3 armadilhas dos experimentos com PPC

3 armadilhas dos experimentos com PPC
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Embora existam muitas práticas recomendadas no marketing de pesquisa, o diabo está nos detalhes quando se trata de alcançar os melhores resultados. Por exemplo, é difícil argumentar com os méritos do lance automatizado, mas não é tão difícil obter resultados ruins se você o implantar incorretamente.

Digamos que você leu que a Hertz usou lances inteligentes para reduzir o CPA em 35%, para decidir implantar a mesma estratégia em sua conta. Se fosse tão simples executar uma conta bem-sucedida do Google Ads, estaríamos todos sem empregos. Simplesmente saber qual recurso usar não é suficiente, pois você também precisa conhecer as configurações corretas que o farão funcionar tanto para você quanto para o anunciante no estudo de caso.

E, para sermos os melhores profissionais de marketing de pesquisa, não podemos simplesmente olhar o que outros anunciantes fizeram. Em vez disso, podemos pegar dicas de outras pessoas e usá-las como base para aprimorar o que funciona para nós. Temos que descobrir os detalhes da maneira certa.

E é por isso que ser realmente bom em experiências com PPC é tão importante. Falei sobre esse tópico na SMX East na sessão "Testes impressionantes, resultados lucrativos" e aqui estão algumas das principais conclusões.

As três metodologias de teste de PPC mais populares

Uma das principais reivindicações à fama do marketing de pesquisa é que é mais mensurável. Portanto, sempre que tentamos algo novo, é melhor ter alguns números para fazer backup de nossas descobertas, de modo que precisamos executar experimentos de maneira estruturada.

Existem três maneiras pelas quais vemos isso feito.

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Testes antes e depois

A maneira mais simples de iniciar um teste é fazer uma alteração em uma campanha ao vivo e comparar os resultados antes e depois da implementação. A vantagem desse método é que você pode testar qualquer coisa na sua conta de anúncios rapidamente. A desvantagem é que, embora a configuração seja super rápida, a medição exige mais esforço e você não pode comparar maçãs com maçãs porque os resultados podem ser afetados por fatores externos que mudam durante os períodos anteriores e posteriores.

Quantos dados para comparar

Ao medir resultados, permita tempo suficiente para minimizar os fatores baseados no tempo. E apesar de gostar de dizer exatamente quanto tempo é esse, lembre-se de que as coisas diferem para cada anunciante, setor etc.

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Mas se você quiser alguma orientação, pelo menos meça uma semana inteira antes e depois para remover o impacto do desempenho durante o dia da semana versus o final de semana.

Se você estiver em uma vertical onde não apenas o dia da semana, mas também a hora do mês, por exemplo, no setor automotivo, meça um mês inteiro antes e depois da mudança. No setor automotivo, a época do mês pode afetar o preço agressivo dos revendedores, à medida que eles tentam atingir as metas mensais e a disposição dos consumidores de comprar flutua junto com as datas em que recebem os salários.

Janelas de lookback para alterações no gerenciamento de lances

Específico ao gerenciamento de lances, se você estiver usando a técnica de antes e depois para medir o impacto, lembre-se de que sua janela de lookback deve ser a mesma que a frequência de suas alterações. Por exemplo, se você fizer alterações nos lances todos os dias, não poderá ver os últimos 30 dias de dados de desempenho, pois podem incluir dados de 30 níveis de lances diferentes, um para cada dia do período de lookback.

Experiências com anúncios

Tão claramente que uma metodologia de teste antes e depois vem com alguns sérios desafios e é por isso que a Microsoft e o Google adicionaram recursos para executar testes melhores em contas PPC. Embora leve um pouco mais de tempo para configurar a campanha experimental com todas as alterações a serem testadas, ele tem o benefício de remover qualquer distorção em potencial nos resultados comuns nos testes de antes e depois. Isso é feito ao permitir que o anunciante faça um teste de divisão, por exemplo, uma divisão de 50 a 50, onde metade dos usuários recebe o controle e a outra metade do experimento.

E os resultados não são apenas mais confiáveis, o tempo gasto para configurar o experimento é facilmente recuperado, porque o relatório de resultados é incorporado ao produto.

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Testes de divisão de mercado

Anunciantes maiores, ou aqueles que tentam medir o impacto de alterações offline no desempenho on-line, podem considerar fazer um teste de divisão em que a divisão não se baseia em usuários individuais (ou cookies), mas a divisão ocorre entre áreas geográficas inteiras. Por exemplo, um anunciante pode exibir anúncios de TV em São Francisco e não em Seattle e usar Seattle como controle e SF como experimento. Isso é muito mais complicado, então não vou abordar aqui.

Por que um controle pode ser afetado pelo experimento

Por mais que tentemos, não há como realizar um experimento e saber com absoluta certeza que o resultado se deve ao que fizemos e não a outro fator fora do nosso controle imediato. Mesmo ao fazer um teste de divisão em que assumimos um controle sólido, seus resultados podem ser impactados por efeitos de segunda ordem.

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A experiência de um de nossos clientes ilustra isso muito bem. Eles realizaram um experimento para testar se os lances de CPA desejado (tCPA) melhorariam o desempenho em comparação com os lances manualmente com a ajuda de scripts e regras. Para sua surpresa, o CPC médio no controle subiu rapidamente. O que aconteceu?

Os lances inteligentes começaram a testar lances mais agressivos e os concorrentes astutos com alertas oportunos perceberam isso e aumentaram seus próprios lances. Esses lances mais altos começaram a afetar o controle, onde os CPCs médios aumentaram e a parcela de impressões foi perdida quando os lances não conseguiam acompanhar a concorrência. Portanto, os péssimos resultados no controle foram atribuídos às mudanças que o experimento desencadeou. Fale sobre como é difícil entender realmente o que está acontecendo!

O ponto é que o PPC é um espaço dinâmico e qualquer alteração feita pode ter efeitos de longo alcance. Olhar com uma lente muito estreita pode nos fazer perder a verdadeira razão pela qual algo mudou.

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Por que o experimento pode não ser o verdadeiro motivo da mudança

Em outro exemplo, encontramos um anunciante testando os lances inteligentes para tCPA, mas não vendo os resultados esperados. Depois de investigar, ficou claro que o problema não era com lances, mas com o acompanhamento de conversões.

Quando o anunciante fazia lances manualmente, eles usavam seu bom senso humano para manter os lances altos para palavras-chave relevantes do funil superior, mesmo que não estivessem vendo muitas conversões diretas delas.

Mas quando eles mudaram para o lance automatizado, ele começou a reduzir os lances para essas palavras-chave "sem conversão" porque não tinha como entender sua importância nos estágios iniciais da jornada do consumidor.

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O ponto é que você nem sempre pode testar as coisas isoladamente. Antes de testar os lances inteligentes, sua medida deve ser configurada corretamente.

Por que o resultado do experimento obscurece oportunidades

Depois de descobrir uma experiência vencedora, você pode pensar que terminou, mas sempre há mais para otimizar. Lembre-se de que o Google e a Microsoft apenas informam se o controle ou o experimento venceu. Mas se o experimento vencer, isso não significa que tudo nele é melhor que o controle. Isso significa que, em conjunto, a combinação de coisas no experimento é melhor do que a combinação de coisas no controle.

Aprofundar na identificação dessas combinações pode levar muito tempo, e é por isso que os especialistas em PPC vencedores devem considerar alguns truques na manga para ir além do que o anunciante médio prestará atenção.

A maioria dos anunciantes acaba de lançar o vencedor e seguir para outra experiência. As rockstars PPC, por outro lado, usarão técnicas para analisar mais profundamente o motivo pelo qual o vencedor venceu e encontrar outras oportunidades para melhorar o desempenho.

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Anúncios responsivos da Rede de Pesquisa são um bom exemplo. Em conjunto, é fácil ver se os RSAs são bons ou ruins para um grupo de anúncios, observando os KPIs típicos, como conversões, CPA e ROAS (ou, melhor ainda, lucros). Mas o que a agregação no nível do grupo de anúncios oculta é o que está acontecendo no nível da consulta e, na pesquisa, a consulta é tudo.

Escrevi scripts e escrevi sobre como fazer uma análise mais profunda dos RSAs e isso pode levar a algumas descobertas realmente interessantes.

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Ao combinar um relatório de consulta com um relatório de anúncio, é possível ver quando uma consulta aciona apenas um ETA, apenas um RSA ou ambos. Em seguida, é possível medir quantas conversões são perdidas exibindo vários anúncios e, em seguida, a consulta pode ser dividida apenas com o tipo de anúncio com melhor desempenho.

Quando fizemos essa análise para um cliente, encontramos uma instância em que eles mantinham o anúncio errado para uma consulta de marca. Ao corrigir esse erro único, a consulta de marca começou a gerar significativamente mais conversões para o mesmo número de impressões.

Conclusão

Eu escrevi longamente sobre o futuro dos humanos em um mundo onde o PPC está se tornando mais automatizado. Ser realmente bom em experimentação é um dos aspectos em que podemos nos diferenciar. E, embora as ferramentas tornem os testes mais rápidos e mensuráveis, saber o que testar e como interpretar os resultados com base nas muitas nuances e curiosidades possíveis dos experimentos é uma habilidade muito humana e que todos nós devemos entender o máximo possível.


As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade do autor convidado e não necessariamente do Search Engine Land. Os autores da equipe estão listados aqui.


Sobre o autor

Frederick ("Fred") Vallaeys foi um dos primeiros 500 funcionários do Google, onde passou 10 anos criando o Google AdWords e ensinando aos anunciantes como tirar o máximo proveito dele como evangelista do Google AdWords.
Hoje ele é o co-fundador da Optmyzr, uma empresa de ferramentas do Google AdWords focada em insights de dados exclusivos, o One-Click Optimizations ™, relatórios avançados para tornar o gerenciamento de contas mais eficiente e o Enhanced Scripts ™ for AdWords. Ele se mantém atualizado com as melhores práticas através de seu trabalho com a SalesX, uma agência de marketing de pesquisa focada em transformar cliques em receita. Ele é orador convidado frequente em eventos em que inspira as organizações a serem mais inovadoras e a se tornarem melhores profissionais de marketing on-line. Seu último livro, Marketing digital em um mundo de IA, foi publicado em maio de 2019.



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