3 modi per aumentare le prestazioni PPC utilizzando i dati di prima parte

Scopri come migliorare le prestazioni PPC incorporando dati proprietari per influenzare offerte, targeting per pubblico e altro ancora. Qui dimostriamo 3 modi pratici per incorporare i dati di prima parte nelle tue campagne per generare un migliore ritorno dal tuo investimento PPC.

I dati più preziosi a disposizione di qualsiasi azienda sono quelli raccolti dal proprio pubblico. I dati di prima parte vengono raccolti tramite piattaforme di analisi, abbonamenti, dati sulle vendite, dati sulle chiamate in entrata, download di risorse e altro ancora.

Sebbene ci siano limitazioni GDPR con i dati di prima parte, devono anche essere disponibili dati sufficienti per i marketer PPC per raggiungere la significatività statistica per il processo decisionale, il che può essere una lotta per le aziende appena agli inizi.

Esistono diversi modi in cui i dati di prima parte possono essere utilizzati per consentire un processo decisionale PPC più intelligente. In questo post mi sono concentrato su 3 ampi casi d'uso in cui i dati di prima parte dovrebbero essere utilizzati per generare rendimenti migliori dall'attività PPC.

Identificazione delle origini dati e integrazione di più piattaforme

Consolidare i tuoi dati può essere un'impresa enorme. Troviamo spesso dati proprietari distribuiti su più sistemi CRM, fogli di calcolo offline e piattaforme di posta elettronica piuttosto che in un unico luogo. Ciò rende più difficile l'utilizzo dei dati in quanto potrebbero esserci duplicazioni e dati obsoleti estratti da fonti disparate.

L'integrazione dei dati è un primo passo fondamentale per l'utilizzo dei dati di prima parte per l'ottimizzazione PPC. La fonte della maggior parte dei dati sul rendimento online dell'azienda è Google Analytics e questo è lo strumento che consigliamo di utilizzare per l'integrazione con altre fonti di dati proprietari come passaggio iniziale.

Google Analytics raccoglie già una tonnellata di utili dati di marketing per impostazione predefinita, ma ciò che manca sono i dati "post-conversione ". Analytics ti indicherà un numero totale di conversioni in base a quanti utenti del sito web hanno compilato un modulo o completato un'azione sul tuo sito web, ma non indicherà il volume dei lead del sito web che il tuo team di vendita riesce a convertire.

È qui che tornano utili le integrazioni CRM / Google Analytics, che ti permetteranno di trasferire i seguenti dati a Google Analytics:

• Valore di vendita effettivo delle conversioni trasferite a CRM
• Punteggio lead basato sull'attività CRM
• Opportunità CRM create
• Tasso di conversione delle vendite

Molti di questi dati possono essere reinseriti manualmente in Google Analytics tramite il protocollo di misurazione, ma ciò aumenterà artificialmente il conteggio delle sessioni poiché qualsiasi conversione offline verrà restituita come nuovi utenti.

Poiché ogni CRM richiederà un approccio diverso, non posso coprire tutti gli scenari di integrazione in questo post. Tuttavia, ti consiglierei di fare un po' di ricerca su Google "il tuo connettore CRM + Google Analytics" poiché esiste un mercato in crescita di strumenti per connettori di dati disponibili per aiutare a rendere questo processo relativamente semplice.

Uno di questi strumenti è il connettore GA, che funziona con i sistemi CRM più popolari, inclusi Salesforce e Hubspot. Ciò consente ai professionisti del marketing di trasferire i dati CRM dal proprio CRM a Google Analytics con un intervento manuale minimo.

Dopo aver sincronizzato tutti i dati proprietari pertinenti con Google Analytics, il passaggio finale consiste nel collegare i tuoi account Google Ads e Google Analytics per garantire che queste conversioni vengano tutte inserite in Google Ads e possano essere utilizzate per ottimizzare le tue campagne.

Di seguito ho delineato alcuni casi d'uso su come i dati proprietari possono essere utilizzati in Google Ads per migliorare il rendimento.

1. Utilizza i dati proprietari per influenzare le strategie di offerta

Ora, i dati proprietari possono ovviamente essere utilizzati per influenzare le strategie di offerta gestite dagli script di Google Ads. Tuttavia, negli ultimi mesi abbiamo riscontrato risultati migliori grazie all'utilizzo delle strategie di offerta basate sulle conversioni di Google nell'ambito del loro ombrello Smart Bidding, un sottoinsieme del loro software per le offerte automatiche.

Smart Bidding utilizza l'apprendimento automatico avanzato per modificare le offerte in base a un'ampia gamma di segnali in tempo reale tra cui dispositivo, posizione, ora del giorno, elenco di remarketing, lingua e sistema operativo. Ha scompigliato parecchie piume nel settore PPC a causa dei risultati contrastanti di alcuni inserzionisti, tuttavia Google è in grado di utilizzare migliaia di segnali di offerta in tempo reale e, secondo quanto riferito, può analizzare 70 milioni di segnali in 100 millisecondi!

Le seguenti strategie di Smart Bidding sono disponibili in Google AdsL

• Offerte basate su CPA target: imposta le offerte per ottenere il maggior numero di conversioni possibile a un costo per acquisizione (CPA) target prestabilito
• ROAS target: mira a più valore di conversione o entrate in base a un ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) target
• Conversioni massime e valore di conversione massimo: utilizzando i dati storici e valutando i segnali contestuali, questo metodo trova automaticamente un'offerta CPC ottimale

Per assicurarti che le tue strategie di offerta siano ottimizzate per obiettivi pertinenti, puoi utilizzare i dati di prima parte per condurre analisi post campagna e perfezionare gli obiettivi in ​​base alle prestazioni effettive e all'impatto sul business. Ad esempio, modificando i target ROAS/CPA target in base al rendimento effettivo delle campagne, anziché basarlo sul ROAS/CPA generato tramite le conversioni riportate in Google Ads per impostazione predefinita.

Di seguito è riportato un esempio di come funziona in pratica questa analisi post-campagna. Per un cliente che fornisce carte carburante, abbiamo sviluppato un metodo per tenere traccia del valore del cliente a vita in base al carburante "preso" su una carta carburante. Ciò ci consente di ricollegare in modo retrospettivo i valori alla fonte originale di un lead in Google Analytics.

Questi dati possono essere utilizzati per calcolare obiettivi CPA/ROAS più accurati per l'attività PPC, consentendo di impostare obiettivi di Smart Bidding a un livello più rappresentativo dell'impatto aziendale di qualsiasi attività.

Esempio : utilizzo dei dati delle chiamate per ottimizzare gli account B2B

Puoi utilizzare Smart Bidding di Google Ads per ottimizzare le conversioni di telefonate per impostazione predefinita. Tuttavia, non tutte le telefonate generate da Google Ads si trasformeranno in un lead di vendita qualificato. La verità è che la stragrande maggioranza non lo è, quindi non dovrebbero essere tutti presi in considerazione come segnali per far funzionare le offerte intelligenti di Google. L'ottimizzazione con dati errati brucerà rapidamente il tuo budget.

Se utilizzi uno strumento di monitoraggio delle chiamate, il tuo team di vendita sarà in grado di registrare manualmente la qualità di un lead attraverso il punteggio dei lead, registrare se una chiamata ha portato a una vendita e persino inserire il valore monetario di qualsiasi vendita effettuata per telefono. Acquisendo dati più significativi rispetto a un numero totale di chiamate generate, gli strumenti di monitoraggio delle chiamate monitoreranno la fonte originale di una chiamata a livello di parola chiave.

Invece di analizzare questi dati manualmente, puoi chiudere il cerchio passando i dati sul punteggio dei lead, i risultati di conversione, il valore monetario di qualsiasi vendita basata sulle chiamate e altro ancora a Google Analytics. Strumenti come Ruler Analytics rendono questo processo relativamente semplice, restituendo i dati a Google Analytics (e successivamente a Google Ads) in modo da poter ottimizzare le aree che generano le chiamate più preziose.

Anche in questo caso, questa strategia ti consentirà di ottenere risultati migliori da strategie di Smart Bidding come CPA target e ROAS target, perché Google prenderà decisioni basate su dati più completi.

2. Utilizzare i dati di prima parte per l'efficienza del budget

I dati disponibili gratuitamente nel tuo account Google Analytics sul comportamento degli utenti possono essere utilizzati per ottimizzare il rendimento delle tue campagne Google Ads.

Gli elenchi per il remarketing per gli annunci della rete di ricerca (RLSA) ti consentono di personalizzare le campagne della rete di ricerca di Google Ads per indirizzare gli utenti che hanno completato un'azione specifica sul tuo sito web. Ciò consente agli inserzionisti di scegliere come target o escludere un pubblico specifico, utilizzando in modo più efficace i propri budget.

Ci sono state recensioni contrastanti sull'utilizzo degli RLSA con le offerte intelligenti. Tuttavia, aggiungendo un elenco di segmenti di pubblico a una campagna o a un gruppo di annunci utilizzando Smart Bidding, stai effettivamente aggiungendo un indicatore all'algoritmo Smart Bidding. Ciò evidenzia che l'elenco degli utenti è importante e fa un'offerta più aggressiva ogni volta che effettuano ricerche.

Esempio : crea un elenco di utenti che hanno visitato il tuo sito un numero ottimale di volte prima dell'acquisto

Sai quale visita web si traduce in genere nella più grande fetta di entrate per la tua attività? In caso contrario, te lo dirà il rapporto sulla lunghezza del percorso in Google Analytics.

Questo rapporto mostrerà il valore di tutte le conversioni diviso per il numero di sessioni che l'utente ha avuto prima di effettuare un acquisto.

Nell'esempio sopra, è chiaro che la fetta più grande di entrate viene generata dagli utenti che visitano il sito una seconda volta prima di effettuare un acquisto.

Per rendere questo elenco utilizzabile in Google Ads, dobbiamo prima creare un elenco di segmenti di pubblico in Google Analytics > Amministrazione > Pubblico. Qui, creeresti un nuovo pubblico personalizzato specificando che l'utente deve aver avuto almeno una sessione, ma non ha ancora completato una transazione.

Il passaggio successivo consiste nell'applicare questo elenco a tutti i gruppi di annunci applicabili nel tuo account Google Ads. Puoi farlo nella scheda Pubblico:

Potremmo quindi impostare manualmente i modificatori di offerta per gli utenti in questo elenco o applicare l'elenco ai gruppi di annunci utilizzando Smart Bidding, fornendo a Google un altro segnale su cui eseguire l'ottimizzazione.

3. Utilizzare i dati proprietari per l'espansione del pubblico mirato

Google Customer Match offre agli inserzionisti la possibilità di rivolgersi a clienti potenziali o potenziali importando i dati dei clienti sotto forma di elenchi di email in Google Ads. Facebook ha abilitato la stessa funzionalità sulla propria piattaforma attraverso un pubblico personalizzato , così come Twitter attraverso un pubblico personalizzato e Linkedin tramite un pubblico abbinato.

Il concetto qui è che un utente che ha già familiarità con un marchio avrà maggiori probabilità di convertire, il che significa che gli inserzionisti possono essere più mirati nel loro approccio ogni volta che i clienti di questi elenchi navigano su queste piattaforme.

Oltre a prendere di mira gli utenti che hanno già familiarità con il tuo marchio, ciascuna di queste piattaforme offre la possibilità di espandere le proprie opzioni di targeting creando elenchi di targeting di utenti che mostrano caratteristiche simili ai clienti nell'elenco caricato.

Prendi la funzione di pubblico simile di Google, ad esempio, che può essere utilizzata per trovare altre persone con un comportamento di ricerca simile a quello dei clienti nel tuo elenco di prima parte.

Esempio : espandere la copertura mirando a segmenti di pubblico simili tramite la pubblicità display

I segmenti di pubblico simili possono essere impostati in base agli elenchi dei segmenti di pubblico standard importati nel tuo account Google Ads. Si tratta di un ottimo modo per indirizzare gli annunci agli utenti che condividono caratteristiche simili ai visitatori del tuo sito web e ai clienti esistenti per espandere la tua copertura.

Questi utenti potrebbero non essere ancora attivamente alla ricerca dei tuoi prodotti o servizi, quindi un metodo per raggiungerli in anticipo è attraverso la pubblicità display.

I segmenti di pubblico simili possono essere applicati alle campagne display per ampliarne la portata, assicurando che gli utenti che vedono i tuoi annunci abbiano caratteristiche simili ai tuoi clienti esistenti.

Segmenti di pubblico simili in Gestione segmenti di pubblico di Google Ads

Ciò aumenterà la portata delle tue campagne e aiuterà a indirizzare nuovi utenti al tuo sito che hanno abitudini di navigazione simili a quelle dei precedenti visitatori o clienti del sito web.

Dedica sempre del tempo a segmentare segmenti di pubblico simili in gruppi di annunci separati per monitorare il rendimento relativo e modificare le offerte di conseguenza.

Conclusione

L'utilizzo dell'apprendimento automatico e dell'automazione consente la gestione su una scala con cui noi umani non possiamo competere. Tuttavia, se i dati utilizzati per addestrare le macchine non forniscono un quadro completo, verranno prese decisioni sbagliate e ne conseguiranno cattivi risultati.

Integrando i dati di prima parte tra CRM e piattaforme di analisi web, apri la porta all'utilizzo di dati più accurati per influenzare le decisioni in tutta la tua attività PPC, il che porterà inevitabilmente a risultati più forti e report più accurati a livello aziendale.

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