Campagna Performance Max Google: come ottimizzarla testando gli indicatori sul pubblico

5 minuti   Google Ads

By Giulia Voltolina

Campagna Performance Max Google: come ottimizzarla testando gli indicatori sul pubblico

Di cosa parleremo oggi

Sai come ottimizzare una campagna Performance Max Google testando gli indicatori sul pubblico?

In questo articolo ti presento un case study dettagliato e che cosa abbiamo imparato dai diversi test.

Iniziamo!

Introduzione

Performance Max Google è un tipo di campagna basata su obiettivi. Ha lo scopo di consentire agli inserzionisti di aumentare le conversioni attraverso la gamma di canali pubblicitari di Google. Questi includono Ricerca, Display, Discover, Maps, Gmail e YouTube.

Questo tipo di campagna promette di aumentare le conversioni ottimizzando le prestazioni degli annunci in tempo reale e su tutti i canali, utilizzando Smart Bidding, l’offerta automatica guidata dall’intelligenza artificiale di Google, utilizzata nelle campagne Smart Shopping.

Gli inserzionisti caricano vari asset appropriati a ciascun canale, come immagini e video, e l’approccio di apprendimento automatico di Google verifica quali combinazioni funzionano meglio per le campagne. L’intenzione è quella di ottimizzare una singola campagna su tutte le piattaforme pubblicitarie.

Quali sono i contro delle campagne Performance Max Google?

Come le campagne Smart Shopping, Performance Max funziona come una “scatola nera“. Se da un lato si ottengono risultati sui pubblici più performanti, dall’altro non si ricevono tutti i dati che potrebbero essere utilizzati per ottenere risultati conclusivi e informare accuratamente l’ottimizzazione della campagna.

La possibilità di ottimizzare una singola campagna su tutti i canali pubblicitari di Google è sicuramente un vantaggio, ma non si ottiene quasi nessuna visibilità sulle prestazioni specifiche dei canali e sull’utilizzo delle risorse fornite. Questo rende difficile apportare modifiche significative alle campagne o vedere come si sta comportando ciascun canale.

Non essendoci performance specifiche per canale per gli inserzionisti, non potete essere sicuri che le vostre campagne non stiano cannibalizzando le altre campagne. Inoltre, non è possibile negare le parole chiave per evitare che ciò accada.

Sfortunatamente, Google non ha implementato alcun modificatore di dispositivo e gli inserzionisti non dispongono di dati specifici sulle prestazioni. Questo rende difficile testare al meglio le campagne e non si ha modo di confrontare desktop e mobile.

Come risolvere in parte il problema?

Ma se le performance non sono quelle che ti aspetti? Se il ROAS è basso e la modifica degli asset in base alle indicazioni di Google non funziona? Se non riesci a scalare le campagne?

Beh non c’è problema!
Google ci ha dato la possibilità di creare diversi gruppi di asset per fare test e ottimizzare le campagne. Basta testare, vedere i dati, analizzarli. I dati sì, ma quali?

Nelle Performance Max Google e nei report a disposizione non ti da la possibilità di vedere i KPI che ti interessano (se non i posizionamenti e le impression di cui io, personalmente, me ne faccio poco) dal singolo gruppo di asset.

I dati delle schede prodotto li possiamo vedere, ma il resto? Audience, angles, creative? E nel caso della lead generation come ottimizzo? Come posso leggere i dati?

Ecco come ho fatto per poter capire qualcosa in più sulle Performance Max Google attive.

  • Prima di tutto mi sono assicurata che nelle impostazioni delle campagne nella sezione impostazioni aggiuntive > espansione URL finale fosse flaggato su OFF;
  • Successivamente, in Universal Analytics, da amministrazione > Proprietà > Impostazioni proprietà > Impostazioni avanzate, ho flaggato l’opzione “Consenti la sostituzione del tagging automatico (valori GCLID) con il tagging manuale (valori UTM) per l’integrazione di Google Ads e Search Ads 360”;
  • Poi ho personalizzato l’URL di destinazione dei vari gruppi di asset con gli utm che mi sarebbero serviti per leggere i dati in Analytics. Personalmente utilizzo URL builder, inserendo URL, source, medium e campagna (nome campagna + nome gruppo di asset).

Ecco che da Universal Analytics ho potuto vedere distintamente i dati dei singoli gruppi di asset e capire cosa funziona e cosa no, potendo spegnere i gruppi di asset test in base a dati reali.

Ci sono sicuramente dei dati che vanno persi, ma per capirci qualcosa di queste Performance Max Google credo che il gioco ne valga la candela (my2cents).

Case study: migliorare le performance testando diversi indicatori di pubblico

Account: app per monitoraggio conto energetico dei pannelli fotovoltaici.
Stato account: stabile.
Campagne Attive: 1 Campagna per app, 1 Campagna brand, 1 Campagna search con keyword broad.
CPA target: stare sotto i 7 € a registrazione utente (azione in-app + registrazioni pagina web).

Focus del Test: analizzare le performance dei diversi gruppi di asset di un campagna Performance Max, utilizzando come unica variabile gli indicatori sul pubblico.

Prima e Seconda settimana

Performance Max Google attivata il 20 settembre 2022, le prime 2 settimane ha fatto registrare u CPA medio di €7,89.

Case study, migliorare le performance testando diversi indicatori di pubblico: Pmax attivata il 20 settembre 2022, le prime 2 settimane ha fatto registrare u CPA medio di €7,89.

La campagna è stata impostata con 4 gruppi di asset attivi, con URL completo di UTM specifici.

  • Best Practices: gruppo di asset creato con indicatore di pubblico settato con tutte le sezioni complete (“segmenti personalizzati”, “i tuoi dati”, “interessi e dati demografici dettagliati” e “dati demografici);
  • Similar: un segmento similar + elenchi di clienti forniti;
  • Combination in market + custom audience;
  • Pubblico per affinità: appassionati dello stile di vita ecologico.

Terza settimana

Abbiamo iniziato a leggere i dati e ad ottimizzare la campagna spegnendo i gruppi di asset meno performanti e mettendone in testing di nuovi.

Case study, migliorare le performance testando diversi indicatori di pubblico: analisi e testing

Ci rendiamo immediatamente conto che il gruppo di asset “similar” non converte ed ha dati di traffico qualitativamente inferiori al resto.

Spegniamo immediatamente il gruppo di asset convogliando il budget sugli altri tre.

Quarta settimana: 9-20 Ottobre

Dati: Analytics: è evidente la differenza tra i tassi di conversione dei tre gruppi di asset.

Dai dati forniti da Analytics risulta evidente la differenza tra i tassi di conversione dei tre gruppi di asset (vedi foto).

Decidiamo quindi di mettere in pausa il gruppo meno performante, in questo caso, contro ogni aspettativa, “best practices”.

Rimaniamo perplessi invece davanti ai dati positivi di un gruppo di asset con un pubblico così scarno di dati precisi come può essere un segmento di affinità, con un tasso di conversione dell’8%.

Decidiamo quindi di inserire in testing altri due gruppi di asset:

1. Segmento di pubblico per Affinità: appassionati di domotica;
2. Custom Audience creato con kw inerenti al business e consigliate dalla Performance Max Google stessa

29 Ottobre/22 Novembre

Dopo tre settimane di testing con gli stessi gruppi di asset il pubblico più performante risulta quello degli “appassionati di domotica” per quantità di utenti e tasso di conversioni.

Dopo tre settimane di testing con gli stessi gruppi di asset il pubblico più performante risulta quello degli “appassionati di domotica” per quantità di utenti e tasso di conversioni.

Buone performance anche da segmento custom audience creato con le keywords consigliate nella sezione “approfondimenti” della piattaforma Google Ads.

22 Novembre/5 Dicembre

Per le ultime due settimane di test abbiamo quindi lasciato attivi solo tre gruppi di asset:

  1. Affinity: appassionati di domotica;
  2. Affinity: appassionati dello stile di vita ecologico;
  3. Custom Audience creata con keywords.

I gruppi di asset con indicatori di pubblico diversi convivono assieme portando un ottimo conversion rate medio del 3,58%

I gruppi di asset con indicatori di pubblico diversi convivono assieme portando un ottimo conversion rate medio del 3,58%.

Risultato Finale

Ed in termini di performance?

Ottimizzando la campagna grazie al testing continuo di gruppi di asset con indicatori di pubblico diversi, siamo riusciti a portare il CPA della Performance Max Google dai €7,72 ad un CPA medio di €5,64. Sotto il target massimo dei €7,00.

Cosa abbiamo imparato?

Personalmente d’ora in poi partirò di base con gli asset completi seguendo tutte le linee guida indicate da Google, ma appena possibile andrò a testare il più possibile asset e indicatori di pubblico differenti, dal più specifico al più impensabile.

Solo testando e basandosi su dati reali sarà possibile avere una reale ottimizzazione. Sperando che Google ci conceda sempre più dati visibili sulle scatole nere Performance Max.

Scritto da:
Giulia Voltolina

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