Google Ads - оптимизированный таргетинг

Ранее в этом году Google объявила, что начиная с июня 2021 года видеокампании и кампании по обнаружению, использующие расширение аудитории, перейдут на новую автоматизацию, называемую оптимизированным таргетингом. Эта функция будет автоматически показывать рекламу людям, которые могут совершить конверсию. Так чем же это отличается от расширения аудитории, которое существует с 2019 года и работает для более широкого набора кампаний?

Что такое расширение аудитории в Google Ads?

Расширение аудитории ищет похожие аудитории, чтобы показывать рекламу большему количеству пользователей. Рекламодатель, выбравший аудиторию покупателей внедорожников на рынке, может увидеть, что его аудитория расширится до покупателей автомобилей на рынке, потому что между этими аудиториями есть сходство. Если рекламодатели используют интеллектуальное назначение ставок, их результаты CPA или ROAS должны оставаться постоянными, поскольку интеллектуальное назначение ставок автоматически снижает ставки для связанных, но менее релевантных аудиторий.

Думайте о расширении аудитории как о системе, которая начинается с выбранных рекламодателем входных данных и расширяется оттуда. Это прекрасно работает, если рекламодатель проделал хорошую работу по выбору аудитории. Но он не будет охватывать новые продажи из совершенно разных аудиторий, которые рекламодатели могли упустить из виду, потому что они казались слишком непохожими, чтобы можно было даже пытаться расширить аудиторию.

Что такое оптимизированный таргетинг в Google Ads?

С другой стороны, оптимизированный таргетинг начинается не с настроек таргетинга рекламодателя, а с результатов, о которых он сообщает. Когда рекламодатель получает конверсию, Google анализирует атрибуты конверсионных пользователей. Если они обнаружат закономерность, например, какие типы запросов в последнее время выполняли многие конвертирующие пользователи, система автоматически начнет показывать рекламу другим пользователям с похожим поведением.

Это еще один пример огромного изменения в том, как оптимизирована контекстная реклама. Вместо того, чтобы управлять такими деталями, как таргетинг, Google хочет, чтобы мы оптимизировали то, как мы обучаем их машины лучше выполнять свою работу, в данном случае более точно сообщая о конверсиях с помощью таких систем, как отслеживание конверсий в автономном режиме, корректировка ценности или правила ценности.

Как работает олдскульное управление контекстной рекламой

При традиционной оптимизации PPC много времени тратится на управление множеством циферблатов и настроек. Все это делается для конечной цели получения конверсий, будь то увеличение продаж, увеличение доходов, увеличение прибыли или новых клиентов.

Плата за клик старой школы заключается в ограничении того, кто видит рекламу, с использованием нескольких настроек.

Таким образом, во вселенной всех людей наши настройки ограничивают людей, которым мы хотим показывать рекламу. Мы предполагаем, что хорошо угадываем правильные настройки, чтобы показывать нашу рекламу всем потенциальным клиентам.

Расширение аудитории использует ваши настройки, чтобы показывать больше объявлений

Расширение аудитории работает путем расширения одной из многих настроек, которые мы набрали, в частности, какие аудитории или списки ремаркетинга мы выбрали, чтобы ограничить, кто может видеть нашу рекламу.

Благодаря расширению аудитории реклама теперь показывается некоторым дополнительным людям. Но нет никакой гарантии, что они будут показаны людям, которые, скорее всего, конвертируются, потому что это во многом зависит от того, насколько хорошо менеджер аккаунта изначально настроил таргетинг своей кампании.

Современное управление PPC учит машину тому, что мы хотим

Оптимизированный таргетинг интересен тем, что его совершенно не волнуют решения рекламодателя о том, как управлять множеством настроек в Google Ads. Вместо этого он начинается с того, как мы сообщали о конверсиях, и смотрит на то, что общего существует между фактическими конвертерами.

Оттуда он находит группы похожих пользователей, которым показывает рекламу. Предполагается, что даже если эти пользователи сильно отличаются с точки зрения таргетинга, действительно важно их похожее поведение. Система заботится только о поиске клонов или двойников конвертирующих пользователей. Это совершенно другой подход, но на самом деле он имеет массу смысла.