Dlaczego te dwie rzeczy zostały zaprojektowane razem

Dopasowanie przybliżone nie oznacza dziś „zapytania zawierające moje słowa”. Oznacza zapytania tematycznie powiązane — bez wymogu obecności konkretnych wyrazów i bez wymogu kolejności. Zakres jest ogromny i celowo taki jest.

Problem polega na tym, że w tym zakresie wartość poszczególnych zapytań różni się drastycznie. Ktoś wpisujący nazwę konkretnego produktu z dopiskiem „cena” jest wart wielokrotnie więcej niż ktoś szukający definicji kategorii. Jedno słowo kluczowe w dopasowaniu przybliżonym obsługuje oba te zapytania.

I tu jest sedno. Przy ręcznej stawce ustawiasz jedną liczbę na całe to spektrum. Płacisz tyle samo za zapytanie zakupowe i za informacyjne. Przy Smart Biddingu system ocenia każdą aukcję osobno i licytuje wysoko tam, gdzie prawdopodobieństwo konwersji jest wysokie, a nisko albo wcale tam, gdzie jest niskie.

Szerokie dopasowanie zostało więc rozszerzone w założeniu, że po drugiej stronie stoi mechanizm potrafiący rozróżnić wartość poszczególnych zapytań. Bez niego dostajesz zasięg bez selekcji.

Co konkretnie się dzieje bez Smart Biddingu

Skutki są przewidywalne i widuję je w powtarzalnym układzie.

Rozjazd między liczbą kliknięć a liczbą konwersji. Kampania szybko zbiera ruch, bo szeroki zakres zapewnia wyświetlenia, ale współczynnik konwersji jest niski, bo znaczna część tego ruchu nie miała intencji zakupowej.

Budżet wyczerpywany przez zapytania ogólne. Zapytania informacyjne mają zwykle niższą konkurencję i tańsze kliknięcia, więc przy jednej stałej stawce system chętnie je kupuje. Efekt: najwięcej kliknięć pochodzi z najmniej wartościowej części spektrum.

Konieczność ciągłego dopisywania wykluczeń. To główny koszt pracy w tym modelu. Raport wyszukiwanych haseł staje się listą zadań, którą trzeba obsługiwać co kilka dni, bo każda nieobsłużona pozycja to wydatek.

Mylące dane o jakości. Wskaźnik jakości takiego słowa kluczowego jest uśrednieniem po bardzo różnych zapytaniach, więc mówi niewiele. Trudno na jego podstawie zdecydować, czy problem jest w reklamie, czy w doborze fraz.

Nie twierdzę, że kampania w tym układzie nie działa. Twierdzę, że przenosi pracę selekcji z algorytmu na człowieka — i jeśli ten człowiek jej nie wykonuje, pieniądze wyciekają.

Kiedy mimo wszystko wybieram ten wariant

Są sytuacje, w których zalecenie o łączeniu obu elementów nie ma zastosowania, bo brakuje warunku wstępnego dla Smart Biddingu.

• Konto bez wiarygodnego pomiaru konwersji. Smart Bidding uczy się na konwersjach. Jeśli są liczone podwójnie, obejmują przypadkowe zdarzenia albo nie ma ich wcale, automat wzmocni każdy błąd w pomiarze. Ręczna stawka jest wtedy uczciwszym punktem wyjścia.

• Kampania badawcza z małym budżetem. Gdy szerokie dopasowanie stosuję świadomie po to, żeby zobaczyć, jakich sformułowań używają ludzie, ręczna niska stawka jest dobrym ograniczeniem. Nie chcę wtedy, żeby system optymalizował — chcę zebrać listę zapytań przy kontrolowanym wydatku.

• Cele niekonwersyjne. Jeśli kampania ma budować zasięg albo obecność na frazach kategorii, a konwersja nie jest miarą sukcesu, nie ma czego optymalizować pod konwersje.

• Bardzo mały budżet dzienny. Przy kilku kliknięciach dziennie każda decyzja automatu opiera się na szumie, a nie na danych.

W pierwszych dwóch przypadkach traktuję ten stan jako etap przejściowy z określonym warunkiem wyjścia: gdy pomiar będzie uporządkowany albo gdy zapytania zostaną potwierdzone, przechodzę dalej.

Jak prowadzić szerokie dopasowanie na ręcznych stawkach

Jeśli decydujesz się na ten model, warto obwarować go dyscypliną, bo sam z siebie się nie obroni.

Osobna kampania z własnym, ograniczonym budżetem. Nigdy nie mieszam szerokiego dopasowania z frazami ścisłymi w jednej kampanii — szerokie zawsze zje budżet przeznaczony na to, co pewne.

Stawka wyraźnie niższa niż na frazach potwierdzonych. To ruch o nieznanej wartości, więc nie może kosztować tyle samo co ruch o znanej.

Rytm przeglądu raportu wyszukiwanych haseł. Co kilka dni w pierwszych tygodniach, potem co tydzień. Każda pozycja dostaje jedną z dwóch decyzji: awans do struktury ścisłej albo wykluczenie. Pozostawianie bez decyzji jest trzecią, najkosztowniejszą opcją.

Rozbudowane listy wykluczeń współdzielone między kampaniami, żeby jedna praca chroniła całe konto.

Ustalony warunek zamknięcia. Jeśli po ustalonym okresie kampania nie znalazła fraz wartych awansu, wyłączam ją. Kampania badawcza, która nie dostarcza wiedzy, nie ma innego uzasadnienia.

Kiedy przejść na automat

Moment jest dość jasny do rozpoznania.

Przechodzę, gdy pomiar konwersji jest uporządkowany — bez duplikatów, z jasno wskazanymi konwersjami głównymi, z wartością, jeśli transakcje różnią się kwotą. I gdy konwersji jest dość, żeby decyzje opierały się na danych, a nie na przypadku.

Wtedy zaczynam od jednej kampanii, ustawiam cel bardzo blisko wyniku, który ta kampania faktycznie osiągała, i zostawiam ją w spokoju na okres nauki. Przy okazji robię porządek w korektach stawek — większość tych z czasów ręcznego zarządzania traci przy automacie zastosowanie.

Rzecz, o której warto pamiętać przy tej zmianie: wykluczenia zbudowane przez miesiące pracy zostają przydatne. Automat lepiej rozdziela stawki, ale nie wie, że pewna kategoria zapytań jest dla Twojej firmy bezwartościowa mimo pozornego podobieństwa tematycznego. Ta wiedza jest Twoja i nie warto jej wyrzucać przy okazji przełączania strategii.