Ce que nous avons appris sur les 4 principaux changements de Google à partir de 90 000 campagnes PPC

En février, Google a commencé à modifier lentement la manière dont les annonces sont affichées sur ses pages de résultats de recherche sur ordinateur (SERP). À la fin du mois, les publicités du côté droit avaient pratiquement disparu et avaient été remplacées par quatre publicités en haut de la page et, occasionnellement, deux en bas, sous les résultats organiques. Il s'agit peut-être du changement le plus important jamais apporté à la manière dont les publicités sont affichées sur les SERP.

Plusieurs experts PPC nous ont donné leurs pronostics sur ce qui pourrait arriver aux annonceurs PPC - en particulier ceux avec des budgets plus petits - dès que cela s'est produit, et maintenant que nous avons eu la chance de vraiment regarder les données, nous partageons notre découvertes avec vous.

Pour évaluer l'impact de ces changements, Acquisio a extrait les données d'environ 90 000 campagnes exécutées sur la plate-forme Acquisio, avec une dépense combinée d'environ 50 millions de dollars par mois. Nous avons examiné les quatre semaines précédant la généralisation du changement (21 janvier – 17 février 2016) et les deux semaines suivantes (19 février – 3 mars 2016).

Nos conclusions sont :

• Les impressions et les clics en dessous du top 4 ont chuté de manière significative
• Le CPC pour les spots en dessous du Top 4 a augmenté
• Le CPC des annonces du Top 4 a augmenté de 10,5 %
• Le CTR des annonces du Top 4 a augmenté de 4,5 %
• Les campagnes PPC optimisées avec des algorithmes d'apprentissage automatique surpassent toutes les autres campagnes

Les données que nous avons recueillies montrent que la concurrence pour les annonces dans le top 4 est devenue beaucoup plus forte. Ces publicités fonctionnent à des taux beaucoup plus élevés que celles des derniers spots, mais les annonceurs devront payer plus pour avoir le privilège de s'afficher dans ces spots.

Nous avons également examiné les campagnes exécutées avec l'optimisation de l'apprentissage automatique Bid & Budget Management (BBM) d'Acquisio et avons constaté que ces campagnes surpassaient toutes les autres campagnes. C'est un exemple de plus de la façon dont l'apprentissage automatique surpassera les humains et de l'importance d'optimiser les campagnes avec le plus haut niveau d'intelligence disponible.

Examinons les données et voyons comment le nouveau système d'affichage des annonces de Google sur les SERP affecte les annonceurs.

La méthodologie que nous avons utilisée pour évaluer les données

Tout d'abord, pour réitérer, nous avons utilisé les données d'environ 90 000 campagnes, donc, à ce stade, nous sommes très confiants dans les données. Les résultats proviennent d'un échantillon très large, varié et représentatif d'annonceurs adwords. Les nombres que vous verrez dans cette section sont des changements en pourcentage en valeurs absolues.

Nous étions curieux de voir non seulement les performances de toutes les campagnes, mais également les performances de notre fonctionnalité de gestion des enchères et du budget dans ces nouvelles conditions. Nous avons examiné:

• Campagnes optimisées par BBM vs campagnes non optimisées par BBM
• Avant la période : 21 janvier -17 février 2016 (4 semaines)
• Après la période : 19 février - 3 mars 2016 (2 semaines)

Nous avons examiné les valeurs quotidiennes moyennes des campagnes : impressions, clics, dépenses, position, CTR et CPC pour chaque campagne. Dans notre feuille de calcul, cela se décomposait comme suit :

1. Valeurs moyennes de toutes les valeurs clés pour tous ces cas

2. En comparant le pourcentage de différence entre avant et après : pour chacun des 4 autres cas :

3. Comparaison de la différence entre le Top 4 et le Bottom pour les 4 autres cas :

4. En comparant le pourcentage de changement du changement avant et après pour chacun de ces cas :

Et voici ce que nous avons découvert.

Les impressions, les clics et les dépenses publicitaires en dessous de la position 4 ont chuté de manière significative

Que les campagnes soient diffusées ou non sur BBM, nous avons constaté des baisses très importantes du nombre d'impressions et de clics en dessous de la quatrième position. Le nombre de campagnes diffusées à ces endroits a également diminué. Ce sont les chiffres pour la période de deux semaines après le changement, par rapport à la période précédant le changement.

Résultats sans BBM

Pour les campagnes standards qui ne sont pas diffusées avec l'optimisation BBM, nous avons vu ce qui suit pour les annonces en bas :

Et c'est là que ça devient vraiment intéressant : le CPC pour les spots en dessous de la position 4 a augmenté, tandis que le CTR a chuté de façon spectaculaire.

Résultats avec BBM

Les résultats des campagnes optimisées par BBM n'étaient en fait pas si différents jusqu'à ce que nous arrivions au CPC et au CTR. Pour BBM, les résultats en bas se sont déroulés comme suit :

La différence commence à être vraiment perceptible lorsque nous examinons le CPC et le CTR. Ce fut en fait une conclusion très positive pour nous, étant donné les chiffres que nous voyons ci-dessus. Le CPC a augmenté, mais seulement par une petite marge, et bien que le CTR ait baissé, le pourcentage par lequel il a chuté est si négligeable qu'il est imperceptible.

Nous savions déjà que les publicités sur le rail droit n'obtenaient qu'environ 15 % du nombre total de clics sur les SERP, il ne devrait donc pas être trop surprenant que les publicités qui sont réellement affichées au bas des SERP obtiennent des scores aussi bas. .

Ce qui nous a évidemment plu, c'est que BBM cherche à optimiser le CPC et le CTR malgré la baisse des impressions et des clics. Ce que nous voulons tous vraiment savoir, c'est comment le changement a affecté ceux qui parviennent à se hisser dans le Top 4.

Le CPC et les dépenses totales dans le Top 4 ont considérablement augmenté

Nous commençons à voir plus de différences dans la façon dont les campagnes régulières se comportent par rapport aux campagnes optimisées pour BBM lorsque nous examinons le Top 4. Pour les campagnes non-BBM, nous avons constaté une petite baisse des impressions, juste une petite augmentation des clics et une grand saut dans les dépenses. Encore une fois, nous comparons la période après le changement à la période avant.

Résultats sans BBM :

Voici ce que nous avons vu dans les 4 premières positions pour les campagnes non-BBM :

La seule chose qui a changé de manière significative ici est le montant d'argent que les gens dépensent pour placer leurs annonces dans les 4 premières positions. Pour ces mêmes campagnes, nous avons constaté que leur position moyenne n'avait chuté que de 1,9 % - pratiquement zéro - donc ils dépensent plus pour rester dans le jeu, et ils perdent du terrain pendant qu'ils le font. La concurrence s'intensifie vraiment pour ces spots.

Le prix d'un clic a augmenté pour les annonces du Top 4, mais le CTR aussi. Voici ce que nous avons trouvé :

L'augmentation du CTR (4,5 %) compense largement la perte de 1,5 % d'impressions, mais l'augmentation du CPC est tellement plus élevée qu'en fin de compte, les annonceurs obtiennent moins de clics pour, essentiellement, le même montant d'argent.

Résultats avec BBM

L'apprentissage automatique maintient définitivement ces campagnes dans la course. Alors que les dépenses publicitaires ont augmenté, les impressions et les clics ont également augmenté. Et le nombre de campagnes avec des publicités dans le Top 4 a considérablement augmenté.

Ce sont des sauts vraiment significatifs par rapport aux campagnes qui ne sont pas diffusées sur BBM. Dans ce cas, nous constatons que les dépenses ont augmenté, mais cela s'explique par l'augmentation du nombre de clics, ainsi que, sur la base des données des campagnes régulières, par une augmentation globale des dépenses publicitaires.

Nous avons également constaté une augmentation du CPC avec BBM, mais pas autant que les campagnes non optimisées (augmentation de prix inférieure de 41 %, +6,6 % contre +10,5 %), ainsi qu'une légère baisse du CTR.

Cela signifie que si vous avez dépensé 1 000 $ en publicité le 17 février 2016, le 19 février, vous auriez dépensé 1 105 $ sans BBM. Si vous étiez un utilisateur de BBM, vous n'auriez dépensé que 1 066 $ le 19 février, économisant ainsi 39 $ ce jour-là. Il s'agit de vos 41 % d'économies sur l'augmentation du CPC due à la nouvelle configuration. Ainsi, sur une période de 30 jours, cela se traduirait par une économie de 1 170 $.

Ce que cela signifie vraiment, c'est que quiconque fait de la publicité à grande échelle et n'utilise pas l'apprentissage automatique pour optimiser les campagnes manquera une grande quantité de clics.

De plus, contrairement aux campagnes non BBM, la position moyenne de celles-ci a en fait augmenté de 0,94 %, ce qui signifie qu'elle n'a vraiment pas changé du tout. Appelons ce nombre zéro et disons qu'il n'y a pas eu de changement.

En regardant la différence globale que l'apprentissage automatique fait

L'une des leçons les plus importantes de ce changement dans le Top 4 est la différence flagrante entre les 2 emplacements publicitaires possibles :

• 4 premiers postes
• Positions inférieures

Lors de l'examen des données avant et après le changement, la production du Top 4 domine totalement, et après le changement, elle est accentuée. Pour cette raison, nous avons décidé d'examiner analytiquement cette question.

En regardant le rapport des valeurs entre les positions Top 4 et Bottom, on trouve :

La valeur formulée pour chacun de ces cas est :

Cela montre que le nombre d'impressions et de clics des 4 premières positions est beaucoup plus élevé que le bas avec des commentaires similaires sur les dépenses et le nombre de campagnes. Après le passage à la nouvelle configuration Top 4 sans rail droit, le nombre devient encore plus exagéré. La variation en pourcentage du ratio Top 4 to Bottom après la modification :

La formule utilisée est :

Ces valeurs montrent que les campagnes qui ne sont pas optimisées ont une croissance significative du ratio Top 4 sur Bottom dans tous les cas. Le cas BBM est encore plus dramatique avec des ratios d'impressions, de clics et de dépenses qui ont plus que doublé.

La croissance du ratio de croissance du ratio BBM par rapport au cas non optimisé montre :

• Augmentation de 162 % du taux d'impressions
• 33 % de croissance du taux de clics en plus
• Croissance du ratio de dépenses 42 % plus élevée
• 6,3 % de croissance du ratio de campagne en plus

Les ratios BBM montrent un fort changement après le changement du Top 4 pour étendre considérablement la propriété et la présence de ses campagnes dans ce top 4 de l'immobilier publicitaire. BBM consacre une plus grande partie de vos dépenses publicitaires là où elles sont les plus performantes : dans le Top 4.

Ce que nous voyons vraiment ici, c'est ce que tout le monde attendait. La grande majorité des impressions, des clics et des dépenses se situent dans les 4 premières places. Dire que cela arriverait avant le changement, c'était un peu comme prédire que le sol sera bientôt mouillé lorsqu'on se tiendra sous un nuage de pluie. La bonne nouvelle est qu'il semble que tout le monde avait raison.

Mais ce qui nous enthousiasme vraiment, ce sont les performances de BBM dans ce nouvel environnement. L'optimisation de l'apprentissage automatique s'est adaptée et a automatiquement évolué sous le nouveau paradigme, et vous pouvez clairement voir que BBM surpasse toutes les autres campagnes là où cela compte , et par de très larges marges.

Rester dans la compétition pour le Top 4

Pour la plupart, les campagnes coûtent plus cher et, par rapport au coût, la plupart des annonceurs n'obtiennent pas suffisamment de clics pour justifier l'augmentation des dépenses. Les annonceurs qui n'utilisent pas le machine learning pour optimiser leurs campagnes continueront de constater que :

• Les impressions et les clics en dessous du Top 4 ont chuté de près de moitié
• Les clics pour les publicités du Top 4 ont légèrement augmenté, mais les dépenses ont considérablement augmenté
• Le CTR des annonces du Top 4 a légèrement augmenté, mais le CPC a augmenté de manière spectaculaire

Les résultats sont intéressants, que vous utilisiez BBM ou non. Les clics coûtant plus cher et les dépenses publicitaires augmentant, le niveau de qualité en tant que métrique est plus important que jamais, et les annonceurs doivent déployer de plus en plus d'efforts pour s'assurer qu'ils obtiennent autant de conversions que possible sur les pages de destination.

Les annonceurs qui mènent des campagnes de notoriété de marque seront obligés d'essayer de faire plus avec moins, et peuvent chercher à tirer parti des canaux de médias sociaux et de la viralité pour tenter de tirer le meilleur parti de leurs campagnes.

Ce qui est absolument clair, c'est que l'optimisation de l'apprentissage automatique pour le PPC surpasse de loin les humains à ce stade, et tirer parti d'une telle optimisation sera nécessaire pour être compétitif à l'avenir.

Pour plus de clarté, comparons l'augmentation qui en résulte à une taxe imposée par Google pour figurer dans le Top 4 des résultats. La bonne nouvelle est que les utilisateurs de BBM paieront 41% d'impôts en moins, pour continuer l'analogie.

Une fois de plus : les campagnes optimisées pour BBM étaient confrontées à un CPC légèrement plus élevé qu'avant le changement, mais à une augmentation de CPC inférieure de 41 % à celle des campagnes non optimisées .

Toute personne intéressée à en savoir plus sur la façon dont l'apprentissage automatique peut optimiser les campagnes PPC devrait consulter ce webinaire avec Bryan Minor : 2016, l'année de l'apprentissage automatique. Bryan explique comment fonctionne notre optimisation de l'apprentissage automatique et vous montre des résultats concrets. Assurez-vous de le vérifier!