Otimização de pesquisa paga em 2022: quais alavancas puxar (e o que não fazer)
Publicados: 2022-06-30Nos últimos dois anos, os profissionais de marketing de pesquisa paga perderam muito controle manual, pois o Google continua lançando mais recursos de automação. Isso pode ser desconfortável, mas os profissionais de marketing precisam adotar a automação e o aprendizado de máquina enquanto identificam quais alavancas ainda são úteis (e acessíveis).
Se você deseja aumentar o retorno do investimento em publicidade, gerar mais leads ou melhorar a taxa de conversão, existem opções específicas na pesquisa paga que você deve considerar e algumas que podem afetar negativamente seus resultados.
Então, como você descobre o que ainda está disponível no conjunto de ferramentas PPC tradicional e o que pode realmente ajudar a aumentar o desempenho?
Desistir do controle para melhorar o desempenho da pesquisa paga
Os profissionais de marketing tendem a ter muita ansiedade em abrir mão do controle para a automação, resultando em um complexo homem versus máquina. Mas abrir mão do controle pode levar a melhores resultados, e isso deve continuar sendo a prioridade, mesmo quando for desconfortável.
Os profissionais de marketing podem cometer erros críticos quando perdem de vista esse propósito. Vimos clientes que desejam manter alguns dos recursos de segmentação manual do passado cederem à tentação de hipersegmentação de campanha por público, localização geográfica, tipo de correspondência ou alguma combinação. No curto prazo, pode parecer que você está retendo o controle, mas o resultado real é impedir que os recursos de aprendizado de máquina mudem efetivamente os gastos da maneira que foram projetados para... a fim de melhorar o desempenho.
Essencialmente, você acaba cortando o nariz para irritar o rosto, para usar uma castanha velha.
Se você deseja aproveitar a segmentação para relatórios, pode fazer isso sem exagerar na segmentação de uma campanha no estágio de otimização e provavelmente prejudicar o potencial de desempenho. A segmentação em nome da visualização de dados é fundamental para gerar novos insights e futuras iterações, mas não é uma desculpa para impactar negativamente a otimização automatizada de campanhas.
Olhando para o futuro, o Performance Max Campaigns (PMax) do Google tornará certos métodos de otimização obsoletos.
Em um mundo PMax, você deve gastar mais tempo criando estratégias sobre o que está colocando na máquina em vez de procurar alavancas de otimização que você possa controlar diretamente.
Em vez de considerar isso uma perda líquida, você deve pensar nessas mudanças como uma mudança em quais ferramentas você pode utilizar para melhorar o desempenho. Você terá mais oportunidades e tempo para descobrir como essas entradas e outros fatores afetam a eficácia e a eficiência da campanha e se apoiar na automação.
Mas ainda existem algumas maneiras pelas quais os profissionais de marketing podem tomar medidas diretas para melhorar o desempenho agora.
Estratégia de pesquisa paga: alavancas de desempenho para puxar em 2022 e além
A boa notícia é que existem algumas alavancas que permanecerão viáveis no futuro próximo.
Ativos de conteúdo: embora o Google use o aprendizado de máquina para fazer recomendações sobre novos textos de anúncios, ainda requer intervenção humana. Passe algum tempo revisando seu conteúdo para garantir que ele seja relevante, atualizado e alinhado com os termos de pesquisa de destino atuais. Você deve usar os aprendizados de campanhas anteriores para atualizar seu conteúdo continuamente; no mínimo, revise seus principais ativos a cada trimestre. O conteúdo é um dos componentes mais importantes do desempenho da campanha, e os profissionais de marketing de PPC têm um histórico de se concentrar mais na otimização da campanha, lances e outras alavancas. Mas seu conteúdo é seu (e provavelmente permanecerá sob seu controle), e o aumento da automação é uma excelente oportunidade para garantir que você esteja dedicando tempo e esforço suficientes para acertar.
Feeds: um feed robusto ainda é essencial para campanhas do Shopping, e testar otimizações relacionadas a feeds deve continuar fazendo parte do fluxo de trabalho de pesquisa paga para garantir que suas campanhas sejam o mais eficazes possível.
Seu feed está repleto de diferentes variáveis para produtos, incluindo preço, descrição, material, cor, etc. Como dependemos de alimentar mais a máquina de automação, é importante certificar-se de que estamos verificando todas as caixas. Você obterá uma vantagem competitiva significativa se tiver certeza de adicionar todos os detalhes que puder imaginar e preencher todas as colunas aplicáveis. Não é coincidência que as marcas que aparecem no topo dos anúncios da lista de produtos (PLAs) do Google gastem tempo e esforço para criar um feed de alta qualidade.
Lembre-se: quando se trata de automação, quanto mais dados você puder fornecer à máquina, melhor ela funcionará para o seu negócio.
Lances com base no inventário: configurar campanhas para que elas respondam ao seu inventário real sempre ajudará a melhorar o desempenho (e garantirá uma melhor experiência do cliente quando alguém interagir com seus anúncios). Problemas de fornecimento (especialmente agora) continuarão sendo um fator no mundo do comércio eletrônico. Mantenha seu processo de feed ágil e certifique-se de que seus feeds permaneçam atualizados com base no inventário para que suas prioridades de lances possam se ajustar a atrasos de fornecimento, escassez ou até excedentes.
Ferramentas de planejamento: embora muitos mecanismos de pesquisa ofereçam suas próprias ferramentas de planejamento (com o Google liderando o pacote), eles ainda exigem esforço manual para tirar o máximo proveito delas. Eles podem não apenas melhorar o desempenho do anúncio, mas também ajudar você a economizar tempo, reduzir os custos com anúncios e identificar oportunidades. Vale a pena notar que as ferramentas de planejamento não estão disponíveis apenas para pesquisa; eles podem incluir quase todas as suas mídias pagas, incluindo compras sociais, programáticas e de afiliados.
Se você deseja dar vantagem à sua marca ao planejar alocações de orçamento entre canais, considere ferramentas holísticas mais avançadas, como o Growth Planner, parte da plataforma de tecnologia Polaris da Wpromote, que prevê a alocação ideal de gastos ao longo de um ano inteiro com base nas metas de receita.
Lance baseado em valor : Lance baseado em valor (VBB) é como usamos pontos de dados específicos para informar à máquina quais KPIs são mais ou menos importantes para que ela possa fazer lances de acordo. Sem as entradas adequadas, a automação não pode realmente entender o que priorizar e quando. Há muitas maneiras de aproveitar o VBB e vários graus de complexidade, incluindo o uso de dados de CRM primários. É uma ótima maneira de garantir que suas decisões de lances sejam orientadas pelo que é mais importante para sua empresa.
Fonte: Optmyzr
Público-alvo: A automação nunca deve ser “configure e esqueça”. Lembre-se: é tudo sobre as entradas. Insira o maior número possível de segmentos úteis de público na máquina, mas lembre-se de ter cuidado com a segmentação excessiva. Públicos-alvo baseados em dados primários devem ser a prioridade número um, mas não se esqueça de obter o máximo valor de seus dados usando-os para criar públicos semelhantes de alto valor também.
Pesquisa de terceiros: explore novas fontes de receita em potencial fora das plataformas de pesquisa padrão, como Google e Microsoft. Há menos concorrência em plataformas como Ad.net, Connexity, Criteo e AdMarketplace (para citar algumas), o que pode torná-las mais lucrativas para o seu negócio, embora tenham menos participação de mercado. Em outras palavras, você não precisa colocar todos os seus anúncios na cesta do Google quando existem outras opções que podem gerar um retorno significativo do seu investimento.
Pise com calma: alavancas de desempenho de pesquisa paga provavelmente sairão em breve
Existem algumas ferramentas que ainda valem a pena usar agora que provavelmente não durarão muito mais, pois o Google lança automação adicional (um bom lembrete para se manter atualizado sobre o que está mudando na plataforma).
Há dois em particular que recomendamos tirar o máximo proveito até que sejam enviados para o pasto permanentemente.
Relatórios de consulta de pesquisa: os relatórios de consulta de pesquisa (SQRs) podem ajudar você a entender quais termos suas campanhas estão realmente sendo exibidas. Analise esses relatórios para identificar termos de nicho e consultas de cauda longa que sejam relevantes para suas campanhas e adicione-os ao seu conjunto de destino, removendo termos irrelevantes que não estão funcionando.
Lista negra/lista branca: à medida que você vai além das campanhas de pesquisa para o YouTube, Discovery e outros, você provavelmente está prestando muito mais atenção ao monitoramento de quais anúncios estão sendo exibidos na web aberta. No momento, os profissionais de marketing de pesquisa paga ainda têm algum controle sobre onde os anúncios estão sendo exibidos. Você pode colocar na lista branca proativa os sites nos quais deseja anunciar e colocar na lista negra sites com baixo desempenho ou potencialmente problemáticos do ponto de vista da segurança da marca, o que reduz o desperdício e melhora o desempenho.
Seja paciente e aprenda a amar a automação de pesquisa paga
É natural sentir-se um pouco ansioso com a mudança para a automação e a correspondente perda de controle e visibilidade da automação pode levar algum tempo para se sentir.
Os períodos de transição são sempre difíceis, mas você passará por isso com novas ferramentas e estratégias para implantar.
Comece a avaliar o que está por aí e, ao testar e aprender, lembre-se de duas coisas:
Não assuma que a automação terá todas as respostas. A automação precisa cometer erros para que possa aprender a evitá-los. É essencialmente aprender do zero e precisa reunir evidências contextuais para entender completamente o que deve fazer (fora dos dados limitados que uma campanha pode ter antes de utilizar a automação). Quando se trata de pesquisa, a automação também requer alguns ajustes. Espere algumas tentativas e erros: tudo faz parte do processo.
Não julgue os resultados da sua campanha muito rapidamente. Dê às suas campanhas de pesquisa tempo suficiente para se atualizar antes de fazer alterações importantes. Você só deve comparar seu desempenho de pré-automação com a automação que está em execução há três ou mais semanas. Esperar um mês para avaliar como algo está funcionando pode causar alguma ansiedade, mas é essencial avaliar com precisão o efeito da automação na eficácia de suas campanhas. Confie que os dados que você está alimentando na automação a ajudarão a aprender e crescer e, eventualmente, entregar seus KPIs mais importantes.
À medida que você incorpora mais ferramentas automatizadas em sua estratégia de pesquisa paga, ainda há muitas oportunidades para aplicar sua experiência estratégica: quais dados você está alimentando a máquina, ajustando seu conteúdo, analisando resultados de testes e decisões de nível superior em torno alocação de verba.
Enquanto isso, você pode continuar puxando as alavancas que tem disponíveis.