Artificial intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Neural Networks (NN) și alte câteva sunt cele care compun platformele de ads actuale. Într-o prezentare văzusem asocierea celor 4 cu o păpușă Matrioșka, păpușă mare este AI, iar cea mică este NN.
Când vorbim despre campanii smart, audiențe lookalike sau strategii de optimizare a campaniei sau a bid-ului, de fapt vorbim de tehnologii ca cele menționate anterior.
Despre learning
Sistemele smart folosesc în învățare datele din contul tău de ads și ce alegi să-i oferi via codurilor de tracking. Unele instrumente nici nu pot fi folosite până nu se trece de un anumit prag de colectare. O altă situație este cea în care campaniile sunt în perioada de learning. Ce vrea sistemul să transmită? Pe scurt, că încă nu s-a prins cum poate optimiza mai bine campania (sau specialistul PPC nu a făcut setările corect).
Date, date, date, cam asta vrea un algoritm care e pus pe învățare. Mai multe date, mai multe șanse să învețe cum poate să te ajute. În termeni așa ușor de înțeles, algoritmii din ads sunt antrenați să recunoască anumite elemente care pot duce la acțiunea dorită și mai apoi extrapola spre useri cu caracteristici similare.
De ce SEO poate da peste cap PPC-ul
Și aici apare problema cu un SEO slab. Mai mult balast (conținut informațional/blog/nimicuri care aduc trafic), mai multe șanse să înveți algoritmii sistemelor de ads să recunoască oameni care nu îți pot genera business.
De cele mai multe ori, materialul informațional e unul care aduce trafic, dar majoritatea părăsesc siteul fără să facă vreo acțiune cu potențial comercial. Am câteva situații din ultimul an în care componenta informațională a surclasat traficul comercial, dar în afară de trafic nu genera ceva semnificativ.
Când un sistem de ads primește 25-30% balast, așteaptă-te să îți dea peste cap performanțele PPC. Cu siguranță există sisteme de corecție și algoritmi care încearcă să evite anomaliile… dar dacă balastul e mare, nu va reuși să se redreseze.
În campanii PPC non-smart șansele de alterare sunt reduse, însă într-o situație în care audiențele sunt făcute general sau pe diverse potriviri și asocieri, șansa să rateze este mare. Google Ads se poate baza pe Google Analytics și realiza audiențe complexe, dar în Facebook opțiunile de segmentare sunt reduse.
Și nu, nu te gândi că sistemele de ads se bazează doar pe ceea ce îi spui tu că e conversie. Acele acțiuni doar rafinează audiențele și le fac mai bune, dacă au din ce și cu ce. Din acest motiv o să vezi campanii optimizate pentru conversie care livrează mai prost ca cele optimizate pentru clicks.
***
Cu ceva acrobații poți să excluzi traficul de proastă calitate, dar asta cere ceva cunoștințe tehnice care ies din sfera de PPC. Real, e foarte greu să te prinzi de acest aspect al audiențelor alterate. Nu se întâmplă doar pe SEO, dar aici e cel mai ușor de identificat.
—
Notă: Articolul prezintă o abordare din avion a părții de AI/ML pentru a prezenta basic contextul în care lucrează specialiștii PPC. Nu s-a dorit un articol din categoria data science, iar pentru lucruri serioase din zona de AI/ML și “alte prescurtări” recomand towardsdatascience.com.
Foto by @nci, unsplash.com
