Menü Bezárás

Kulcsszó egyezés típusai:

Contributors: & Rachel Venner

Az automatizálás és az intelligens licitálás korában valóban javítja a teljesítményt az a “legjobb gyakorlat”, hogy a kulcsszóillesztési típusokat (Exact, Phrase és Broad / BMM) kampányonként vagy hirdetési csoportonként szegmentáljuk? Ha rákeresünk a “keresőhirdetések kampányszerkezetének legjobb gyakorlatai” kifejezésre, számtalan cikket találunk, amelyek különböző kampányszerkezeteket népszerűsítenek, és amelyek többsége a szegmentálás felé hajlik.

Ez egy esettanulmány az előző bejegyzésünk folytatása, amely ezt a kérdést tesztelte. A korábbi tesztek azt mutatták, hogy az összevonás javította a teljesítményt az intelligens licitálás használata esetén. Néhány teszt azonban nem elegendő a kérdés végleges megválaszolásához.

Ezért kiterjesztettük a tesztet 44 kampányra 10 fiókban, hogy robusztus adathalmaz álljon rendelkezésre a kérdés megválaszolásához.

Match típusok és kampányszerkezetek

A Google Ads négy találattípust (broad, broad match modified, phrase és exact) kínál, amelyeket a hirdetők választhatnak a kulcsszavakhoz, hogy szabályozni tudják, mely keresések válthatnak ki hirdetést. Mindegyik találattípus másképp működik, ahol a “széles” a keresési lekérdezések legszélesebb körére, a “pontos” pedig a legszűkebb körre illeszkedik. Emiatt ugyanaz a kulcsszó, amelyet különböző találattípusokra állítottak be, eltérő teljesítményt nyújt.

A hirdetők újszerű kampánystruktúrákkal alkalmazkodtak a találattípusok működésében és teljesítményében mutatkozó különbségekhez. Általában a széles egyezésű kulcsszavakról feltételezik, hogy a legmagasabb CPC-vel és a legalacsonyabb általános teljesítménnyel rendelkeznek, mivel a legnagyobb mennyiségű (sokszor irreleváns) keresési lekérdezéshez illeszkednek. Ezzel szemben a pontos egyezésű kulcsszavakról feltételezik, hogy a legalacsonyabb CPC-kkel és a legjobb általános teljesítménnyel rendelkeznek, mivel a pontos kulcsszónak megfelelő hirdetéseket indítanak.

A hirdetők úgy alakították ki a kampánystruktúrákat, hogy szabályozzák a keresési lekérdezések áramlását az egyes egyezéstípusokhoz. Ez az egyezéstípusok külön kampányokba/hirdetési csoportokba történő szegmentálásával, a kampányok/hirdetési csoportok közötti irányított negatív kulcsszavak alkalmazásával, a negatív lekérdezések leképezésével, az egy kulcsszavas hirdetési csoportokkal és sok más szerkezeti gyakorlattal érhető el.

Az évek során a Google azonban különböző “szoros egyezésváltozatok” frissítéseket vezetett be ezekhez az egyezéstípusokhoz, amelyek megváltoztatták azok működését. A “szoros változat” a kulcsszavakkal azonos jelentésű kulcsszavakra irányuló kereséseket foglalja magában, függetlenül a lekérdezés és a kulcsszó közötti helyesírási vagy nyelvtani különbségektől.

pasted image 0 38

A másik fejlesztés, amely hatással volt a kampányszerkezetre, az intelligens licitálás

Az intelligens licitálás révén a liciteket valós időben, a lekérdezés szintjén, több száz közönségjelzés alapján határozzák meg. Az emberi hirdetők számára lehetetlen utánozni azt, amire az intelligens licitálás képes, mivel a valós idejű, lekérdezési szintű licitálás számunkra nem is elérhető. A Google szerint “ezek az algoritmusok a teljesítményt befolyásoló paraméterek szélesebb körét veszik figyelembe, mint amennyit egyetlen ember vagy csapat ki tudna számítani”. A Seer interactive-nál sok sikert értünk el az intelligens licitálással, még az olyan harmadik féltől származó licitáló platformokat is legyőztük, mint a Marin és a Kenshoo.

Az intelligens licitálás pedig hatással van a kampánystruktúrákra. A Google fiókstruktúra playbookja szerint (ez nem nyilvános dokumentum, kérjen egy példányt a Google Ads képviselőjétől) “a granuláris kulcsszó-szegmentáció szükségtelen, mivel az intelligens licitálás aukciós idejű, és a kulcsszavakon és a beírt lekérdezésen túl különböző jeleket is figyelembe vesz.”

Emiatt a Google azt javasolja, hogy a forgalmat kevesebb és nagyobb hirdetési csoportba tömörítsék, eltávolítva az elkerülhető forgalom-szegmentációkat, mint például: kulcsszó-típus, eszköz, földrajzi hely, nap és közönség.

Más szóval a hirdetőknek el kell távolítaniuk a felesleges forgalmi szegmentációkat annak érdekében, hogy az intelligens licitáló algoritmusokat a lehető legtöbb adattal táplálják.

pasted image 0 37

Tesztelési eredmények

Amint korábban említettük, a témával kapcsolatos első két tesztünk javulást mutatott a konverziós volumen, a CPA, a CTR és a CPC tekintetében, amikor a megfeleltetési típusokat ugyanazon hirdetési csoportokban aggregáltuk.

A jelen tanulmányhoz a tesztelési kohorszot ügynökségünkön belül 10 különböző fiók 44 kampányára bővítettük. Olyan kampányokat választottunk, amelyek hirdetéscsoportok szerint szegmentált megfeleltetési típusokkal rendelkeztek, már intelligens licitálási stratégiát alkalmaztak, és átlagon felüli megjelenési és konverziós volumennel rendelkeztek. Ezután kísérleteket hoztunk létre (a forgalom 50/50 arányban megosztva), és megváltoztattuk a kampányszerkezetet a kísérleti kampányokban úgy, hogy minden találattípus ugyanabban a hirdetéscsoportban legyen jelen (a hirdetéscsoportok továbbra is kulcsszavas témák szerint voltak szegmentálva).

A teszthez az volt a hipotézisünk, hogy az aggregáció felülmúlja a szegmentációt. Ez a teszt 60 napig futott, és az eredmények megleptek minket.

  • Teal = Szegmentációs kontroll
  • Orange = Aggregációs kísérlet
  • Purple = A kettő közötti különbség

pasted image 0 41

Általában azt láttuk, hogy a kísérleti kampányok felülmúlták a kontroll kampányokat a költségek, a konverziós mennyiség, a CPC-k, a CVR és a CPA tekintetében. Ezek az eredmények megerősíteni látszottak azt a hipotézisünket, hogy az összevonás felülmúlja a szegmentálást, egészen addig, amíg közelebbről meg nem néztük az adatokat.

A teljesítményt kampányonként szeletelve azt láttuk, hogy a teljes tesztpopuláció összes megjelenésének több mint 60%-át egy fiók tette ki. Ezután megnéztük az adatokat fiókonként, és vegyes teljesítményt láttunk. A fiókok 50%-ánál javult a CVR, és csak a tesztelt fiókok 33%-ánál javult a CPC és a CPA.

pasted image 0 40

Ez nem volt az a határozott válasz, amire számítottunk, különösen a tesztben szereplő fiókok, licitstratégiák és kulcsszavak széles skáláját figyelembe véve. Azonban az adathalmazban jobban kell bíznunk, mint a gondolkodásmódunkban.

Az egyik tényező, amely nem volt konzisztens a kampányok között, az volt, hogy a kampányok milyen intelligens licitstratégiát használtak. Az adatok licitstratégiák szerinti feldarabolása szintén vegyes teljesítményt mutatott, de azt láttuk, hogy az összesített illeszkedési típusok rosszabbul teljesítettek a CTR és a CPC tekintetében, ha eCPC-t vagy Max Clicks-t használtak.

Az összesített hirdetéscsoportok több keresési lekérdezéshez illeszkednek, mint a szegmentált hirdetéscsoportok. Emiatt az eCPC és a Max kattintások azért teljesíthettek rosszabbul a CTR és a CPC tekintetében, mert többet költenek a széles egyezésű kulcsszavakra a többi ajánlati stratégiához képest. Ezzel szemben a többi licitstratégia (Max Conv Value – Target CPA) konkrét célokra optimalizál, és valószínűleg jobban megválogatják, hogy milyen találattípusokra licitálnak.

pasted image 0 39

Következtetés

Melyik kampánystruktúra eredményez tehát jobb teljesítményt, a kulcsszavak egyezéstípusainak összevonása vagy szegmentálása?

Tesztelési eredményeink alapján nem tudjuk biztosan.

Úgy tűnik, hogy a teljesítmény fiókonként eltérő. Túl sok tényező, például az intelligens licitálási stratégia, van ahhoz, hogy figyelembe vegyük, mi határozza meg a sikert az egyik kampánystruktúra használata esetén a másikhoz képest. Összességében arra bátorítjuk, hogy tesztelje ezt a fiókjain, és nézze meg, mi működik a legjobban az Ön számára.

A Google találattípusokkal és automatizálással kapcsolatos fejleményei elgondolkodtatnak minket, hogy mi lesz a következő lépés a kulcsszavak és a találattípusok tekintetében. A szoros egyezésű változatok és az olyan intelligens kampányok megjelenésével, mint a dinamikus keresőhirdetések (amelyekhez még kulcsszavakra sincs szükség), megkérdőjeleződik bennünk, hogy öt év múlva egyáltalán létezni fognak-e még az egyezéstípusok.

Ha Ön is kipróbálná ezt, ossza meg velünk, hogyan sikerült!

Iratkozzon fel hírlevelünkre, hogy naprakész maradjon minden digitális dologgal kapcsolatban.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé. A kötelező mezőket * karakterrel jelöltük