Auto-Bidding w kampaniach e-commerce

Inteligentna optymalizacja stawek w kampaniach e-commerce to obecnie klucz do sukcesu każdej kampanii e-commerce w wyszukiwarkach internetowych. Stawki mają bezpośredni wpływ na efektywność kampanii i widoczność reklam dla najważniejszych ścieżek zapytań istotnych dla każdego biznesu. Bez regularnej, opartej na danych optymalizacji stawek, możemy wydawać za dużo na niewłaściwie słowa kluczowe w sytuacji gdy tracimy najbardziej wartościowe i dochodowe transakcje z innych słów kluczowych.

Jak to działa?

Bez systemu do inteligentnej optymalizacji, specjalista sam codziennie (lub raz na tydzień, miesiąc) analizuje dane i podejmuje decyzję o zmianie stawek w wybranych kampaniach, grupach reklam czy słowach kluczowych. Problem polega na tym, że obecnie jest coraz więcej dostępnych typów kampanii i możliwości targetowania. Optymalizacja ręczna przestała być efektywna i przede wszystkim zbyt wolna.

Gdy mamy do czynienia z dużą ilością danych należy do pracy wykorzystywać maszyny, które same potrafią dzisiaj nie tylko odpowiednio przeliczać dane, ale w oparciu o dane „uczyć się” i przewidywać różne scenariusze zachowania kampanii dla danej stawki w obrębie pojedynczego słowa kluczowego, grupy reklam czy całej kampanii. Co najważniejsze jednak maszyna może to robić codziennie, a każda zmiana wynika z dokładnego przeliczenia danych i wyboru najlepszego wariantu dla wybranego przez nas celu.

Zobacz również:

Jaki to ma wpływ na branże e-commerce?

Firmy, które wprowadziły inteligentną optymalizację stawek w swoich kampaniach średnio podnoszą swoje przychody o 32% przy jednoczesnym obniżeniu kosztów o 15%. Efektywne strategie optymalizacji stawek nie tylko oszczędzają czas potrzebny na zarządzanie kampaniami, ale także pozwalają na bardziej dynamiczne reagowanie na następujące zmiany na rynku. Sklepy nie muszą się skupiać tylko na najdroższych najbardziej dochodowych słowach kluczowych, ale mogą szukać bardziej niszowych opcji kierowania reklam o podobnej dochodowości. Optymalizacja kampanii może się odbywać nawet z godzinną częstotliwością biorąc pod uwagę wiele ważnych czynników jak urządzenie, lokalizacja, pora dnia, typ reklamy, lista re-marketingowa czy przeglądarka z której korzysta użytkownik. Biorąc pod uwagę wszystkie te czynniki zdajemy sobie sprawę, że codzienna ręczna optymalizacja obecnie jest niemal niemożliwa, a silny trend wykorzystywaniu auto-biddingu w kampaniach e-commerce jest nieunikany. Nie jest to jedna z opcji do wyboru, ale decyzja, którą prędzej czy później każda z firm będzie musiała podjąć.

Zastosowanie w praktyce.

Można się teraz zastanowić, co to znaczy duża ilość danych i kiedy wdrożenie inteligentnej optymalizacji stawek ma sens? Nawet dla małych budżetów rzędu 1000 zł można zaobserwować znaczące korzyści, które rosną wraz ze wzrostem budżetu i skali kampanii. Dla przykładu mamy sklep, który posiada w ofercie 10 000 produktów. Przygotowujemy do niego kampanie z listą produktów (Google PLA), kampanie w wyszukiwarkach (Google, Bing, Yandex) na 5000 słów kluczowych, kampanie w sieci reklamowej oraz re-marketing. Standardowo możemy ustalać stawki na poziomie pojedynczego słowa kluczowego, produktu i targetowania w sieci reklamowej (np. zainteresowanie lub strona docelowa). Załóżmy, że mamy 20 000 pojedynczych elementów (np. jedno słowo kluczowe) dla których możemy przypisać indywidualne stawki. Zmiany stawek powinniśmy wykonywać codziennie więc ręczna optymalizacja jest już prawie niemożliwa. Dodatkowo stawka na poziomie słowa to tylko jeden z parametrów, ważna jest dodatkowo pora dnia, urządzenie, wiek, płeć itp. parametry. Razem daje nam to kilkadziesiąt tysięcy możliwości ustawień kampanii, które trzeba przeliczyć, przeanalizować oraz zrobić odpowiednie scenariusze w zależności od zmiany poszczególnego parametru.

Dodatkowo oprócz maksymalizacji przychodów ważne są dla nas także inne cele jak zapisy na newsletter, docieranie do wartościowych użytkowników, którzy mogą dokonać zakupów na naszym serwisie w przyszłości. Mając wdrożoną inteligentną optymalizację stawek możemy przypisać rożne wartości dla wybranych celów, tak że system podczas optymalizacji weźmie pod uwagę wszystkie wartościowe dla nas odwiedziny.

System i algorytmy na bieżąco w czasie rzeczywistym analizują dane i na ich podstawie podejmują decyzję o ewentualnej zmianie stawki dla danego słowa kluczowego na danym urządzeniu, ponieważ wszystkie sygnały pokazują, że ten konkretny użytkownik ma wysoki potencjał zakupu i warto zwrócić jego uwagę.

Efektywna optymalizacja

Patrząc na powyższy przykład możemy się tylko zastanawiać, jakie możliwości optymalizacji niesie ze sobą auto-bidding w sklepach które mają w ofercie 30 000 produktów i więcej. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego w e-commerce, firmy mogą się mocniej skupić na rozwoju i skalowaniu swojego biznesy, czy wchodzenia na nowe rynki zagraniczne. Rośnie także świadomość, że dzisiaj myśląc o optymalizacji stawek w kampaniach musimy rozumieć, że efektywna stawka dla pojedynczego elementu kampanii ma w sobie wiele różnych parametrów, które musimy brać pod uwagę.

Więcej na temat skutecznego zwiększania sprzedaży w e-commerce możesz dowiedzieć się podczas jednej z najstarszej i najciekawszej konferencji poświęconej sprzedaży przez Internet - Ecommerce Standard.

www.ecommercestandard.pl