O que aprendemos sobre as 4 principais mudanças do Google em 90.000 campanhas PPC

Em fevereiro, o Google começou lentamente a fazer alterações na forma como os anúncios são exibidos em suas páginas de resultados de pesquisa (SERPs) para computador. No final do mês, os anúncios do lado direito praticamente desapareceram e foram substituídos por quatro anúncios na parte superior da página e, ocasionalmente, dois na parte inferior, abaixo dos resultados orgânicos. Esta é, talvez, a mudança mais significativa na forma como os anúncios são exibidos em SERPs.

Vários especialistas em PPC nos deram seus prognósticos sobre o que pode acontecer para os anunciantes de PPC - especialmente aqueles com orçamentos menores - assim que aconteceu, e agora que tivemos a chance de realmente analisar os dados, estamos compartilhando nosso descobertas com você.

Para avaliar o impacto dessas mudanças, a Acquisio extraiu dados de aproximadamente 90.000 campanhas em execução na plataforma Acquisio, com um gasto combinado de cerca de US$ 50 milhões por mês. Examinamos as quatro semanas antes da mudança se tornar predominante (21 de janeiro a 17 de fevereiro de 2016) e as duas semanas seguintes (19 de fevereiro a 3 de março de 2016).

Nossas conclusões são :

• Impressões e cliques abaixo do top 4 caíram significativamente
• O CPC para vagas abaixo do Top 4 aumentou
• O CPC para anúncios no Top 4 aumentou em até 10,5%
• A CTR de anúncios no Top 4 aumentou em até 4,5%
• As campanhas de PPC otimizadas com algoritmos de aprendizado de máquina superam todas as outras campanhas

Os dados que coletamos mostram que a concorrência por anúncios nas 4 primeiras posições ficou muito mais forte. Esses anúncios têm taxas muito mais altas do que aqueles nos lugares mais baixos, mas os anunciantes terão que pagar mais pelo privilégio de aparecer nesses lugares.

Também examinamos as campanhas executadas com a otimização de aprendizado de máquina do Gerenciamento de lances e orçamentos (BBM) da Acquisio e descobrimos que essas campanhas superaram todas as outras campanhas. É mais um exemplo de como o aprendizado de máquina superará os humanos e a importância de otimizar campanhas com o mais alto nível de inteligência disponível.

Vamos dar uma olhada nos dados e ver como o novo esquema de exibição de anúncios do Google em SERPs está afetando os anunciantes.

A metodologia que usamos para avaliar os dados

Em primeiro lugar, para reiterar, usamos dados de aproximadamente 90.000 campanhas, então, neste momento, estamos muito confiantes nos dados. Os resultados são de uma amostra muito grande, variada e representativa de anunciantes do AdWords. Os números que você verá nesta seção são variações percentuais em valores absolutos.

Estávamos curiosos para ver não apenas o desempenho de todas as campanhas, mas também o desempenho do nosso recurso de gerenciamento de lances e orçamento nessas novas condições. Nós olhamos para:

• Campanhas otimizadas do BBM versus campanhas não otimizadas pelo BBM
• Antes do prazo: 21 de janeiro a 17 de fevereiro de 2016 (4 semanas)
• Após o prazo: 19 de fevereiro a 3 de março de 2016 (2 semanas)

Analisamos os valores médios diários da campanha de: Impressões, Cliques, Gastos, Posição, CTR e CPC para cada campanha. Em nossa planilha, ficou assim:

1. Valores médios para todos os valores-chave para todos esses casos

2. Comparando a porcentagem de diferença de antes e depois: para cada um dos outros 4 casos:

3. Comparando a diferença do Top 4 e do bottom para os outros 4 casos:

4. Comparando % de mudança da mudança antes e depois para cada um destes casos:

E aqui está o que descobrimos.

Impressões, cliques e gastos com anúncios abaixo da posição 4 caíram significativamente

Independentemente de as campanhas estarem ou não em execução no BBM, observamos quedas muito significativas no número de impressões e cliques abaixo da posição quatro. O número de campanhas em execução nesses pontos também caiu. Estes são os números para o período de duas semanas após a mudança, em comparação com o período anterior à mudança.

Resultados sem BBM

Para campanhas regulares que não são executadas com otimização do BBM, vimos o seguinte para anúncios na parte inferior:

E é aqui que fica realmente interessante: o CPC para pontos abaixo da posição 4 subiu, enquanto o CTR caiu drasticamente.

Resultados com BBM

Os resultados das campanhas otimizadas pelo BBM na verdade não eram tão diferentes até chegarmos ao CPC e CTR. Para o BBM, os resultados na parte inferior foram assim:

A diferença começa a ser realmente perceptível quando olhamos para CPC e CTR. Esta foi realmente uma descoberta muito positiva para nós, dados os números que vemos acima. O CPC aumentou, mas apenas por uma pequena margem e, embora o CTR tenha caído, a porcentagem pela qual caiu é tão insignificante que passa despercebida.

Já sabíamos que os anúncios no trilho direito estavam recebendo apenas cerca de 15% do total de cliques nas SERPs, então não deve ser uma surpresa que os anúncios que estão sendo exibidos na parte inferior das SERPs obtenham pontuações tão baixas .

O que nos agradou, obviamente, foi que o BBM está buscando otimizar o CPC e o CTR apesar da queda nas impressões e cliques. O que todos nós realmente queremos saber é como a mudança afetou aqueles que estão conseguindo chegar aos 4 primeiros lugares.

O CPC e o gasto total no Top 4 aumentaram significativamente

Começamos a ver mais diferenças na maneira como as campanhas normais se comportam em comparação com as campanhas otimizadas para BBM quando analisamos as 4 principais. Para campanhas não BBM, observamos uma pequena queda nas impressões, apenas um pequeno aumento nos cliques e um grande salto nos gastos. Novamente, estamos comparando o período após a mudança com o período anterior.

Resultados sem BBM:

Veja o que vimos nas 4 principais posições para campanhas não BBM:

A única coisa que mudou significativamente aqui é a quantidade de dinheiro que as pessoas estão gastando para colocar seus anúncios nas 4 primeiras posições. Para essas mesmas campanhas, descobrimos que sua posição média caiu apenas 1,9% - basicamente zero -, então eles estão gastando mais para permanecer no jogo e estão perdendo terreno enquanto fazem isso. A competição está realmente esquentando para esses pontos.

O preço de um clique subiu para anúncios no Top 4, mas também a CTR. Aqui está o que encontramos:

O aumento no CTR (4,5%) mais do que compensa a perda de 1,5% nas impressões, no entanto, o aumento do CPC é tão maior que, no final, os anunciantes recebem menos cliques por, essencialmente, a mesma quantia de dinheiro.

Resultados com BBM

O aprendizado de máquina está definitivamente mantendo essas campanhas na corrida. Enquanto os gastos com anúncios aumentaram, o mesmo aconteceu com as impressões e os cliques. E o número de campanhas com anúncios no Top 4 aumentou significativamente.

Esses são saltos realmente significativos de campanhas que não estão sendo executadas no BBM. Nesse caso, vemos que os gastos aumentaram, mas isso é explicado pelo aumento do número de cliques, bem como, com base nos dados de campanhas regulares, um aumento geral nos gastos com anúncios.

Também vimos um aumento no CPC com o BBM, mas não tanto quanto as campanhas não otimizadas (aumento de preço 41% menor, +6,6% vs +10,5%), bem como uma ligeira queda no CTR.

O que isso significa é que, se você gastou US$ 1.000 em publicidade em 17 de fevereiro de 2016, em 19 de fevereiro teria gasto US$ 1.105 sem o BBM. Se você fosse um usuário do BBM, teria gasto apenas US$ 1.066 em 19 de fevereiro, economizando seus US$ 39 naquele dia. Essa é sua economia de 41% no aumento do CPC devido à nova configuração. Então, ao longo de 30 dias, isso se traduziria em uma economia de US$ 1.170.

O que isso realmente significa é que qualquer pessoa que esteja anunciando em grande escala e não esteja usando aprendizado de máquina para otimizar campanhas estará perdendo uma grande quantidade de cliques.

Além disso, em contraste com as campanhas não BBM, a posição média dessas campanhas na verdade aumentou 0,94% - o que significa que não mudou nada. Vamos chamar esse número de zero e dizer que não houve mudança.

Observando a diferença geral que o aprendizado de máquina faz

Uma das lições mais importantes dessa mudança no Top 4 é a grande diferença entre os dois locais de anúncio possíveis:

• 4 primeiras posições
• Posições inferiores

Ao examinar os dados antes e depois da mudança, a produção do Top 4 domina totalmente, e após a mudança isso se acentua. Por esta razão, decidimos analisar analiticamente esta questão.

Olhando para a proporção de valores entre as posições Top 4 e Bottom encontra:

O valor formulado para cada um desses casos é:

Isso mostra que o número de impressões e cliques das quatro primeiras posições é muito maior do que o inferior, com comentários semelhantes sobre gastos e número de campanhas. Após a mudança para a nova configuração do Top 4 sem trilho direito o número ficou ainda mais exagerado. A alteração percentual da proporção Top 4 para Bottom após a alteração:

A fórmula utilizada é:

Esses valores mostram que as campanhas não otimizadas têm um crescimento significativo na proporção Top 4 to Bottom em todos os casos. O caso do BBM é ainda mais dramático com as taxas de impressões, cliques e gastos mais que dobrando.

O crescimento da taxa de crescimento do índice BBM em comparação com o caso não otimizado mostra:

• Crescimento da taxa de impressão 162% maior
• Crescimento da taxa de cliques 33% maior
• Crescimento 42% maior na proporção de gastos
• Crescimento da proporção da campanha 6,3% maior

Os índices BBM mostram uma forte mudança após a mudança do Top 4 para ampliar consideravelmente a propriedade e a presença de suas campanhas neste principal espaço publicitário do Top 4. O BBM coloca mais de seus gastos com anúncios onde tem melhor desempenho: no Top 4.

O que estamos realmente vendo aqui é o que todos esperavam. A grande maioria das impressões, cliques e gastos estão nos 4 primeiros lugares. Dizer que isso aconteceria antes da mudança era um pouco como prever que o chão ficará molhado em breve quando estiver sob uma nuvem de chuva. A boa notícia é que parece que todos estavam certos.

Mas o que realmente nos empolga é a atuação do BBM nesse novo ambiente. A otimização de aprendizado de máquina se adaptou e evoluiu automaticamente sob o novo paradigma, e você pode ver claramente que o BBM está superando todas as outras campanhas onde importa e por margens muito amplas.

Permanecendo na competição para o Top 4

Na maioria das vezes, as campanhas estão custando mais e, quando comparadas ao custo, a maioria dos anunciantes não está recebendo cliques suficientes para justificar o aumento dos gastos. Para anunciantes que não usam aprendizado de máquina para otimizar campanhas, eles continuarão descobrindo que:

• Impressões e cliques abaixo do Top 4 caíram quase pela metade
• Os cliques para anúncios no Top 4 aumentaram um pouco, mas os gastos aumentaram drasticamente
• A CTR dos anúncios no Top 4 aumentou um pouco, mas o CPC aumentou drasticamente

Os resultados são interessantes, esteja você usando o BBM ou não. Com os cliques custando mais e os gastos com anúncios aumentando, o Índice de qualidade como métrica é mais importante do que nunca, e os anunciantes precisam se esforçar cada vez mais para garantir que obtenham o maior número possível de conversões nas páginas de destino.

Os anunciantes que realizam campanhas de reconhecimento de marca serão forçados a tentar fazer mais com menos e podem tentar alavancar os canais de mídia social e a viralidade na tentativa de obter mais de suas campanhas.

O que está absolutamente claro é que a otimização de aprendizado de máquina para PPC está superando de longe os humanos neste momento, e aproveitar uma otimização como essa será necessário para competir no futuro.

Para maior clareza, vamos comparar o aumento resultante com um imposto imposto pelo Google para aparecer nos 4 principais resultados. A boa notícia é que os usuários do BBM pagarão 41% a menos de imposto, para continuar com a analogia.

Mais uma vez: as campanhas otimizadas para BBM foram confrontadas com um CPC ligeiramente mais alto do que antes da alteração, mas um aumento de CPC 41% menor do que as campanhas que não foram otimizadas .

Qualquer pessoa interessada em aprender mais sobre como o aprendizado de máquina pode otimizar campanhas de PPC deve conferir este webinar com Bryan Minor: 2016 The Year in Machine Learning. Bryan explica como funciona nossa otimização de aprendizado de máquina e mostra resultados reais. Certifique-se de conferir!