Kiedy automatyzacja Google Ads pomaga, a kiedy przejmuje kontrolę nad Twoim budżetem
Automatyzacja Google Ads potrafi znacząco poprawić wyniki kampanii. Automatyczne strategie stawek, Smart Bidding czy Performance Max pozwalają analizować ogromną liczbę sygnałów i podejmować decyzje, których człowiek nie byłby w stanie wykonywać ręcznie na taką skalę.
Problem zaczyna się wtedy, gdy automatyzację traktujemy jako zastępstwo strategii.
W audytach często widzę konta, na których właściciel lub osoba odpowiedzialna za marketing właściwie oddała Google decyzję o tym, gdzie wydawać pieniądze. Kampania ma ustawiony cel, budżet i strategię automatyczną, więc z pozoru wszystko wygląda poprawnie.
Tylko że algorytm może bardzo dobrze realizować cel, który nie jest tym samym, czego potrzebuje firma.
Jeżeli Google ma pozyskiwać konwersje, będzie szukał sposobów na zwiększenie liczby konwersji. Jeżeli ma maksymalizować ich wartość, będzie optymalizował właśnie pod ten parametr. Nie zna jednak automatycznie całej ekonomii biznesu: marży, jakości klientów, kosztów obsługi, wartości powtórnych zakupów czy tego, które leady rzeczywiście kończą się sprzedażą.
Dlatego nie traktuję automatyzacji jako problemu. Traktuję ją jako narzędzie, które wymaga właściwego celu, odpowiednich danych i kontroli.
Automatyzacja Google Ads nie jest problemem. Problemem jest oddanie jej decyzji, których nie powinna podejmować
Przez lata zarządzania kampaniami zmienił się sposób, w jaki pracuję z Google Ads.
Nie chodzi już o ręczne ustawianie każdej stawki czy ciągłe przesuwanie budżetu pomiędzy słowami kluczowymi. System potrafi analizować znacznie więcej danych i szybciej reagować na zmiany niż człowiek.
To jest ogromna zaleta.
Nie oznacza jednak, że można całkowicie zrezygnować z zarządzania kampanią.
Widzę tutaj podstawową różnicę między automatyzacją wykonawczą a strategią.
Algorytm może zdecydować, ile warto zapłacić za konkretne wejście do aukcji. Nie powinien natomiast samodzielnie definiować, jaki klient jest dla firmy wartościowy.
Może analizować sygnały i dostosowywać stawki. Nie zna automatycznie marży na każdym produkcie.
Może zwiększać liczbę konwersji. Nie wie, czy handlowiec ma możliwość obsłużenia kolejnych 100 leadów.
Dlatego pytanie nie powinno brzmieć:
„Czy korzystać z automatyzacji Google Ads?”
Lepsze pytanie brzmi:
„Które decyzje warto oddać algorytmowi, a które powinny pozostać po stronie człowieka?”
Co właściwie Google Ads automatyzuje?
Automatyzacja Google Ads obejmuje dziś znacznie więcej niż automatyczne ustawianie stawek.
Smart Bidding i automatyczne strategie stawek
Smart Bidding wykorzystuje systemy uczenia maszynowego do ustalania stawek w poszczególnych aukcjach. Google bierze pod uwagę wiele sygnałów związanych z użytkownikiem, urządzeniem, lokalizacją, czasem czy charakterystyką aukcji.
Z perspektywy osoby zarządzającej kampanią ma to ogromne znaczenie.
Nie muszę ręcznie próbować przewidzieć, czy konkretna aukcja będzie bardziej wartościowa od innej. System może wykonywać takie decyzje automatycznie.
To właśnie jest obszar, w którym automatyzacja ma bardzo dużo sensu.
Problem pojawia się dopiero wtedy, gdy zakładamy, że skoro system potrafi dobrze ustalać stawki, to automatycznie potrafi również dobrze zarządzać całym biznesem.
To dwa różne poziomy decyzji.
Performance Max
Jeszcze wyraźniej widać to w kampaniach Performance Max.
Google automatyzuje tutaj wiele elementów jednocześnie: stawki, budżet, dobór odbiorców, miejsca emisji czy wykorzystanie dostarczonych materiałów reklamowych.
Dla reklamodawcy oznacza to mniej ręcznego zarządzania.
Jednocześnie oznacza to większą odpowiedzialność za to, co przekazujemy systemowi jako cel i dane wejściowe.
Im więcej decyzji podejmuje algorytm, tym ważniejsze staje się pytanie, na podstawie czego te decyzje są podejmowane.
Kiedy automatyzacja Google Ads rzeczywiście pomaga?
Automatyzację rekomenduję wtedy, gdy rozwiązuje konkretny problem i ma dostęp do danych, na których może pracować.
Gdy masz poprawnie skonfigurowane konwersje
To jeden z pierwszych elementów, które sprawdzam podczas audytu.
Jeżeli kampania optymalizuje się pod konwersje, muszę wiedzieć, czym te konwersje faktycznie są.
Kliknięcie w numer telefonu?
Wysłanie formularza?
Zakup?
Dodanie produktu do koszyka?
A może każde z tych działań ma w systemie taką samą wartość?
Dla algorytmu konwersja jest sygnałem, na podstawie którego podejmuje kolejne decyzje. Jeżeli ten sygnał jest niewłaściwy, automatyzacja nie rozwiąże problemu.
Może go natomiast bardzo skutecznie powiększyć.
Dlatego przed zmianą strategii stawek czy uruchomieniem bardziej zaawansowanej automatyzacji najpierw sprawdzam pomiar.
Gdy cel kampanii jest jasno określony
„Chcę więcej klientów” nie jest wystarczającym celem do zarządzania kampanią.
Trzeba wiedzieć, jakiego klienta chcemy pozyskać, ile możemy za niego zapłacić i co oznacza dla nas wartościowa konwersja.
W e-commerce może to być określona wartość sprzedaży.
W usługach może to być pozyskanie kwalifikowanego leada.
W biznesie B2B sytuacja może być jeszcze bardziej złożona, ponieważ pomiędzy kliknięciem a przychodem może znajdować się kilka etapów procesu sprzedażowego.
Im lepiej zdefiniowany jest cel, tym większy sens ma delegowanie części decyzji algorytmowi.
Gdy kampania ma dane, na których może się uczyć
Automatyzacja nie działa w próżni.
Algorytm potrzebuje danych, aby rozpoznawać wzorce i podejmować kolejne decyzje.
Dlatego nie zakładam, że każda strategia automatyczna będzie działała równie dobrze na każdym koncie.
Kampania z dużą liczbą wartościowych konwersji i poprawnym pomiarem daje system
