Le offerte automatiche di Google Ads sono una soluzione di livello aziendale che consente agli inserzionisti di impostare automaticamente le offerte in base agli obiettivi di rendimento. Smart Bidding è un insieme di strategie di offerte automatiche che utilizzano il machine learning per ottimizzare le conversioni o il valore di conversione. Smart Bidding imposta offerte precise per ogni asta in modo da aumentare il volume delle conversioni o il valore di conversione in base a un'efficienza dei costi comparabile o migliore rispetto agli obiettivi di rendimento esistenti. Offre tre funzionalità di base:
- Offerte reali al momento dell'asta
- Apprendimento adattivo a livello di query
- Analisi approfondita degli indicatori degli utenti e di vari indicatori
Esaminiamole nel dettaglio.
Più dell'80% degli inserzionisti Google utilizza le offerte automatiche.
Fonte: dati interni di Google a livello globale, dal 16/03/2021 al 12/04/2021.
Offerte reali al momento dell'asta
Offerte reali al momento dell'astaPer le strategie di offerta basate su conversioni e valore, Smart Bidding offre una vera ottimizzazione al momento dell'asta che imposta le offerte per ogni singola asta e non solo in alcuni momenti della giornata. Questo offre agli inserzionisti un livello di ottimizzazione più preciso e la possibilità di personalizzare le offerte in base al contesto di ricerca specifico di ciascun utente. Invece di aggiustare le offerte solo in base al rendimento aggregato dei vari utenti, gli algoritmi di offerta di Google Ads valutano anche gli indicatori di contesto pertinenti al momento dell'asta, ad esempio l'ora del giorno, l'annuncio specifico visualizzato, il dispositivo, la posizione, il browser e il sistema operativo dell'utente.
Identificare l'opportunità di conversione di ogni asta aiuta a differenziare le offerte e a ottimizzare le campagne con un maggior grado di precisione. Prendiamo ad esempio un inserzionista del settore finanziario. È vero che gli utenti iOS hanno maggiori probabilità di aprire un conto corrente o che gli utenti di smartphone situati in città con una maggiore copertura delle filiali hanno maggiori probabilità di visitare una banca. Con le offerte al momento dell'asta, Google Ads può rilevare la presenza di indicatori come questi per prevedere in modo più preciso il tasso o il valore di conversione e impostare un'offerta più informata per ogni query di ricerca.
Le offerte al momento dell'asta offrono una frequenza e una precisione ancora maggiori
In genere, prima delle offerte al momento dell'asta, i professionisti del marketing impostano manualmente le offerte per ogni parola chiave.
Offerta manuale: puoi impostare manualmente un'offerta per ogni parola chiave modificando le offerte nell'interfaccia utente di Google Ads mediante criteri di rendimento basati su regole (ad es. se la quota impressioni scende al di sotto di X%, aumenta le offerte di Y%) o utilizzando l'API. A causa di vincoli di tempo, gli inserzionisti possono ottimizzare le offerte solo per un sottoinsieme di parole chiave durante ogni fase dell'ottimizzazione, ad esempio in base al rendimento o alla categoria di prodotto.
Tuttavia, il volume crescente di dati disponibili oggi rende più complesso per gli inserzionisti impostare le offerte manuali in base al contesto specifico di ciascun utente. Con le offerte al momento dell'asta, vengono utilizzati indicatori di contesto per impostare offerte uniche per ogni asta.
Offerte al momento dell'asta di Google Ads: Smart Bidding di Google Ads utilizza algoritmi di machine learning per ottimizzare le offerte per ogni singola asta. È il modo più preciso ed efficace per impostare le offerte.
Nota
Se utilizzi Search Ads 360, puoi avvalerti delle conversioni Floodlight per ottimizzare le campagne utilizzando le offerte al momento dell'asta di Google Ads.
Nota
Puoi implementare una strategia Smart Bidding di Google Ads mentre utilizzi una soluzione di gestione della ricerca di terze parti o un'API interna per regolare dinamicamente i parametri di offerta e creare report su più account e motori di ricerca.
Apprendimento adattivo a livello di query
Gli algoritmi di machine learning si basano su dati di conversione affidabili per creare algoritmi di offerta accurati che prevedono il rendimento a diversi livelli di offerta. Sebbene i termini con volumi elevati spesso forniscano molti dati sulle conversioni per i modelli, in genere gli account presentano alcune parole chiave a basso volume o nuove parole chiave con una cronologia del rendimento minima che è necessario prendere in considerazione. Per queste parole chiave a basso volume, le soluzioni di offerta si basano su modelli di machine learning per impostare le offerte che rappresentano la stima migliore dei tassi di conversione in quel momento.
Ad esempio, le soluzioni di offerta possono testare diversi livelli di offerta per creare il modello di tasso di conversione per una parola chiave specifica. Tuttavia, ciò può provocare un rendimento scarso mentre la parola chiave accumula dati, il che può essere un processo lungo a seconda del volume di ricerca. Un altro processo comune per modellare il rendimento del tasso di conversione su parole chiave a basso volume consiste nel "prendere in prestito" i dati dalla stessa parola chiave per i tipi di corrispondenza o dal rendimento della campagna e del gruppo di annunci di livello superiore.
Smart Bidding amplia questo metodo e lo migliora utilizzando dati a livello di query in tutto l'account. Il monitoraggio delle conversioni su più account ti consente anche di utilizzare i dati a livello di query del tuo account amministratore. In questo modo gli algoritmi di offerta hanno a disposizione molti più dati per prendere decisioni ed è possibile ridurre le fluttuazioni del rendimento quando ci sono pochi dati sulle conversioni a livello di parola chiave.
Perché l'apprendimento a livello di query migliora le offerte
Gli algoritmi delle offerte Google Ads non sono limitati dalla posizione di una parola chiave nella struttura dell'account. I dati sulle conversioni vengono invece sfruttati a livello di query di ricerca in tutti i gruppi di annunci e in tutte le campagne. Ciò è particolarmente utile per ottimizzare le offerte per le parole chiave a corrispondenza generica e a frase quando una grande varietà di query di ricerca può corrispondere a una singola parola chiave. In questi casi, avere una sola offerta a livello di parola chiave non ottimizza le offerte in base alle differenze di tassi di conversione delle query.
Inoltre, supponiamo che tu aggiunga nuove parole chiave o le sposti in un gruppo di annunci diverso. Gli algoritmi delle offerte Google Ads non devono apprendere da zero il rendimento. Poiché imparano a livello di query anziché a livello di parola chiave, se una query di ricerca corrisponde già ad altre parti delle campagne, gli algoritmi applicano semplicemente le informazioni apprese al tuo account per prendere decisioni più oculate sulle offerte.
Analisi approfondita degli indicatori degli utenti e di vari indicatori
Ogni query di ricerca è diversa e le offerte per ciascuna query devono riflettere gli indicatori di contesto unici disponibili al momento dell'asta. Indicatori come l'ora del giorno, la presenza in un elenco per il remarketing o il dispositivo e la località dell'utente sono dimensioni chiave da prendere in considerazione per determinare le offerte ottimali. Oltre a valutare questi indicatori in ogni asta, Smart Bidding tiene conto di indicatori aggiuntivi come il sistema operativo dell'utente, il browser web, le impostazioni della lingua e molti altri per ottimizzare le differenze di rendimento tra piattaforme e utenti. Questo contesto aggiuntivo consente a Smart Bidding di prevedere con maggiore precisione la probabilità di conversione di ogni asta e di impostare l'offerta ottimale. Il seguente elenco riassume molti dei principali indicatori predittivi presi in considerazione da Smart Bidding quando si ottimizzano le offerte.
| Indicatori di contesto | Descrizione | Esempio |
| Dispositivo | Il sistema può ottimizzare le offerte in base al fatto che la query provenga da computer desktop, tablet o dispositivi mobili |
Inserzionista: concessionaria di auto Le offerte tengono conto se la ricerca "sedi concessionarie auto" è stata eseguita da un computer desktop o da uno smartphone. |
| Località | Il sistema può ottimizzare le offerte in base alla località specifica (fino al livello città) in cui si trova l'utente o da cui sta effettuando la ricerca, anche se la sua località è impostata a un livello superiore |
Inserzionista: banca Anche se la località è impostata sullo stato di New York, le offerte tengono conto se la ricerca di "nuovo conto corrente" proviene da città diverse all'interno dello stato (ad es. Manhattan o Long Island, dove la copertura delle filiali può essere diversa) |
| Ora del giorno/giorno della settimana | Il sistema può ottimizzare le offerte in base all'ora locale del giorno e al giorno della settimana nel fuso orario dell'utente |
Inserzionista: bar Le offerte tengono conto se un utente effettua la ricerca alle 7:00 del mattino prima del lavoro o alle 12:00 nella pausa pranzo del lunedì |
| Segmenti di pubblico basati su elenchi (RLSA, Customer Match, segmenti di pubblico simili) | Il sistema tiene conto degli elenchi dei segmenti di pubblico per gli annunci della rete di ricerca |
Inserzionista: rivenditore online Le offerte tengono conto se un utente ha sfogliato un prodotto durante una visita al sito precedente, se fa parte di un elenco di programmi fedeltà che hai caricato o se ha un profilo simile a quello dei clienti esistenti. Tiene anche conto dell'ultima vista dell'utente. |
| Query effettiva | Il sistema può ottimizzare le offerte in base al testo della query che ha attivato l'annuncio e non solo alla parola chiave a cui corrisponde. |
Inserzionista: rivenditore di scarpe Le offerte tengono conto se la query di un utente è "stivali in cuoio" o "riparazioni stivali", anche se entrambe le query corrispondono alla parola chiave "stivali". |
| Creatività | Quando disponi di più creatività idonee alla pubblicazione per una determinata query di ricerca, il sistema può ottimizzare l'offerta in base alla creatività che verrà mostrata, incluso se punta a un'app per dispositivi mobili |
Inserzionista: agenzia di viaggi online Le offerte tengono conto se l'annuncio mostrato è "ultime promozioni" o "destinazioni popolari" o ancora se rimanda al sito o all'app per dispositivi mobili, a seconda della versione che ha più probabilità di generare conversione con la query specifica. |
| Lingua dell'interfaccia | Il sistema può ottimizzare le offerte in base alle preferenze di lingua dell'utente |
Inserzionista: sito di apprendimento della lingua spagnola Per la query "imparare una nuova lingua", le offerte prendono in considerazione se un annuncio viene mostrato a un utente che ha impostato come lingua di Google l'inglese o lo spagnolo. |
| Browser | Il sistema può ottimizzare le offerte in base al browser da cui proviene la query |
Inserzionista: azienda informatica Le offerte tengono conto se un utente cerca "software Mac" su Safari o Chrome. |
| Sistema operativo | Il sistema può ottimizzare le offerte in base al sistema operativo dell'utente per quella query |
Inserzionista: venditore di accessori per telefoni Le offerte tengono conto se un utente cerca "custodia per telefono" da un dispositivo Android o iOS. |
| Partner della rete di ricerca | Il sistema può ottimizzare le offerte in base al partner di ricerca su cui viene pubblicato l'annuncio |
Inserzionista: brand di beni di largo consumo Offerte diverse fatte se la query proviene da ricerche più pertinenti su un sito di e-commerce rispetto a un sito di notizie. |
| Valutazioni e recensioni di app per dispositivi mobili | Il sistema può ottimizzare le offerte in base alle valutazioni degli utenti e al numero di recensioni dell'app |
Inserzionista: azienda di sviluppo di giochi Offerte diverse fatte in base alla valutazione e al numero di recensioni della tua app. |
Interazione degli indicatori
Gli aggiustamenti delle offerte manuali per i singoli indicatori, come dispositivo e località, sono un ottimo primo passo per impostare offerte più precise. Tuttavia, Smart Bidding va oltre l'analisi degli indicatori tradizionale. Il contesto di ricerca non è definito da un solo indicatore e Smart Bidding può riconoscere e modificare le interazioni significative tra miliardi di combinazioni di indicatori che possono influire sui tassi di conversione.
Valutazione dei singoli indicatori e analisi degli effetti della combinazione degli indicatori
I singoli aggiustamenti delle offerte per indicatori quali dispositivo, località e ora del giorno esaminano i dati sul rendimento in forma aggregata. Ad esempio, una soluzione di offerta può valutare la differenza tra il tasso di conversione da dispositivo mobile degli utenti e il tasso di conversione complessivo da computer e tablet e impostare un aggiustamento delle offerte per dispositivi mobili corrispondente.
Anche se questo metodo di aggregazione dei dati e la valutazione delle medie dei rendimenti consentono di evitare di eseguire aggiustamenti delle offerte con dati insufficienti, può anche ignorare le diverse opportunità di conversione tra le singole aste. Ad esempio, un'agenzia prestiti per mutui potrebbe determinare che i suoi tassi di conversione da dispositivo mobile sono inferiori del 20% rispetto a quelli da computer e tablet e impostare di conseguenza un aggiustamento delle offerte per dispositivi mobili pari a -20%. Tuttavia, questa tecnica non tiene conto delle ore del giorno in cui i tassi di conversione da dispositivo mobile sono elevati, ad esempio la mattina, quando gli utenti cercano opzioni di mutuo sul telefono prima di recarsi al lavoro.
Inoltre, quando inizi a sovrapporre ulteriori aggiustamenti delle offerte (ad es. per località), calcolarli singolarmente e poi moltiplicarli insieme non tiene conto degli effetti di interazione di questi indicatori. Può persino produrre offerte irragionevolmente alte se combini più aumenti di offerta forti con un'offerta per parola chiave di base già alta.
Smart Bidding valuta in che modo gli indicatori interagiscono tra loro per identificare correlazioni significative che influiscono sui tassi di conversione. Trovando le combinazioni di indicatori più predittive del rendimento delle conversioni e incorporandole negli algoritmi di offerta, Smart Bidding può calcolare offerte più olistiche che tengono conto dell'interazione tra determinati indicatori.
| Indicatori disponibili con gli aggiustamenti delle offerte | Esempio di indicatori esclusivi per Smart Bidding |
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Smart Bidding utilizza combinazioni di due o più indicatori. Ad esempio, può tenere conto della località, del sistema operativo e della lingua prima di impostare un'offerta al momento dell'asta.
