Ajustarea bidurilor periodic si raportarea la istoric sunt primii pasi al unui ciclu de feedback pozitiv in care costurile (bidul) si rezultatele (vanzarile) se stimuleaza sau se inhiba continuu. Fara un astfel de ciclu, orice strategie de bidding este doar o baba-oarba si are nevoie de modele extrem de evoluate de predictie pentru a avea un succes macar minimal, daca componenta istorica nu exista si / sau nu poate fi aproximata.

Cum putem determina ce valoare are un cuvant cheie, ce bid sa licitam pe el in vederea obtinerii unor rezultate optime? Un bid prea mic poate aduce rezultate prea slabe. Un bid prea mare poate aduce conversii, insa la un cost nedorit care nu are justificare financiara sau din alte puncte de vedere ale afacerii. Pentru simplificare, in continuare, vom lua in considerare doar implicatia financiara a conversiilor pe care o vom numi generic profit desi rezultatele conversiilor pot sa fie nu doar comenzi aducatoare de profit ci si branding, lead-uri, atacuri asupra competitiei etc. Ca o mica paranteza la capitolul conversii, dorim sa reamintim celor care au uitat ca AdWords permite setarea de conversii care nu sunt luate in calcul in conversiile totale, permitand astfel rularea paralela de conversii multiple cu scopuri variate.

Perioada de raportare depinde de natura fiecarui business in parte. In industria comercializarii jucariilor, de exemplu, 90% din vanzari se fac in luna Decembrie. Un site care vinde jucarii nu poate folosi o strategie de bidding bazata pe istoricul ultimelor 30 de zile deoarece daca va astepta ca sa acumuleze un istoric relevant, va trece perioada de varf, adica acea perioada in care industria per total face 90% din vanzarile unui an. Ce putem face in acest caz? Limitarea istoricului la 15 zile nu ajuta prea mult si nici macar la 7 zile care este extrem de scurta si care poate fi justificata doar in anumite situatii particulare cum ar fi testarea profitabilitatii unor campanii pentru unele produse unicat sau extrem de specifice in vederea deciderii continuarii sau renuntarii la promovarea pentru ele.

Este evident ca in exemplul dat mai jus, cel cu jucariile, raportarea la perioada similara de anul trecut ar fi ideala. Din pacate insa, pe langa sezonalitatea fluxului de comenzi si a interesului clientilor, exista o sezonalitate a produselor cautate, astfel inca probabil din acea felie de 90% de produse vandute, grosul va fi realizat de produse noi, lansate anul curent, care nu au istoric in cautari si in vanzari.

Problema este una compelxa si nu poate fi rezolvata privind doar din punctul de vedere al gestionarii campaniei ppc ci privita global, inclusa in strategia de marketing clasic in care exista bugetare, exista plan de marketing etc (old school). Bineinteles ca, desi nu avem istoric deci nu stim cum sa biduim,  putem folosi unele metrice diferite de profit pentru a ajusta bidurile (cost per click ar fi cea mai simpla) si de asemenea, extrem de importanta in cazul produselor noi este analiza analytics. Un produs nou, interesant, e posibil sa fie promovat gresit, sa aiba un landing page prost, sa aiba explicatii incomplete si mai ales sa fie cautat cu alti termeni decat cei asteptati. Mai ales la produsele noi dar si la inceputul unor campanii (daca nu permanent), ab testingul cel putin la nivel de ad-uri trebuie executat cat mai agresiv pentru a gasi o traiectorie optima.

Ideal in astfel de situatii dificile in care nu avem istoric si prin urmare bidum dupa ureche, dupa intuitie sau dupa pseudo-modele, ideal ar fi sa folosim noile tehnologii din inteligenta artificiala. Google pune la dispozitie cel putin pentru campaniile display o astfel de unealta. Pentru smart ads insa sunt necesare bugete importante pentru a rula eficient si pentru cei care isi permit automatizari folosind AdWords API, Smart-Ads nu sunt o solutie prea potrivita. In cazul cuvintelor insa trebuie sa folosim neaparat si alti factori care sa ne ajute sa lansam ciclul de feedback pozitiv, prin alti factori intelegand audiente sau localizare.

Daca in cazul campaniilor care nu au acces la un istoric sper ca am clarificat cateva aspecte, ramane intrebarea care sa fie perioada optima pentru site-urile care nu au aceasta problema sau o au intr-o masura mai mica? Google (prin consultantii sai) pe de o parte recomanda 90 de zile. Evident ca o perioada mai mare va face cuvintele sa arate mai frumos. Dar ce domeniu oare poate justifica o asemenea perioada? Fiecare domeniu are timeline-ul lui de decizie. Pe unele categorii de produse, decizia de cumparare se poate lungi pe 90 de zile. Sa zicem ca exemplu aici achizitia unui apartament sau a unei masini. Insa pentru categoriile cele mai fierbinti (moda, electronice etc) perioada este 2-3 zile. Cuvintele sunt aceleasi am putea spune. Da, insa relevanta cautarilor dupa “haine de primavara” este posibil sa varieze atat de drastic pe o perioada de 90 de zile incat chiar daca cuvintele raman aceleasi, interesul si valoarea cosului pe o anumita categorie de produs fluctueaza atat de mult incat orice ajustare este cvasi-inutila in ecuatia cost-profit.

Solutia propusa de noi este ca perioada optima sa nu fie ghicita ci determinata prin campanii de test paralele similare (aceleasi aduri, aceleasi cuvinte, aceleasi landing page-uri) care sa biduiasca pe perioade diferite in vederea determinarii rezultatelor optime. Dupa cum am mai spus insa, strategia de business are o importanta majora in determinarea bidurilor optime si prin prisma determinarii perioadei de raportare pe care o folosim: o afacere care este inflexibila si nu poate fructifica rapid oportunitatile, nu poate sa ruleze campaniile la turatii maxime. De aceea, este recomandat ca in aceste cazuri, o perioada lunga cu rezultate solide si sigure sa fie de preferat folosirii unei perioade scurte in care costurile pot sa creasca dar si in care rezultatele pozitive (conversiile) pot sa creasca spectaculos, prin prisma captarii interesului prezent (recent) al publicului tinta determinat tocmai de faptul ca folosim o perioada scurta.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.