Le basi del successo: come strutturare il tuo account Google Ads per favorire la crescita sulla rete di ricerca
Le basi del successo: come strutturare il tuo account Google Ads per favorire la crescita sulla rete di ricerca
Concetti chiave
Ogni ricerca su Google è unica e ogni singolo momento in cui viene mostrata un'intenzione genera un'enorme quantità di dati. Informazioni demografiche, dispositivo, lingua, parole chiave: elaborare tutte queste informazioni manualmente è quasi impossibile.
Per fortuna, con il machine learning succede proprio il contrario: più è ampia la quantità di dati, più rapido è l'apprendimento. Non solo incorporare delle soluzioni automatizzate rende più semplice la struttura dell'account e ne facilita la gestione, ma le soluzioni stesse avranno di conseguenza un rendimento più elevato.
Per quanto non esista alcun approccio universale, in questo articolo vedremo quattro azioni basate sul machine learning che tutti gli inserzionisti orientati al rendimento dovrebbero applicare.
1. Automatizzazione delle offerte
2. Raggruppamento del traffico
3. Crescita della copertura
4. Ottimizzazione della creatività
Perché il machine learning è fondamentale per creare campagne sulla rete di ricerca che abbiano successo?
Con l'aiuto del machine learning, è possibile semplificare il proprio account Google Ads. In passato, gli inserzionisti si affidavano a segmentazioni complesse e dispendiose in termini di tempo per ottenere risultati sulla rete di ricerca. Oggi, invece, le soluzioni automatizzate, il maggior volume di dati e la minore segmentazione offrono informazioni più complete e un'ottimizzazione del rendimento.
La riduzione della complessità delle campagne permette, inoltre, di risparmiare tempo prezioso e consente ai team di concentrarsi sulle attività strategiche di più alto valore.
Quali sono le principali caratteristiche di un account Google Ads strutturato in modo da ottimizzare il rendimento sulla rete di ricerca?
Ogni attività è diversa, perciò la struttura del tuo account Google Ads deve essere personalizzata in base ai tuoi obiettivi aziendali.
Saranno la tua strategia di offerta, i tuoi gruppi di annunci e la tua creatività a determinare la struttura dell'account e il livello di segmentazione, ma le ottimizzazioni che descriviamo qui di seguito contribuiranno a migliorare il rendimento delle campagne sulla rete di ricerca per la maggior parte delle attività.
Gruppi di annunci
Un gruppo di uno o più annunci con obiettivi simili, raggruppati per tema in modo da rendere più semplici la gestione e l'assegnazione del budget.
Scopri di più1. Automatizzazione delle offerte
In passato, gli inserzionisti dovevano adottare un approccio manuale molto dettagliato, tenere traccia di molte parole chiave diverse e fare offerte differenti su ognuna.
Smart Bidding è un insieme di strategie di offerta automatiche che apre le porte a una semplificazione della struttura dell'account. La strategia sfrutta il comportamento storico in fase di ricerca e i fattori contestuali come dispositivo, posizione e segmenti di pubblico proprietari per regolare le proprie stime in tempo reale per ogni asta, prevedendo la probabilità di conversione e aumentando l'offerta di conseguenza.
Monitorando le azioni dei consumatori sul sito per poi implementare lo Smart Bidding così da incentivare tali azioni, potrai concentrarti sull'affinare i contenuti degli annunci e delle pagine di destinazione.
2. Raggruppamento del traffico
In generale, il machine learning ha bisogno di volume e varietà per apprendere in modo più rapido e garantire risultati migliori. Oltre a rendere troppo complessa la struttura del tuo account, la segmentazione del traffico non necessaria può influenzare il rendimento degli strumenti automatizzati e l'esito delle tue campagne.
Basando le tue campagne su una segmentazione troppo granulare (ad esempio, per pubblico, dispositivo o tipo di corrispondenza delle parole chiave) ridurrai il volume di traffico per campagna e gruppi di annuncio, rallentando così la capacità del machine learning di analizzare il rendimento del tuo annuncio.
Basandole, invece, su chiari obiettivi aziendali, avrai accesso a gruppi di annunci dal volume maggiore. In questo modo, potrai massimizzare le tue impressioni a livello di gruppo di annunci, raggiungendo un volume di conversione per campagna più alto e creando una struttura più semplice che lascia meno spazio ad errori.
Annunci dinamici della rete di ricerca
Annunci che sfruttano i contenuti del tuo sito web per creare automaticamente campagne personalizzate sulla rete di ricerca, volte a raggiungere gli utenti che cercano proprio il prodotto o il servizio della tua attività.
Scopri di più3. Crescita della copertura
La corrispondenza generica diventa sempre più intelligente. In passato, adottando un approccio più generico alle parole chiave si rischiava di incidere negativamente sulla pertinenza. Tuttavia, oggi il machine learning è in grado di considerare diversi indicatori di intenzione e la corrispondenza generica riesce a fare distinzioni molto precise tra le ricerche, per esempio nel caso di un utente che cerca "viole", che può essere inteso come "fiori" o come "strumenti musicali".
Sfrutta questo fattore a tuo vantaggio semplificando l'elenco delle parole chiave, usando singole parole chiave a corrispondenza generica per ottenere lo stesso traffico che si ottiene con un gran numero di parole chiave con corrispondenza a frase. Usando la corrispondenza generica puoi coprire molte più query e, combinandola con lo Smart Bidding, avrai la certezza di puntare sulle ricerche giuste per la tua attività, con le giuste offerte.
Allo stesso modo, se includi gli annunci dinamici della rete di ricerca nella tua strategia di targeting, potrai aumentare la portata dei tuoi annunci. Una percentuale tra il 75% e l'85% dei termini di ricerca scelti come target con gli annunci dinamici della rete di ricerca sono nuovi e incrementali e, inoltre, generano una riduzione del costo medio per vendita del 30% rispetto al traffico di ricerca generico.¹
Tipi di corrispondenza
Le query a corrispondenza esatta e a frase hanno come target le frasi che si avvicinano di più alla parola chiave che hai scelto. Le query a corrispondenza generica mostrano, invece, le ricerche correlate in modo più generale alle tue parole chiave.
Scopri di più4. Ottimizzazione della creatività
La pertinenza del contenuto dell'annuncio alla query di ricerca è fondamentale per il successo di una campagna. L'integrazione di soluzioni di machine learning nella struttura dell'account può esserti utile in questo senso.
Una volta generati quanti più asset della creatività possibili, nel maggior numero di formati disponibili, nonché un testo pertinente e ben scritto, potrai sfruttare funzioni come gli annunci adattabili della rete di ricerca e altre funzioni dinamiche. In questo modo, il machine learning avrà un gruppo di asset quanto più ampio possibile per generare titoli più efficaci e inviti all'azione migliori, ottenendo così un rendimento più alto.
Prova ad esempio a collegare la creatività alle ricerche usando l'inserimento dinamico delle parole chiave, che aggiorna automaticamente il testo del tuo annuncio in modo da includere la parola chiave corrispondente ai termini di ricerca di un utente. In alternativa, utilizza le funzioni di conto alla rovescia per creare aspettativa evidenziando una scadenza o un'offerta a tempo nei tuoi annunci.
Con l'avanzamento dell'automazione, gli inserzionisti vedranno i risultati tangibili del proprio lavoro. Non concentrarti su una gestione dettagliata delle parole chiave, analisi del costo per clic e segmentazione manuale, ma assicurati che annunci, app e pagine di destinazione abbiano testi e creatività di prim'ordine, e il machine learning provvederà a raccontare il tuo brand nel miglior modo possibile.
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