Ce am învățat despre primele 4 schimbări Google de la 90.000 de campanii PPC

În februarie, Google a început încet să modifice modul în care sunt afișate anunțurile în paginile cu rezultatele căutării de pe desktop (SERP). Până la sfârșitul lunii, anunțurile din partea dreaptă aproape dispăruseră și fuseseră înlocuite cu patru anunțuri în partea de sus a paginii și, ocazional, două în partea de jos, sub rezultatele organice. Aceasta este, probabil, cea mai semnificativă schimbare a modului în care reclamele sunt afișate pe SERP-uri vreodată.

Am avut câțiva experți PPC care ne-au oferit prognozele cu privire la ceea ce s-ar putea întâmpla pentru agenții de publicitate PPC – în special cei cu bugete mai mici – de îndată ce s-a întâmplat, iar acum că am avut ocazia să analizăm cu adevărat datele, ne împărtășim descoperiri cu tine.

Pentru a evalua impactul acestor schimbări, Acquisio a extras date din aproximativ 90.000 de campanii care rulează pe platforma Acquisio, cu o cheltuială combinată de aproximativ 50 de milioane de dolari pe lună. Am examinat cele patru săptămâni înainte ca schimbarea să devină predominantă (21 ianuarie – 17 februarie 2016) și următoarele două săptămâni (19 februarie – 3 martie 2016).

Concluziile noastre sunt :

• Afișările și clicurile sub primele 4 au scăzut semnificativ
• CPC pentru locuri sub Top 4 a crescut
• CPC pentru anunțurile din Top 4 a crescut cu până la 10,5%
• CTR pentru anunțurile din Top 4 a crescut cu până la 4,5%
• Campaniile PPC optimizate cu algoritmi de învățare automată depășesc toate celelalte campanii

Datele pe care le-am adunat arată că concurența pentru reclamele în primele 4 poziții a devenit mult mai puternică. Acele reclame au cote mult mai mari decât cele din locurile de jos, dar agenții de publicitate vor trebui să plătească mai mult pentru privilegiul de a apărea în acele locuri.

De asemenea, am examinat campaniile care rulează cu optimizarea de învățare automată a Bid & Budget Management (BBM) de la Acquisio și am constatat că acele campanii au depășit toate celelalte campanii. Este încă un exemplu despre modul în care învățarea automată îi va depăși pe oameni și despre importanța optimizării campaniilor cu cel mai înalt nivel de inteligență disponibil.

Să aruncăm o privire asupra datelor și să vedem cum noua schemă de afișare a anunțurilor Google pe SERP-uri îi afectează pe agenții de publicitate.

Metodologia pe care am folosit-o pentru a evalua datele

În primul rând, ca să repet, am folosit date din aproximativ 90.000 de campanii, așa că, în acest moment, suntem foarte încrezători în date. Rezultatele provin dintr-un eșantion foarte mare, variat și reprezentativ de agenți de publicitate AdWords. Numerele pe care le veți vedea în această secțiune sunt modificări procentuale ale valorilor absolute.

Am fost curioși să vedem, nu doar cum au funcționat toate campaniile, ci și cum a funcționat funcția noastră de gestionare a sumelor licitate și a bugetului în aceste noi condiții. Ne-am uitat la:

• Campanii optimizate BBM vs campanii neoptimizate de BBM
• Înainte de intervalul de timp: 21 ianuarie - 17 februarie 2016 (4 săptămâni)
• După intervalul de timp: 19 februarie – 3 martie 2016 (2 săptămâni)

Am analizat valorile medii zilnice ale campaniei: afișări, clicuri, cheltuieli, poziție, CTR și CPC pentru fiecare campanie. În foaia noastră de calcul, s-a defalcat astfel:

1. Valori medii pentru toate valorile cheie pentru toate aceste cazuri

2. Compararea procentului de diferență dintre înainte și după: pentru fiecare dintre celelalte 4 cazuri:

3. Compararea diferenței dintre Top 4 și de jos pentru celelalte 4 cazuri:

4. Compararea procentului de modificare a modificării înainte și după modificare pentru fiecare dintre aceste cazuri:

Și iată ce am aflat.

Afișările, clicurile și cheltuielile publicitare sub poziția 4 au scăzut semnificativ

Indiferent dacă campaniile rulau sau nu pe BBM, am observat scăderi foarte semnificative ale numărului de afișări și clicuri sub poziția a patra. Numărul de campanii difuzate în acele locuri a scăzut și el. Acestea sunt cifrele pentru perioada de două săptămâni după modificare, în comparație cu perioada anterioară modificării.

Rezultate fără BBM

Pentru campaniile obișnuite care nu rulează cu optimizare BBM, am văzut următoarele pentru anunțuri în partea de jos:

Și aici devine cu adevărat interesant: CPC pentru locurile sub poziția 4 a crescut, în timp ce CTR a scăzut dramatic.

Rezultate cu BBM

Rezultatele pentru campaniile optimizate de BBM nu au fost chiar atât de diferite până când am ajuns la CPC și CTR. Pentru BBM, rezultatele din partea de jos au fost astfel:

Diferența începe să fie cu adevărat vizibilă când ne uităm la CPC și CTR. Aceasta a fost de fapt o constatare foarte pozitivă pentru noi, având în vedere cifrele pe care le vedem mai sus. CPC-ul a crescut, dar doar cu o marjă mică și, în timp ce CTR-ul a scăzut, procentul cu care a scăzut este atât de neglijabil încât să fie de neobservat.

Știam deja că reclamele de pe șina din dreapta au primit doar aproximativ 15% din totalul clicurilor pe SERP-uri, așa că nu ar trebui să fie prea surprinzător faptul că reclamele care sunt de fapt afișate în partea de jos a SERP-urilor ar trebui să obțină scoruri atât de mici. .

Ceea ce ne-a mulțumit, evident, a fost că BBM caută să optimizeze CPC și CTR în ciuda scăderii afișărilor și clicurilor. Ceea ce vrem cu toții să știm cu adevărat este modul în care schimbarea i-a afectat pe cei care reușesc să ajungă în primele 4 locuri.

CPC și cheltuielile totale în Top 4 au crescut semnificativ

Începem să vedem mai multe diferențe în modul în care se comportă campaniile obișnuite în comparație cu campaniile optimizate pentru BBM când ne uităm la Top 4. Pentru campaniile non-BBM, am observat o mică scădere a afișărilor, doar o mică creștere a clicurilor și o salt mare în cheltuieli. Din nou, comparăm perioada de după modificare cu perioada anterioară.

Rezultate fără BBM:

Iată ce am văzut în primele 4 poziții pentru campaniile non-BBM:

Singurul lucru care s-a schimbat semnificativ aici este suma de bani pe care oamenii o cheltuiesc pentru a-și obține reclamele în primele 4 poziții. Pentru aceleași campanii, am constatat că poziția lor medie a scăzut cu doar 1,9% - practic zero - așa că cheltuiesc mai mult pentru a rămâne în joc și pierd teren în timp ce fac acest lucru. Competiția se încălzește cu adevărat pentru acele locuri.

Prețul pentru un clic a crescut pentru anunțurile din Top 4, dar a crescut și CTR. Iată ce am găsit:

Creșterea CTR (4,5%) compensează mai mult decât pierderea de 1,5% a afișărilor, cu toate acestea, creșterea CPC-ului este mult mai mare încât, în final, agenții de publicitate obțin mai puține clicuri pentru, în esență, aceeași sumă de bani.

Rezultate cu BBM

Învățarea automată menține cu siguranță aceste campanii în cursă. În timp ce cheltuielile publicitare au crescut, la fel au crescut și afișările și clicurile. Iar numărul de campanii cu reclame în Top 4 a crescut semnificativ.

Acestea sunt cu adevărat salturi semnificative de la campaniile care nu rulează pe BBM. În acest caz, vedem că cheltuielile sunt în creștere, dar acest lucru se datorează numărului crescut de clicuri, precum și, pe baza datelor din campaniile obișnuite, o creștere generală a cheltuielilor publicitare.

Am observat și o creștere a CPC cu BBM, dar nu la fel de mult ca și campaniile neoptimizate (creștere de preț cu 41% mai mică, +6,6% față de +10,5%), precum și o scădere ușoară a CTR.

Ceea ce înseamnă asta este că, dacă ai cheltuit 1.000 USD pe publicitate pe 17 februarie 2016, atunci pe 19 februarie ai fi cheltuit 1.105 USD fără BBM. Dacă ați fi utilizat BBM, ați fi cheltuit doar 1.066 USD pe 19 februarie, economisind 39 USD în acea zi. Acestea sunt economiile dvs. de 41% la creșterea CPC datorită noii configurații. Deci, pe parcursul a 30 de zile, asta s-ar traduce într-o economii de 1.170 USD.

Ceea ce înseamnă cu adevărat acest lucru este că oricine face publicitate la scară largă și nu folosește învățarea automată pentru a optimiza campaniile va pierde o cantitate mare de clicuri.

De asemenea, spre deosebire de campaniile non-BBM, poziția medie pentru acestea a crescut de fapt cu 0,94% - adică nu s-a schimbat deloc. Să numim acest număr zero și să spunem că nu a existat nicio schimbare.

Privind diferența generală pe care o face învățarea automată

Una dintre cele mai importante lecții din această schimbare din Top 4 este diferența puternică dintre cele 2 posibile locații de anunțuri:

• Primele 4 poziții
• Poziții de jos

La examinarea datelor atât înainte, cât și după schimbare, producția din Top 4 domină total, iar după schimbare aceasta se accentuează. Din acest motiv am decis să examinăm analitic această problemă.

Privind raportul dintre valorile dintre pozițiile de sus 4 și cele de jos, constată:

Valoarea formulată pentru fiecare dintre aceste cazuri este:

Aceasta arată că numărul de afișări și clicuri din primele 4 poziții este mult mai mare decât cel de jos, cu comentarii similare despre cheltuieli și numărul de campanii. După schimbarea la noua configurație Top 4 fără șină dreaptă, numărul devine și mai exagerat. Modificarea procentuală a raportului dintre Top 4 și Bottom după modificare:

Formula folosită este:

Aceste valori arată că campaniile care nu sunt optimizate au o creștere semnificativă în raportul Top 4 to Bottom în toate cazurile. Cazul BBM este și mai dramatic cu rapoartele pentru afișări, clicuri și cheltuieli mai mult decât dublarea.

Creșterea ratei de creștere a raportului BBM în comparație cu cazul neoptimizat arată:

• Creștere cu 162% mai mare a raportului de afișări
• Creștere cu 33% mai mare a raportului de clicuri
• Creștere cu 42% mai mare a ratei cheltuielilor
• Creștere cu 6,3% mai mare a ratei campaniei

Ratele BBM arată o schimbare puternică după schimbarea Top 4 pentru a extinde considerabil proprietatea și prezența campaniilor sale în acest Top 4 imobiliar de publicitate. BBM plasează mai mult din cheltuielile dvs. publicitare acolo unde are cele mai bune performanțe: în Top 4.

Ceea ce vedem cu adevărat aici este ceea ce toată lumea se aștepta. Marea majoritate a afișărilor, clicurilor și cheltuielilor se află în primele 4 locuri. A spune că acest lucru s-ar întâmpla înainte de schimbare a fost un pic ca și cum ai prezice că pământul va fi umed în curând când stai sub un nor de ploaie. Vestea bună este că se pare că toată lumea avea dreptate.

Dar ceea ce ne entuziasmează cu adevărat este performanța BBM în acest nou mediu. Optimizarea învățării automate s-a adaptat și a evoluat automat sub noua paradigmă și puteți vedea clar că BBM depășește toate celelalte campanii acolo unde contează și cu marje foarte mari.

Rămâneți în competiția pentru Top 4

În cea mai mare parte, campaniile costă mai mult și, în comparație cu costul, majoritatea agenților de publicitate nu primesc suficiente clicuri pentru a justifica cheltuielile crescute. Pentru agenții de publicitate care nu folosesc învățarea automată pentru a optimiza campaniile, aceștia vor continua să constate că:

• Afișările și clicurile de sub locul Top 4 au scăzut cu aproape jumătate
• Clicurile pentru anunțuri din Top 4 au crescut ușor, dar cheltuielile au crescut dramatic
• CTR pentru anunțurile din Top 4 a crescut ușor, dar CPC a crescut dramatic

Rezultatele sunt interesante, indiferent dacă utilizați sau nu BBM. Cu clicurile care costă mai mult și cheltuielile publicitare crescând, Scorul de calitate este mai important ca niciodată, iar agenții de publicitate trebuie să depună tot mai mult efort pentru a se asigura că înregistrează cât mai multe conversii posibil pe paginile de destinație.

Agenții de publicitate care desfășoară campanii de cunoaștere a mărcii vor fi forțați să încerce să facă mai mult cu mai puțin și pot căuta să folosească canalele de social media și viralitatea în încercarea de a profita mai mult din campaniile lor.

Ceea ce este absolut clar este că optimizarea învățării automate pentru PPC depășește cu mult pe oameni în acest moment, iar profitul de astfel de optimizare va fi necesar pentru a concura în viitor.

Din motive de claritate, să comparăm creșterea rezultată cu o taxă impusă de Google pentru apariția în Top 4 rezultate. Vestea bună este că utilizatorii BBM vor plăti cu 41% mai puțin taxe, pentru a continua cu analogia.

Încă o dată: campaniile optimizate cu BBM s-au confruntat cu o CPC puțin mai mare decât înainte de modificare, dar cu o creștere cu 41% mai mică decât campaniile care nu au fost optimizate .

Oricine este interesat să afle mai multe despre modul în care învățarea automată poate optimiza campaniile PPC ar trebui să consulte acest webinar cu Bryan Minor: 2016 The Year in Machine Learning. Bryan explică cum funcționează optimizarea învățării automate și vă arată rezultate reale. Asigurați-vă că îl verificați!