Avtomatizacija Google Ads oglaševanja – Napredno ciljanje in segmentacija
Avtomatizacija Google Ads oglaševanja omogoča med drugim tudi optimizirano ciljanje uporabnikov in učinkovitejšo porazdelitev oglasov prek različnih kanalov. Sodobne rešitve, kot so Performance Max kampanje, dinamični iskalni oglasi in uporaba podobnih občinstev, temeljijo na analizi podatkov in sprotnem prilagajanju. Cilj teh avtomatiziranih pristopov je doseganje večje relevantnosti oglasov, optimizacija proračuna in povečanje donosnosti Google Ads oglaševanja.
Avtomatizacija je močno prisotna tudi pri iskanju pravega občinstva in določanju, kje se bodo oglasi prikazovali. Google Ads oglaševanje ponuja napredne načine ciljanja, ki presegajo ročno izbiro ključnih besed ali demografije. Primer je kampanja Performance Max, ki je v celoti vodena z umetno inteligenco. Gre za »vse v enem« tip kampanje, kjer sistem sam izbira med kanali (iskalnik, prikazno omrežje, YouTube, Gmail, Zemljevidi) in oblikami oglasov, da doseže zastavljeni cilj konverzij.
Performance Max oglaševanje
Pri Googlovem Performance Max oglaševanju zagotovi oglaševalec le osnovne gradnike (kreative (slike, video, besedila, url landing strani, cilje), nato pa Googlov oglaševalski sistem s pomočjo umetne inteligence in strojnega učenja kombinira elemente oglasa in izbere prave segmente občinstva. Performance Max kampanja se sproti optimizira – ugotavlja, kje (na katerem Google kanalu) in komu prikazati oglas za najboljši rezultat. To lahko dramatično razširi doseg oglasne akcije in dvigne število konverzij, saj se oglasi prikazujejo povsod tam, kjer je največja verjetnost uspeha.
Dinamični iskalni oglasi
Drugi primer dinamičnega ciljanja so dinamični iskalni oglasi (DSA – Dynamic Search Ads). Pri DSA sistem samodejno spremlja vsebino vaše spletne strani in generira oglase ter cilja iskalne poizvedbe na podlagi te vsebine. Ni vam treba določiti vseh ključnih besed; Google ugotovi, kaj uporabniki iščejo, in če se to ujema z vašo ponudbo na spletni strani, bo prikazal ustrezen oglas, ki mu bo glede na iskalno poizvedbo prilagodil tudi naslove. Na primer, če imate na spletu katalog čevljev, bo dinamični oglas sam našel relevantne iskalne poizvedbe (npr. »usnjeni čevlji rjavi«) in uporabniku prikazal oglas z naslovom, ki vključuje iskan izraz, ter ga usmeril na tisto stran znotraj vaše spletne trgovine kjer prodajate usnjene rjave čevlje. Takšno avtomatsko pokrivanje iskalnih izrazov lahko ujame dodatni promet, ki bi ga sicer z ročnim dodajanjem ključnih besed morda spregledali.
Napredna segmentacija z uporabo umetne inteligence vključuje tudi podobna občinstva. To so avtomatsko ustvarjeni seznami uporabnikov, ki imajo podobne lastnosti kot vaše obstoječe stranke ali obiskovalci spletne strani. Googlov oglaševalski sistem analizira signale (npr. katere strani obiskujejo, kakšne iskalne poizvedbe izvajajo, kakšni so njihovi interesi, ipd.) pri uporabnikih na vaših seznamih za ponovno trženje (ang. Remarketing) in poišče nove potencialne stranke, ki se po tem vedenju ujemajo
Z vključitvijo takih podobnih občinstev (ang. Lookalike audience) v kampanje lahko močno razširite doseg na relevantne ljudi, ki še niso bili v stiku z vašo blagovno znamko, a so jim značilno podobni. Po Googlovih podatkih lahko združitev podobnih občinstev z vizualnimi (Display) kampanjami prinese kar 41 % več konverzij (vir: https://searchengineland.com/). To pomeni, da avtomatizirano iskanje »dvojčkov« vaših kupcev učinkovito poveča obseg potencialnih strank, ne da bi morali sami raziskovati nove segmente. Zaradi zakonodajnih omejitev se sicer Google vedno bolj pomika v smer optimiziranega ciljanja brez ločenih seznamov podobnih občinstev, a cilj ostaja enak – z uporabo AI doseči širšo, a še vedno zanesljivo ciljno skupino.
Dinamično ustvarjanje oglasov
Učinkovitost Google Ads oglasov ni odvisna le od ciljanja in ponudb, temveč tudi od privlačnosti oglasnih kreativ. Tudi na tem področju avtomatizacija močno pomaga z orodji, kot so odzivni oglasi. Pri odzivnih besedilnih oglasih (Responsive Search Ads) oglaševalec pripravi nabor naslovov in opisov, Google Ads pa jih nato samodejno premešava in prikazuje tiste kombinacije, ki se za posameznega uporabnika izkažejo za najbolj relevantne
Sistem sproti testira več variant oglasa in se uči, katera sporočila dosegajo najboljši odziv. Sčasoma začne prednostno prikazovati zmagovalne kombinacije, kar pomeni, da se uspešnost oglasa optimizira avtomatsko. Po podatkih Googla imajo odzivni oglasi v povprečju 5–15 % višjo stopnjo klikanja (CTR) kot klasični besedilni oglasi, saj z dinamično prilagoditvijo sporočila bolje pritegnejo pozornost različnih segmentov občinstva.
Za še boljše rezultate je priporočljivo kombinirati avtomatizacijo z ročnim testiranjem in optimizacijo. Tudi če uporabljate odzivne oglase, je smiselno izvajati A/B testiranje – npr. preizkusiti dve različici oglasne pasice ali videa – in spremljati, katera prinaša boljše rezultate.
Google Ads omogoča uporabo eksperimentov, kjer lahko del prometa usmerite v spremenjeno različico oglasa ali nastavitev in statistično preverite učinek. Prav tako ne gre pozabiti na oglasne razširitve (sitelinki, dodatki za klice, oblački, obogateni opisi itd.), ki naredijo oglase bolj vidne (oglasi, ki uporabljajo razširitve dobijo precej večjo oglasno površino kot običajni oglasi) in informativne. Avtomatizacija bo pogosto sama predlagala ali dodala nekatere razširitve (npr. samodejne razširitve z izvlečki iz vsebine spletne strani), vendar jih je smiselno pregledati in ročno prilagoditi vašemu sporočilu.
Avtomatizacija Google Ads Oglaševanja
Najboljša praksa je zanašati se na konkretne podatke (CTR, št. Konverzij, strošek na konverzijo, ROAS, ipd.) in redno preverjati metrike uspešnosti oglasov. Četudi AI optimizira oglase, vam močno svetujemo, da naj končne odločitve potrdi še vaše testiranje. Kombinacija pametnega učenja in človeškega nadzora vam bo prinesla boljše rezultate, večji nadzor nad stroški in višjo donosnost Google Ads oglaševanja.
