Strategie określania stawek w Google Ads

Tworząc nową kampanię w Google Ads, jednym z etapów jest wybór metody określania stawek. Ilość opcji, jakie proponuje nam narzędzie jest spora, a automat staje się coraz bardziej popularny. Oto co musimy wiedzieć na temat strategii określania stawek w Google Ads!

Spis treści:

Automatyzacja kampanii Google Ads – nowy trend?

Postępująca automatyzacja w prowadzeniu kampanii jest nieunikniona. W ciągu ostatnich kilku lat amerykański koncern intensywnie pracuje nad zaawansowaną sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i automatyzacją funkcji kampanii.
To sprawia, że lwia część pracy marketerów nad optymalizacją kampanii Google Ads została zautomatyzowana, a ręczne metody określania stawek, powoli odchodzą w niepamięć. Oznacza to, że rola specjalistów Google Ads nieco się zmieniła i mogą oni skupić się na innych czynnikach.
Podczas gdy 10 lat temu marketer w całości ręcznie sterował kampanią, dziś sprawuje nadzór nad uczącą się maszyną, kontrolując jej poczynania, interweniując kiedy trzeba i pomagając jej doskonalić swoje algorytmy. Pozostawienie pełnej kontroli nad prowadzeniem kampanii automatowi wciąż nie jest najmądrzejszym pomysłem.

Metody określania stawek w Google

Google Ads udostępnia nam wybór jednej z kilku strategii określania stawek. Pierwsza z nich polega na całkowicie manualnym ustalaniu stawek, dając nam pełną kontrolę nad tym, jak wykorzystywany jest budżet reklamowy. Jasno określane stawki za kliknięcie pozwalają trzymać w ryzach wydatki, utrzymując konkretne kwoty za kliknięcie klienta w reklamę.

Pozostałe strategie określania stawek oparte są na automatyzacji. Są to:
– eCPC, ulepszony CPC – specjalista samodzielnie ustala stawki za kliknięcia, a automat obniża je lub podwyższa, dostosowując ją dla użytkowników, których algorytm Google określił jako potencjalnie pewniejszych konwertujących. Brane są pod uwagę czynniki, między innymi, takie jak typ urządzenia, lokalizacja, listy remarketingowe czy demografia.
– Docelowy CPA – jedna z najważniejszych strategii ustalania stawek, która pozwala ustalić, ile średnio chcemy zapłacić za konwersję. Specjalista ustala stawki za konwersję, a algorytm analizuje dane obecne i historyczne, ustalając na tej podstawie stawki za kliknięcia, które pozwolą nam osiągnąć założony cel.
– Docelowy ROAS – pozwala na optymalizację stawek, biorąc pod uwagę docelowy zwrot z nakładów na reklamę, przewidując wartość i ilość nadchodzących konwersji.
– Maksymalizacja liczby kliknięć – jak nazwa wskazuje, strategia polega na maksymalizacji ilości kliknięć w ramach założonego budżetu.
– Maksymalizacja liczby konwersji – strategia polegająca na zwiększeniu ilości konwersji. System skupia się na wykorzystaniu całego budżetu, bez uwzględnienia kosztów uzyskania konwersji i zwrotu nakładów na reklamę.
– Maksymalizacja wartości konwersji – podobnie jak powyżej, jednak skupia się na wartości konwersji, a nie jej ilości.
– Docelowy udział w wyświetleniach – dzięki tej strategii możemy zoptymalizować kampanię pod kątem pożądanego miejsca w wynikach wyszukiwania i udziału w wyświetleniach.

Którą z nich warto wybrać? Wszystko zależy od celu, jaki sobie założymy. Jeśli naszym celem jest podniesienie sprzedaży, najlepszym wyborem będzie docelowy CPA, maksymalizacja ilości i wartości konwersji lub docelowy ROAS. Gdy zależy nam na budowaniu świadomości marki, dobrze będzie rozliczać kampanię na podstawie wybranej lokalizacji w sieci wyszukiwania lub, w przypadku reklam z sieci reklamowej, CPM czy vCPM. Chcąc prześcignąć konkurencję, niezłym rozwiązaniem może być docelowy udział w wyświetleniach, a jeśli zależy nam jedynie na maksymalizacji kliknięć – warto wybrać tę opcję rozliczenia.

Niektóre z wcześniej wspomnianych strategii określania stawek opierają się na wykorzystaniu systemów samouczących się (tzw. machine learning) do optymalizacji liczby i wartości konwersji. Należą do nich ulepszony CPC, Docelowy ROAS, Docelowy CPA oraz Maksymalizacja liczby konwersji. To wszystko jest jednak wyłącznie teorią – w praktyce wybór właściwej strategii wcale nie jest taki prosty. Z tego powodu warto testować różne opcje i weryfikować, która z nich sprawdzi się najlepiej. Jednym z powodów, dla których tak jest, są ograniczenia, z którymi wiąże się korzystanie z automatycznych strategii.

Inteligentne strategie – ograniczenia

Niestety – korzystanie z inteligentnych rozwiązań niesie za sobą pewne trudności. Algorytm często wymaga czasu oraz odpowiedniej ilości danych, by przejść z etapu nauki do realnego działania i optymalizacji kosztów kampanii.
Oznacza to, że nie tylko musimy spełnić określone warunki (np. minimalna ilość konwersji w określonym okresie czasu), ale również być gotowi na koszty, z jakimi wiąże się faza uczenia się automatu. Warto również pamiętać o konieczności sprawowania kontroli nad maszyną i monitorowania wyników i kosztów.

Rola specjalisty Google Ads

Choć ręczne ustalanie stawek odeszło już do lamusa, inteligentnym systemom uczącym się jeszcze daleko do perfekcji. Mimo że świat zmierza w kierunku automatyzacji, a algorytmy Google są ciągle doskonalone, wciąż potrzebny jest człowiek z odpowiednią wiedzą, który będzie sprawował nad tym kontrolę.
Korzystanie z inteligentnych strategii pomaga jednak specjaliście Google Ads zająć się innymi aspektami prowadzenia kampanii. Dzięki temu ma więcej czasu na analizę danych, testowanie różnorodnych kreacji i formatów reklamowych, a także budowanie zaawansowanych scenariuszy interakcji z odbiorcami.