Хотите верьте, хотите нет, но автоматизация PPC существовала задолго до появления ChatGPT.

Но с ростом популярности искусственного интеллекта, машинного обучения и автоматизации, что же остается менеджменту PPC?

Было доказано, что ручное управление PPC ограничивает эффективность и прибыль.

Но многоуровневая автоматизация PPC предназначена не только для профессионалов. Независимо от того, управляете ли вы одной учетной записью или 10 учетными записями, наличие человеческого компонента наряду с автоматизацией может стать ключом к успеху.

Это подробное руководство научит вас:

• Что такое многоуровневая автоматизация PPC.
• Как автоматизация повлияла на Google Ads.
• Как автоматизация повлияла на специалистов по контекстной рекламе.
• Варианты использования многоуровневой автоматизации PPC.

Что такое многоуровневая автоматизация?

Многоуровневая автоматизация PPC — это стратегическое использование нескольких инструментов и правил автоматизации для управления и оптимизации кампаний PPC.

Основная цель многоуровневой автоматизации PPC — повысить эффективность и результативность ваших усилий по контекстной рекламе.

Здесь на помощь приходит многоуровневая автоматизация.

Многоуровневая автоматизация использует различные функции автоматизации, технологии, а иногда и сторонние инструменты на разных уровнях управления вашей кампанией.

Некоторые примеры многоуровневой автоматизации включают в себя:

• Стратегии интеллектуального назначения ставок – Рекламные платформы заботятся о ставках по ключевым словам на основе целей, введенных в настройках кампании. Примеры интеллектуального назначения ставок: «Целевая цена за конверсию», «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу», «Максимум конверсий» и другие.
• Автоматизированные правила PPC – Рекламные платформы могут запускать определенные правила учетной записи по расписанию в зависимости от цели правила. Например, Google Ads может приостанавливать срочные объявления о распродажах в определенный день и время.
• PPC-скрипты – Это блоки кода, которые задают рекламным платформам определенные параметры, на которые следует обратить внимание, а затем заставляют платформу предпринимать определенные действия, если эти параметры выполняются.
• Рекомендации Google Рекламы вкладка – Google анализирует эффективность кампании и дает маркетологам PPC рекомендации, которые следует либо принять меры, либо отклонить, если они неактуальны.
• Сторонние инструменты автоматизации – Такие инструменты, как Редактор Google Рекламы, Оптмызр, Адалиси многое другое может помочь вывести управление контекстной рекламой на новый уровень благодаря автоматизированному программному обеспечению и дополнительной информации.

Видите здесь образец?

Автоматизация и машинное обучение дают результаты управления PPC на основе вклада маркетологов PPC для достижения лучших результатов кампании.

Как автоматизация повлияла на рекламу Google?

За прошедшие годы Google Ads (а также Microsoft Ads, Meta и т. д.) представили бесчисленное множество функций автоматизации для маркетологов.

Итак, какова их главная цель здесь?

Упростить управление платными медиа для рекламодателей.

В последние годы Google Ads переориентировался на малый и средний бизнес (SMB), утверждая, что настроить кампанию так же просто, как ввести несколько настроек и позволить Google сделать все остальное.

Более опытные рекламодатели на собственном опыте испытали переход от практического управления PPC к более «невмешательному» подходу с функциями автоматизации.

Хотя каждый может согласиться с тем, что более простой платный медиа-менеджмент звучит великолепно, кривая обучения маркетологов далека от совершенства.

Автоматизация, по сути, взяла на себя многие повседневные задачи управления, которые привыкли выполнять рекламодатели PPC.

Например, в платформу Google Ads встроены следующие функции автоматизации:

• Управление ставками ключевых слов и кампаний.
• Расширение аудитории.
• Автоматическое создание рекламных ресурсов.
• Расширение ключевых слов.
• И многое другое.

Теоретически, если Google Ads возьмет на себя большую часть загруженной работы, это звучит здорово.

Но на самом деле переход к многоуровневой автоматизации оказался далёк от совершенства.

Это подводит нас к следующему большому вопросу: заменит ли автоматизация маркетологов PPC?

Заменяет ли автоматизация экспертов по контекстной рекламе?

Сокращение рабочих мест и реструктуризация из-за автоматизации, безусловно, являются деликатной темой.

Добавьте к этому надвигающийся экономический спад, и вы получите множество маркетологов, которые изо всех сил цепляются за свои роли.

В маркетинговой индустрии произошли изменения в должностных обязанностях, особенно в сфере контента, благодаря таким платформам, как ChatGPT, Bard и другим.

Но пришло время решить этот спор раз и навсегда.

Автоматизация не заменит необходимость в маркетологах PPC.

Имейте в виду, что автоматизация уже заменила многие повседневные задачи, которые эксперты по контекстной рекламе привыкли выполнять в течение последнего десятилетия или около того.

То, что мы имеем и будем видеть в дальнейшем, — это сдвиг в роли экспертов PPC.

Поскольку автоматизация и машинное обучение берут на себя роль повседневного управления, эксперты по контекстной рекламе будут тратить больше времени на такие вещи, как:

• Анализ данных и качество данных.
• Принятие стратегических решений.
• Анализ и оптимизация результатов автоматизации.

Автоматизация и машины отлично справляются с управлением рычагами, делая общее управление кампанией более эффективным.

Но одни только инструменты автоматизации не могут заменить человеческое участие и создание истории на основе данных и идей.

В этом красота многоуровневой автоматизации PPC.

Узнайте, что могут предложить инструменты автоматизации, и у вас останется больше времени, чтобы стать более стратегическим PPC-маркетологом.

Варианты использования многоуровневой автоматизации PPC

Существует много способов, которыми маркетологи PPC и технологии автоматизации могут работать вместе для достижения оптимальных результатов кампании.

Ниже приведены лишь несколько примеров того, как использовать многоуровневую автоматизацию в своих интересах.

1. Максимально используйте возможности интеллектуального назначения ставок

Как упоминалось ранее в этом руководстве, интеллектуальное назначение ставок — один из наиболее полезных инструментов автоматизации PPC.

Google Реклама разработала собственные стратегии автоматического назначения ставок, чтобы исключить необходимость догадок при ручном управлении ставками.

Однако интеллектуальное назначение ставок не является надежным и уж точно не стратегией «установил и забыл».

Результаты интеллектуального назначения ставок могут быть столь же эффективными, как и входные данные, поступающие в систему машинного обучения.

Итак, как следует использовать многоуровневую автоматизацию для интеллектуального назначения ставок?

Сначала выберите стратегию интеллектуального назначения ставок, которая лучше всего соответствует цели отдельной кампании. Вы можете выбрать из:

• Целевая цена за действие (CPA).
• Целевая рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS).
• Максимизируйте конверсию.
• Максимизируйте ценность конверсии.

При каждом запуске стратегии интеллектуального назначения ставок важно принять некоторые меры предосторожности, чтобы снизить волатильность эффективности кампании.

Это может означать настройку автоматического правила, которое будет предупреждать вас всякий раз, когда сообщается о значительной волатильности, например:

• Повышение цены за клик (CPC) или стоимости.
• Уменьшите количество показов, кликов или стоимости.

Любой из этих сценариев может быть связан с кривыми обучения алгоритма или может быть индикатором того, что ваши ставки слишком низкие или слишком высокие.

Например, предположим, что в кампании установлена ​​целевая цена за конверсию в размере 25 долларов США, но затем внезапно количество показов и кликов резко падает.

Это может означать, что целевая цена за конверсию установлена ​​слишком низкой, и алгоритм ограничил показ рекламы, чтобы сохранить только алгоритм считает, что отдельные пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку.

Без системы оповещений волатильность кампании может оставаться незамеченной в течение нескольких часов, дней или даже недель, если вы своевременно не проверяете эффективность.

2. Взаимодействуйте с рекомендациями и информацией для улучшения автоматизированных результатов.

Цель рекламных алгоритмов — с каждым днем ​​становиться умнее и повышать эффективность кампании.

Но опять же, автоматизированные выходные данные хороши настолько, насколько хороши входные сигналы, подаваемые в начале.

Многие опытные маркетологи PPC склонны списывать со счетов вкладки «Рекомендации» или «Статистика» Google Ads из-за ощущения, что они получают нерелевантные предложения.

Однако эти системы были предназначены для того, чтобы учиться на вкладе маркетологов и лучше учиться оптимизировать.

Тот факт, что рекомендация дается на платформе, не означает, что вы должны ее реализовать.

Прелесть этого инструмента в том, что у вас есть возможность отклонить возможность, а затем сообщить Google, почему вы ее отклоняете.

Есть даже вариант «это не имеет значения».

Будьте готовы взаимодействовать с вкладкой «Рекомендации и статистика» еженедельно или раз в две недели, чтобы лучше обучать алгоритмы оптимизации производительности на основе того, что вы считаете важным.

Со временем эти рекомендации и аналитическая информация могут сэкономить вам значительное время в течение недель и месяцев, что, в свою очередь, дает вам больше времени, чтобы сосредоточиться на стратегических мерах в ваших аккаунтах.

3. Автоматизируйте анализ конкурентов с помощью инструментов

Одно дело — обеспечить постоянную бесперебойную работу ваших объявлений и кампаний.

Стратегия следующего уровня — использование автоматизации для отслеживания ваших конкурентов и того, что они делают.

Многие сторонние инструменты имеют функции анализа конкурентов, которые предупреждают вас о таких вещах, как:

• Охват ключевых слов.
• Контент-маркетинг.
• Присутствие в социальных сетях.
• Доля рынка.
• И более.

Имейте в виду, что эти инструменты предоставляются по платной подписке, но многие из них полезны во многих других областях автоматизации, помимо анализа конкурентов.

Некоторые из этих инструментов включают в себя Семраш, Моз, Google Трендыи Зацепка.

Цель состоит в том, чтобы не просто идти в ногу со своими конкурентами и копировать то, что они делают.

Настройка автоматического анализа конкурентов поможет вам оставаться в курсе событий и может укрепить ваше положение на рынке или отреагировать таким образом, чтобы выделить вас среди контента конкурентов.

В итоге

Многоуровневая автоматизация PPC существует уже некоторое время и продолжает развиваться с каждым годом.

Хотя автоматизация заменила некоторые аспекты работы PPC-менеджера, она не может заменить необходимые человеческие компоненты эффективной стратегии PPC.

Используйте это руководство, чтобы узнать, как использовать многоуровневую автоматизацию в своих интересах, чтобы получить максимальную отдачу от затраченных средств.

Дополнительные ресурсы:

---

Рекомендованное изображение: 3rdtimeluckystudio/Shutterstock