Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
To pytanie wraca w każdej rozmowie o sklepie od kilku miesięcy, czyli odkąd kampanie Smart Shopping zostały przeniesione do Performance Max. Logika stojąca za nim jest zrozumiała: Smart Shopping działał praktycznie na samym feedzie produktowym, dawał przewidywalne wyniki i nikt nie musiał tłumaczyć klientowi, dlaczego jego produkty pokazują się w filmie na YouTube.
Nowy typ kampanii domyślnie idzie w drugą stronę — chce nagłówków, tekstów, obrazków i wideo, a jeśli ich nie dostanie, część z nich potrafi sobie dorobić. Stąd wśród specjalistów pomysł, który krąży od wiosny: zostawić grupę plików z pustymi zasobami i zbudować kampanię tylko na feedzie.
Sprawdzam to na kontach, które prowadzę, i mam na ten temat opinię umiarkowanie sceptyczną. Nie dlatego, że podejście nie działa — czasem działa dobrze. Dlatego, że pytanie „lepiej czy gorzej” jest źle postawione, a odpowiedź zależy od tego, czego dokładnie oczekujemy od kampanii.
Migracja odbyła się między lipcem a wrześniem i w wielu kontach przebiegła automatycznie. Kampania po przeniesieniu ma to samo źródło produktów co wcześniej, ale otwiera się na powierzchnie, na których produkty wcześniej się nie pokazywały.
Reklamodawcy zobaczyli w związku z tym dwie rzeczy naraz. Pierwsza to zmiana rozkładu wydatku — część budżetu, która wcześniej szła w całości na sieć zakupową, zaczęła iść gdzie indziej. Druga to spadek przewidywalności: kampania, którą znało się od lat, zaczęła zachowywać się inaczej z tygodnia na tydzień, w okresie nauki po przeniesieniu.
Naturalnym odruchem w takiej sytuacji jest próba odtworzenia dawnego stanu. Skoro Smart Shopping był w praktyce kampanią feedową, to może da się mieć feedową kampanię także teraz — po prostu nie dając systemowi materiału, z którego robi reklamy poza siecią zakupową.
Podkreślę jedno: to nie jest oficjalnie rekomendowane podejście. Google konsekwentnie zachęca do dostarczania pełnego zestawu zasobów i część komunikatów w panelu będzie o tym przypominać. To nie znaczy, że jest zakazane — znaczy, że robimy coś wbrew założeniom produktu i trzeba mieć na to argument.
W praktyce chodzi o kampanię Performance Max, w której jest źródło produktów z Merchant Center i grupa produktów, ale nie ma żadnych nagłówków, tekstów, obrazków ani wideo poza tym, co system ma z feedu.
Żeby to faktycznie działało tak, jak zamierzamy, trzeba zwrócić uwagę na dwa ustawienia. Pierwsze to rozszerzanie adresu docelowego — jeśli zostanie włączone, system może wysyłać ruch na inne podstrony, dobierając je sam, i kampania przestaje być tak zamknięta, jak zakładaliśmy. Drugie to opcja automatycznego dorabiania zasobów tekstowych przez system, którą Google testuje od tego roku w wersji beta; jeśli jest aktywna na koncie, kampania nie jest już kampanią bez zasobów, tylko kampanią z zasobami napisanymi przez algorytm.
Innymi słowy, samo pozostawienie pustych pól nie wystarcza. Trzeba świadomie wyłączyć wszystko, co uzupełnia je za nas, a potem sprawdzić po kilku dniach, czy w kampanii faktycznie nie pojawiły się żadne dodatkowe elementy.
To jest sedno sprawy i miejsce, w którym trzeba być uczciwym wobec siebie.
Bez tekstów i grafik kampania nie ma z czego zbudować reklamy w sieci reklamowej, na YouTube ani w Gmailu. W efekcie jej wyświetlenia koncentrują się w sieci zakupowej i w dynamicznym remarketingu, czyli tam, gdzie do złożenia reklamy wystarcza samo zdjęcie produktu, tytuł i cena z feedu. Z punktu widzenia struktury wydatku wygląda to bardzo podobnie do tego, co znaliśmy wcześniej.
Zysk jest oczywisty: pieniądze idą na powierzchnię o najwyraźniejszej intencji zakupowej. Koszt też jest oczywisty, tylko trudniejszy do zauważenia — rezygnujemy z części zasięgu, w tym z powierzchni, które w niektórych branżach realnie domykają sprzedaż, choć w raporcie ostatniego kliknięcia wyglądają na nieskuteczne.
Dlatego formułuję to tak: kampania bez zasobów nie jest „lepsza”. Jest węższa i bardziej przewidywalna. To dwie różne rzeczy, a którą z nich chcemy, zależy od tego, czy naszym problemem jest brak sprzedaży, czy brak kontroli.
Pierwszy i najmocniejszy: porównywalność z historią. Jeśli konto ma kilka lat danych ze Smart Shopping i chcemy ocenić, czy nowy typ kampanii faktycznie dowozi więcej, kampania na samym feedzie jest bliższa punktowi odniesienia niż konfiguracja z pełnym zestawem zasobów.
Drugi: brak materiałów. Wiele mniejszych sklepów nie ma sensownych zdjęć poza produktowymi ani żadnego wideo. Wrzucenie do kampanii kilku przypadkowych grafik z banku zdjęć nie jest lepsze od nieoddawania grafik wcale — w najlepszym razie nic nie zmienia, w najgorszym psuje wizerunek marki na powierzchniach, których nikt w firmie nie oglądał.
Trzeci: kontrola nad tym, gdzie widać markę. W części branż — regulowanych, wrażliwych, premium — nieprzewidywalne umiejscowienie reklamy jest problemem samym w sobie, niezależnie od skuteczności.
Czwarty, bardziej techniczny: przy bardzo małym budżecie rozproszenie go na wszystkie powierzchnie oznacza, że w żadnej z nich nie ma wystarczającego wolumenu, żeby system się czegokolwiek nauczył. Zawężenie bywa wtedy racjonalne.
Zaczynam od tego, który wybrzmiewa najrzadziej: walczymy z kierunkiem, w którym idzie produkt. Kolejne funkcje, dokumentacja i podpowiedzi w panelu są projektowane pod kampanie z pełnym zestawem zasobów. Konfiguracja na przekór działa, ale wymaga pilnowania po każdej aktualizacji interfejsu, bo domyślne ustawienia mają tendencję do wracania.
Drugi argument: rezygnujemy z uczenia się. Nie dowiemy się, czy nasze produkty sprzedają się na innych powierzchniach, bo nie damy im szansy. W okresie, w którym wszyscy dopiero poznają nowy typ kampanii, celowe zamknięcie sobie źródła wiedzy jest kosztem, którego nie widać w raporcie.
Trzeci: ocena bywa myląca z powodu tego, jak liczymy. Kampania skoncentrowana na sieci zakupowej wypadnie lepiej w mierniku ostatniego kliknięcia, bo zbiera ruch najbliżej decyzji. To nie dowodzi, że przyniosła firmie więcej sprzedaży — dowodzi, że przypisano jej więcej.
I ostatni, praktyczny: to konfiguracja, którą trudno przekazać dalej. Jeśli po mnie konto przejmie ktoś inny i nie będzie wiedział, dlaczego zasoby są puste, pierwszą rzeczą, którą zrobi, będzie ich uzupełnienie.
Zanim ktokolwiek ogłosi wynik takiego testu, warto wiedzieć, czego w raportach po prostu nie ma.
Ta lista jest ważna, bo z niej wynika metodologiczna pułapka. Jeśli nie widzę podziału na powierzchnie, to jedyny sposób porównania obu podejść prowadzi przez osobne kampanie i uczciwy test, a nie przez wpatrywanie się w jeden zestaw liczb i domyślanie się przyczyn.
Nie zaczynam od zmiany istniejącej kampanii, bo wtedy porównuję dwa różne okresy i dwa różne poziomy popytu, a nie dwa podejścia.
Robię to inaczej: dzielę asortyment na dwie porównywalne części i prowadzę dwie kampanie równolegle, jedną z pełnym zestawem zasobów, drugą tylko na feedzie. Pilnuję, żeby budżety, strategia stawek i cel były takie same, a produkty w obu grupach miały podobną marżę i podobny wolumen — inaczej różnica w wyniku powie mi tylko tyle, że jedne produkty sprzedają się lepiej niż drugie.
Test prowadzę na tyle długo, żeby wyjść z okresu nauki i zebrać sensowną liczbę transakcji, i patrzę nie tylko na koszt konwersji, ale na przychód, marżę i udział ruchu brandowego. Bez tego ostatniego łatwo uznać za sukces kampanię, która po prostu przechwyciła ludzi szukających nazwy sklepu.
Jednej rzeczy nie robię na pewno: nie zaczynam takiego testu w listopadzie. Sezon wyprzedażowy to najgorszy możliwy moment na wprowadzanie zmiennej, której nie da się później oddzielić od efektu Black Friday. Jeśli pytanie jest ciekawe — a jest — poczeka do stycznia, kiedy popyt wraca do normy i wynik będzie coś znaczył.
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 |