Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
To pytanie dostaję zwykle w konkretnym kontekście: ktoś zauważył, że współczynnik konwersji na telefonach jest niższy niż na komputerach, podejrzewa, że winne są małe ekrany, i chce zapłacić mniej za kliknięcia z takich urządzeń. Logika jest zrozumiała. Wykonanie się nie da.
Odpowiadam więc od razu, bez rozbiegu: nie, Google Ads nie pozwala różnicować stawek według rozmiaru ani typu ekranu telefonu. Nie ma takiego wymiaru w korektach, nie ma go w raportach kampanii i nie ma go w interfejsie programistycznym.
To jednak nie koniec rozmowy, tylko jej początek. Bo pod tym pytaniem prawie zawsze siedzi realny problem, który da się rozwiązać — tylko innym narzędziem niż korekta stawki.
Korekty stawek na urządzenia obejmują cztery kategorie: komputery, urządzenia mobilne, tablety i ekrany telewizorów. Ustawiasz je na poziomie kampanii albo grupy reklam, w zakresie od minus stu procent do wysokich wartości dodatnich.
Każda z tych kategorii jest niezależna — nie ma już „urządzenia bazowego”, od którego liczy się pozostałe. Ta zmiana weszła lata temu, ale wciąż spotykam konta, w których ktoś operuje starym modelem myślenia i dziwi się wynikom.
Minus sto procent działa jak wykluczenie: reklamy przestają wyświetlać się na danej kategorii. To jedyna korekta, której skutek jest jednoznaczny i przewidywalny. Wszystkie pozostałe wartości to modyfikator, który spotyka się z resztą mechaniki aukcji.
Wewnątrz kategorii „urządzenia mobilne” nie ma żadnego dalszego podziału. Ani przekątnej, ani rozdzielczości, ani systemu, ani modelu. Z punktu widzenia licytacji telefon za tysiąc złotych i telefon za osiem tysięcy to to samo urządzenie mobilne.
To najczęściej pomijany element odpowiedzi i on często unieważnia cały pomysł. Przy strategiach nastawionych na konwersje — docelowy CPA, docelowy ROAS, maksymalizacja konwersji albo ich wartości — ustawione korekty stawek na urządzenia nie są używane. Wyjątkiem pozostaje minus sto procent, które nadal wyklucza.
Powód jest sensowny: rodzaj urządzenia jest jednym z sygnałów, które system bierze pod uwagę przy każdej pojedynczej aukcji. Nakładanie na to ręcznego mnożnika oznaczałoby korygowanie decyzji podjętej na znacznie większej liczbie danych, niż ja mam do dyspozycji.
W praktyce prowadzi to do zabawnych sytuacji. Przejmuję konto, widzę w kampaniach korektę minus trzydzieści procent na urządzenia mobilne z datą sprzed dwóch lat, a kampania od roku działa na docelowym CPA. Ta korekta nie robi nic, poza wprowadzaniem w błąd kolejnej osoby, która zajrzy do ustawień. Usuwam takie pozostałości od razu, bo porządek w koncie jest wartością samą w sobie.
Skoro nie ekran, to co. Lista dostępnych wymiarów jest zamknięta i warto ją znać, zamiast szukać opcji, której nie ma.
Ostatni punkt jest tym, do którego kieruję rozmowę o różnicowaniu urządzeń. Jeśli naprawdę wiesz, że zapytanie z telefonu ma dla firmy mniejszą wartość — bo częściej kończy się na pytaniu o cenę bez zamówienia — to jest to informacja o wartości konwersji, a nie o stawce. Wpisz ją tam, gdzie należy.
Zanim zacznę cokolwiek zmieniać w licytacji, sprawdzam, czy hipoteza o ekranie ma sens. W większości przypadków nie ma.
Konwersja z telefonu jest niższa dlatego, że użytkownik telefonu jest w innym momencie procesu decyzyjnego. Rozgląda się w drodze, sprawdza w kolejce, porównuje wieczorem na kanapie, a zamówienie składa dwa dni później z laptopa. Jeśli konto mierzy konwersje bez sensownego łączenia wizyt między urządzeniami, telefony będą wyglądały na słabe, a komputery na świetne — mimo że pierwsze zapoznanie z ofertą nastąpiło na telefonie.
Druga częsta przyczyna to strona docelowa, która na wąskim oknie jest po prostu trudniejsza w obsłudze. Zbyt długi formularz, cena schowana pod trzema przewinięciami, numer telefonu jako obrazek zamiast klikalnego odnośnika.
Trzecia to pomiar. Zdarza się, że część konwersji z telefonów w ogóle się nie liczy, bo mierzy je skrypt blokowany przez oszczędzanie danych albo przez zgodę, której nikt nie wyraził.
Obniżenie stawki nie naprawia żadnej z tych trzech rzeczy. Zmniejsza tylko liczbę zdarzeń, na których dałoby się problem zauważyć.
Da się to zbadać, tylko nie w panelu reklamowym. W GA4 jest wymiar z rozdzielczością ekranu i to on jest najbliższym przybliżeniem tego, o co pytają klienci.
Robię prostą eksplorację: rozdzielczość jako wiersze, liczba sesji i współczynnik konwersji jako wartości, filtr na ruch płatny z sieci wyszukiwania. Potem patrzę, czy w ogóle istnieje grupa o sensownym wolumenie i wyraźnie odbiegającym wyniku. Zwykle nie istnieje — różnice układają się losowo, bo rozdzielczości jest kilkadziesiąt, a sesji na każdej z nich niewiele.
Gdy jednak coś się wyłoni, wniosek prowadzi w stronę pracy nad interfejsem, a nie nad licytacją. Bo jeśli konkretna szerokość okna daje gorszy wynik, to znaczy, że coś się na tej szerokości psuje. Naprawa działa na wszystkich użytkownikach o podobnym ekranie i nie kosztuje ani złotówki miesięcznie, w przeciwieństwie do korekty stawki.
Zdarza się, że ktoś nie przyjmuje odpowiedzi „to niemożliwe” i proponuje obejście: rozbić kampanię na dwie i wykluczyć w każdej inne urządzenia. Ten manewr działa dla podziału komputery kontra telefony i czasem ma uzasadnienie, gdy komunikat reklamowy albo strona docelowa mają być inne. Nie działa dla podziału według rozmiaru ekranu telefonu, bo nie ma czym takiego wykluczenia zdefiniować.
Dodam też argument, o którym rzadziej się mówi: każde rozbicie kampanii ma koszt. Dane konwersji dzielą się na dwa zbiory, każdy uczy się osobno i osobno przechodzi okres nauki. Przy średnim koncie oznacza to gorsze decyzje w obu kampaniach niż w jednej. Segmentacja jest narzędziem, które warto stosować tylko wtedy, gdy niesie ze sobą realnie inną ofertę albo inny budżet.
Kończę tę rozmowę zwykle propozycją zamiany zadania. Zamiast szukać nieistniejącej korekty, sprawdzamy trzy rzeczy: czy pomiar konwersji z telefonów jest kompletny, czy formularz da się wypełnić jedną ręką i czy reguły wartości konwersji odzwierciedlają to, co firma naprawdę wie o wartości poszczególnych źródeł. Z mojego doświadczenia to zajmuje mniej czasu niż spór o mnożniki, a jest jedyną częścią tego problemu, na którą mamy wpływ.
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 |