Kluczowe zmiany w Google Ads i analityce na przestrzeni ostatnich lat

Świat reklamy online zmienia się w oszałamiającym tempie. Marketingowiec po kilku miesiącach przerwy w pracy mógłby pogubić się w tym, co dzieje się na rynku digitalowym. Z jednej strony Google i Facebook walczą ze sobą o budżety marketingowe, wprowadzając nowe funkcje i możliwości, z drugiej zaś strony mają wspólnego rywala, czyli RODO i nowe podatki. Jak się okazuje, Apple też potrafi dać „klapsa” takim gigantom jak Facebook i Google poprzez zaostrzenie polityki prywatności w swoim oprogramowaniu. Zmiany gonią zmiany i o tym, co się działo na przestrzeni ostatnich kilkudziesięciu miesięcy, można zapewne napisać powieść. Ja spróbuję odnieść się do tych kluczowych modyfikacji, które mają wpływ na codzienną optymalizację kampanii w Google Ads i analityce.

Automatyzacja i machine learning

Pewnie każdy, kto od czasu do czasu zagląda do kampanii Google Ads, miał do czynienia z postępującą automatyzacją. Wprowadzenie reklam elastycznych razem z wynikiem optymalizacji kampanii było oczkiem w głowie Google’a.  Są to reklamy, gdzie system na bazie kilkudziesięciu wariacji stara się wybrać najlepszą kombinację. Osobiście początki implementacji wspominam raczej negatywnie. Mimo telefonów od opiekunów i namawiania do korzystania z tego typu reklam, długo nie chciałem się „nawrócić”. Miałem ku temu swoje powody – wyniki klasycznych reklam były często lepsze.

Od wprowadzenia reklam elastycznych minęły już praktycznie 3 lata, zatem możemy zadać sobie pytanie – czy wszystko poszło w dobrą stronę? Odpowiedź brzmi: zdecydowanie tak.

Na przestrzeni tego czasu wprowadzono w nich kilka ulepszeń. Obecnie sama reklama poddawana jest ocenie, a system estymuje jej skuteczność jeszcze przed uruchomieniem. Dzięki zbieraniu informacji z kont z całego świata, Google używa ogromu danych w algorytmach uczących, zwiększając skuteczność automatyzacji. Obecne wyniki na większości kont pokazują przewagę automatycznie tworzonych kompozycji nad tymi standardowymi.

Dużym plusem w przypadku reklam graficznych jest to, iż reklama elastyczna wykorzystując de facto dwa rozmiary grafik. Oznacza to, że jest w stanie dopasować się do każdego miejsca w sieci reklamowej. Znacząco przyśpiesza to możliwości uruchomienia reklamy.

Kampanie inteligentne (smart)

Ku chwale automatyzacji powstały też kampanie inteligentne. Nie wymagają dużej ilości ustawień. Po utworzeniu reklamy i ustaleniu strategii ustalania stawek, kampania samodzielnie wyszukuje potencjalnych klientów.

Na uwagę zasługują też kampanie produktowe dla projektów e-commerce. Inteligentne kampanie osiągają tu naprawdę świetne wyniki. Mimo tego, że są one po prostu połączeniem standardowej kampanii i remarketingu, to zbudowanie czegoś o takiej skuteczności klasycznymi kampaniami ciężko zrealizować. Brawo Google!

Czy automatyzacja w Google Ads ma wady?

Niestety tak. O ile przygotowanie kampanii inteligentnych jest proste, gdyż liczba ustawień została ograniczona do minimum, to wyciągnięcie wniosków z takiej kampanii jest problematyczne. Tym sposobem mamy “magiczny twór”, który osiąga ponadprzeciętne wyniki, ale nie wiemy tak naprawdę do kogo i w jakich sytuacjach kieruje reklamy.

Wadą jest też to, że jesteśmy trochę zmuszani do automatyzacji przez sam system. Czasem reklamodawcy mają wyśrubowane wytyczne, w kwestii wykorzystania swoich znaków towarowych. Grafiki muszą być oparte na księdze znaku i nie mogą przybierać nieprzewidzianych kształtów. Reklamy elastyczne powstają w sposób dynamiczny i nie mamy stuprocentowej kontroli nad tym, jak finalnie będą wyglądały.

Oczywiście możemy wciąż używać grafik statycznych, ale system Google Ads już nie wspiera tego formatu. Zabrano też możliwość masowej edycji tych reklam. Zmiany adresu URL musimy dokonywać w edytorze Google Ads lub każdą z reklam należy edytować pojedynczo.

Jak te zmiany wpływają na codzienną pracę przy optymalizacji kampanii?

Google Ads zdecydowanie zmierza w stronę szybszego i prostszego ustawiania kampanii. Przy korzystaniu z automatycznych strategii ustalania stawek, najważniejsze staje się dostarczenie właściwych danych o konwersjach. Jest to ważniejsze od samej struktury i ustawień w kampanii. Obecnie można odnieść wrażenie, że rozdrabniające metodologie optymalizacyjne, takie jak SKAG (Single Keyword Ad Groups), tracą na wartości, gdyż są bardzo czasochłonne, a niekoniecznie tak jak kiedyś, przekładają się na lepsze wyniki. Google Ads potrafi bez dużej segmentacji zoptymalizować kampanię pod warunkiem dostarczenia “jakościowych danych”, czyli właściwie zmierzonych i prawdziwie wartościowych konwersji. A jeśli mowa o konwersjach to tu mamy również istotną zmianę.

Możliwość przypisania konwersji do konkretnej kampanii

Na pierwszy rzut oka może wydawać się, że jedna konwersja, np. “zakup”, wystarczy do optymalizacji wszystkich kampanii. Czasem jednak warto optymalizować konkretne kampanie pod konkretne konwersje. Bywa i tak, że konwersja z jednej kampanii okazuje się nielogiczna w przypadku drugiej. Przykładowo kampania remarketingowa optymalizowana pod dodanie do koszyka, kiedy użytkownik, wracając do sklepu, ma koszyk już uzupełniony wcześniej dodanymi produktami na bazie ciasteczek. Kolejny aspekt to sama budowa strukturalna konta Google Ads, gdzie dozwolone jest reklamowanie różnych stron w ramach jednego konta. A wiadomo, że inna strona może mieć zupełnie inny cel biznesowy.

Bardzo długo musieliśmy czekać na dodanie tej funkcjonalności. Wcześniej byliśmy po prostu zmuszani do wrzucania wszystkich konwersji do jednego worka. Dodatkowo też przed wprowadzeniem automatycznych strategii typu “Maksymalizacja liczby konwersji”, mieliśmy dostępną tylko strategię CPA. Kiedy konwersje “gryzły się” między kampaniami, jedyne co nam pozostało, to przejście na ręczne ustalanie stawek lub maksymalizację liczby kliknięć.

Obecnie mamy możliwość przypisania konkretnych konwersji do konkretnych kampanii. Możemy to wykorzystać również w kontekście rozdziału na makro i mikro konwersje. Kampanie display mogą być ustawiane pod optymalizowanie na mikro konwersję, gdyż często docierają do użytkowników na początku lejka sprzedażowego. Natomiast kampanie z końca lejka mogą być optymalizowane pod konwersje stricte sprzedażowe.

Taki rozdział daje możliwość szybszej nauki kampanii display, poprzez dostarczenie większej ilości konwersji.

Dopasowania słów kluczowych

Zmiany w dopasowaniach słów kluczowych zawsze wywołują dość duże poruszenie wśród społeczności Google Ads. Nic w tym dziwnego – przeważnie wygląda to jak “zamach” na kolejne pieniądze reklamodawców.

Pierwsza zmiana dotyczyła dopasowań ścisłych. Kiedyś dopasowanie to mogliśmy rozumieć i stosować dosłownie. Użytkownik faktycznie musiał wpisać dokładnie to, co mamy w słowie kluczowym.

Obecnie dopasowanie ścisłe dopuszcza również wyrazy bliskoznaczne, inny szyk wyrażenia, synonimy i parafrazy, a nawet interpretację intencji wyszukiwania. Tak więc reklamy mogą wyświetlić się przy totalnie innym wyrażeniu niż w słowie kluczowym.

Nadchodzące zmiany w dopasowaniu przybliżonym z modyfikatorem

Obecnie szykuje się kolejna zmiana. Tym razem będzie ona dotyczyła dopasowania przybliżonego z modyfikatorem. Przykład zaprezentowany przez Google wygląda następująco:

Słowa te zostaną “wchłonięte” przez dopasowanie do wyrażenia. Z jednej strony pomoże to tym firmom, dla których szyk wyrażenia jest istotny w wyszukiwanej frazie, tak jak w przedstawionym przykładzie dla firmy przewozowej, ale z drugiej strony wygląda na to, że to Google będzie decydował, czy kolejność ma znaczenie, czy nie.

Google Analytics 4 – ewolucja czy rewolucja?

Pierwsza wersja Google Analytics została uruchomiona w 2005 roku. Choć system ten cały czas się rozwijał i zmieniał wizualnie, to pozostawał spójny w swoim podejściu do kluczowych metryk. Czy nowa usługa Google Analytics 4 niesie ze sobą jakieś zmiany w tej kwestii?

Zorientowanie na użytkownika

Razem z rozwojem rynku mobile i coraz częściej pojawiającego się mieszania urządzeń (cross-device) wśród użytkowników stron internetowych, Google Analytics stał się mniej precyzyjny. Jak wiadomo, każde z urządzeń używane przez jedną osobę jest liczone, w klasycznym Google Analytics, jako osobny użytkownik. Główny konkurent, czyli Facebook, opiera się na zalogowanych użytkownikach. Zatem bez względu na zastosowane urządzenie jest w stanie bezproblemowo te dane powiązać. Google musiało również sprostać wymaganiom rynkowym i zwiększyć precyzję pomiarów zachowania użytkowników pomiędzy różnymi urządzeniami.

Klasyczny Google Analytics oparty jest wyłącznie na plikach cookie. Natomiast nowa usługa korzysta także z własnych zasobów informacji o użytkownikach. Ogromna rzesza osób korzysta z Androida, gdzie zgoda na personalizację reklam pozwala powiązać dane konta Google z różnych platform. Zrozumienie całej podróży użytkownika jest w dzisiejszych czasach bardzo ważne, dlatego tę zmianę należy uznać za rewolucyjną.

Nowe podejście do znanych metryk

Analytics w klasycznej wersji zlicza dane w oparciu o przeładowania strony. Przy każdym przeładowaniu uruchamiany jest kod Analytics i na tej podstawie możemy zebrać dane, np. o czasie spędzonym na stronie. Jeśli kolejne przeładowanie nie wystąpiło, mamy do czynienia z odrzuceniem.

Nowa usługa Analytics 4 została przemodelowana do zliczania danych na podstawie zdarzeń. Oprócz podstawowych zdarzeń typu “pageview”, automatycznie generowane są też podstawowe zdarzenia, takie jak scrollowanie witryny. Zdarzenia te generują się bez przeładowania strony, co znacznie zwiększa precyzje pomiarów. Dla osób korzystających od dawna ze zdarzeń generowanych, np. w Google Tag Managerze, również w starej usłudze Google Analytics, nie będzie to rewolucja, ponieważ niedoskonałości mierzenia starszej wersji można było nieco poprawić.

Co się stało ze współczynnikiem odrzuceń?

Współczynnik odrzuceń jest chyba jednym z najbardziej lubianych wskaźników w branży marketingowej. Nie jest może zbyt dokładny, ale daje możliwość szybkiego porównania jakości źródeł ruchu.

Jeśli nowa usługa mierzy interakcje bez przeładowania strony, to stosowanie tego współczynnika trochę traci sens. W tym przypadku lepiej jest spojrzeć na zaangażowanie. Pewnie dlatego, zamiast współczynnika odrzuceń, wprowadzono takie metryki jak sesje z interakcją, na bazie której obliczany jest współczynnik zaangażowania.

W klasycznej usłudze Analytics, jeśli użytkownik trafił na naszą stronę i przykładowo czytał artykuł 20 min, ale nie przeszedł na żadną inną podstronę, będzie zaliczony jako odrzucenie z czasem na stronie wynoszącym 0 sekund.

Nowa usługa wygeneruje zdarzenia scrollowania i będziemy w stanie stwierdzić, czy artykuł zainteresował odbiorcę, czy nie.

Zmiany w oprogramowaniu Apple iOS 14

Ostatnio zasypywani jesteśmy komunikatami na temat zmian w najnowszym oprogramowaniu Apple, które mają wpłynąć na nasze reklamy. O co tu chodzi?

Apple, dbając o prywatność swoich użytkowników, postanowił dodać dodatkowy monit z pytaniem, czy wyrażają oni zgodę na śledzenie, podczas uruchamiania aplikacji. Jeśli użytkownik nie wyrazi zgody, nie będziemy w stanie śledzić konwersji. Czy faktycznie jako reklamodawcy mamy się czego obawiać?

Na polskim rynku Apple rośnie w siłę, ale wciąż jego udział w rynku smartphone’ów jest dużo niższy niż średnia europejska. W Polsce wynosi obecnie około 7%, kiedy średnia w Europie to około 31%. Nawet jeśli jakaś część osób z tych 7% nie zgodzi się na śledzenie, nie będzie miało to aż tak wielkiego znaczenia. Tak więc na rodzimym rynku nie spodziewałbym się wielkich zawirowań. W krajach, gdzie udział Apple jest zdecydowanie wyższy, może być zgoła inaczej.

Cała sytuacja przypomina też trochę początki wprowadzania RODO. Mamy często na stronach wielkie okna z wyborem, na jakie ciasteczka wyrażamy zgodę. Większość użytkowników, bez zapoznania się z zasadami i tak się na wszystko zgadza.

Czy taki sam los spotka tę aktualizację? Na odpowiedź musimy jeszcze poczekać. Natomiast już teraz powinniśmy dopasować się do zmian, szczególnie jeśli używamy reklam na Facebooku, gdzie wymagane jest chociażby zweryfikowanie domeny.

Podsumowanie

Celem artykułu nie było przedstawienie nowości, ale spojrzenie na pewne kluczowe rzeczy z perspektywy czasu. Oczywiście są one kroplą w morzu wszystkich zmian. Poruszyłem tu kilka tych aspektów, które w mojej ocenie wpływają obecnie na kształtowanie strategii kampanii Google Ad’sowych, w porównaniu z możliwościami z przeszłości. Ostatnie lata, przynoszące ciekawe zmiany, zdają się być najbardziej dynamiczne. Z jednej strony tracimy kontrolę nad pewnymi aspektami kampanii, z drugiej strony algorytmy robią dobrą robotę.

#samnektar by Robert Skrobek/Beeffective Team