Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
Rok 2021 zmienił sposób, w jaki myślę o typach dopasowania. Po tym, jak dopasowanie do frazy przejęło zachowanie modyfikatora przybliżonego, a możliwość tworzenia nowych słów z modyfikatorem zniknęła, dawna trójstopniowa konstrukcja kampanii straciła sens. Zostały trzy typy dopasowania, a granica między nimi jest mniej ostra niż kiedyś.
W tej sytuacji szerokie dopasowanie zaczęło wracać do rozmów — nie jako opcja dla odważnych, a jako świadomy element strategii. Z jednym zastrzeżeniem, które trzeba postawić na początku: szerokie dopasowanie z ręcznymi stawkami to najkrótsza droga do przepalenia budżetu. Ma ono sens wyłącznie w połączeniu z automatycznym ustalaniem stawek nastawionym na konwersje.
Poniżej opisuję, dlaczego te dwie rzeczy działają tylko razem, jakie warunki muszą być spełnione i jak nad tym trzymać kontrolę.
Mechanika jest dość prosta, kiedy się ją rozpisze.
Szerokie dopasowanie oznacza, że Google może dopasować Twoje słowo kluczowe do zapytań o zbliżonym znaczeniu, także takich, które nie zawierają żadnego z Twoich wyrazów. Otwiera to bardzo dużą przestrzeń zapytań — i to jest cel, bo w tej przestrzeni są zapytania, których nikt by nie wymyślił przy planowaniu.
Problem polega na tym, że w tej przestrzeni obok świetnych zapytań jest mnóstwo bezwartościowych. Przy ręcznej stawce system traktuje je jednakowo: masz jedną kwotę dla słowa kluczowego i każde dopasowane zapytanie licytuje tyle samo. Płacisz tę samą stawkę za zapytanie z wyraźną intencją zakupu i za zapytanie informacyjne osoby, która nigdy nic nie kupi.
Automatyczne ustalanie stawek zmienia tu jedną rzecz, ale kluczową: decyzja o stawce podejmowana jest dla konkretnego zapytania konkretnego użytkownika. System, mając dane o prawdopodobieństwie konwersji, może licytować wysoko na jedno dopasowanie i praktycznie zrezygnować z innego. Dopiero to sprawia, że szeroka przestrzeń zapytań przestaje być zagrożeniem, a staje się materiałem do wyboru.
Bez tej pary rozpada się cała konstrukcja. Ręczne stawki plus szerokie dopasowanie to wydatek bez kontroli. Automat plus wyłącznie dopasowanie ścisłe to kontrola bez możliwości odkrywania nowego popytu.
Nie zaczynam takiej kampanii na koncie, które nie spełnia poniższych punktów. Poważnie — nie ma sensu.
Jeśli któryś z tych punktów nie jest spełniony, lepszą decyzją jest zostanie przy dopasowaniu do frazy i poprawienie brakującego elementu. Uzupełnienie po fakcie oznacza uczenie modelu na złych danych.
Są dwie szkoły i obu używam, w zależności od dojrzałości konta.
Podejście ostrożne: osobna kampania odkrywcza. Tworzę kampanię wyłącznie ze słowami w szerokim dopasowaniu, z własnym budżetem, z celem kosztowym ustawionym mniej ambitnie niż w kampaniach głównych. Jej zadaniem nie jest dowożenie taniej sprzedaży, a znajdowanie zapytań, o których nie wiedziałem. To, co się w niej sprawdzi, przenoszę do kampanii głównych w węższym dopasowaniu. Zaletą jest pełna kontrola nad wydatkiem i czyste rozliczenie eksperymentu.
Podejście konsolidujące: jedna kampania, kilka typów dopasowania. W tej samej grupie reklam trzymam słowo w dopasowaniu ścisłym, do frazy i szerokim. Zaufanie do systemu jest tu większe: to on decyduje, które dopasowanie obsłuży dane zapytanie, a mechanizm wyboru słowa kluczowego uwzględnia dziś przewidywaną skuteczność, nie tylko typ dopasowania. Zaletą jest to, że dane konwersji nie rozpraszają się między kampaniami, co przy niewielkim wolumenie ma spore znaczenie.
Wybieram pierwsze rozwiązanie na kontach, gdzie budżet jest napięty i klient wymaga przewidywalności. Drugie tam, gdzie konwersji jest dużo, a rozdrabnianie struktury szkodzi bardziej niż pomaga. Czego nie robię: nie mieszam obu podejść jednocześnie na jednym koncie, bo powstaje wtedy wewnętrzna konkurencja, której nie da się rozliczyć.
Szerokie dopasowanie wymaga innego rytmu pracy niż kampania ścisła i to jest największa zmiana dla osoby prowadzącej konto.
Pierwsze dwa tygodnie to codzienny przegląd raportu wyszukiwanych haseł. Sortuję po koszcie i czytam od góry. Wykluczenia dodaję na poziomie kampanii albo listy wspólnej, nie grupy reklam — inaczej po miesiącu nikt nie odtworzy, gdzie co jest.
Osobno pilnuję kategorii wykluczeń, które w szerokim dopasowaniu pojawiają się zawsze: zapytania o pracę i praktyki, o instrukcje i naprawy samodzielne, o używane odpowiedniki produktu, o darmowe wersje, nazwy zupełnie innych branż podpięte przez podobieństwo słowa. Warto mieć taką listę przygotowaną z góry i wgrać ją jeszcze przed startem.
Nie stosuję za to jednego zabiegu, który bywa polecany: nie ustawiam bardzo niskiego celu kosztowego, żeby „zabezpieczyć się” przed przepaleniem. Efekt jest odwrotny do zamierzonego — system przestaje eksplorować, kampania traci sens i zostaje mi wydatek bez odkryć.
Za wskaźnik zdrowia takiej kampanii uważam udział wydatku na zapytania, które po przeczytaniu uznaję za sensowne. Jeśli po trzech tygodniach większość kosztu idzie na zapytania, których nie chciałem, konstrukcja nie działa i wracam do węższego dopasowania.
Warto ustawić oczekiwania, bo ta konstrukcja bywa opisywana zbyt entuzjastycznie.
Koszt konwersji w kampanii z szerokim dopasowaniem będzie zwykle wyższy niż w kampanii na frazy ścisłe. To nie oznacza porażki — kampania ścisła obsługuje popyt, który już istnieje i który znasz, a szeroka szuka nowego. Porównywanie ich wprost po koszcie konwersji jest porównywaniem dwóch różnych zadań.
Nie oczekuję też, że system „domyśli się” wszystkiego. Nadal muszę pilnować wykluczeń, nadal muszę zauważyć, że kampania zaczęła obsługiwać zapytania o produkt, którego nie mamy w ofercie. Automatyzacja przesuwa granicę pracy ręcznej, ale jej nie likwiduje — i to jest chyba najczęściej powtarzane w tym roku nieporozumienie na temat automatycznych strategii.
Wycofuję się w trzech sytuacjach. Kiedy po sześciu tygodniach udział wartościowych zapytań się nie poprawia. Kiedy okazuje się, że kampania szeroka zabiera ruch kampaniom markowym, zamiast dokładać nowy — to widać w porównaniu wyszukiwanych haseł. I kiedy budżet spadł na tyle, że eksploracja przestała być możliwa. W tym ostatnim przypadku nie ma sensu utrzymywać konstrukcji w wersji okrojonej: albo daje się jej przestrzeń, albo się jej nie używa.
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 |