Smart Bidding – inteligentne określanie stawek w Google Ads
W środowisku Google Ads i specjalistów PPC coraz głośniej jest o inteligentnym określaniu stawek, z angielskiego nazywanego Smart Biddingiem. Samo Google coraz więcej uwagi zwraca na automatyzację i machine learning. Firma prowadzi całą gamę webinarów oraz program Digital Champions, w którym uczestniczą najlepsze agencje w kraju (oczywiście nie mogło tam zabraknąć MaxROY.agency ;)). W tym artykule rozwiewam wszystkie wątpliwości odnośnie tego, czym są inteligentne strategie określania stawek w Google Ads. Wyjaśniam jak oraz kiedy je stosować, a także wskazuję różnice pomiędzy automatycznym a inteligentnym określaniem stawek.
Czym są stawki Smart Bidding i jakie ich rodzaje wyróżniamy?
Postanowiłem zacząć od źródła. Google definiuje Smart Bidding jako „podzbiór strategii automatycznego ustalania stawek, które służą do optymalizacji liczby lub wartości konwersji. Inteligentne określanie stawek w Google Ads korzysta z systemów uczących się do optymalizacji stawek pod kątem jak największej liczby i wartości konwersji we wszystkich kampaniach lub aukcjach. Do strategii inteligentnego określania stawek należą m.in. Docelowy CPA, Docelowy ROAS, Maksymalizacja liczby konwersji i Ulepszony CPC”.
Brzmi skomplikowanie?
Owszem, działanie inteligentnych stawek jest bardzo skomplikowane, jednak sama istota i zrozumienie, jak z nich korzystać i na czym polegają, już takie nie są. Poniżej postaram się wyjaśnić kluczowe składowe definicji Google.
„Służą do optymalizacji liczby lub wartości konwersji”. Już z pierwszego zdania wynika, że Smart Bidding nastawiony jest tylko na konwersję lub wartość konwersji. Oznacza to, że tylko prawidłowo mierząc konwersję, możemy korzystać ze stawek inteligentnych. Odnośnie samego mierzenia konwersji – nie ma sensu nadmiernie rozpisywać się na ten temat. Mierzyć konwersję powinien każdy reklamodawca, bo to podstawa działania w Google Ads.
„Google Ads korzysta z systemów uczących się do optymalizacji inteligentnych stawek (…) we wszystkich kampaniach i aukcjach”. Google tak naprawdę uczy się na naszych kampaniach, uczy się, uczestnicząc w każdej aukcji. Aukcji, których odbywają się tysiące dosłownie w każdej sekundzie. Oczywiście nie ma drugiej takiej samej firmy, drugiej takiej samej strony czy sklepu internetowego. Zatem Google najlepiej nauczy się podczas historycznych działań na koncie Google Ads. Ale Google także dzieli się swoimi danymi. Oczywiście nie dosłownie. Nie dowiemy się np. jakie koszty i przychody mają nasi konkurenci oraz firmy działające w tej samej branży. Jednak gdy prowadzimy konto zupełnie bez historii, Google wykorzysta te dane, aby pomóc nam, jako początkującym reklamodawcom, zmaksymalizować wyniki reklamowe. Strategie wykorzystujące Machine Learning w czasie trwania pojedynczej aukcji, czyli w czasie mniejszym niż sekunda, korzystają z bardzo wielu czynników.
Warto także wspomnieć o tym, że inteligentne strategie dostosowują także stawki do zapytania personalnego wprowadzonego w wyszukiwarkę. Widoczne są wzrosty wyszukiwań typu: dla mnie, blisko mnie, gdzie kupić, dziś wieczorem, czynne dzisiaj, otwarte itp. Będąc na starym rynku w Poznaniu i wpisaniu hasła “restauracje w pobliżu” algorytmy wyszukiwarki pokażą wyniki z restauracji znajdujących się w okolicy starego rynku.
„Do strategii inteligentnego określania stawek należą m.in. Docelowy CPA, Docelowy ROAS, Maksymalizacja liczby konwersji i Ulepszony CPC.” W tym miejscu opiszę 4 z 5 stawek. Ulepszony CPC nie jest w pełni automatyczną strategią, dlatego zajmę się nią później.
Docelowy CPA (Cost per Action): polega na maksymalizacji konwersji przy wyznaczonym lub niższym docelowym koszcie działania. Oczywiście strategia ta wykorzystuje wszystkie zalety inteligentnych stawek, w tym machine learning – czyli samouczenie się oraz dane historyczne. W praktyce wygląda to tak, że jeśli ustawimy sobie docelowy koszt za konwersję np. równy 20 zł, to systemy Google będą robiły wszystko, aby osiągnąć jak najwięcej konwersji przy średnim koszcie konwersji 20 zł.
Maksymalizacja liczby konwersji: strategia bardzo podobna do docelowego CPA, jednak wyróżnia się tym, że nie ustawiamy docelowego kosztu za działanie, a jedynie ustalamy budżet. System w określonym budżecie próbuje wygenerować jak najwięcej konwersji.
Docelowy ROAS (Return on ad spend): polega na ustaleniu stawki pod kątem zwrotu z inwestycji w reklamę. Strategia ta często jest stosowana w sklepach internetowych i wszelkiej maści działalnościach e-commerce. Do uruchomienia docelowego ROAS wymagane jest nie tylko skonfigurowanie konwersji wraz ze zliczaniem wartości, ale także osiągnięcie minimum 20 konwersji w okresie ostatnich 45 dni lub w przypadku sieci wyszukiwania – 15 konwersji w ciągu ostatnich 30 dni. Strategia ta będzie dążyła do ustalonego przez nas procentowego zwrotu z nakładu na reklamę. Oznacza to, że przy ROAS 100%, 1 wydana złotówka będzie zarabiała 1 zł. Natomiast przy ROAS 1000%. 1 złotówka, zarobi dla nas 10 zł.
Maksymalizacja wartości konwersji: podobnie jak w przypadku docelowego CPA i maksymalizacji liczby konwersji, maksymalizacja wartości konwersji jest w działaniu bardzo zbliżona do docelowego ROAS. W tym przypadku tak samo ustalamy budżet, a system w jego ramach próbuje wygenerować jak największą wartość konwersji.
Czym jeszcze odznacza się inteligentne określanie stawek?
Wiemy już, co oznacza Smart Bidding i które stawki należą do w pełni automatycznych. Sprawdźmy teraz, jakie jeszcze cechy towarzyszą inteligentnemu określaniu stawek.
- Sygnały – inteligentne określanie stawek uwzględnia szeroki zakres sygnałów dostępnych w Google Ads. Są to: typ urządzenia, lokalizacja użytkownika, pora dnia (niedługo także i pogoda), listy odbiorców na koncie, przeglądarka i język przeglądarki. W zależności od typu kampanii, sygnałami można sterować samodzielnie lub kampania robi to w pełni automatycznie i wówczas nie mamy możliwości edycji.
- Elastyczne narzędzia sterujące – umożliwiają wyznaczenie celów skuteczności pozwalających na kształtowanie skuteczności stawek i optymalizowanie stawek w sieci wyszukiwania odpowiednio do wybranego modelu atrybucji.
- Przejrzyste raportowanie – pomaga w szczegółowym sprawdzeniu efektywności i wyników danej strategii.
Przy okazji tematu inteligentnego określania stawek warto poruszyć także kwestię automatycznego określania stawek, bo inteligentne strategie wchodzą w zakres strategii automatycznych. Ponownie zacytujmy oficjalną definicję Google: „Automatyczne określanie stawek ułatwia szacowanie i ustalanie stawek według wyznaczonych celów skuteczności. Każdy typ strategii automatycznego określania stawek ma Ci pomóc osiągnąć konkretny cel biznesowy”.
Do automatycznych stawek zaliczają się wyżej już wymienione: Docelowy CPA, Maksymalizacja liczby konwersji, Docelowy ROAS, Maksymalizacja wartości konwersji oraz Maksymalizacja liczby kliknięć i Docelowy udział w wyświetleniach. Czym zatem różnią się Maksymalizacja liczby kliknięć i Docelowy udział w wyświetleniach i dlaczego nie należą do grona inteligentnych? To proste: te 2 strategie nie wymagają konwersji i nie wykorzystują jej w swoim działaniu.
Maksymalizacja liczby kliknięć polega na tym, że system automatycznie pomoże uzyskać jak najwięcej kliknięć w ramach ustalonego budżetu. Będzie to więc jak najtańszy i jak największy ruch z reklam, o jest bardzo dobrą strategią, gdy liczy się tylko zasięg kampanii reklamowej.
Docelowy udział w wyświetlaniach jest strategią dostępną tylko w sieci wyszukiwania, reklamodawca ustala procentowy udział wyświetleń na pierwszej pozycji, na górze wyników wyszukiwania lub na pierwszej stronie wyników wyszukiwania. Można również ustalić limit stawki za kliknięcie. Strategia potrafi być pomocna w przypadku, gdy liczy się szybkość działania, przykładowo gdy przytrafiła nam się usterka i musimy jak najszybciej znaleźć telefon do fachowca.
Podsumowując, automatyczne określanie stawek to maksymalizacja kliknięć i docelowy udział w wyświetleniach. Automatyczne i inteligentne stawki to Docelowy CPA, maksymalizacja liczby konwersji, docelowy ROAS, maksymalizacja wartości konwersji. Inteligentną i manualną stawką jest Ulepszony CPC.
Ulepszony CPC nie równa się w pełni inteligentnemu określaniu stawek
Z poprzedniego punktu wiadomo, że eCPC nie jest automatycznym a jedynie inteligentnym określaniem stawki. Jednak większość specjalistów PPC uznaję eCPC jako stawkę tylko w połowie inteligentną. Dlaczego? Odpowiedź jest bardzo prosta – ponieważ eCPC nie jest w pełni automatyczne. I mimo iż część z nas (specjalistów Google Ads) nadal ma w głowie to, że eCPC operowało stawkami o maksymalnie 30%, to zostało to zniesione w 2017 roku. Obecnie żadne oficjalne źródła nie mówią o tym, o ile ulepszony CPC może podnieść lub obniżyć stawkę (nieoficjalnie mówi się o 100%). Kolejną sprawą jest to, że ulepszony CPC będzie mimo wszystko dążył do stawki CPC ustalonej przez reklamodawcę. O ile w przypadku doświadczonych reklamodawców znających branżę i historię konta może to być zaleta (ze względu na możliwość trzymania kampanii pod kontrolą), to dla nowego konta czy nowego reklamodawcy może to powodować ograniczenie lub zawyżenie rzeczywistego CPC.
Od niedawna istnieje również możliwość optymalizacji nie tylko pod kątem konwersji, ale także pod kątem wartości konwersji. Oznacza to, że strategia upodobniła się do docelowego CPA, ale także docelowego ROAS. Pokazuje to także, że Google nie zapomina o swojej najpopularniejszej strategii i nie dąży do pełnej automatyzacji stawek, ale wciąż rozwija eCPC.
Czy sugerujemy korzystanie z eCPC? W branży marketingu internetowego na takie pytania odpowiada się najczęściej: to zależy, jeden Rabin powie tak, a inny powie nie. ☺
Z pewnością ma to sens, gdy konwersje nie są w pełni mierzalne – jak mierzenie połączeń telefonicznych. Przetestowaliśmy strategie Smart Bidding (przez kilka miesięcy) i eCPC wypada lepiej lub gdy uruchamiamy krótką kampanię, gdzie systemy samouczące się nie będą miały czasu na naukę kampanii.
Warto też odnotować wzrost konwersji w stosunku do zwykłego CPC:
Docelowy CPA i Maksymalizacja liczby konwersji: jak działają te stawki i kiedy ich używać?
Jak sama nazwa mówi, są to stawki z rodziny nastawionych na konwersje. Obu strategii warto jest używać w przypadku, gdy mierzymy tylko konwersję, a nie wartość konwersji. Bądź ustawiamy kampanię, która nie jest nastawiona na sprzedaż i przychód – takim przykładem mogą być kampanie, które mają pozyskać leady czy zachęcić do kontaktu. Czym się różnią i kiedy warto używać jednej, a kiedy drugiej strategii?
Maksymalizacja liczby konwersji to strategia bardzo użyteczna, gdy nie znamy docelowego kosztu za konwersję. Takich przypadków może być kilka: rozpoczynamy działania na zupełnie nowym koncie reklamowym, uruchamiamy nową kampanię z zupełnie nową usługą – nową konwersją lub działamy w krótkim okresie – np. uruchamiamy weekendową kampanię. Przykładów może być o wiele więcej. Strategii tej warto używać, gdy w określonym przez nas budżecie chcemy uzyskać jak największą liczbę konwersji.
Docelowy CPA jest strategią mniej automatyczną od maksymalizacji liczby konwersji, ale za to pomoże w optymalizacji kosztów reklamowych pod określony cel. Docelowy CPA jest świetną strategią dla reklamodawców, którzy wiedzą, ile wynosi ich dotychczasowy koszt konwersji lub wiedzą, ile korzyści mają z jednej określonej konwersji i ile są w stanie za nią zapłacić. Docelowy CPA pomaga także reklamodawcom zmniejszyć koszt konwersji. Jeśli optymalną stawką za konwersję jest np. 25 zł, a dotychczasowo płaciliśmy za konwersje 30 zł, warto przetestować strategię docelowy CPA.
Kiedy i jak korzystać z powyższych strategii?
Wyobraźmy sobie sytuację zupełnie nowego konta reklamowego, nowej usługi, nowej strony internetowej, podkreślmy też, że usługa nie jest sezonowa. Rozpoczynamy kampanię o maksymalizacji liczby konwersji w kwocie – zaszalejmy – 1000 zł dziennie. Kampanii doglądamy i optymalizujemy ją, ale nie zmieniamy strategii przez około 4 miesiące. Z miesiąca na miesiąc kampania powinna mieć coraz lepsze wyniki. Załóżmy, że w ostatnim miesiącu kampania generowała dziennie 10 konwersji, czyli osiągnęła CPA na poziomie 100 zł. Na podstawie znajomości kosztu konwersji, jakiego możemy się spodziewać z Google Ads, dochodzimy do wniosku, że przy koszcie 100 zł za konwersję biznes zarabia, jednak zawsze mogłoby być lepiej. Zmieniamy strategię w naszej kampanii na Docelowy CPA. Jaki CPA powinniśmy ustalić? Zaleca się o 20% mniejszą stawkę niż dotychczasowy CPA. Ustawiamy więc Docelowy CPA na 80 zł. Warto też zwiększyć budżet do 1600 zł, bo zaleca się mieć budżet dzienny kampanii wynoszący minimum dwudziestokrotność CPA (oczywiście nie dotyczy to wszystkich kont i skomplikowanych procesów konwersji). Dalszy proces optymalizacji stawek polega na dynamicznym sprawdzaniu i zmniejszaniu lub zwiększaniu wartości CPA. Dopóki kampania nie obniża drastycznie zasięgów reklam, możemy próbować zmniejszać stawkę docelowego CPA.
Gdy dojdziemy do pewnego pułapu CPA, warto się zastanowić, czy zależy nam na tańszych konwersjach, ale mniejszej ich ilości, czy na większej ilości konwersji, ale większym kosztem.
Warto odnotować, że dotyczy to tylko optymalizacji stawki, nie optymalizacji konwersji lub całej kampanii.
Docelowy ROAS i maksymalizacja wartości konwersji
Strategie Docelowy ROAS i Maksymalizacja wartości konwersji są jak na razie stosowane dla kont reklamujących podmioty e-commerce. Dlaczego na razie? Ponieważ w niedalekiej przyszłości zaczniemy mierzyć także sprzedaż offline, wizyty w sklepie (co już działa jako beta). Skupię się jednak na sytuacji z chwili pisania artykułu, czyli sprzedaży stricte online. Analogicznie jak przy maksymalizacji liczby konwersji i docelowym CPA, opiszę obie strategie oraz kiedy warto je stosować.
Maksymalizacja wartości konwersji. Strategia ta jest niemalże kopią strategii maksymalizacja liczby konwersji, z tym, że nastawiona jest właśnie na przychody z tytułu konwersji. Dodatkowo nie można jej stosować w sieci reklamowej, jedynie w sieci wyszukiwania i reklamach produktowych. Jest o tyle łatwiejsza do oceny skuteczności, że od razu znamy ROAS tej kampanii i można ocenić, czy jest opłacalna. Minusem może być to, że strategia będzie reklamować droższe produkty, niekoniecznie takie, na których reklamodawca ma największą marżę. Strategia jest bardzo przydatna dla kampanii z małą ilością produktów, krótkich wyprzedaży czy początków promowania sklepu internetowego.
W przypadku kampanii nastawionych na wartość konwersji, warto dzielić je według marży lub jeśli takiej nie znamy, to pogrupować produkty w ramach kampanii.
Docelowy ROAS. Strategia nastawiona na zwrot z inwestycji. Od maksymalizacji wartości konwersji różni się nie tylko tym, że podajemy wartość zwrotu z inwestycji w reklamę, ale także tym, że wymagane jest osiągnięcie minimum 20 konwersji w okresie ostatnich 45 dni lub 15 konwersji w ciągu ostatnich 30 dni w kampaniach w searchu. Jest to na tą chwilę jedyna strategia ustalania stawek, która wymaga historycznych danych konwersji na koncie. Oprócz tego, często jest łatwiejsza do określenia, ze względu na to, że reklamodawca (zazwyczaj) zna marżę ze sprzedawanych produktów. Określanie docelowego ROAS (ale tylko ROAS nie ROI) nie jest niczym skomplikowanym: zakładamy, że na produktach reklamodawca ma marżę rzędu 20%, docelowy ROAS, żeby kampania była na 0, wynosi w takim przypadku 500%. Wszystko powyżej ROAS 5 będzie już zyskiem. Podkreślam, że mowa tu o sytuacji tylko zysku z reklamy, bez kosztów obsługi agencji – specjalisty, logistyki, technologii, podatków itd.
Optymalizacja strategii docelowy ROAS wygląda bardzo podobnie jak przy docelowym CPA. Przechodząc ze strategii maksymalizacji wartości konwersji, docelowy ROAS można zwiększać o około 20%, dopóki zasięgi kampanii nie zaczną spadać. Znając maksymalny docelowy ROAS, reklamodawca może jeszcze zwiększać ROAS, zwiększając zwrot z inwestycji, ale zmniejszając zasięgi i przychody lub też wybrać optymalny ROAS, aby e-commerce generował przychody.
Kiedy nie warto korzystać z inteligentnego określania stawek?
Z tego, co dotąd ustaliliśmy, można wywnioskować, że inteligentne określanie stawek polega wyłącznie na doborze dobrej i prawidłowej optymalizacji. Zalet strategii Smart Bidding jest bardzo wiele, jednak nie jest ona też wolna od wad. Kiedy nie warto lub wręcz nie można korzystać ze Smart Bidding?
Spójrzmy pod kątem tego, że stawki za kliknięcie ustala nie człowiek, a sztuczna inteligencja. Czy wsiadłbyś do samochodu bez kierowcy, uzależniając swoje życie od maszyny? I z drugiej strony: czy wygrasz w szachy z komputerem, albo wyliczysz coś szybciej i lepiej od niego?
Na podobne pytania trzeba sobie odpowiedzieć, gdy powierzasz swoje kampanie inteligentnym strategiom, które w większości przypadków już działają lepiej od ręcznej optymalizacji. Jest jednak pewne ale – brak kontroli lub mniejsza kontrola nad rzeczywistym CPC. Kontrola człowieka nad kosztem za kliknięcie w reklamę spada niemal do zera.
Oczywiście można podzielić kampanie, ustalić ROAS lub CPA, jednak nie będziemy mieć zbyt dużego wpływu na CPC . Nawet przy eCPC system może zwiększyć stawkę za kliknięcie i rzeczywiste CPC będzie wyższe od ustalonego.
W kampaniach brandowych inteligentne strategie potrafią podbić CPC przy zapytaniach brandowych do kwoty 10 zł lub więcej. System słusznie uzna, że prawdopodobieństwo konwersji jest bardzo duże i mocno podniesie stawkę, gdzie ustawiając stawkę manualną, za takie samo kliknięcie prowadzące do konwersji możemy zapłacić przykładowo 10 gr. Jeżeli decydujemy się na kampanie brandowe, to wybór strategii Smart Bidding nie zawsze jest dobrym pomysłem.
Jak wygląda sprawa w kampaniach zasięgowych i wszystkich kampaniach nie nastawionych na konwersje? W przypadku, gdy celem jest dotarcie do jak największej liczby odbiorców, strategie inteligentne nie są zalecane. Jeżeli celem jest to, by jak najwięcej osób zobaczyło reklamę, warto rozważyć CPM, a w przypadku wejść na stronę, CPC, eCPC lub maksymalizację liczby kliknięć.
Spójrzmy jeszcze na kampanie wideo: tutaj poza TrueView for Action, które korzysta z docelowego CPA lub maksymalizacji konwersji, nie ma możliwości ustawienia w systemie innej stawki niż CPV lub CPM.
Oczywiście warto testować, są branże i przypadki, w których automatyczne strategie sobie nie radzą, a są przypadki, gdzie automatyzacja pozwoliła zwiększyć kilkukrotnie wyniki. Mam nadzieję, że dzięki wiedzy z artykułu będziecie osiągać wyłącznie ten drugi efekt ☺
