Узнайте, где вы перерасходуете, с помощью Google Ads Data Hub

Что такое Центр данных Google Рекламы?

Google Ads Data Hub – это безопасный инструмент анализа данных, разработанный для рекламодателей, агентств и партнеров по измерению. Это позволяет вам находить ценную информацию, выходящую за рамки того, что доступно на вашей рекламной платформе.

Что отличает Google ADH от других платформ анализа данных, так это возможность использовать сторонние данные в среде, безопасной для конфиденциальности. Эффективность кампании можно агрегировать и измерять по следующим каналам, принадлежащим Google:

• Google Реклама
• Зарезервировать YouTube
• ДВ360
• Менеджер кампаний 360

Затем рекламодатели могут объединять свои собственные данные, например данные о покупках из базы данных клиентов, с агрегированными данными из перечисленных выше каналов, чтобы получить более четкое представление об эффективности и более глубокое понимание.

Как работает Google Ads Data Hub?

Давайте углубимся в особенности того, как на самом деле работает Google Ads Data Hub.

В основе Ads Data Hub лежит BigQuery — облачная база данных, принадлежащая Google (построенная на Google Cloud Platform), которая позволяет обрабатывать и анализировать данные.

Как упоминалось выше, Google ADH берет данные из DV360, CM360, YouTube и Google Ads. Эти данные на стороне платформы затем сохраняются в облаке как проект BigQuery, принадлежащий Google.

Первичные личные данные хэшируются (что делает их безопасными для конфиденциальности), а затем объединяются с данными с рекламных платформ, чтобы предоставить важную информацию о поведении аудитории и эффективности кампании.

Схема, показывающая возможности Ads Data Hub | Крауд

Результатом этих объединенных данных является то, что их можно затем загрузить, подключить к панели инструментов, такой как Google Looker Studio, или даже отправить обратно на рекламные платформы для активации данных.

Как выполнить запрос в Google Ads Data Hub

Вот шаги, необходимые для создания и запуска нового запроса в Ads Data Hub:

1. Чтобы создать запрос в Ads Data Hub, перейдите на вкладку Запросы.
2. Нажмите кнопку «+ Создать запрос», чтобы открыть страницу шаблонов запросов анализа.
3. Разверните для предварительного просмотра шаблона SQL перед выбором шаблона. Вы можете использовать пользовательские таблицы для создания запроса. Хотя следует отметить одну вещь, в настоящее время рекомендуется убрать часть синтаксиса и использовать временные таблицы, а не просто использовать таблицы шаблонов.
4. Затем выберите шаблон, который вы хотите использовать, нажав кнопку «Использовать шаблон» или выберите параметр «Пустой», чтобы создать запрос с нуля.
5. Дайте вашему отчету имя, которое поможет вам легко его идентифицировать.
6. Напишите или измените запрос, используя SQL , совместимый с BigQuery . Вы можете использовать доступные таблицы и поля, представленные на вкладке таблиц Google.
7. При необходимости настройте параметры для дальнейшей настройки вашего запроса.
8. При необходимости вы также можете настроить сводку отфильтрованных строк .
9. Когда вы закончите со своим запросом, нажмите кнопку «Сохранить», чтобы сохранить его.

Дополнительную информацию о том, как выполнять запросы в Ads Data Hub, можно найти на ресурсе Google .

Преимущества использования Ads Data Hub

Выше мы коснулись некоторых преимуществ использования Google Ads Data Hub, но вот краткое изложение некоторых основных преимуществ.

1. Конфиденциальность

Сегодня можно многое сказать о ландшафте онлайн-рекламы, касающемся конфиденциальности пользователей. Это была горячая тема на протяжении многих лет, и я ожидаю, что она останется актуальной еще долгие годы. Таким образом, одним из основных преимуществ использования Ads Data Hub является то, что он соответствует GDPR и безопасен с точки зрения конфиденциальности.

Google заявляет, что маркетологи и партнеры по измерению получат выгоду от строгих проверок конфиденциальности , которые защищают личные данные пользователей в Интернете, но при этом могут выполнять всестороннюю аналитику.

Во многих отношениях обеспечение конфиденциальности пользователей в цифровом маркетинге становится все более сложной задачей — от GDPR до революционного обновления iOS14. Тот факт, что Google Ads Data Hub уважает конфиденциальность, является большим плюсом.

2. Комбинированные данные

Сами по себе данные на стороне платформы могут быть полезными, поскольку их тщательное отслеживание событий позволяет понять эффективность кампании и успешно оптимизировать кампании. Тем не менее, объединение данных платформы с собственными данными из первых рук имеет то преимущество, что существенно увеличивает ваши знания.

Даже при непрерывном отслеживании событий Google ADH обеспечит еще лучшее понимание производительности и поведения пользователей. Это устраняет пробел в данных, который многие компании и рекламодатели пытаются соединить. Внезапно понимание станет более ясным и более ценным, и теоретически принятие решений маркетологу станет проще.

3. Поведение аудитории

После объединения данных платформы и собственных данных мы получили еще больше информации о поведении аудитории. Можно получить четкое представление о том, как аудитория взаимодействует с рекламой на разных каналах, а также о том, как аудитория ведет себя на разных устройствах. Это облегчает понимание того, какие сегменты аудитории в целом конвертируются лучше всего.

И это более глубокое понимание поведения аудитории — то, что часто является серой зоной в рекламе — является одним из ключевых преимуществ использования Google ADH.

4. Оптимизация

И последнее, но не менее важное (и, на мой взгляд, главное преимущество использования Google ADH) — это преимущества, которые приходят после извлечения отчетов и анализа данных . Объединение данных, получение более глубокой информации и лучшее понимание поведения аудитории — это хорошо. Но важнее всего то, что вы делаете с этим знанием.

После анализа данных рекламодатели могут использовать эти данные для оптимизации и повышения эффективности. Будь то удвоение того, что привлекает ценных клиентов, или сокращение областей, которые неэффективны, для повышения ROAS.

Используйте Ads Data Hub для анализа перерасхода средств

Google Ads Data Hub не предназначен для управления расходами на рекламу и предотвращения перерасхода ваших кампаний. Однако, предоставляя информацию о текущих и прошлых показателях, а также о поведении аудитории, он может указать, на что лучше потратить деньги.

Таким образом, рекламные стратегии могут быть усовершенствованы, и рекламодатели смогут определить , на что лучше всего потратить средства, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций в рекламу .

Вот несколько практических способов использования Ads Data Hub для более разумного расходования средств и сокращения перерасхода:

• Проанализируйте параметры и сегменты аудитории, такие как возраст, местоположение, устройство, расписание и интересы — практически все сегменты данных, которые доступны вам и имеют отношение к вашей цели. Попробуйте узнать, как более эффективно тратить средства на эти параметры и сегменты, и соответствующим образом оптимизировать кампании.

• Аналогичным образом проанализируйте эффективность мест размещения, чтобы определить, какие веб-сайты, приложения, видео и другие места размещения эффективны, а какие менее эффективны. После этого улучшите свои кампании, сократив расходы на наименее эффективные места размещения и вместо этого сосредоточившись на самых эффективных.

• Точно так же можно анализировать эффективность ключевых слов и поисковых запросов, чтобы сократить расходы на неэффективные ключевые слова. Например, ключевое слово может отлично привлекать потенциальных клиентов, однако, объединив его с данными о клиентах, можно понять, какие лиды превращаются в клиентов. В этом примере используйте эту информацию, чтобы сократить расходы на ключевые слова, которые генерируют некачественные лиды.

• Изучите производительность канала и определите, какие каналы работают лучше всего. Например, вы можете обнаружить, что ретаргетинг на YouTube привлекает более лояльных клиентов по сравнению с ретаргетингом в контекстно-медийной сети. Если это так, предотвратите перерасход средств на контекстно-медийную сеть и вместо этого инвестируйте больше средств в YouTube.

• Найдите свою лучшую аудиторию, используя собственные данные о покупках, такие как прошлые покупки, повторные покупки и покупки с высокой стоимостью, и сопоставьте их с конкретными каналами, кампаниями, местами размещения и сегментами аудитории. Опять же, подумайте, как оптимизировать расходы на рекламу , чтобы сосредоточиться на самых прибыльных клиентах.

• Смоделируйте новые сегменты аудитории на основе прошлой эффективности вашей аудитории. Затем активизируйте свою стратегию привлечения, сосредоточив рекламные расходы на этих смоделированных сегментах аудитории. Использование реальных собственных данных для определения аудитории — это более разумный способ вложения бюджета.

Используйте данные для оптимизации многоканального маркетинга

Вы можете сделать еще один шаг вперед при оптимизации кампаний Google Ads. Независимо от того, используете ли вы кампанию Performance Max, Google Покупки или поисковые объявления, вы можете использовать фид продуктов, дополненный данными об эффективности из Ads Data Hub, для сегментирования своих продуктов или даже стратегий назначения ставок.  

Создавая пользовательские метки, которые включают данные об эффективности в ваш фид, вы можете лучше группировать свои кампании, что повысит общую эффективность.

Примеры пользовательских этикеток | Google

Примеры сегментации кампаний, в которых используются настраиваемые метки, включают в себя выделение дополнительных расходов на самые продаваемые продукты или продукты, которых много в наличии, и адаптацию фида для наиболее эффективной аудитории. Узнайте больше о наиболее полезных персонализированных ярлыках для торговых кампаний .

Другие варианты использования Google Ads Data Hub

Существует множество других вариантов использования Ads Data Hub, которые могут улучшить понимание и изучение данных, что опять же поможет вам сделать расходы более эффективными и увеличить доход:

• Создавайте настраиваемые отчеты для разных браузеров и мобильных приложений.
• Запустите базовую настраиваемую атрибуцию между издателями в точках взаимодействия браузера и мобильного приложения.
• Измеряйте инкрементальность и понимайте, как каждая точка взаимодействия на пути клиента влияет на конверсию.
• Получите представление о том, как различные кампании пересекаются друг с другом
• Лучше анализировать эффективность видеокампаний на YouTube с отчетами без использования пикселей отслеживания.

3 примера использования Google Ads Data Hub

Google Ads Data Hub можно использовать множеством способов, чтобы увеличить ваши данные и расширить возможности для принятия решений. Но не верьте мне на слово.

Давайте рассмотрим несколько примеров того, как три известных бренда использовали Ads Data Hub в своих интересах и добились впечатляющих результатов.

Практический пример ЭЭ

Источник: ТехЭксперт

Британская мобильная сеть EE получила детальное представление об эффективности кампании с помощью Ads Data Hub и объединения данных платформы с собственными данными. Они выяснили, какие клиенты с наибольшей вероятностью обновят свои тарифные планы, а затем использовали эту информацию для точной настройки своей стратегии приобретения. В результате рентабельность инвестиций в рекламу увеличилась на 57 % .

С точки зрения расходов, Ads Data Hub позволил EE тратить средства на правильные каналы привлечения и, следовательно, не перерасходовать средства на области, которые с меньшей вероятностью приведут к новым телефонным контрактам.

Практический пример ритуалов

Источник: Присгуиден

Магазин товаров для тела и ванн Rituals увеличил как онлайн-, так и офлайн-продажи с помощью Ads Data Hub, добившись значительного увеличения числа конверсий на 85 % при снижении цены за конверсию на 15 % .

Они добились этого, используя собственные данные из Google Marketing Platform, CRM и транзакций в точках продаж. В сочетании с технологией машинного обучения Google Cloud компания Rituals смогла прогнозировать вероятность того, что покупатели совершат покупку как в магазине, так и в Интернете.

После создания сегментов аудитории с использованием этих знаний в DV360 была создана кампания, нацеленная на определенные группы, которые соответствовали модели их клиентов, с индивидуальным обменом сообщениями.

Пример Домино

Источник: VegNews.com

Domino’s Pizza — канадское подразделение — объединило данные из нескольких разных источников, чтобы выяснить, когда клиенты с наибольшей вероятностью сделают заказ снова, чтобы лучше подготовиться к ним в будущем.

В процессе анализа данных Domino's обнаружила интересный факт: клиенты, которые за последние 30 дней сделали хотя бы два онлайн-заказа, составили 35 % от их общего дохода .

Это стало значительным открытием для Domino's Canada, поскольку ранее они недооценивали ценность этого сегмента аудитории, на котором впоследствии сосредоточили свое внимание.

Заключение

Google Ads Data Hub — это мощный инструмент для получения более полного представления о ваших рекламных кампаниях и поведении аудитории, что позволяет принимать решения на основе данных с использованием знаний и идей. Используйте эти сведения для оптимизации своих кампаний, например, используйте DataFeedWatch для обновления пользовательских меток для дальнейшей сегментации кампаний.

Хотя Ads Data Hub является более продвинутым, и для его реализации требуются дополнительные усилия, влияние, которое он может оказать на производительность, делает дополнительные усилия оправданными, как показано в тематических исследованиях выше. Это особенно актуально для крупных игроков с обилием данных, которые хотят оптимизировать свои многоканальные маркетинговые усилия.