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Tipi di parole chiave: Aggregazione vs. Segmentazione

Contribuenti: Tim Moorhead, Tracy McDonald, Forrest Schaffer, & Rachel Venner

Nell’era dell’automazione e dell’offerta intelligente, la “best practice” di segmentare i tipi di corrispondenza delle parole chiave (Exact, Phrase e Broad / BMM) per campagna o gruppo di annunci migliora davvero le prestazioni? Una ricerca su “best practices per la struttura delle campagne pubblicitarie di ricerca” porterà a una miriade di articoli che promuovono varie strutture di campagne, la maggior parte delle quali propende per la segmentazione. I test precedenti hanno dimostrato che l’aggregazione ha migliorato le prestazioni quando si usa lo smart bidding. Tuttavia, un paio di test non sono sufficienti per rispondere definitivamente alla domanda.

Quindi abbiamo ampliato il test a 44 campagne su 10 account per avere un set di dati robusto per rispondere alla domanda.

Tipi di corrispondenza e strutture delle campagne

Google Ads dispone di quattro tipi di corrispondenza (ampia, ampia modificata, frase ed esatta) che gli inserzionisti possono selezionare per le loro parole chiave per aiutare a controllare quali ricerche possono attivare un annuncio. Ogni tipo di corrispondenza funziona in modo diverso, dove ‘broad’ corrisponde alla gamma più ampia di query di ricerca e ‘exact’ alla gamma più ristretta. A causa di questo, la stessa parola chiave impostata su diversi tipi di corrispondenza vedrà prestazioni diverse.

Gli inserzionisti si sono adattati a queste differenze di funzionalità e prestazioni del tipo di corrispondenza attraverso nuove strutture di campagna. In generale, si presume che le parole chiave broad match abbiano i CPC più alti e le prestazioni complessive più basse, perché corrispondono al maggior volume di query di ricerca (molte delle quali irrilevanti). Al contrario, si presume che le parole chiave a corrispondenza esatta abbiano i CPC più bassi e le migliori prestazioni complessive perché attivano gli annunci che corrispondono alla parola chiave esatta.

Gli inserzionisti hanno progettato le strutture delle campagne per controllare il flusso delle query di ricerca a specifici tipi di corrispondenza. Questo viene fatto attraverso la segmentazione dei tipi di match in campagne/gruppi di annunci separati, l’applicazione di parole chiave negative direzionali tra campagne/gruppi di annunci, la mappatura delle query negative, i gruppi di annunci con una sola parola chiave e molte altre pratiche strutturali.

Poi sono arrivate le varianti ravvicinate

Tuttavia, nel corso degli anni Google ha introdotto vari aggiornamenti delle “varianti ravvicinate” a questi tipi di match che hanno cambiato la loro funzionalità. Una “close variant” include le ricerche di parole chiave con lo stesso significato delle parole chiave, indipendentemente dalle differenze ortografiche o grammaticali tra la query e la parola chiave.

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Un altro sviluppo che ha influenzato la struttura delle campagne è lo smart bidding

Con lo smart bidding, le offerte sono impostate in tempo reale a livello di query in base a centinaia di segnali di audience. È impossibile per gli inserzionisti umani emulare ciò di cui è capace lo smart bidding, perché l’offerta in tempo reale a livello di query non è nemmeno disponibile per noi. Secondo Google, “Questi algoritmi tengono conto di una gamma più ampia di parametri che hanno un impatto sulle prestazioni rispetto a quanto una singola persona o un team potrebbe calcolare”. A Seer interactive, abbiamo visto un sacco di successo con l’offerta intelligente, anche battendo piattaforme di offerta di terze parti come Marin e Kenshoo.

E l’offerta intelligente ha implicazioni per le strutture delle campagne. Secondo il playbook della struttura dell’account di Google (questo non è un documento pubblico, chiedetene una copia al vostro rappresentante di Google Ads), “la segmentazione granulare delle parole chiave non è necessaria in quanto lo smart bidding è a tempo d’asta e fattorizza vari segnali al di là delle parole chiave e della query inserita.”

Per questo motivo, Google raccomanda di consolidare il traffico in gruppi di annunci meno numerosi e più grandi, eliminando le segmentazioni di traffico evitabili come: keyword match type, device, geo, day e audiences.

In altre parole, gli inserzionisti dovrebbero rimuovere le segmentazioni di traffico non necessarie al fine di alimentare gli algoritmi di offerta intelligente con quanti più dati possibili.

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Risultati del test

Come accennato in precedenza, i nostri primi due test su questo argomento hanno mostrato miglioramenti nel volume di conversione, CPA, CTR e CPC quando i tipi di corrispondenza sono stati aggregati negli stessi gruppi di annunci.

Per questo studio, abbiamo esteso la coorte di test della nostra agenzia a 44 campagne di 10 diversi account. Abbiamo scelto campagne che avevano tipi di match segmentati per gruppi di annunci, stavano già utilizzando una strategia di offerta intelligente e avevano un volume di impressioni e conversioni superiore alla media. Abbiamo quindi creato degli esperimenti (traffico diviso 50/50) e cambiato la struttura della campagna nelle campagne dell’esperimento in modo che tutti i tipi di match fossero presenti nello stesso gruppo di annunci (i gruppi di annunci erano ancora segmentati per temi di parole chiave).

La nostra ipotesi per il test era che l’aggregazione avrebbe superato la segmentazione. Questo test è durato 60 giorni e siamo rimasti sorpresi dai risultati.

  • Teal = Controllo della segmentazione
  • Orange = Esperimento di aggregazione
  • Purple = Differenza tra i due

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In generale, abbiamo visto le campagne di esperimento superare le campagne di controllo su costi, volume di conversione, CPC, CVR e CPA. Questi risultati sembravano confermare la nostra ipotesi che l’aggregazione avrebbe superato la segmentazione, fino a quando non abbiamo dato un’occhiata più da vicino ai dati.

Suddividendo le prestazioni per campagna, abbiamo visto che un account ha composto oltre il 60% di tutte le impressioni nell’intera popolazione di test. Abbiamo poi esaminato i dati per account e abbiamo visto un mix di prestazioni. Il 50% degli account ha visto miglioramenti nel CVR e solo il 33% degli account testati ha visto miglioramenti nei CPC e nei CPA.

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Questa non era la risposta definitiva che ci aspettavamo, in particolare considerando la vasta gamma di account, strategie di offerta e parole chiave incluse nel test. Tuttavia, dobbiamo fidarci più dei dati che della nostra mentalità.

Un fattore che non era coerente tra le campagne era la strategia di offerta intelligente che le campagne stavano usando. La suddivisione dei dati per strategia di offerta ha mostrato un altro sacchetto misto di prestazioni, ma abbiamo visto che i tipi di corrispondenza aggregati hanno ottenuto risultati peggiori per CTR e CPC quando si usa eCPC o Max Clicks.

I gruppi di annunci aggregati corrispondono a più query di ricerca rispetto ai gruppi di annunci segmentati. A causa di questo, eCPC e Max Clicks possono aver ottenuto risultati peggiori per CTR e CPC perché stanno spendendo di più su parole chiave broad match rispetto alle altre strategie di offerta. Al contrario, le altre strategie di offerta (Max Conv Value – Target CPA) stanno ottimizzando per obiettivi specifici e sono probabilmente più selettivi su quali tipi di match stanno facendo offerte.

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Conclusione

Quindi quale struttura di campagna risulterà in una migliore performance, aggregazione o segmentazione dei tipi di match di parole chiave?

In base ai risultati dei nostri test, non ne siamo certi. Ci sono troppi fattori, come la strategia di offerta intelligente, da considerare su ciò che determinerà il successo quando si utilizza una struttura di campagna rispetto all’altra. Nel complesso, vi incoraggiamo a testare questo sui vostri account e vedere cosa funziona meglio per voi.

Google ha sviluppato i tipi di corrispondenza e l’automazione, facendoci chiedere cosa ci sarà dopo per le parole chiave e i tipi di corrispondenza. Con l’avvento delle varianti close match e delle campagne intelligenti come gli annunci di ricerca dinamici (che non richiedono nemmeno parole chiave), ci chiediamo se i tipi di corrispondenza saranno ancora una cosa tra cinque anni.

Se sei ispirato a testare questo per te, facci sapere come è andata!

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