Кампании Performance Max (или PMax) набирают популярность среди поисковых рекламодателей.

Ресурсы машинного обучения Google оптимизируют размещение рекламы в сети инвентаря Google. Это позволяет рекламодателям максимизировать свои усилия и более эффективно охватить свою целевую аудиторию.

Однако при использовании этих проприетарных возможностей всегда приходится идти на компромиссы, особенно по мере того, как мы теряем больше видимости и рычагов, которые можно использовать.

В целом у нас ограниченный доступ к данным по этим кампаниям, что затрудняет принятие обоснованных решений о том, как лучше всего оптимизировать кампании и распределять бюджет.

Кроме того, рекламодателям часто необходимо анализировать свои агрегированные данные по всем типам кампаний и платформам. Для этого может потребоваться:

• Сбор данных через Google Ads API.
• Загрузите его в большое хранилище данных для дальнейшей обработки и анализа.
• Объедините его с данными из Google Analytics, чтобы создать более полную картину пути пользователя.

Вот некоторые ограничения, которые следует учитывать при извлечении и анализе данных об эффективности PMax внутри и вне интерфейса Google Реклама.

1. Ограниченная степень детализации данных PMax

Кампании PMax предлагают ограниченные возможности отчетности по сравнению с другими кампаниями Google Ads, что может усложнить анализ эффективности, к которому мы привыкли.

Как правило, данные кампании Google Ads можно получить, обратившись к стандартному отчету через API. Вы можете определить уровень, на котором вы хотите сегментировать данные, вплоть до уровня ключевого слова.

Поскольку кампании PMax используют машинное обучение для определения лучших мест размещения для показа рекламы, с этими кампаниями не связаны ни группы объявлений, ни ключевые слова.

Таким образом, стандартный отчет, созданный на любом уровне, более детализированном, чем кампания, будет содержать несколько полей, не относящихся к PMax, и исключать все данные из этих кампаний полностью, а не просто отбрасывая нерелевантные поля.

Чтобы захватить ваши стандартные кампании и кампании PMax, вам нужно несколько раз вызвать API и получить два отдельных подключения к данным, которые затем можно загрузить и объединить в ваше хранилище данных.

• Первым должен быть стандартный отчет с желаемым уровнем детализации, который не будет содержать никаких данных кампании PMax.
• Второй отчет также должен быть стандартным отчетом на уровне кампании, но на этот раз он должен исключать все кампании, нет PMax, чтобы избежать дублирования данных.

Также имейте в виду, что существует множество настраиваемых отчетов и сегментов, которые могут быть полезны для анализа кампании, таких как Performance Max Placement.

Их нельзя получить через API, и их можно просматривать только в изолированной среде в интерфейсе Google Ads.

---

---

2. Информация Google Analytics требует вдумчивого просмотра

С внедрением Google Analytics 4 и последующим прекращением поддержки Universal Analytics рекламодатели могут использовать данные с веб-сайтов и приложений, чтобы понять путь клиента и активность взаимодействия после клика на веб-сайте.

Любой трафик веб-сайта, созданный кампаниями PMax, должен быть тщательно рассмотрен и проанализирован.

Во-первых, вы не увидите, что данные PMax упадут ниже значений по умолчанию. Платный поиск группа каналов, а отдельная группа, называемая Кросс-канал содержащие данные из PMax и умных торговых кампаний.

Остерегайтесь размещать несовместимые фильтры параметров с кампаниями PMax.

В отличие от упомянутых выше проблем с API, когда данные не будут отображаться, эти фильтры приведут к неправильному отображению данных в интерфейсе GA4 и не будут надежными.

По этой причине может быть сложно получить многоканальную информацию, включая кампании PMax в GA4.

Кроме того, кампании PMax имеют значение вовлеченные конверсии просмотров.

Этот тип конверсии очень ценен, потому что он более конкретно адаптирован к видеорекламе и поведению пользователей после видеорекламы, в отличие от других типов рекламы, и является сильным показателем вовлеченности.

Просто имейте в виду, что Google Analytics по умолчанию не учитывает эти конверсии, и для этого необходимо специально настроить его.

3. Традиционные методы анализа могут не применяться

Учитывая вышеперечисленные проблемы, использование платформ Google для изолированного создания отчетов и аналитических данных о кампаниях PMax всегда возможно.

При просмотре данных, доступных на платформе, важно помнить обо всех различных ограничениях, связанных с этими данными, и осознавать, что традиционная тактика аналитики может быть неэффективной или невозможной.

Например, хотя некоторые базовые шаблоны отчетов есть в платформе для кампаний PMax, рекламодатели не могут настраивать какие-либо отчеты или создавать собственные показатели.

Еще один фактор, который следует учитывать, заключается в том, что, поскольку кампании PMax оптимизированы на основе данных в реальном времени, эффективность кампании следует анализировать ближе к реальному времени и меньше полагаться на исторические данные и тенденции, поскольку алгоритмы постоянно корректируются для максимальной оптимизации.

Эта зависимость от данных в режиме реального времени также затрудняет выполнение традиционного A/B-тестирования, особенно потому, что мы не можем контролировать такие вещи, как размещение рекламы, форматы, креативы или аудиторию. Мы можем изолировать для проверки гипотез.

Вместо этого вы можете только провести тесты, сравнивающие ваши кампании PMax со стандартными торговыми кампаниями, или запустить эксперимент по улучшению, демонстрирующий, как добавление кампании PMax к существующему набору кампаний может увеличить объем конверсии.

Другие примеры информации, которую мы теряем в кампаниях PMax, включают таргетинг на аудиторию, размещение рекламы и контроль бюджета.

Несмотря на то, что все это разработано, рекламодателям может быть сложно приспособиться к потере возможности влиять на то, куда распределяются их доллары.

У них может не быть времени или бюджета, чтобы позволить кампании длиться достаточно долго, чтобы собрать достаточно данных для максимальной эффективности.

И хотя PMax оптимизирует поведение аудитории и рекламные креативы, он не предоставляет подробных данных об этом поведении или эффективности отдельных заголовков или изображений.