W 2018 roku branża PPC żyła automatyzacją Google Ads. Szybko okazało się jednak, że powierzanie kampanii w 100% ML nie do końca się sprawdza... Dlatego w 2019 poszliśmy o krok dalej! Już wiemy, że najlepsze wyniki daje synergia human intelligence i automatyzacji. Wymusza to jednak wypracowanie nowych kompetencji przez specjalistów PPC. W swojej prezentacji omówię model współpracy Human Intelligence & Machine Learning oraz przedstawię najefektywniejsze opcje automatyzacji Google Ads.
17. Wytyczne i doświadczenia - cele
DOs:
● umiejętnie wyznaczaj (i różnicuj)
wskaźniki celów kampanii np.:
- nowi użytkownicy (akwizycja)
- powracający (remarketing)
- etapy ścieżki zakupowej
18. DOs:
● planuj horyzont czasowy
kampanii
● mierząc wyniki wykluczaj okres
nauki oraz tzw. “conversion lag”
● nie rób gwałtownych ruchów...
Wytyczne i doświadczenia - analiza
25. Czego nie zrobi za Ciebie automat
● strategia, przełożenie na cele
● feed produktowy, optymalizacja
● analiza, interpretowanie danych
● anomalia, zdrowy rozsądek
przez kilkanaście lat moja rola w Sempai….obecnie staram się pogodzić
ludzkie doświadczenie, inteligencję i wyczucie….z rosnącymi możliwościami automatów w reklamie (Google Ads)
...jest...Masa możliwości automatycznych, przeciętny (nieprzeciętny także) człowiek reaguje tak. Ciekawostka - człowiek stworzył deep learning i póki co (?) sam nie jest w stanie zrozumieć, że / jak to działa… [i to nie tylko ludzie...także PROGRAMIŚCI]
Powinienem poopowiadać najpierw o możliwościach automatyzacji i rozwiązaniach inteligentnych …ale tego nie zrobię bo nie ma czasu / nie ma sensu
za to, zanim nam wybuchnie głowa...proponuję konkursik z nagrodąJesteśmy na targach e-handlu, więc skoncentrujmy się na reklamach dla e-commerce // Dzię na ich przykładzie wytłumaczę mechanizmy i właściwości opcji automatycznych / inteligentnych w Google Ads
KONKURS - Jaki typ reklam (btw. skuteczny) jest dedykowany wyłącznie dla witryn e-commerce (sklepów internetowych) ??ODP: Reklamy produktowe PLA #wręczenie nagrody (Hostessa Gosia)...a w tym czasie o PLA: - to te reklamy ze zdjęciem produktu i ceną w wyszukiwarce Google (już nie tylko, ale teraz nie o tym)- w Polsce od 2013 roku, stopniowe możliwości automatyzacji (stawki)... płynne wprowadzenie do kolejnego slajdu
Wcześniej (do 2017) standardowe reklamy produktowe to kampanie PLA: - ustawiane przez człowieka (lepiej lub gorzej) - optymalizowane (także lepiej lub gorzej) przez człowieka, stopniowo opcje/strategie półautomatycznego (eCPC) oraz automatycznego (tROAS) zarządzania stawkami
2018 - tak to było (powiedziane) magia, kampania powstaje, zarządza się i optymalizuje sama, jak za dotknięciem czarodziejskiej różdźki...
“obejmują zarówno reklamy produktowe, jak i reklamy displayowe (w tym remarketing). Korzystają z automatycznego: umieszczania reklam w witrynie i ustalania stawek (...)”
...mnie czarodziejska różdżka nieodzownie kojarzy się z kapeluszem, z którego wyciągany jest królik….doświadczalny ;-)I TERAZ dlaczego czasem czujemy się jak królik doświadczalny
MASZYNA działa to fajnie, nie działa to...niefajnie, dlaczego -- człowiek nie rozumie (jeszcze?!) mechanizmów machine (deep) learning: [[ SYGNAŁY ]]
→ ukrycie możliwości sprawdzania wyszukiwanych haseł, ich wykluczania /// CZŁOWIEK MOŻE tu działać/wspierać
→ ukrycie proporcji udziału boksów produktowych vs remarketing w GDN /// j.w. + dostosowania
→ setki sygnałów, user-centered optimisation ; preferowanie segmentu użytkowników powracających
→ przejmowanie remarketingu (nie tylko w obrębie PLA, także Display)
… Full automat śledzi i prowadzi użytkownika przez cały proces łącząc reklamy produktowe z siecią reklamową w tym remarketingiem
NIE TAK ! to źle postawione pytanie
CZŁOWIEK-MASZYNA lub CZŁOWIEK STERUJĄCY MASZYNĄ...
Przeniesienie środka ciężkości: SPECJALISTA (doświadczenie) wyposażony w narzędzia automatyzacji walczy z konkurencją i jej “warsztatem”
Odrzucamy koncepcję ryzykowania - króliczek wyskoczy nam z pudełka (tym razem)
Znamy to...sterta pudełek w garderobie i odwieczne pytanie: “gdzie to było”
Zbyt szeroka segmentacja, trudno to później ogarnąć po ludzku, a takżeRozpraszanie danych, to często ograniczanie możliwości automatyzacji
Przejrzysta struktura kampanii, dająca możliwość łatwej analizy szczegółów zarówno w Google Ads jak i Analytics== Narzędzia
Jeśli mamy tylko jedną kampanię (SSC) - płaski celJeśli mamy umiejętny podział, możemy dostosowywać cele do grup odbiorców:- nowi użytkownicy (akwizycja) vs powracający (remarketing)
- zainteresowanie / rozważanie / zakup ((wspomaganie konwersji))
JEŻELI weźmiemy pod analizę kampanię (test automatyzacji), wystartowaną 30 DNI temu, to możemy spodziewać się tego typu wykresu (Niebieska linia = cel efektywności ;; Czerwona linia = faktyczna efektywność z dnia na dzień)
planuj horyzont czasowy kampani → daj maszynie się nauczyć
mierząc wyniki filtruj → wykluczaj początkowy okres nauki oraz tzw. “conversion lag” (ostatnie dni)nie rób gwałtownych ruchów → we wskaźnikach celów, które “zresetują” naukę
Dopiero po lekkim falstarcie w zakresie np. rozpoznawania “wydarzeń sezonowych” w 2018 roku…...w 2019 Google udostępniło narzędzie “Korekty sezonowe” pozwalające “wgrywać” do systemu informacje o spodziewanych “anomaliach” w zakresie wskaźników konwersji/sprzedaży np. Black Friday.
to teraz zobaczmy czego NIE robić...
na automatycznym określaniu stawek w PLA (nie SSC) też się można ładnie wyłożyć - przykład z naszego podwórka. Była sobie kampania ze stawkami zarządzanymi ręcznie i wynikami sprzedażowymi ponad założenia (co to znaczy, że za duży ROAS….tzn., że można zwiększyć obrót a nawet zysk, nie trzymając się kurczowo wysokiej marży z ads)
był margines bezpieczeństwa (ROAS>1000% vs oczekiwany >650%) więc można było “bezpiecznie” włączyć automaty
i co się okazało
czego zabrakło?
ODP: zabrakło ludzkiej hipotezy - co się wydarzy, jeżeli damy NAGLE za mocno zaszaleć automatowi+ ciekawostka - automaty są “LENIWE” (powoduje nimi co inne niż człowiekiem - bo to bardziej zakłócenie danych “zbyt dobrym wynikiem”), ale efekt jest podobny
= strategia, przełożenie na cele - jaskrawy przykład przed chwilą
= feed produktowy, optymalizacja - jakość na wejściu implikuje jakość na wyjściu
= analiza, interpretowanie danych - w szczególności w kontekście zdarzeń zewnętrznych, sezonu, konkurencji, strategii
= anomalia, zdrowy rozsądek - bezcenne
SI - ciekawa, fajna, użyteczna...ale doceniajmy też prawdziwą