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

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.

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.

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.