يعمل التعلم الآلي على تحسين Google AdWords في عام 2017

في حدث الإطلاق السنوي لـ Google لبرنامج AdWords و Analytics و DoubleClick ، ​​كان الموضوع الرئيسي لعام 2017 هو أن التعلم الآلي يمكّن المسوقين من القيام بالأشياء التي طالما أردنا القيام بها ، ولكننا لم نتمكن من القيام بها بسبب تعقيدها. هذا ما أعلنوه .

بعض النقاط البارزة في ما يعلنون عنه:

• الجماهير في السوق للبحث
• إسناد جوجل
• بيانات زيارة المتجر الأفضل والتكامل مع إعلانات الفيديو على YouTube
• قياس مبيعات المتجر الناتجة عن النقرات عبر الإنترنت

بالنسبة إلى Optmyzr ، فهذا يعني أننا سنتمكن الآن من القيام ببعض الأشياء الرائعة التي لم نتمكن من القيام بها من قبل:

• ستساعدك أدوات تعديل عروض الأسعار الخاصة بنا على تعيين عروض الأسعار المناسبة لشرائح الجمهور في السوق
• سيتمكن محرك القاعدة الخاص بنا من تعيين عروض الأسعار بناءً على بيانات التحويل الأكثر اكتمالاً التي يمكنك جمعها الآن من خلال إحالة Google.
• باستخدام هذه البيانات نفسها ، ستؤدي أدوات تخصيص الميزانية والتنبؤ الخاصة بنا إلى تحسين الاقتراحات حول كيفية تخصيص أكبر قدر من الميزانية للحملات الأكثر ربحية.
• ستتضمن تقاريرنا الآلية بيانات تحويل أكثر دقة ، بالإضافة إلى بيانات مبيعات المتاجر.

لاحظ أنه كالعادة ، فإن العديد من الميزات المعلن عنها في مرحلة تجريبية أو مخطط لها في وقت لاحق من هذا العام ، وستوفر Optmyzr الإمكانات الجديدة لعملائنا بمجرد أن تدعمها البرامج النصية من AdWords أو AdWords API.

تعريف الجمهور في السوق للبحث

تساعد الجماهير في السوق المعلنين على استهداف المستهلكين الذين يبدو أنهم في السوق لشيء ما. يعد هذا أمرًا ذا قيمة كبيرة لأن برنامج AdWords ، الذي يدور حول استهداف المستخدم المناسب في الوقت المناسب ، وتحويل هذا التفاعل إلى المزيد من الأموال لشركتك ، يتيح لك الآن معرفة المزيد حول مدى احتمالية اهتمام المستخدم بما تقدمه.

الجمهور في السوق هو طبقة فوق جميع طرق الاستهداف التقليدية التي تحمل عروض أسعار مثل الكلمات الرئيسية والموقع والوقت من اليوم وما إلى ذلك. الآن ستتمكن من تقديم عروض أسعار أعلى للجماهير في السوق.

تقدم Optmyzr بالفعل تحسينات لمساعدتك في تعيين تعديلات عروض الأسعار المناسبة للجغرافيات والأجهزة وفترات اليوم ، وسنكون قادرين الآن على إضافة جماهير في السوق إلى تلك القائمة.

تشمل الجماهير المتوفرة في السوق ما يلي:

• الملابس والاكسسوارات
• السيارات والمركبات
• منتجات الأطفال والرضع
• منتجات وخدمات التجميل *
• خدمات الأعمال*
• أجهزة الكمبيوتر والأجهزة الطرفية
• مستهلكى الكترونيات
• برامج المستهلك
• خدمات المواعدة *
• تعليم
• توظيف
• الخدمات المالية
• هدايا ومناسبات
• المنزل والحديقة
• العقارات
• الرياضة واللياقة البدنية *
• اتصالات
• يسافر
• في مرحلة تجريبية

تقديم Google Attribution

خلال البث المباشر الأخير لشركاء Google ، ناقشت مع Ben Tyson ، رئيس البرنامج في Google ، الدفع بالنقرة لشركات الخدمات المنزلية. فحص المستهلك العادي 4.2 من الموارد في المتوسط ​​قبل شراء خدمة منزلية منذ 6 سنوات. اليوم ، تضخم هذا الرقم إلى 22.4 من الموارد في المتوسط. يمكن أن تتضمن نقاط اللمس مجموعة متنوعة من تنسيقات الإعلانات والمحتوى مثل الفيديو والعرض والبحث والتواصل الاجتماعي على أجهزة وهواتف ذكية متعددة.

الوعد بالإعلان عبر الإنترنت هو أنه قابل للقياس للغاية وبالتالي من الممكن تجنب الإنفاق الضائع. لكن الحقيقة هي أن القياس الصحيح أصبح معقدًا للغاية. يعتبر تقييم التفاعلات والتوصل إلى نموذج إحالة معقول أمرًا معقدًا بما يكفي ليكون مناسبًا للشركات الكبيرة مع محللين متخصصين ، فكيف يمكن لشركة محلية صغيرة فهم كل ذلك.

وهنا يأتي دور Google Attribution. فهو يبسط ثلاثة أشياء لطالما كانت مصدر إزعاج فيما يتعلق بالإسناد:

1. تتبع جميع البيانات بدون علامات إضافية
2. تحليل الأداء باستخدام نماذج إحالة معقدة
3. العمل بناءً على الرؤى

الإسناد يشمل التتبع الموحد

هناك العديد من المشكلات المتعلقة بالتتبع اليوم. أحد أهم الأشياء هو أن إضافة utm_tags لبرنامج Google Analytics يمثل مشكلة لذلك غالبًا ما يتم التغاضي عنها أو القيام بها بشكل غير صحيح. بعد ذلك ، قد يستخدم المعلن أنظمة متعددة لتحليل البيانات وعندما لا تكون هذه الأنظمة موحدة ، يتم احتساب الأشياء مرتين كما في المثال التالي:

باستخدام البيانات الموحدة ، سيكون لدى المعلنين بيانات نظيفة لاتخاذ قرارات ذكية بها.

نموذج الإحالة المستند إلى البيانات أصبح الآن مجانيًا

ولكن حتى مع البيانات النظيفة ، لا يزال من الصعب تقييم جميع التفاعلات التي تؤدي إلى التحويل. هذا ما تدور حوله نماذج الإحالة. كيفية تعيين القيمة الصحيحة لكل تفاعل ... ستعمل Google الآن على تسهيل اختبار نماذج الإحالة المختلفة. المفتاح لهذا الجزء من الإعلان هو أن الإحالة المستندة إلى البيانات مضمنة وستكون الآن مجانية للجميع.

تستخدم نماذج الإحالة المستندة إلى البيانات البيانات الضخمة والتعلم الآلي لعمل تنبؤات محددة للغاية حول مجموعات نقاط الاتصال التي من المحتمل أن تؤدي إلى تحويل.

فيما يلي مثال على كيفية عمل الإحالة المستندة إلى البيانات. يستخدم التعلم الآلي لإيجاد ارتباطات بين الملايين من الطرق الفريدة التي يمكن أن يؤدي بها مسار المستهلك إلى تحويل ويخصص أوزانًا لأهمية كل خطوة ممكنة. يمكنه بعد ذلك تقديم نموذج إحالة مخصص للمعلنين يعكس العالم الحقيقي بأكبر قدر ممكن.

ضع في اعتبارك أن نماذج الإحالة هي مجرد تقديرات تقريبية تساعد المعلنين على ربط تأثير حملاتهم بالنتائج التي تحدث في العالم الحقيقي. عندما تتيح Google مواردها الحاسوبية الرائعة لمساعدة المسوقين في الحصول على نموذج أفضل ، فهذه مشكلة كبيرة.

تتدفق بيانات الإحالة إلى AdWords حتى تتمكن من اتخاذ إجراء

الشق الثالث للإعلان هو أنه سيصبح اتخاذ الإجراءات أسهل. حتى عندما كنت أعمل في Google ، كان الانفصال المتكرر بين البصيرة والقدرة على التصرف بناءً على تلك البصيرة شيئًا ناقشناه كثيرًا وأدى إلى إصلاح الواجهة الأمامية لبرنامج AdWords.

إنها أيضًا مشكلة نحاول معالجتها باستخدام أدواتنا في Optmyzr. على سبيل المثال ، يسهّل " عارض سمة التسوق " الذي أطلقناه الأسبوع الماضي على بائع التجزئة الحصول على نظرة ثاقبة حول الجوانب التي تجعل منتجات معينة في أكثر المنتجات مبيعًا ، ويسمح له على الفور بتغيير عروض الأسعار لجميع المنتجات التي تشترك في تلك المجموعات المرغوبة من السمات.

مع إعلان اليوم ، تعد Google بأن الرؤى المحسّنة التي تحصل عليها كجزء من إحالة Google سيتم إعادتها إلى AdWords حيث سيكون من السهل على المعلنين استخدامها لتعيين عروض أسعار أفضل أو إعادة تخصيص الميزانيات.

قياسات محسنة لزيارة المتجر

لقد تحسن التعلم الآلي بشكل ملحوظ منذ أن قدمت Google قياس زيارات المتاجر مرة أخرى في عام 2014. وهذا يعني أنه يمكنهم الآن توفير المزيد من بيانات زيارات المتجر الأفضل لجميع المعلنين. لا يحتاج المعلنون إلى فعل أي شيء أكثر من تمكين إضافات المواقع للحصول على هذه البيانات. لا توجد تقنية معقدة للتثبيت في المتاجر لأن التعلم الآلي المتقدم وتقنية رسم الخرائط من Google تتعامل مع كل ذلك.

وعندما يقوم المعلنون بتمكين إضافات المواقع ، سيتمكن هؤلاء الآن أيضًا من زيادة زيارات المتجر من إعلانات الفيديو على YouTube.

بيانات مبيعات المتجر لأي بائع تجزئة

يتتبع بائعو التجزئة بيانات المبيعات من الطلبات عبر الإنترنت حتى يتمكنوا من قياس عائد الإنفاق الإعلاني (ROAS) وتعيين عروض أسعار أكثر ربحية. شيء يساعد Optmyzr أيضًا في تحقيقه من خلال مجموعة متنوعة من أدوات إدارة عروض الأسعار. ستعمل Google الآن على تسهيل الأمر على بائعي التجزئة مهما كان حجمهم للحصول على بيانات المبيعات في AdWords. يقوم المعلنون ببساطة بتزويد Google ببيانات المبيعات وعنوان البريد الإلكتروني المرتبط من برنامج الولاء الخاص بهم ، وتقوم Google بربط النقاط بالأنشطة عبر الإنترنت التي أدت إلى الشراء داخل المتجر.

وبالنسبة إلى تجار التجزئة الذين لا يتتبعون عناوين البريد الإلكتروني ، فلا يزال بإمكانهم الاستفادة من البرنامج لأن Google لديها شراكات مع جهات خارجية تستحوذ على ما يقرب من 70٪ من معاملات بطاقات الائتمان والخصم في الولايات المتحدة.

استنتاج

هناك العديد من الإعلانات من AdWords قادمة اليوم ولكن هذه هي الأكثر أهمية في الوقت الحالي. سنغطي المزيد من التفاصيل في الأيام المقبلة.