Aşağıdaki makale size yardımcı olacaktır:Akıllı Teklifin TBÖ Kampanya Kalitesini Artırmanın En İyi 5 Yolu
Google Reklamları zeka açısından büyüyor. Algoritmaları oldukça sık değişir. Makine öğreniminin kullanılması ve ardından Akıllı Teklifin kullanıma sunulması, reklamverenlerin hayatlarını nispeten daha kolay hale getirdi. kolay.
Akıllı teklifin kullanıma sunulmasıyla birlikte makine öğrenmekullanıcılar artık kampanya tasarımına daha iyi organizasyon ve planlı düşünme getirebilir.
Sonuçlar artık varsayımların sonucu değil. İnsanlar, reklam kampanyalarını tasarlamak için attıkları adımları gerekçelendirmek için ellerinde somut muhakemelere sahiptir.
Önceden, reklamverenler aynı anda çözmeleri gereken birçok şey olduğundan, meydana gelen değişikliklere ayak uydurmayı zor buluyordu.
Reklam stratejilerini değiştirme görevi, onların çok zamanını aldı; yine de elde edilen kampanyanın kalitesi beklendiği gibi çıkmadı.
Bunun avantajlarına bir göz atalım akıllı teklif PPC reklamını iyi planlanmış bir faaliyet haline getirmeyi beraberinde getirdi.
Avantajlara geçmeden önce, akıllı teklifin son zamanlarda reklamverenler arasında neden bir tartışma konusu haline geldiğini anlatalım. Bunun iki temel nedeni var.
A. Akıllı teklif: Size sonuç odaklı PPC planlama desteği sağlayabilir.
Akıllı teklif, bir yandan Makine Öğreniminin bulgularına dayalı gelir hedefleri belirleyerek sonraki kampanyanın sonuçlarını gözetir. Öte yandan, reklamverenlerin reklam kampanyasından istedikleri hedeflere ulaşmalarına yardımcı olacak teklif karışımını seçmelerine de olanak tanır.
B. Akıllı Teklif: Kampanya planlama için sunulan, ihtiyaca göre uyarlanmış bir yaklaşım
Google Ads’in makine öğrenimi özelliklerinden yararlanarak yalnızca bir kampanyayı ve tüm reklam portföyünü kapsamaya olanak tanır.
Hedef seçimi, reklam kampanyalarından elde edilen gelir ve kapsam esnekliği, işletmelerin akıllı teklifi oldukça ciddiye almasına neden oldu.
Burada, reklamverenlerin tanıtım hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olmak için akıllı teklifin sunduğu beş hedef açıklanmaktadır.
1. Edinme Başına Hedef Maliyet (TCPA)
İşletmelerin, reklam bütçeleri dahilinde karlı sonuçlar elde etmek için satın alma maliyetini belirlemeleri gerekir. Edinme başına hedef maliyet veya hedef EBM, işletmelerin başlangıçta ne kadar harcamayı planladıklarına karar vermesi anlamına gelir.
Daha önce işletmelerin cimri yaklaşımı PPC kampanya sonuçlarını olumsuz etkilemişti. Doğru anahtar kelime setini elde etmek için bütçe çok düşüktü ve ayrıca bütçenin anahtar kelimelere dağılımı doğru planlanmamıştı. Tam bir bütçe israfına yol açtı.
Akıllı teklifte sağlanan TCPA olanağı, öncelikle reklamverenlere maliyet ve gelirin uygulanabilir olup olmadığını söyler. Ayrıca, işletmeler bir hedef maliyet seçtiğinde Akıllı teklif, yatırım yapılacak anahtar kelimeleri kullanıma sunar. Seçilen anahtar kelime listesi, işletmelerin erişim ve gelir amaçlarını seçilen maliyet limiti dahilinde gerçekleştirmelerini sağlamak için tasarlanmıştır.
2. Hedef Reklam Harcama Getirisi
Kim neden reklam yapar? Nihai amaç, rakamları veya getirileri iyileştirmektir. Herhangi bir işletme, yatırım yapmadan önce herhangi bir faaliyetin getirisini gözetir; reklamcılık da bir istisna değildir. Akıllı Teklif, işletmelere Reklam harcamalarından elde edilen gelir hedefini seçme kolaylığı sunar.
üzerinden erişilebilen Google’ın akıllı teklif seçenekleri Google Reklamları işletmelerin reklam etkinliğine harcanan her dolardan istedikleri getiriyi hedeflemelerine olanak tanır. Tıklama başına harcanan 5 ABD Dolarına karşılık 10 ABD Doları hedef gelir değeri için ROAS, 10 ABD Doları/5 ABD Doları*100 = %200 olacaktır.
Artık tüm rakamları aklınızda tuttuğunuza göre, Akıllı Teklif üzerine düşeni yapar. Aşağıdakileri belirlemenize yardımcı olur:
A. Ayarlanan ROAS’a ulaşmak için ihtiyaç duyacağınız minimum dönüşüm sayısı.
B. Bu getiri yüzdesini elde etmek için gereken teklif başına maliyet
ROAS hedeflemesi nasıl çalışır?
ROAS, öncelikle geçmiş verilerden elde edilir. ROAS’ın çalışması için şirketin değerlendirme için Google’a sunacağı bir aylık verileri olmalıdır. Thumb kuralı, 30 günlük dönemdeki 15 dönüşümün, başarılı hedef ROAS teklifi vermeye elverişli koşulları belirlemek için gerekli verileri sunduğunu söyler.
ROAS’ın şirketin dönüşüm oranını yaklaşık %35 oranında iyileştirdiği söyleniyor.
3. Büyütme’ye tıklayın
Tıklama maksimizasyonu, adından da anlaşılacağı gibi, reklam için belirlenen günlük bütçe limitinden mümkün olduğunca fazla tıklama almak anlamına gelir. Doğrudan dönüşüm oranının tam resmini vermeyebilir. Ancak reklamlara tıklayan kişiler nezdinde reklamların erişimini ve popülaritesini anlatır.
Tıklama maksimizasyonunun başarısı, reklamları nasıl ve kime hedeflediğinize bağlıdır. Doğru kitle, maksimum tıklamalara katkıda bulunuyorsa, dönüşüm şartlarını olumlu yönde etkileyebilir.
Tıklama maksimizasyonunun sunduğu en iyi amaçlar şunlardır:
A. İşletmelerin kişiselleştirilmiş satış ve promosyon iletişimleri için kullanabileceği marka bilincini güçlendirmeye ve bireysel verileri elde etmeye yardımcı olur.
B. Web sitesine gelen trafikteki artış, gelecekte daha kullanıcı merkezli yöntemlerle kampanyalar tasarlamak için önemli bir kaynak, yani veriler sağlar. Bu veriler ayrıca, işletmenin değişen hedeflerine göre ROAS veya CPA arasında odak kaydırma gibi reklam stratejisinin değiştirilmesine yardımcı olur.
Bu nedenle, Akıllı Teklif tarafından desteklenen tıklama maksimizasyonu stratejisi, işletmelerin daha iyi farkındalık yaratmasına olanak tanır; bu aşamada, dönüşümlere odaklanmıyorlar. Bu aşama, işletmelerin sadece bir ilişki kurmaya çalıştıkları ve hemen satışları puanlamaya atlamadıkları yeni ortaya çıkan aşamaya karşılık gelir.
4. Hedef Gösterim Payı
Tüm reklam taktikleri, satışları artırma amaçlı değildir. İşletmeler, dönüşümün çok karmaşık bir süreç olduğunu ve daha odaklı çabalar gerektirdiğini anlıyor. Reklamı bir dönüşüm aracı olarak değil, hedef kitlelerinde farkındalık yaratma ve artırma aracı olarak görüyorlar.
Bu nedenle, çevrimiçi alanda reklam verirken, farkındalık, reklam gösterimlerinin sayısına eşittir. Müşteriler bir anahtar kelime girdikten sonra sayfanızın konumuna ulaştığında aldığınız tıklama sayısı anlamına gelir.
İşletmeler, makine öğreniminin akıllı teklife sağladığı kullanıcı davranışına, geçmiş verilere ve tahmine dayalı modellemeye dayalı olarak, kendilerine istenen gösterim payını getirmek için en olası anahtar kelimeleri bulur.
Akıllı teklif, işletmelerin gösterim payındaki artışı karşılamalarına yardımcı olmanın bir adım ötesine geçiyor. Aşağıdakiler olabilecek reklamların stratejik konumunu iyileştirmeye çalışır:
C. SERP’in en üstünde
D. Tepenin yakınında
e. Sayfanın herhangi bir yerinde
Sayfa konumunun doğrudan reklam bütçesiyle bağlantılı olacağını belirtmekte fayda var. Böylece, akıllı teklif, reklam kampanyasını gösterim payına odaklanarak planlamaya yardımcı olmak için ROAS, EBM ve diğer maliyet sonuçlarını istenen reklam konumuyla birleştirir.
5. Dönüşüm Maksimizasyonu
Bu akıllı teklif seçeneği, dönüşümleri göz önünde bulundurarak reklam kampanyaları tasarlayan işletmeler içindir. Bu durumda, akıllı teklif algoritması, işletmenin dönüşüm hedeflerine göre anahtar kelime karışımı sunar.
Bu yaklaşımın kullanımı, bağlamsal ipuçlarında ve geçmiş verilerde bulunan bilgilerden türetilen reklam yerleşimi konumlarının seçilmesinde yatmaktadır.
Bu akıllı teklif verme stratejisinin en önemli avantajı, işletmelerin küçük bir satın alma bütçesine sahip olmalarına rağmen kampanya başına çok sayıda dönüşüm görebilmesidir. Algoritma yalnızca dönüşüm sayısını dikkate alır; bu, “esnek maliyetle dönüşüm” kavramını benimseyen işletmelerin bu akıllı teklif verme stratejisinden istenen faydaları elde edebileceği anlamına gelir.
Bu akıllı teklif verme yaklaşımında, hiçbir zaman satın alma maliyetlerine odaklanılmaz. Önce bir maliyet yapısı seçilir. Algoritma, makine öğreniminin yardımıyla, arama motoru sonuç sayfalarında geçmişte maksimum dönüşümün gerçekleştiği alanları ortaya çıkarır.
Ayrıca gelecekteki kampanyalar için kazançlı pozisyonlar bulmak için kullanıcı davranışını analiz eder. Böylece işletmeler reklam yerleşimlerini ve maliyet planlamalarını daha iyi bir şekilde planlayabilirler.
Bu strateji, yalnızca sayfadaki üst konumlara alternatifler bulmaya çalışır. Bu, insanları bir reklama tıklamaya zorlayan sayfadaki konum dışında başka bir neden olması gerektiği anlamına gelir. Veri analitiği ile, ağızdan ağza tanıtım, sonuç sayfasında kazançlı bir konuma etkili bir alternatiftir.
Bu strateji ne zaman işe yarar?
Dönüşüm maksimizasyonu yaklaşımı, işletmelerin başlangıç aşamaları için tasarlanmıştır. Burada işletmeler, geri bildirim formları, çevrimiçi anketler vb. aracılığıyla tüketicilerin görüşlerini ve incelemelerini agresif bir şekilde toplar.
Makine öğrenimi, çeşitli kaynaklardan toplanan tüm bilgileri uygun bir kanalda toplar. Analitik yeteneklerin yardımıyla, işletmelerin her zaman rekabetin zirvesinde olmalarını talep etmeyen stratejileri vardır.
Özünde, rekabet merkezli olmaktan öte, yaklaşım müşteri merkezlidir ve akıllı teklif, rekabet etmeye değer anahtar kelimeleri ortaya çıkarmak için müşteri yanıtındaki tetiği bulur.
Sağladığı en önemli avantaj, sosyal mevcudiyettir. Herhangi bir promosyon kampanyası, tanıtım ve tüketicilerin zihninde bir yer sağlamayı amaçlar.
Bu strateji çok fazla fikir toplamayı veya şirketin gerçeklerini paylaşmayı içerdiğinden, işletmeler ilgili çevreler arasında kazanılan popülerliğe güvenir. Reklam bütçelerine en uygun, iyi yönlendirilmiş bir yaklaşımla başarı hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olur.
Özetliyor,
İşletmeler, hedeflenen hedeflere göre bütçe ayırmayı her zaman zor bulmuştur. Hem yetersiz bütçe hem de fazla bütçe, işletmelerin kampanyalardan daha iyi sonuçlar elde etme şanslarını vurdu. Makine öğrenimi, daha iyi sonuçlar sağlayabilecek olası stratejilerin net bir resmini verir. Böylece işletmeler, bütçe ve hedeflerin permütasyon-kombinasyonunu denemek yerine, sunulacak reklamların kalitesine odaklanır.
