विज्ञापन देने वाले को ही देख लें. यह सच है कि iOS उपयोगकर्ताओं के चेकिंग खाता खोलने की ज़्यादा संभावना होती है या ज़्यादा ब्रांच कवरेज वाले शहरों में रहने वाले स्मार्टफ़ोन उपयोगकर्ता, बैंक में ज़्यादा जा सकते हैं. नीलामी के समय बिड तय करने की सुविधा से Google Ads, कन्वर्ज़न रेट या वैल्यू का ज़्यादा सटीक अनुमान लगाने के लिए, इस तरह के सिग्नल की मौजूदगी का पता लगा सकता है. साथ ही, हर खोज क्वेरी के लिए ज़्यादा सटीक बोली सेट कर सकता है.
नीलामी के समय बिड तय करने की सुविधा, ज़्यादा बिडिंग की फ़्रीक्वेंसी और सटीक जानकारी देती है
नीलामी के समय बिड तय करने से पहले, मार्केटर आम तौर पर हर कीवर्ड की बिड मैन्युअल तरीके से सेट करते हैं.
मैन्युअल बिडिंग: हर कीवर्ड के हिसाब से, मैन्युअल तरीके से बिड सेट करने के लिए, Google Ads के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में नियम पर आधारित परफ़ॉर्मेंस की ज़रूरी शर्तों (उदाहरण के लिए, जब इंप्रेशन शेयर X% से कम हो जाए, तब बिड Y% बढ़ाएं) या एपीआई का इस्तेमाल करें. विज्ञापन देने वाले, समय की कमी की वजह से, ऑप्टिमाइज़ेशन के हर दौर में अपने कीवर्ड के सिर्फ़ एक सबसेट के लिए बिड ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं. जैसे, सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाली कंपनियां या प्रॉडक्ट कैटगरी के हिसाब से.
हालांकि, डेटा की उपलब्धता में बढ़ोतरी से, विज्ञापन देने वालों के लिए, हर उपयोगकर्ता के यूनीक कॉन्टेक्स्ट के आधार पर मैन्युअल बिड सेट करना और मुश्किल हो जाता है. नीलामी के समय बिड तय करने की सुविधा की मदद से, काम के सिग्नल का इस्तेमाल हर नीलामी के लिए यूनीक बिड सेट करने के लिए किया जाता है.
Google Ads के लिए, नीलामी के समय बोली तय करना: Google Ads की स्मार्ट बिडिंग की सुविधा, हर नीलामी के लिए बोलियां ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल करती है. यह अपनी बिड सेट करने का सबसे सटीक और असरदार तरीका है.
ध्यान दें
Search Ads 360 का इस्तेमाल करने पर, Google Ads नीलामी के समय बिड तय करने की सुविधा का इस्तेमाल करके, कैंपेन को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए Floodlight कन्वर्ज़न का इस्तेमाल किया जा सकता है.
ध्यान दें
Google Ads की स्मार्ट बिडिंग की रणनीति, तीसरे पक्ष के खोज मैनेजमेंट समाधान या इन-हाउस एपीआई के साथ भी लागू की जा सकती है. इससे, बिडिंग के पैरामीटर में डाइनैमिक तौर पर बदलाव किए जा सकते हैं. साथ ही, कई खातों और सर्च इंजन के बारे में रिपोर्ट दी जा सकती है.
क्वेरी लेवल पर अडैप्टिव लर्निंग
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, सटीक बोली लगाने वाले एल्गोरिदम बनाने के लिए, बेहतर कन्वर्ज़न डेटा पर निर्भर करते हैं. ये ऐसे डेटा होते हैं जो अलग-अलग बिड के लेवल पर परफ़ॉर्मेंस का अनुमान लगाते हैं. जबकि, सामान्य से ज़्यादा वॉल्यूम वाले शब्द आम तौर पर मॉडलिंग के लिए काफ़ी कन्वर्ज़न डेटा देते हैं. आम तौर पर, खातों में कम वॉल्यूम या नए कीवर्ड होते हैं जिनका परफ़ॉर्मेंस इतिहास काफ़ी कम होता है, लेकिन इन्हें ध्यान में रखना ज़रूरी है. इन कम-संख्या वाले कीवर्ड के लिए, बोली लगाने के तरीके मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करते हैं. इनसे उन बिड को सेट किया जा सकता है जो उस समय कन्वर्ज़न रेट का सबसे अच्छा अनुमान होती हैं.
उदाहरण के लिए, बिड लगाने के समाधान से किसी खास कीवर्ड के लिए कन्वर्ज़न रेट का मॉडल बनाने में बिड के अलग-अलग लेवल की जांच हो सकती है. हालांकि, कीवर्ड की मदद से डेटा इकट्ठा होने से परफ़ॉर्मेंस खराब हो सकती है. इस वजह से, खोज कितनी बार की गई है, इसके हिसाब से लंबी प्रोसेस हो सकती है. कम वॉल्यूम वाले कीवर्ड पर कन्वर्ज़न रेट की परफ़ॉर्मेंस की मॉडलिंग के लिए एक अन्य सामान्य प्रोसेस यह है कि आप एक ही टाइप के कीवर्ड या हाई लेवल के विज्ञापन ग्रुप या कैंपेन की परफ़ॉर्मेंस से डेटा "उधार" लेते हैं.
इस तरह से, स्मार्ट बिडिंग की रणनीति का दायरा बढ़ता है. साथ ही, आपके खाते से क्वेरी-लेवल का डेटा इस्तेमाल करके इसे बेहतर बनाया जाता है. कई खातों में होने वाले कन्वर्ज़न को ट्रैक करने की सुविधा का इस्तेमाल करने पर, आपके मैनेजर खाते से मिले क्वेरी लेवल के डेटा का इस्तेमाल हो सकता है. इससे बिडिंग एल्गोरिदम को फ़ैसले लेने के लिए, ज़रूरत से काफ़ी ज़्यादा डेटा मिलता है. साथ ही, कीवर्ड लेवल पर कन्वर्ज़न डेटा में कमी होने पर, परफ़ॉर्मेंस में होने वाले उतार-चढ़ावों को कम करने में भी मदद मिलती है.
क्वेरी के लेवल पर लर्निंग से आपकी बिडिंग बेहतर क्यों होती है
Google Ads के एल्गोरिदम, आपके खाते के स्ट्रक्चर में कीवर्ड के रहने की जगह तक सीमित नहीं हैं. इसके बजाय, कन्वर्ज़न डेटा का इस्तेमाल सभी विज्ञापन ग्रुप और कैंपेन में खोज क्वेरी के लेवल पर किया जाता है. यह वाक्यांश और ब्रॉड मैच में इस्तेमाल होने वाले कीवर्ड के लिए बिड ऑप्टिमाइज़ करने के लिए खास तौर पर फ़ायदेमंद होता है, जहां एक ही कीवर्ड से कई तरह की खोज क्वेरी मेल खा सकती हैं. ऐसे मामलों में, सिर्फ़ एक कीवर्ड-लेवल की बिड लगाने से, सभी क्वेरी के लिए कन्वर्ज़न रेट के अंतर ऑप्टिमाइज़ नहीं होंगे.
इसके अलावा, मान लें कि आप नए कीवर्ड जोड़ते हैं या कीवर्ड को किसी दूसरे विज्ञापन ग्रुप में ले जाते हैं. Google Ads के बिडिंग वाले एल्गोरिदम को, परफ़ॉर्मेंस को फिर से अपडेट करने की ज़रूरत नहीं पड़ती. ये एल्गोरिदम, कीवर्ड लेवल के बजाय क्वेरी के लेवल पर अपडेट होते हैं. इसलिए, अगर कोई खोज क्वेरी आपके कैंपेन के दूसरे हिस्सों से पहले से ही मेल खा रही है, तो एल्गोरिदम आपके खाते में इसके बारे में मिली जानकारी को सिर्फ़ लागू करके बोली लगाने के बारे में बेहतर फ़ैसले लेते हैं.
ज़्यादा बेहतर उपयोगकर्ता सिग्नल और क्रॉस-सिग्नल विश्लेषण
हर खोज क्वेरी अलग होती है और हर क्वेरी के लिए बिड को नीलामी के समय मौजूद, काम के खास सिग्नल को दिखाना चाहिए. सबसे असरदार बिड तय करने के लिए, कई डाइमेंशन पर गौर किया जाता है. इनमें, दिन का समय, किसी रीमार्केटिंग सूची में मौजूदगी या किसी उपयोगकर्ता के डिवाइस और जगह जैसे सिग्नल अहम हैं. हर नीलामी में इन सिग्नल का आकलन करने के पहले, स्मार्ट बिडिंग की रणनीति में उपयोगकर्ता के ऑपरेटिंग सिस्टम, वेब ब्राउज़र, और भाषा सेटिंग जैसे कई और सिग्नलों का ध्यान रखा जाता है. इसकी मदद से सभी प्लैटफ़ॉर्म और उपयोगकर्ताओं की परफ़ॉर्मेंस में अंतर को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है. इस अतिरिक्त जानकारी की मदद से, स्मार्ट बिडिंग की रणनीति, हर नीलामी से जुड़ी कन्वर्ज़न की संभावना का ज़्यादा सटीक अनुमान लगाती है. साथ ही, इसकी मदद से सबसे अच्छी बोली लगाई जाती है. नीचे दी गई सूची में कई अहम अनुमान के बारे में जानकारी दी गई है. ये ऐसे सुझाव हैं जिनका इस्तेमाल करके, स्मार्ट बिडिंग की रणनीति को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है.
| काम के सिग्नल | ब्यौरा | उदाहरण |
| डिवाइस | क्वेरी डेस्कटॉप, टैबलेट या मोबाइल से की जा रही है या नहीं, इस आधार पर सिस्टम बिड को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है |
विज्ञापन देने वाला: कार डीलरशिप बिड को तब ध्यान में रखा जाता है, जब “कार डीलर की जगहों की जानकारी” की खोज किसी डेस्कटॉप कंप्यूटर या स्मार्टफ़ोन से की जाती है. |
| जगह की जानकारी | सिस्टम, उपयोगकर्ता की जगह की जानकारी (शहर के लेवल तक) के मुताबिक बिड ऑप्टिमाइज़ कर सकता है. भले ही, जगह की जानकारी ऊंचे लेवल पर सेट हो |
विज्ञापन देने वाला: बैंक अगर जगह की जानकारी न्यूयॉर्क राज्य पर सेट है, तो भी “नए चेकिंग खाते” की खोज को राज्य के अलग-अलग शहरों से करने पर बिड को ध्यान में रखा जाता है (उदाहरण के लिए, मैनहैटन बनाम लॉन्ग आइलैंड जहां शाखा की कवरेज अलग-अलग हो सकती है) |
| दिन का समय / हफ़्ते का दिन | सिस्टम, उपयोगकर्ता के समय क्षेत्र में उसके स्थानीय समय और हफ़्ते के दिन के आधार पर बिड को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है |
विज्ञापन देने वाला: कॉफ़ी शॉप बिड इस बात पर ध्यान देती हैं कि अगर कोई उपयोगकर्ता काम से पहले, सुबह 7:00 बजे खोजता है या सोमवार को दोपहर 12:00 बजे लंच करता है |
| सूची पर आधारित ऑडियंस (आरएलएसए, कस्टमर मैच, मिलती-जुलती ऑडियंस) | सिस्टम, Search Network में दिखने वाले विज्ञापनों के लिए, ऑडियंस की सूचियों को ध्यान में रखता है |
विज्ञापन देने वाला: ऑनलाइन खुदरा दुकानदार बिड इन चीज़ों को ध्यान में रखती हैं: क्या किसी उपयोगकर्ता ने पिछली बार आपकी साइट पर आकर कोई प्रॉडक्ट ब्राउज़ किया था, क्या वह आपकी अपलोड की गई लॉयल्टी कार्यक्रम की सूची में है या उसकी प्रोफ़ाइल मौजूदा ग्राहकों से मिलती-जुलती है. इसमें यह भी शामिल होता है कि उपयोगकर्ता को आखिरी बार कब देखा गया था. |
| असल क्वेरी | सिस्टम, बिड को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए, सिर्फ़ विज्ञापन को ट्रिगर करने वाली क्वेरी के टेक्स्ट से मेल खाने वाले कीवर्ड के बजाय क्वेरी के पूरे टेक्स्ट का इस्तेमाल करता है |
विज्ञापन देने वाला: जूता बेचने वाला खुदरा दुकानदार अगर उपयोगकर्ता की क्वेरी “चमड़े के बूट” या “बूट रिपेयर” है, तो बिड करते समय दोनों क्वेरी का ध्यान रखा जाता है, भले ही दोनों क्वेरी, कीवर्ड “बूट” से मैच करती हों. |
| विज्ञापन क्रिएटिव | जब आपके पास किसी विज्ञापन को, खोज क्वेरी के हिसाब से दिखाने के लिए, एक से ज़्यादा विज्ञापन क्रिएटिव होते हैं, तो सिस्टम इस आधार पर बिड को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है कि किस क्रिएटिव को दिखाया जाएगा. साथ ही, इस बात को भी ध्यान में रखा जा सकता है कि क्रिएटिव, मोबाइल ऐप्लिकेशन पर ले जाता है या नहीं |
विज्ञापन देने वाला: ऑनलाइन ट्रैवल कंपनी किसी खास क्वेरी के लिए बिड करते समय, दिखाए जा रहे विज्ञापन को इन आधार पर चुना जा सकता है: विज्ञापन में "सबसे नए ऑफ़र" क्रिएटिव या "लोकप्रिय जगहें" क्रिएटिव हैं या अगर यह उपयोगकर्ता को मोबाइल साइट या ऐप्लिकेशन पर ले जाता है, तो इन विकल्पों में से कन्वर्ट होने की संभावना कहां ज़्यादा है. |
| इंटरफ़ेस की भाषा | सिस्टम, किसी खास उपयोगकर्ता की पसंद की भाषा के हिसाब से बोलियां ऑप्टिमाइज़ कर सकता है |
विज्ञापन देने वाला: स्पैनिश भाषा सीखने की साइट "कोई नई भाषा सीखें" क्वेरी के लिए, बिड इस बात पर ध्यान देती हैं कि कोई विज्ञापन उस उपयोगकर्ता को दिखाया जाएगा या नहीं जिसकी Google भाषा सेटिंग अंग्रेज़ी या स्पैनिश है. |
| ब्राउज़र | सिस्टम, बिड को उस ब्राउज़र के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ कर सकता है जिससे क्वेरी आ रही है |
विज्ञापन देने वाला: सॉफ़्टवेयर कंपनी अगर कोई उपयोगकर्ता Safari या Chrome से “mac सॉफ़्टवेयर” खोजता है, तो बोलियों को ध्यान में रखा जाता है. |
| ऑपरेटिंग सिस्टम (ओएस) | सिस्टम, उस क्वेरी के लिए उपयोगकर्ता के ऑपरेटिंग सिस्टम के आधार पर बोलियों को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है |
विज्ञापन देने वाला: फ़ोन एक्सेसरी विक्रेता अगर कोई उपयोगकर्ता किसी Android या iOS डिवाइस से "फ़ोन केस" खोजता है, तो बोलियों को ध्यान में रखा जाता है. |
| Search Network पार्टनर | सिस्टम, इस आधार पर बिड ऑप्टिमाइज़ कर सकता है कि विज्ञापन किस सर्च पार्टनर पर दिखेगा |
विज्ञापन देने वाला: उपभोक्ता के लिए पैक की गई चीज़ों का ब्रैंड अगर क्वेरी किसी ई-कॉमर्स साइट के बजाय समाचार साइट पर की गई ज़्यादा काम की खोजों की वजह से आ रही है, तो इसका मतलब है कि अलग-अलग बिड पेश की गई हैं. |
| मोबाइल ऐप्लिकेशन की रेटिंग और समीक्षाएं | सिस्टम, ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने वालों की रेटिंग और समीक्षाओं की संख्या के हिसाब से बिड ऑप्टिमाइज़ कर सकता है |
विज्ञापन देने वाला: गेमिंग कंपनी आपके ऐप्लिकेशन की रेटिंग और समीक्षाओं की संख्या के आधार पर अलग-अलग कई बिड पेश की गई हैं. |
जब सिग्नल एक साथ काम करते हैं
डिवाइस और जगह जैसे अलग-अलग सिग्नल के लिए मैन्युअल बिड घटाना या बढ़ाना, ज़्यादा सटीक बिड सेट करने की दिशा में पहला अहम कदम है. हालांकि, स्मार्ट बिडिंग, पारंपरिक सिग्नल विश्लेषण से कहीं आगे जाकर काम करती है. खोज के कॉन्टेक्स्ट को सिर्फ़ एक सिग्नल से तय नहीं किया जाता है. स्मार्ट बिडिंग, कन्वर्ज़न रेट पर असर डालने वाले करोड़ों सिग्नल के कॉम्बिनेशन से, काम के इंटरैक्शन को पहचानकर उनके हिसाब से बिड में बदलाव कर सकती है.
सिग्नल की अलग-अलग जांच करना और क्रॉस-सिग्नल इफ़ेक्ट का विश्लेषण करना
डिवाइस, जगह, और दिन के समय जैसे सिग्नल के लिए, अलग-अलग बोली घटाने या बढ़ाने की सुविधा से, परफ़ॉर्मेंस डेटा को एक साथ देखा जा सकता है. उदाहरण के लिए, बिडिंग की सुविधा यह आकलन कर सकती है कि कंप्यूटर और टैबलेट के आपके कन्वर्ज़न रेट की तुलना में मोबाइल कन्वर्ज़न रेट कितना है. साथ ही, इसके हिसाब से मोबाइल बिड को घटाया-बढ़ाया जा सकता है.
हालांकि, डेटा को इकट्ठा करने और औसत परफ़ॉर्मेंस का आकलन करने के इस सिस्टम में, ज़रूरत के हिसाब से डेटा नहीं होने पर बिड को घटाने या बढ़ाने की ज़रूरत नहीं होती. इसकी वजह से, अलग-अलग नीलामियों में, कन्वर्ज़न के छोटे-छोटे अवसरों की अनदेखी हो सकती है. उदाहरण के लिए, क़र्ज़ देने वाले व्यक्ति यह तय कर सकता है कि मोबाइल पर उसका कन्वर्ज़न रेट, कंप्यूटर और टैबलेट के कन्वर्ज़न रेट के मुक़ाबले 20% कम है. इसलिए, वह मोबाइल बिड घटाने-बढ़ाने को -20% पर सेट करता है. हालांकि, इसमें दिन का वह समय शामिल नहीं है जब उनके मोबाइल कन्वर्ज़न रेट मज़बूत हैं, जैसे सुबह का समय, जब लोग काम करने से पहले अपने फ़ोन पर क़र्ज़ के विकल्पों पर रिसर्च कर रहे हों.
इसके अलावा, जब अलग-अलग बिड अडजस्टमेंट (उदाहरण, जगह के लिए) का हिसाब लगाकर उन्हें एकसाथ इस्तेमाल किया जाता है, तब इन सिग्नल के आपस में इंटरैक्शन का असर इस बदलाव में शामिल नहीं होता. अगर कोई कीवर्ड बिड पहले से ऊंची है और उसमें कई बड़ी-बड़ी बिड जोड़ दी जाएं, तो इस वजह से बिड ज़रूरत से काफ़ी ज़्यादा ऊंची हो सकती है.
स्मार्ट बिडिंग इस बात का आकलन करती है कि सिग्नल किस तरह से एक-दूसरे के साथ इंटरैक्ट करते हैं, ताकि कन्वर्ज़न रेट पर असर डालने वाले सही संबंधों की पहचान की जा सके. सिग्नल के कौनसे कॉम्बिनेशन, कन्वर्ज़न परफ़ॉर्मेंस का सबसे सही अनुमान लगाते हैं यह देखकर और उन्हें बिडिंग एल्गोरिदम में जोड़कर, स्मार्ट बिडिंग पूरी परफ़ॉर्मेंस वाली ऐसी बिड का हिसाब लगाती है जिनमें इस बात पर गौर किया जाता है कि कुछ सिग्नल एक साथ कैसे काम करते हैं
| बोली घटाने या बढ़ाने की सुविधा के साथ मौजूद सिग्नल | स्मार्ट तरीके से बोली लगाने के लिए खास सिग्नल का उदाहरण |
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स्मार्ट बिडिंग, दो या उससे ज़्यादा सिग्नल के कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल करती है. उदाहरण के लिए, नीलामी के समय बिड सेट करने से पहले इसमें जगह, ओएस, और भाषा को ध्यान में रखा जा सकता है.