Força do anúncio para anúncios de pesquisa responsivos: o que é e por que você não deve se preocupar com isso

Se você é um anunciante PPC, certamente conhece as pontuações em sua conta de anúncios, por exemplo, índice de qualidade ou índice de otimização. Com os anúncios de pesquisa responsivos (RSAs) substituindo os anúncios de texto expandidos, os anunciantes agora estão cada vez mais expostos a um novo tipo de pontuação chamado de força do anúncio.

Nesta postagem, explicarei qual é a força do anúncio dos anúncios responsivos de pesquisa, o quanto ela é importante e como ela se compara às outras pontuações de otimização que existem há mais tempo.

O que é a força do anúncio?

O Google define a força do anúncio da seguinte forma:

A força do anúncio fornece feedback para ajudá-lo a se concentrar em fornecer as mensagens certas para seus clientes. Ele mostra como um criativo de anúncio segue as práticas recomendadas para um desempenho ideal, variando de "Incompleto", "Ruim", "Médio", "Bom" a "Excelente".

É o tipo mais novo de pontuação que os anunciantes veem em suas contas associadas aos anúncios responsivos de pesquisa.

A força do anúncio é importante?

O Google afirma que esta é uma pontuação de prática recomendada e destina-se a causar uma ótima primeira impressão. Esta é uma escolha importante de palavras e significa que não está aprendendo com o seu desempenho real. E enquanto uma boa primeira impressão importa, os resultados a longo prazo importam ainda mais.

A força do anúncio usa um modelo de aprendizado de máquina que analisa quais atributos do anúncio tendem a corresponder a bons resultados para um anunciante. Por exemplo, um anunciante que tenha 10 variações diferentes de um título terá um desempenho melhor do que um anunciante semelhante que tenha 15 variações diferentes do mesmo título?

Os anúncios que incluem a palavra-chave principal de um grupo de anúncios tendem a ter melhor desempenho do que os anúncios que não incluem a mesma palavra-chave?

Os anúncios com muitas frases redundantes terão um desempenho pior do que aqueles que evitam a redundância?

Esses são insights super úteis para começar as coisas e todos nós podemos aprender algo com as lições da história.

No entanto, uma vez que você tenha um bom anúncio de linha de base, esqueça a força do anúncio porque, embora reflita o que funcionou bem para as massas no passado, não se importa com o que funciona para você. Um anunciante cujo anúncio com força de anúncio 'ruim' começa a ter um desempenho muito bom ainda será rotulado como 'ruim'.

Deixe-me dizer isso novamente. A força do anúncio não muda com base no seu desempenho!

Portanto, é possível que anunciantes com taxas de conversão fantásticas, CPAs baixos e muito lucro tenham uma força de anúncio ruim. Eles não estão seguindo a sabedoria geral, mas ainda são bem-sucedidos. Pensar diferente não é recompensado por este modelo.

Portanto, se você é um profissional de marketing experiente, não há nada de errado em criar um anúncio que você acha que terá um desempenho muito bom, mesmo que tenha uma força de anúncio ruim de acordo com as previsões do Google.

O que importa muito mais, nesse caso, é o monitoramento próximo e a experimentação metódica para garantir que o desempenho real reflita o que você acredita que o anúncio pode alcançar.

A força do anúncio ruim afeta a veiculação de anúncios?

Se você estiver preocupado com o fato de que a qualidade ruim do anúncio significa que seu anúncio será veiculado com menos frequência, tenha certeza de que a qualidade do anúncio não afeta a classificação ou o índice de qualidade do anúncio. Em outras palavras, se a qualidade do seu anúncio for ruim, isso NÃO significa que o Google está despriorizando seu anúncio no leilão de anúncios.

No entanto, é possível que seu anúncio seja realmente ruim e, portanto, também obtenha um índice de qualidade baixo e uma classificação de anúncio mais baixa em leilões. Correlação, não causalidade.

Parte do motivo pelo qual algumas pessoas acreditam que a qualidade ruim do anúncio faz com que seu anúncio seja menos exibido é que o Google por um tempo rotulou alguns anúncios como "ruim (elegibilidade limitada)". Esse status era confuso e foi removido desde então.

A força do anúncio é estática?

Embora meu ponto seja que a força do anúncio pode ser ignorada porque está desconectada do desempenho, ela não é totalmente estática. Por exemplo, a qualidade do anúncio gosta de anúncios que contêm a palavra-chave principal do grupo de anúncios no texto do título.

Portanto, se as palavras-chave de um grupo de anúncios forem alteradas ou se a combinação de palavras-chave que obtém mais impressões for alterada, a qualidade do anúncio poderá ser alterada mesmo quando não houver alterações em nenhum dos recursos do anúncio.

Você deve prestar atenção ao Índice de qualidade?

O Índice de qualidade (QS) é a pontuação original de aprendizado de máquina/inteligência artificial no Google Ads. Ele existe há quase 2 décadas e seu objetivo sempre foi prever a probabilidade de um anúncio ser relevante o suficiente para ser clicado.

Um ponto importante sobre o índice de qualidade é que o QS inicial de um anunciante pode mudar rapidamente à medida que o sistema acumula mais dados sobre a palavra-chave. Em outras palavras, como uma conta tem mais dados próprios, o número do índice de qualidade que você vê reflete mais a verdadeira realidade da qualidade e relevância dessa conta.

Portanto, faz sentido que os anunciantes prestem muita atenção ao QS e tentem colocá-lo o mais alto possível.

O número que você vê se torna uma representação melhor da realidade com o passar do tempo. E lembre-se de que quanto maior o índice de qualidade, menor o custo por clique que um anunciante precisa pagar para manter sua posição no leilão de anúncios.

Você deve prestar atenção à pontuação de otimização?

A pontuação de otimização, assim como a pontuação de qualidade, tem um elemento de aprendizado de máquina. O objetivo da pontuação de otimização é informar aos anunciantes quanto espaço livre está disponível em suas contas. Por exemplo, se eles trocassem de lances ou orçamentos, quantas conversões a mais essa alteração poderia causar.

O número estimado é baseado no aprendizado de máquina e, como em qualquer previsão, nem sempre será totalmente preciso. No entanto, vale a pena prestar atenção à pontuação de otimização, porque se você tiver uma pontuação de otimização baixa, isso significa que o aprendizado de máquina do Google acredita que você está deixando muitas conversões em potencial na mesa.

Você deve avaliar a sugestão e, em seguida, tomar uma decisão com base em quão preciso você acredita que o impacto seja. No Optmyzr, processamos seletivamente algumas das oportunidades do Google para melhorar a pontuação de otimização comparando as previsões do Google com as nossas, para ajudar os anunciantes a aproveitar o que acreditamos ser as melhores oportunidades.

Cuidado com os sistemas de feedback de circuito fechado

O problema com um sistema de feedback amplamente estático, como a força do anúncio, é que ele permite que você fique preso em um ciclo fechado. Este conceito é explicado no livro “The Loop” de Jacob Ward da NBC News.

A ideia é que o aprendizado de máquina influencia nossos comportamentos de maneiras indesejáveis. No caso dos anunciantes, o aprendizado de máquina está nos dizendo como ser criativos com nossos anúncios. Mas o que ele recomenda é baseado no que funcionou para outros no passado.

E quando ele diz a todos para fazerem o mesmo e obedecemos, ficamos presos em um ciclo fechado.

Aqui está um exemplo com o qual você pode se relacionar melhor. Se olharmos apenas para as recomendações da Netflix sobre quais programas de TV assistir a seguir, os algoritmos da Netflix estão influenciando nossas decisões, e essas decisões realimentam o algoritmo para fazer recomendações futuras.

Algoritmo: Ei, você deveria assistir a esse programa de TV legal, está na moda onde você mora.

Eu: Claro, vou dar uma olhada.

Algoritmo: Uau, olha isso, outra pessoa assistindo esse programa, eu deveria recomendar ainda mais assim.

Eu: Onde estão todos os shows novos e únicos? Tudo parece o mesmo!

A pontuação de qualidade do anúncio causa um problema semelhante para os anunciantes. Quando o algoritmo nos diz o que devemos fazer por causa do que funcionou no passado, está desincentivando a experimentação que pode criar novas histórias de sucesso que poderiam ter alterado as previsões futuras.

Os anúncios estão se homogeneizando e nossa criatividade não é mais recompensada.

Uma cartilha rápida sobre como o aprendizado de máquina funciona

Todas as pontuações mencionadas acima têm um elemento de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Então, acho importante explicar brevemente como essa tecnologia funciona. Ao entender isso, seremos capazes de ver as deficiências e armadilhas potenciais.

Alguns aprendizados de máquina funcionam construindo um modelo que prevê o futuro com base no que aconteceu no passado. O primeiro passo na criação de aprendizado de máquina é construir o modelo, às vezes chamado de fase de treinamento. Durante a fase de treinamento, os dados históricos são inseridos na máquina para que ela possa encontrar correlações entre os vários atributos que correspondem ao resultado desejado.

Vamos pegar o índice de qualidade, por exemplo. A máquina está procurando por sinais que correspondam a taxas de cliques mais altas, um indicador de relevância do anúncio. Ele pode descobrir que a presença da palavra-chave no texto do anúncio é um fator que se correlaciona com uma CTR mais alta e, portanto, incorporar isso em seu modelo para que as palavras-chave com esses anúncios obtenham uma pontuação mais alta.

Após o modelo ter sido testado e iterado, ele é implantado e começa a fazer previsões. No caso do índice de qualidade, ele faz uma previsão sobre a probabilidade de cada anúncio tentar entrar no leilão obter um clique. Ele faz essa previsão cada vez que um usuário faz uma pesquisa.

O modelo pode ser estático, atualizado periodicamente ou aprender continuamente com o sucesso de suas próprias previsões para melhorar a si mesmo. Por exemplo, se o modelo de índice de qualidade prever que um anúncio será clicado e não for clicado, ele atualizará seu modelo para que as previsões futuras sejam mais precisas. Isso é chamado de aprendizado por reforço.

Você também deve entender que os modelos podem ser construídos com diferentes conjuntos de dados e pesar mais ou menos diferentes tipos de sinais. No caso do índice de qualidade, os modelos são criados com todos os dados do Google Ads de um período recente, mas são criados para avaliar melhor o desempenho de uma conta quando esses dados estão disponíveis.

Assim, quando um anunciante adiciona uma nova palavra-chave à sua conta, seu índice de qualidade inicial é baseado mais em dados de todo o sistema. Quando a palavra-chave começar a construir seu próprio histórico na conta do anunciante, isso pesará mais no índice de qualidade.

Empacotando

Uma força de anúncio mais alta não significa uma CTR melhor ou uma taxa de conversão melhor ou um índice de qualidade melhor. Se você é novo em publicidade ou não sabe o que vai funcionar, considere isso um conselho.

Mas se você for um anunciante experiente, vá em frente e faça o que sabe fazer melhor. Crie o anúncio que ressoe bem com seu público-alvo e mantenha o foco no desempenho. Não fique apenas cego pela força do anúncio.

Receba dicas, estratégias e táticas de PPC acionáveis ​​de especialistas do setor em sua caixa de entrada uma vez por mês.