Duyarlı Arama Ağı Reklamları için Reklam Gücü: Nedir ve Neden Endişelenmemelisiniz?

Bir PPC Reklamvereniyseniz, reklam hesabınızdaki, örneğin kalite puanı veya optimizasyon puanı gibi puanlara kesinlikle yabancı değilsiniz. Genişletilmiş Metin Reklamların yerini alan Duyarlı Arama Ağı Reklamları (RSA'lar) ile, reklamverenler artık Reklam Gücü adı verilen yeni bir puan türüne giderek daha fazla maruz kalıyor.

Bu gönderide, Duyarlı Arama Ağı Reklamlarının gücünün ne olduğunu, ne kadar önemli olduğunu ve daha uzun süredir var olan diğer optimizasyon puanlarıyla nasıl karşılaştırıldığını açıklayacağım.

Reklam Gücü nedir?

Google, Reklam Gücünü şu şekilde tanımlar:

Reklam Gücü, müşterilerinize doğru mesajları sunmaya odaklanmanıza yardımcı olacak geri bildirim sağlar. Bir reklam öğesinin "Eksik", "Kötü", "Ortalama", "İyi" ve "Mükemmel" arasında değişen optimum performans için en iyi uygulamaları ne kadar iyi takip ettiğini gösterir.

Duyarlı Arama Ağı Reklamlarıyla ilişkili reklamverenlerin hesaplarında gördükleri en yeni puan türüdür.

Reklam Gücü önemli mi?

Google, bunun en iyi uygulama puanı olduğunu ve harika bir ilk izlenim bırakmayı amaçladığını belirtir. Bu önemli bir kelime seçimidir ve gerçek performansınızdan öğrenmediği anlamına gelir. Ve iyi bir ilk izlenim önemli olsa da, uzun vadeli sonuçlar daha da önemlidir.

Reklam gücü, bir reklamveren için hangi reklam özelliklerinin iyi sonuçlara karşılık gelme eğiliminde olduğuna bakan bir makine öğrenimi modeli kullanır. Örneğin, bir başlığın 10 farklı varyasyonu olan bir reklamveren, aynı başlığın 15 farklı varyasyonu olan benzer bir reklamverenden daha mı iyi performans gösterir?

Bir reklam grubunun birincil anahtar kelimesini içeren reklamlar, aynı anahtar kelimeyi içermeyen reklamlardan daha iyi performans gösterme eğiliminde midir?

Çok fazla gereksiz kelime öbeği içeren reklamlar, fazlalıktan kaçınanlardan daha mı kötü performans gösterecek?

Bunlar, bir şeyleri başlatmak için süper yararlı bilgilerdir ve hepimiz tarihin derslerinden bir şeyler öğrenebiliriz.

Bununla birlikte, iyi bir temel reklamınız olduğunda, reklamın gücünü unutun çünkü geçmişte kitleler için neyin iyi çalıştığını yansıtırken, sizin için neyin işe yaradığını umursamıyor. "Kötü" reklam gücüne sahip reklamı çok iyi performans göstermeye başlayan bir reklamveren, yine de "zayıf" olarak etiketlenecektir.

Bunu tekrar söylememe izin ver. Reklam gücü performansınıza göre değişmez!

Bu nedenle, harika dönüşüm oranlarına, düşük EBM'lere ve tonlarca kâra sahip reklamverenlerin reklam gücü düşük olabilir. Genel bilgeliği takip etmiyorlar ama yine de başarılılar. Farklı düşünmek bu model tarafından ödüllendirilmez.

Dolayısıyla, deneyimli bir pazarlamacıysanız, Google'ın tahminlerine göre reklam gücü zayıf olsa bile, gerçekten iyi performans göstereceğini düşündüğünüz bir reklam oluşturmanızda yanlış bir şey yoktur.

Bu durumda çok daha önemli olan, gerçek performansın reklamın başarabileceğine inandığınız şeyi yansıttığından emin olmak için yakın izleme ve metodik deneylerdir.

Zayıf Reklam Gücü Reklam Sunumunu Etkiler mi?

Düşük reklam gücünün, reklamınızın daha az yayınlanacağı anlamına geldiğinden endişeleniyorsanız, reklam gücünün reklam sıralamasını veya kalite puanını etkilemeyeceğinden emin olabilirsiniz. Diğer bir deyişle, reklam gücünüz zayıfsa, bu, Google'ın reklam açık artırmasında reklamınızı öncelik sırasına koymadığı anlamına gelmez.

Ancak, reklamınızın gerçekten kötü olması ve dolayısıyla açık artırmalarda düşük kalite puanı ve daha düşük reklam sıralaması alması mümkündür. Nedensellik değil, korelasyon.

Bazı kişilerin reklam gücünün zayıf olduğuna inanmasının bir nedeni, reklamlarının daha az gösterilmesine neden oluyor, Google'ın bir süredir bazı reklamları 'zayıf (sınırlı uygunluk)' olarak etiketlemesi. Bu durum kafa karıştırıcıydı ve o zamandan beri kaldırıldı.

Reklam Gücü Statik mi?

Demek istediğim, performansla bağlantısı olmadığı için reklam gücünün göz ardı edilebileceği olsa da, tamamen statik değil. Örneğin, reklam gücü, başlık metninde reklam grubunun ana anahtar kelimesini içeren reklamları sever.

Bu nedenle, bir reklam grubunun anahtar kelimeleri değişirse veya en çok gösterimi alan anahtar kelimelerin karışımı değişirse, reklam öğelerinde herhangi bir değişiklik olmadığında bile reklam gücü değişebilir.

Kalite Puanına Dikkat Etmeli Misiniz?

Kalite Puanı (QS), Google Ads'deki orijinal makine öğrenimi/yapay zeka puanıdır. Yaklaşık 20 yıldır var ve amacı her zaman bir reklamın tıklanacak kadar alakalı olma olasılığını tahmin etmek olmuştur.

Kalite puanıyla ilgili önemli bir nokta, bir reklamverenin ilk QS'sinin, sistem anahtar kelime hakkında daha fazla veri topladıkça hızla değişebilmesidir. Başka bir deyişle, bir hesap kendi verilerinden daha fazlasına sahip olduğundan, gördüğünüz kalite puanı numarası, o hesabın kalitesi ve alaka düzeyinin gerçek gerçekliğini daha fazla yansıtır.

Bu nedenle, reklamverenlerin QS'ye çok dikkat etmesi ve onu mümkün olduğu kadar yükseğe çıkarmaya çalışması mantıklıdır.

Gördüğünüz sayı, zaman geçtikçe gerçekliğin daha iyi bir temsili haline gelir. Ve kalite puanı ne kadar yüksek olursa, bir reklamverenin reklam açık artırmasındaki konumunu korumak için ödemesi gereken tıklama başına maliyetin o kadar düşük olduğunu unutmayın.

Optimizasyon Puanına Dikkat Etmeli Misiniz?

Optimizasyon Puanı, tıpkı kalite puanı gibi, bir makine öğrenimi unsuruna sahiptir. Optimizasyon puanının amacı, reklamverenlere hesaplarında ne kadar boşluk olduğunu söylemektir. Örneğin, teklifleri veya bütçeleri değiştirirlerse, bu değişiklik potansiyel olarak kaç dönüşüme daha neden olabilir.

Tahmin edilen sayı, makine öğrenimine dayalıdır ve herhangi bir tahminde olduğu gibi, her zaman tamamen doğru olmayacaktır. Bununla birlikte, optimizasyon puanına dikkat etmeye değer çünkü düşük bir optimizasyon puanınız varsa, bu, Google'ın makine öğreniminin, masada çok fazla potansiyel dönüşüm bıraktığınıza inandığı anlamına gelir.

Öneriyi değerlendirmeli ve ardından etkisinin ne kadar doğru olduğuna inandığınıza göre bir karar vermelisiniz. Optmyzr'de, reklamverenlerin en iyi olduğuna inandığımız fırsatlardan yararlanmasına yardımcı olmak için Google'ın tahminlerini kendi tahminlerimizle karşılaştırarak optimizasyon puanını iyileştirmek için Google'ın fırsatlarından bazılarını seçerek oluşturuyoruz.

Kapalı Döngü Geri Besleme Sistemlerine Dikkat Edin

Reklam gücü gibi büyük ölçüde statik bir geri bildirim sistemiyle ilgili sorun, kapalı bir döngüde sıkışıp kalmanıza izin vermesidir. Bu kavram, NBC News'den Jacob Ward'ın “The Loop” kitabında açıklanmıştır.

Buradaki fikir, makine öğreniminin davranışlarımızı istenmeyen şekillerde etkilemesidir. Reklamverenler söz konusu olduğunda, makine öğrenimi bize reklamlarımızla nasıl yaratıcı olacağımızı söylüyor. Ancak önerdiği şey, geçmişte başkaları için neyin işe yaradığına dayanıyor.

Ve herkese aynı şeyi yapmasını söylediğinde ve itaat ettiğimizde kapalı bir döngüye sıkışıp kalıyoruz.

İşte daha iyi ilişki kurabileceğiniz bir örnek. Daha sonra izleyeceğimiz diziler için yalnızca Netflix'ten gelen önerilere bakarsak, Netflix'in algoritmaları kararlarımızı etkiliyor ve bu kararlar gelecekteki önerilerde bulunmak için algoritmaya geri bildirimde bulunuyor.

Algoritma: Hey, bu harika TV şovunu izlemelisiniz, yaşadığınız yerde trend oluyor.

Ben: Tabii, bakacağım.

Algoritma: Vay be, şuna bak, o programı izleyen başka biri, böylesini daha çok tavsiye etmeliyim.

Ben: Tüm yeni ve benzersiz şovlar nerede? Her şey aynı hissettiriyor!

Reklam gücü puanı, reklamverenler için benzer bir soruna neden olur. Algoritma, geçmişte işe yaramış olanlardan dolayı ne yapmamız gerektiğini söylediğinde, gelecek tahminlerini değiştirebilecek yeni başarı hikayeleri yaratabilecek deneyleri caydırıcı hale getiriyor.

Reklamlar homojen hale geliyor ve yaratıcılığımız artık ödüllendirilmiyor.

Makine Öğreniminin Nasıl Çalıştığına İlişkin Hızlı Bir Başlangıç

Yukarıda bahsedilen puanların tamamında makine öğrenimi ve yapay zeka unsurları bulunmaktadır. Bu nedenle, bu teknolojinin nasıl çalıştığını kısaca açıklamanın önemli olduğunu düşünüyorum. Bunu anlayarak, eksiklikleri ve olası tuzakları görebileceğiz.

Bazı makine öğrenimi, geçmişte olanlara dayanarak geleceği tahmin eden bir model oluşturarak çalışır. Makine öğrenimi oluşturmanın ilk adımı, bazen eğitim aşaması olarak adlandırılan modeli oluşturmaktır. Eğitim aşamasında, istenen sonuca karşılık gelen çeşitli nitelikler arasındaki korelasyonları bulabilmesi için geçmiş veriler makineye beslenir.

Örneğin kalite puanını ele alalım. Makine, reklam alaka düzeyinin bir göstergesi olan daha yüksek tıklama oranlarına karşılık gelen sinyaller arıyor. Reklam metninde anahtar kelimenin varlığının, daha yüksek TO ile ilişkili bir faktör olduğunu görebilir ve bu nedenle, bu tür reklamlara sahip anahtar kelimelerin daha yüksek puan alması için bunu modeline dahil edebilir.

Model test edilip yinelendikten sonra dağıtılır ve tahminler yapmaya başlar. Kalite puanı durumunda, açık artırmaya girmeye çalışan her bir reklamın tıklama alma olasılığı hakkında bir tahmin yapar. Bir kullanıcı her arama yaptığında bu tahmini yapar.

Model statik olabilir, periyodik olarak güncellenebilir veya kendini geliştirmek için kendi tahminlerinin başarısından sürekli olarak öğrenebilir. Örneğin, kalite puanı modeli bir reklamın tıklanacağını ve ardından tıklanmayacağını tahmin ederse, modelini güncelleyerek gelecekteki tahminlerin daha doğru olmasını sağlar. Buna pekiştirmeli öğrenme denir.

Ayrıca modellerin farklı veri kümeleriyle oluşturulabileceğini ve farklı türdeki sinyallerin az ya da çok tartılabileceğini de anlamalısınız. Kalite puanı söz konusu olduğunda, modeller yakın zamana ait tüm Google Ads verileriyle oluşturulur, ancak bu veriler mevcut olduğunda bir hesabın kendi performansını daha fazla tartmak üzere oluşturulur.

Bu nedenle, bir reklamveren hesabına yeni bir anahtar kelime eklediğinde, ilk kalite puanları daha çok sistem genelindeki verilere dayanır. Anahtar kelime, reklamverenin hesabında kendi geçmişini oluşturmaya başladığında, bu, kalite puanına daha fazla ağırlık verecektir.

toparlamak

Daha yüksek bir reklam gücü, daha iyi bir TO veya daha iyi bir dönüşüm oranı ya da daha iyi bir kalite puanı anlamına gelmez. Reklamcılıkta yeniyseniz veya neyin işe yarayacağını bilmiyorsanız, bunu bir tavsiye olarak değerlendirin.

Ancak deneyimli bir reklamverenseniz, devam edin ve en iyi yaptığınız şeyi yapın. Hedef kitlenizde iyi yankı uyandıran reklamı oluşturun ve performansa odaklanın. Sadece reklam gücü tarafından kör olmayın.

Sektör uzmanlarından ayda bir kez eyleme dönüştürülebilir PPC ipuçlarını, stratejilerini ve taktiklerini gelen kutunuza alın.