Întrebări și răspunsuri de la seminariul nostru web „Exploarea și auditarea AI pentru o mai bună publicitate în căutarea în industria dvs.”

La începutul acestei luni, co-fondatorul Acquisio, Marc Poirier, și cu mine, Brad Geddes de la Adalysis, ne-am reunit pentru o discuție fascinantă despre impactul inteligenței artificiale asupra căutării plătite, despre managerii de campanii cadru de care trebuie să folosească inteligența artificială și despre ceea ce este implicat în auditarea acestui proces emergent. tehnologie.

Ai ratat webinarul? Urmărește înregistrarea aici!

Eu și Marc am primit câteva întrebări grozave din partea publicului, dar, din păcate, am rămas fără timp înainte de a putea răspunde la toate. Dar, așa cum am promis în cadrul webinarului, puteți consulta răspunsurile noastre la toate întrebările de mai jos.

1 – Ce părere aveți despre învățarea automată de la Google? Ați creat vreodată un experiment A/B care să pună Acquisio împotriva învățării automate de la Google?

Brad: Învățarea automată de la Google, când vine vorba de reclame, este groaznică. Nu contează dacă este vorba despre crearea de reclame, difuzarea anunțurilor RSA, optimizarea lor (ceea ce este îngrozitor) – nu un mare fan. Când vine vorba de liste similare, cred că este uimitor. Dar nivelul meu de toleranță este mult diferit. Pentru liste similare, dacă îmi aduce 10% clienți noi despre care nu am știut niciodată, sunt foarte fericit. Nu aș acoperi niciodată afirmația că sunt bune sau rele. Google este foarte bun la matematică, ei sunt foarte prost la creativitate. Le segmentez puțin în acele zone.

Marc: În ceea ce privește comparația, o facem tot timpul. Încercăm să fim mai disciplinați și să obținem un eșantion mare de clienți care folosesc licitarea CPA, de exemplu. Nu avem încă o cercetare oficială despre asta – încă! Dar Google rezolvă o altă problemă. Încercăm să vă cheltuim banii (la prețul optim al unui clic sau al unei conversii, în loc să urmărim un preț stabilit), dar să nu depășim bugetul în timp ce maximizăm conversiile.

2 – Dacă aveți un ciclu lung de vânzări, să zicem 3-6 luni, cum este cel mai bine să utilizați acele date, combinate cu clienții potențiali care vin în fiecare zi? Ar trebui să faceți feed back doar cu clienții potențiali cu adevărat convertiți dacă datele sunt cu câteva luni în urmă față de sumele licitate actuale?

Brad: Aceasta este o întrebare filozofică la fel de mult ca o întrebare de date. Încerc să calific clienții potențiali cât mai curând posibil. MQL-ul meu – clienții potențiali calificați pentru marketing – ar trebui să fie realizat în cel mult 2-7 zile. Învățare automată, lucrând cu un decalaj de 7 zile, nicio problemă. Dacă le putem califica vânzările în 7-14 zile, aș prefera să lucrez la acele date. Aș lucra la o vânzare închisă 6 luni mai târziu? Nu, nu aș face-o.

În cazurile de întârziere a datelor, ar trebui să utilizați o abordare în două direcții a învățării automate. Primul este de a oferi mașinii date recente cu care să lucreze în luarea deciziilor. Acestea pot fi clienți potențiali (calificați pentru marketing, dacă este posibil) sau semnale de vizite de calitate. Acest lucru ajută la gestionarea zilnică a ofertelor.

Apoi, ar trebui să transmiteți datele de vânzări reale și să vedeți cum datele de vânzări se aliniază cu datele potențiale calificate. Dacă se aliniază îndeaproape, atunci vă puteți baza pe semnale pe termen scurt. Dacă nu; atunci vrei să cercetezi datele pentru a vedea de ce nu se aliniază. Pot exista cuvinte cheie, locații, momente ale zilei sau alte semnale care conduc la clienți potențiali de calitate mai slabă. În aceste cazuri, doriți să faceți ajustări campaniilor dvs., astfel încât datele pe termen scurt și pe termen lung să se alinieze unele cu altele.

Marc: Facem o mulțime de chestii de leadgen pentru noi înșine la Acquisio și avem această problemă. Oamenii vor lua în considerare produsul cu ceva timp înainte de a cumpăra și poate dura mult. Este mai probabil ca agențiile decât agenții de publicitate să folosească produsul nostru și știm că numărul de conturi pe care le gestionează contează. Dacă au mai multe conturi gestionate, este mai probabil să folosească produsul nostru. Avem o bună înțelegere a pieței noastre și unde vom avea succes, așa că formularele pe care le avem pentru solicitările de demonstrații și așa mai departe captează aceste informații pentru noi. Îl folosim pentru licitare? Noi nu. Algoritmul nu este conceput pentru a capta acest lucru (ar putea, dar nu o face acum).

Brad: Pentru toate companiile de generație principală – ce date lăsați mașinile să vadă față de ce utilizați intern? Ați dori să știți „iată clienții noștri totali și iată clienții noștri calificați”, astfel încât să puteți analiza ce procent este calificat și să creșteți numărul respectiv, dar apoi s-ar putea să împingeți doar unul dintre aceste numere înapoi în conturile dvs. pentru ca mașinile să funcționeze din.

3 – Cum considerați sezonalitatea fără a utiliza o fereastră lungă de analiză/datele istorice?

Marc: Acquisio Turing observă tendințe scurte spre medii în date și ia decizii pe baza acestor tendințe. Algoritmii noștri iau decizii numai cu privire la datele curente, reacționând la schimbările sezoniere ale licitației, deoarece acestea se întâmplă pentru a evita cheltuielile excesive sau insuficiente. Consultați interviul nostru cu celălalt co-fondator al Acquisio, Richard Couture și Jason MacDonald, despre gestionarea sezonalității PPC.

4 – Google fiind unul dintre cei mai avansați jucători din spațiul AI și ML, ce îi împiedică să facă modelul agenției aproape învechit? Dacă pot crea o platformă de autoservire cu adevărat eficientă, care cheltuiește banii clientului atât de eficient... unde se potrivesc agențiile în viitor?

Brad: Când comparăm la ce se pricep oamenii și computerele, vedem câteva tendințe mari. Prima este strategia. O mașină nu are idee ce vrea compania dvs. să realizeze. Ei nu au date despre cum cumpără utilizatorii de la dvs., ce valoare este conștientizarea și cum să vă dezvoltați afacerea. Acest lucru se află ferm în lumea agențiilor și a marketerului intern.

Până acum, computerele au eșuat dramatic la orice creativ. Aceasta se întinde de la cum arată reclamele, ofertele și conținutul site-ului. Când vine vorba de campanii publicitare, de la strategie la creare și până la execuție, acest lucru se află ferm în lumea agențiilor și a marketingului intern.

Perspectivele datelor pentru a vă impulsiona eforturile de marketing vin din interpretarea umană. Aparatele pot automatiza rapoarte și pot afișa tendințele datelor; dar ei nu știu de ce apar acele tendințe. Interpretarea datelor, povestirea datelor și înțelegerea datelor ar trebui să facă parte din lumea umană pentru o lungă perioadă de timp.

Când vine vorba de licitare, rapoarte automate și lucru repetabil, atunci învățarea automată este fantastică. Când vine vorba de strategie, creativitate, povestire și de ce se întâmplă ceva și cum să reacționăm la el, acolo stau oamenii în ecosistemul de marketing.

5 – Vă gândiți în principal la cost/venit pentru a optimiza sumele licitate pentru Cumpărături Google?

Marc: Acquisio Turing poate optimiza campaniile de cumpărături pentru aceleași obiective ca și alte campanii, fie CPC, fie CPA. Anul trecut, în această perioadă, am organizat un webinar cu Seer Interactive cu sfaturi despre cum să vă optimizați campaniile de ultimă oră pentru Cumpărături Google.

6 – Cum gestionați o problemă de trafic redus cu soluția dvs. ML?

Marc: Când se confruntă cu un trafic redus, Acquisio Turing folosește o combinație de ajustare adaptivă pentru a aduna suficiente informații pentru sarcina în cauză, precum și extragerea dintr-un grup de date cu trafic redus pentru a-l ajuta să ia o decizie informată.

Interesant este că algoritmii noștri funcționează foarte bine cu bugete mici, așa că specialiștii de căutare plătite cu trafic redus nu ar trebui să se teamă să încerce învățarea noastră automată.

7 – Din câte știu, Google Ads nu distribuie datele în timp real, puteți obține doar date zilnice. Deci, cum este posibil să rulați optimizarea sumelor licitate în timp real?

Marc : Utilizăm API-ul Google, care, din fericire, are date în timp real disponibile. Acquisio Turing digeră acele date, învață din acestea și optimizează sumele licitate la fiecare 30 de minute – ceea ce, la rândul său, poate duce la creșterea numărului de clicuri și conversii.

8 – De câte conversii aveți nevoie pentru a optimiza pentru conversii?

Marc: Pentru a optimiza corect pentru conversii, este recomandat să aveți cel puțin o conversie pe zi în ultimele 30 de zile. Dar, desigur, ar fi mai bine dacă campania ar produce 5-10 conversii pe zi, deoarece acest lucru ar oferi algoritmilor mai multe date cu care să lucreze.

Bine de știut: conversiile trebuie, de asemenea, urmărite cu pixelul de conversie Google Ads și trebuie inclusă o singură conversie în coloana de conversie (cu urmărirea conversiilor setată la unic față de fiecare).

9 – Funcționează acest lucru și pentru reclamele grafice?

Brad: Da. Datele sunt date. Dacă anunțurile dvs. grafice generează afișări și conversii; atunci puteți automatiza și acest tip de licitare și gestionare.

Credite de imagine

Imagine caracteristică: Unsplash / Zach Lucero