A PPC automatizálás optimalizálásának varázskerékje

A Google Ads és a Microsoft Ads automatizálásának növekedésével (függetlenül attól, hogy a hirdető értékeli-e vagy sem), bölcs dolog lenne nem egyszerűen elfogadni és használni az automatizálást, hanem optimalizálni is.

Várjon, hogyan lehet optimalizálni az automatizálást?

Nem nyomja meg egyszerűen a gombot a ROAS vagy az Intelligens vásárlás kampányokhoz való áttéréshez, majd dőljön hátra, és nyissa ki a hideget, miközben a gép megemeli az erőt?

Az automatizálás nem felejtés.

Valójában néha a bébiszitter munkája mozgalmasabb lehet, mint azt várta volna, amikor elhárítja és irányítja a gépi tanulási algoritmusokat.

Ebben a cikkben áttekintjük az automatizálás irányításának nagyobb képét, és elemezzük a döntések meghozatalának elméletét, hogy a taktikai folyamat jobban irányítható legyen.

Talál tippeket a megfelelő keretrendszer felépítéséhez, amelyek felhasználhatók szilárd automatizálási döntések meghozatalához.

Az automatizálási optimalizálással kapcsolatos döntések meghozatalakor egyre inkább alkalmazzuk az úgynevezett „Automatizálási Kerék” nevet, amint az alábbi képen látható, ebben a korszerű és drága (NFT-ben valószínűleg milliókat érő) diagramban.

Bár sokan úgy gondolják, hogy az automatizálást be kell állítani és figyelmen kívül kell hagyni, eltekintve egy-egy apró kiigazítástól, időnként arra kérem Önt, hogy ezen túl gondolkodjon.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Amikor az automatizálás működik, fontos felismerni, hogy a gépi tanulás (ML) az általa megadott adatbemeneteken alapul.

Ez azt jelenti, hogy ha az adatbevitel helytelen, hamis, nem egyértelmű vagy hiányos, akkor az ML algoritmus valószínűleg hiányozni fogja a célt, függetlenül attól, hogy az adott algoritmus mennyire intelligens.

Ha úgy tűnik, hogy az automatizálás nem működik, nyilvánvalóan meg kell vizsgálnunk az adatbevitelt, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy azok hiánytalanok-e (helyesen van-e elhelyezve a konverziókövetési kód)?

De azt tapasztaltam, hogy a legutóbbi két probléma, amely az ML-vel fordulhat elő (nem világos vagy hiányos adatok), azokban rejlik a legnagyobb lehetőség a gép újrafókuszálására.

Itt jön be az ember által irányított automatizálás.

Ha az Ön adatai nem világosak vagy hiányosak, akkor igazságtalan a gép hibáztatása. Sem az ember, sem a gép nem hozhat nagy döntéseket hibás adatok alapján (bár gyanítom, hogy az emberek időnként szerencsésebbek lehetnek).

Ahol játékba jön az automatizálás varázskeréke

Először is, ez egyáltalán nem varázslat.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Ez a félszáraz humorérzékem ugyanúgy játékba lép, ahogy szeretek gúnyolódni azokon a „hackeken”, amelyek valójában nem hackek – ezek egyszerűen a legjobb gyakorlat.

Nincs semmi varázslat a kerékkel. Te, az emberi menedzser, egyszerűen a PPC automatizálásával dolgozol egy véget nem érő folyamatban, amely magában foglalja ezt a négy (öt, ha a bónusz számolja) lépést:

  1. Stratégiai megbeszélés.
  2. Készítsen tervet.
  3. Készítsd el a tervet.
  4. Elemezze az adatokat.
  5. Ismételje meg végtelenül.

Ha van egy speciális problémája, amelyet meg akar oldani az automatizálással, akkor először azzal kell megbeszélnie, hogy mi ez, és hogyan fogja megoldani ezt a problémát.

Ez magában foglalja az ügyféllel (vagy másokkal, akik tájékoztathatják ezt a döntést) folytatott kommunikációt, és annak megvalósításának különböző aspektusait kell kutatnia.

Milyen automatizált ajánlattételi megoldás működik a legjobban ebben a konkrét helyzetben, a rendelkezésére álló adatok, az ügyfél céljai és az elérni kívánt célok alapján?

Ezután a stratégiáját tényleges lépésekbe kell foglalnia, amelyekhez meg tudja valósítani a létrehozottakat, majd fel kell építenie ezt a tervet.

Miután minden a helyén van az automatizálással, itt sokan megállnak: a harmadik lépés végén.

Hátul veregetik magukat, mivel az automatika most működik.

De mi történik, ha a stratégiádból hiányzik egy kulcsfontosságú elem?

Mi történik, ha az automatika valóban nem működik?

Ahelyett, hogy itt állna meg, most elemeznie kell a tervéből kapott adatokat (természetesen biztosítson elegendő időt magának), és ami a legfontosabb, akkor hajlandónak kell lennie egy további stratégiai megbeszélésre, hogy újragondolja és újjáépítse automatizálását .

Sokan úgy gondolják, hogy mivel a ROAS-célzást használják ebben a DSA-kampányban, munkájukat elvégezték.

Mi történik, ha átgondolja a DSA-kampány felépítését?

Mi történik, ha úgy dönt, hogy ezt az oldalkészletet külön kell választani és célozni kell CPA ajánlattételi stratégiával?

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Ha jól kezeli az automatizálást, nemcsak hogy soha nem távolodik el az automatizált kampányoktól, hanem folyamatosan újragondolja őket, és teszteli az új struktúrákat, közönségeket, ajánlattételi stratégiákat és egyebeket.

Az automatizálás nem veszi el a munkáját; azt változtatások munkád.

Játsszuk ezt gyakorlatilag. Néha könnyebb valójában látni egy valós forgatókönyvben.

Úgy dönt, hogy ezen a fiókon teszteli az Intelligens vásárlást, de nem működik.

Tesztelte konverziós adatait, teljes és pontos közönséglistákat töltött fel, és idővel elegendő konverzióval rendelkezik ezekhez a termékekhez. Most mit csinálsz?

Ideje kezdeni az 1. lépést.

Kapcsolatba lép az ügyféllel, vagy belső ellenőrzést futtat annak megállapításához, hogy ezek a termékek mi jelentik a célzottabb termékek jobb részhalmazát.

Vagy esetleg kapcsolatba lép az ügyféllel, hogy újra megvitassa az általuk kínált különböző termékcsoportok célközönségét.

Ez egy trükkös lépés, mert annyira fontos, de rosszul megtehető anélkül, hogy a hirdető rájönne, hogy valójában nem a megfelelő kérdéseket teszik fel.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Ettől függetlenül tegyük fel, hogy stratégiát folytat az ügyféllel, és megállapítja, hogy túl sok terméket hirdetett a költségvetése alapján.

Egy intelligens Shopping-kampányt állított be 5000 termék célzására, havi 10 000 USD költségkerettel, és ebben az esetben nem működött. Veszed ezeket a tanulásokat, és kidolgozol egy tervet.

Beveszi a 100 legfontosabb terméküket, és okosan csoportosítja őket két külön intelligens Shopping-kampányba kategóriák alapján (mivel e két kategória célközönsége nagymértékben különbözik egymástól).

Ezután felépíted ezt a két kampányt, és élőben terjeszted őket, készen állva arra, hogy megfázzon.

Most, hogy élőben közvetítette a dolgokat, kisebb korrekciókat hajt végre a költségkeret és a ROAS célokkal, de néhány hetet biztosít a kampányoknak, hogy megnézzék, mi történik.

Elkezdi elemezni az adatokat, és megtanul még néhány dolgot.

Megtudhatja, hogy egyes termékek kivételesen jól teljesítenek ebben az egy kategóriában, és végül erősebben nyomja ezt a kampányt.

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban

Az új teszt alapján most megtudta, hogy a választott második kategória nem nagyszerű termékcsalád a Shopping-kampányokhoz.

Talán túl drágák, vagy vizuálisan nem elég vonzóak ahhoz, hogy kattintásokat érjenek el az intelligens Shopping-kampányok dinamikus hirdetéseivel.

Függetlenül attól, hogy mit tanul, úgy dönt, hogy tesztel egy másik kategóriát, miközben az első kampányát futni hagyja. Ezután beszél az ügyféllel, és elkezd stratégiázni a következő teszten … és újra a kormányba ül.

Látod, hogy működik?

Ellentétben azzal, hogy Thanos szünetet tart a gazdaságában, a munkád soha nem történik meg. Az automatizálás mellett sem lehet nyugodni (és hé, ez izgatott vagyok!).

Az ember által irányított automatizálás a jövő, és ez az egyik módja annak, hogy jól irányítsuk folyamatorientált módon.

Remélem, ez hasznos volt az Ön számára, és az aukciók mindig az Ön javára válhatnak!

További források:

Hirdetés

Olvassa tovább az alábbiakban


Kép jóváírása

A képernyőképet a szerző készítette, 2021. március.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *