Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
Nowy typ kampanii obejmujący wszystkie powierzchnie Google jest szerzej dostępny od listopada i w kontach, w których go testuję, pojawia się regularnie to samo pytanie: jak nad tym zapanować. Nie ma słów kluczowych, nie ma podziału budżetu między kanały, a raporty pokazują mniej niż w kampaniach, do których jesteśmy przyzwyczajeni.
Odpowiedź na to pytanie sprowadza się do dwóch mechanizmów. Pierwszy to sygnały odbiorców — sposób podpowiedzenia systemowi, gdzie ma szukać. Drugi to wykluczenia, czyli to, co możesz z kampanii wyjąć. Wokół obu narosło już trochę nieporozumień, między innymi dlatego, że nazwy sugerują większą kontrolę, niż faktycznie dają.
Poniżej opisuję, jak to działa na dziś, gdzie są granice i co robić, gdy potrzeba kontroli jest większa niż możliwości narzędzia.
To rozróżnienie jest najważniejszą rzeczą w całym tekście.
W klasycznej kampanii dodanie listy odbiorców w trybie kierowania zawężało wyświetlanie wyłącznie do tej grupy. Tutaj tak nie jest. Sygnał mówi systemowi: „ci ludzie prawdopodobnie konwertują, zacznij od nich”. System startuje szybciej, ale nie ma obowiązku zostać w obrębie wskazanej grupy i w praktyce z niej wychodzi, jeśli znajdzie konwersje gdzie indziej.
Konsekwencje są dwie i obie warto rozumieć przed uruchomieniem kampanii.
Pierwsza, pozytywna: sygnał wysokiej jakości wyraźnie skraca okres, w którym kampania szuka po omacku. Dlatego dostarczam najlepsze dane, jakie mam.
Druga, ograniczająca: sygnał nie jest zabezpieczeniem. Jeśli zależy Ci na tym, żeby reklamy nie dotarły do określonej grupy, sygnał tego nie zapewni. To najczęstsze nieporozumienie, jakie słyszę, i źródło rozczarowań w pierwszym miesiącu.
Co daję jako sygnały, w kolejności wartości: własne segmenty zbudowane na zachowaniu wskazującym intencję, listy porzuconych koszyków, listę klientów, jeśli jest dość duża, dane o wyszukiwanych frazach charakterystycznych dla mojej oferty, a na końcu kategorie zainteresowań i dane demograficzne. Ostatnią grupę traktuję jako uzupełnienie, nie fundament.
Tu trzeba być precyzyjnym, bo obraz jest na tym etapie niepełny.
Możliwości, które są dostępne:
Czego natomiast nie ma na tym etapie: wykluczających słów kluczowych ustawianych samodzielnie na poziomie kampanii, tak jak w kampanii w sieci wyszukiwania. To najdotkliwsze ograniczenie i najczęściej podnoszony zarzut wobec tego formatu.
Nie ma też sposobu, by wykluczyć konkretną powierzchnię — jeśli nie chcesz reklam wideo, nie wyłączysz YouTube. Nie ma również możliwości wykluczenia własnych klientów w sposób, do którego przywykliśmy w kampaniach klasycznych.
To jest praktyczna konsekwencja powyższego i temat, którego nie da się pominąć przy ocenie wyników.
Nowy typ kampanii obsługuje także zapytania w wyszukiwarce, w tym zapytania o nazwę Twojej firmy. Ruch markowy jest najtańszy i najlepiej konwertujący w każdym koncie, więc kampania, która go przechwyci, pokaże znakomite wyniki — nie zdobywając ani jednej dodatkowej sprzedaży.
Widziałem już przypadki, w których entuzjazm wobec nowego formatu opierał się dokładnie na tym efekcie. Dlatego przy każdym teście robię dwie rzeczy.
Pierwsza: porównuję wolumen w istniejących kampaniach przed i po uruchomieniu. Jeśli kampania markowa straciła tyle, ile zyskała nowa, to nie mamy przyrostu, mamy przesunięcie.
Druga: występuję o dodanie wykluczających słów kluczowych na poziomie konta dla własnej marki. Procedura przez wsparcie jest niewygodna, ale to jedyna dostępna droga i warto ją przejść przed rozpoczęciem testu, a nie po miesiącu.
Skoro klasycznych dźwigni jest mniej, warto zrozumieć, gdzie leży wpływ, który naprawdę masz.
Największym z nich są materiały reklamowe. To one decydują, kto zainteresuje się reklamą, a system dobiera odbiorców między innymi na podstawie tego, kto reaguje. Zestaw tekstów i grafik precyzyjnie opisujący ofertę działa jak filtr — mniej skutecznie niż wykluczenia, ale działa.
Praktycznie oznacza to, że nagłówki i opisy warto pisać konkretnie, z nazwami produktów i warunkami, a nie ogólnymi hasłami. Reklama mówiąca „profesjonalne rozwiązania dla firm” nie pomaga systemowi w niczym. Reklama mówiąca, co dokładnie sprzedajesz i komu, zawęża pole samą treścią.
Drugim narzędziem jest dobór produktów w sklepie, o którym już wspomniałem. Trzecim — strona docelowa: kampania korzysta z zawartości serwisu przy dopasowywaniu, więc to, co jest na stronie, wpływa na to, do jakich zapytań kampania się dopasuje. Warto sprawdzić, czy funkcja rozszerzania o adresy z serwisu jest włączona i czy nie prowadzi na podstrony, których nie chcesz reklamować.
Ograniczone raportowanie wymaga innej metody oceny niż zwykle.
Nie oceniam po koszcie konwersji wewnątrz kampanii, bo bez podziału na powierzchnie i bez wykluczenia ruchu markowego ta liczba niewiele mówi. Oceniam na poziomie całego konta: czy przy wyższym wydatku suma konwersji i ich wartość wzrosły proporcjonalnie.
Sprawdzam też jakość konwersji. Zdarza się, że sprzedaż z szerokich powierzchni ma niższą średnią wartość koszyka albo wyższy odsetek zwrotów. Dane o tym są w systemie sklepowym, nie w panelu reklamowym.
Obserwuję raport materiałów — pokazuje, które teksty i grafiki system uznał za skuteczne. To najbardziej użyteczna informacja diagnostyczna, jaką ten format dziś daje, i warto ją wykorzystać także do poprawy kampanii klasycznych.
I daję temu czas — więcej niż przy jakimkolwiek innym typie kampanii. Skoro system testuje jednocześnie kilka zupełnie różnych powierzchni reklamowych, okres dochodzenia do stabilnych wyników jest odpowiednio dłuższy. Podsumowanie zrobione po dwóch tygodniach opisuje wyłącznie fazę rozruchu i nie mówi nic o tym, na co ta kampania będzie zdolna.
Na koniec kilka słów o kierunku, z wyraźnym oznaczeniem, że to moje przypuszczenia, a nie zapowiedzi.
Brak samodzielnych wykluczeń słów kluczowych jest zarzutem powtarzanym przez niemal każdego, kto ten format testuje. Trudno mi sobie wyobrazić, żeby to zostało zignorowane, ale nie mam żadnej informacji o terminie.
Podobnie z raportowaniem — obecny poziom szczegółowości utrudnia rozliczanie kampanii przed klientem, co jest problemem nie tylko dla specjalistów, ale i dla samego Google.
Co z tego wynika dla decyzji na najbliższe miesiące? Testuję ten format na wydzielonym budżecie, dokumentuję wyniki i nie przenoszę tam kampanii, których wyniki są dla firmy krytyczne. Nie z nieufności wobec technologii, a z prostego rachunku: narzędzie, w którym nie mogę wykluczyć nietrafionego zapytania, nie nadaje się jeszcze na filar konta.
Używamy plików cookies, aby ułatwić Ci nawigację oraz wykonywanie określonych funkcji. Szczegółowe informacje o wszystkich plikach cookies znajdziesz w każdej kategorii zgody poniżej.
Pliki cookies oznaczone jako "Niezbędne" są przechowywane w Twojej przeglądarce, ponieważ są one kluczowe dla zapewnienia podstawowych funkcji strony.
Używamy również plików cookies firm trzecich, które pomagają nam analizować, w jaki sposób korzystasz z tej strony, zapamiętują Twoje preferencje oraz dostarczają treści i reklamy odpowiednie dla Ciebie. Te pliki cookies będą przechowywane w Twojej przeglądarce tylko za Twoją uprzednią zgodą.
Możesz zdecydować, czy chcesz włączyć lub wyłączyć niektóre bądź wszystkie te pliki cookies, jednak wyłączenie niektórych z nich może wpłynąć na Twoje doświadczenia podczas przeglądania strony.
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __cf_bm | 13 minutes | Cloudflare bot management — distinguishes humans from bots. |
| rc::* | Persistent | Google reCAPTCHA — localStorage holding anti-bot challenge state. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| wpEmojiSettingsSupports | Session | WordPress — sessionStorage flag caching whether the browser can render emoji (feature detection). |
| ytidb* | Persistent | YouTube — IndexedDB storing playback/search state for embedded videos. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| _ga_* | 400 days | Google Analytics 4 — persists session state per property. |
| _ga | 400 days | Google Analytics — distinguishes unique users via a client id. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| NID | 183 days | Google — stores preferences for personalized ads. |
| fr | 90 days | Meta — encrypted Facebook id and browser id for ads. |
| _gcl_au | 90 days | Google AdSense/Ads — experiments with advertising efficiency (conversion linker). |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __Secure-YNID | 180 days | |
| YSC | Session | |
| __Secure-ROLLOUT_TOKEN | 180 days | |
| VISITOR_INFO1_LIVE | 180 days | |
| VISITOR_PRIVACY_METADATA | 180 days | |
| datr | 400 days | |
| sb | 400 days | |
| wd | 7 days |