Comment nous avons utilisé les personnalisateurs d'annonces pour réduire le coût par prospect de nos clients de 34 %

Ce n'est un secret pour personne que j'adore les personnalisateurs d'annonces. Ils vous permettent d'écrire une copie d'annonce dynamique qui change en fonction de la personne qui recherche. Plus important encore, ils se démarquent de vos concurrents. Par exemple, si nous savons qu'un produit prend plus de temps à être expédié en Floride qu'en Californie, nous pouvons personnaliser les annonces dans chaque emplacement pour inclure le délai d'expédition. Ou, si notre inventaire change constamment, nous pouvons personnaliser nos annonces pour afficher le nombre de produits restants. Ce ne sont là que quelques exemples de tactiques que nous pouvons utiliser. Aujourd'hui, je souhaite partager une stratégie de personnalisation d'annonces unique que nous avons utilisée et parler des résultats.

Nous travaillons avec une société de gestion immobilière qui représente des centaines de propriétés de luxe en location. Notre objectif principal est d'inciter les utilisateurs à s'inscrire pour planifier une visite. Dès le début de l'engagement, nous savions que nous devions prendre des mesures pour mieux préqualifier les utilisateurs ayant cliqué sur nos annonces. Nous cherchions à attirer des gens qui seraient prêts à payer au moins 2 000 $ par mois de loyer. Pour dissuader les utilisateurs qui n'ont pas atteint ce seuil, nous :

• Implémentation de mots clés négatifs liés aux bonnes affaires, tels que « bon marché », « bon marché » et « à prix réduit »
• Messages utilisés tels que « luxe » et « haut de gamme » dans nos mots-clés et créations
• Définir des ajustements d'enchères accrus pour les utilisateurs dont le niveau de revenu est plus élevé

Bien que ces tactiques aient été une bonne première étape, elles ne décourageraient pas tout le trafic non qualifié. Ainsi, nous devions faire quelque chose de plus. Nous voulions inclure les prix de départ dans le texte publicitaire. Les utilisateurs verraient tout de suite les prix de départ des propriétés. Notre hypothèse était que les utilisateurs cliquant sur ces annonces étaient plus susceptibles de convertir s'ils connaissaient le prix de référence. Entrez, personnalisateurs d'annonces.

Le processus

La première étape consistait à créer le flux de données d'entreprise, où toutes nos informations sur la propriété seraient hébergées. Nous avons nommé le flux « Emplacements » et l'avons personnalisé pour inclure le nom de la propriété, les prix de départ globaux, les prix de départ unitaires (par exemple : studio, 1 chambre, etc.) et la campagne cible à laquelle ils seraient associés. Voici un exemple de flux.

Si la propriété n'avait pas de type d'unité spécifique, la colonne de cette unité utiliserait 0 $ et ne serait pas référencée dans les annonces.

Pour éliminer l'intermédiaire, nous avons automatisé le téléchargement du flux. Nous avons fourni à Google l'URL source et les informations d'identification et avons demandé un téléchargement quotidien. Dans ce cas, tous les jours se sont bien passés, cependant, vous pouvez demander à Google de récupérer votre flux toutes les 6 heures.

L'étape suivante a été la création des annonces. La façon dont notre structure de compte a été présentée, chaque propriété avait 3 campagnes. Ils étaient:

• Mots-clés de l'emplacement (par exemple : appartements de luxe Bethesda, locations de luxe Bethesda)
• Mots-clés non liés à l'emplacement (par exemple : appartements de luxe d'une chambre, studios haut de gamme)
• Marque (mots clés spécifiques à la propriété)

Chaque groupe d'annonces a reçu 2 annonces de personnalisation des annonces avec le paramètre dynamique dans le titre 2. Étant donné que les titres se démarquent davantage, nous voulions être sûrs que le prix ne se perde pas dans la description. Nous avons utilisé ces 2 titres pour les campagnes de localisation et de marque.

Appartements à partir de {=Locations.Start_price}
À partir de {=Locations.Start_price}. Voir plus

La campagne non localisée a utilisé le message spécifique à l'unité. Par exemple:

Les appartements commencent à {=Locations.1BR_price}
À partir de {=Locations.1BR_price}. Voir plus

Cette syntaxe indique aux annonces de référencer le flux de données d'entreprise "Emplacements", suivi de la colonne spécifique. Voici à quoi ressemblent les annonces dans l'interface.

Voici un exemple de personnalisateur d'annonces dans le SERP.

Une fois le flux et les annonces créés, nous étions prêts à lancer.

Les résultats

Du 23/04 au 30/7 (99 jours), nous avons utilisé les personnalisateurs d'annonces dans toutes les campagnes. Avant de partager les données, il faut garder à l'esprit quelques points.

• Les personnalisateurs d'annonces n'étaient pas exécutés dans les campagnes DSA et RLSA. Par conséquent, lors de la comparaison des données, aucune métrique n'est extraite de ces types de campagne.
• Toutes les campagnes avaient une rotation des annonces définie sur "Optimiser : préférez les annonces les plus performantes"
• La plupart des campagnes utilisaient des enchères au CPC optimisé (eCPC) pendant cette période. Certaines campagnes testaient les enchères au CPA cible et d'optimisation des conversions.
• Chaque groupe d'annonces avait au moins une annonce statique en cours d'exécution, car les personnalisateurs d'annonces ne peuvent pas être les seules annonces diffusées
• Des optimisations normales (modifications d'enchères, mise en pause/test d'un nouveau contenu publicitaire, exécution de rapports sur les requêtes de recherche, etc.) ont été effectuées au cours de cette période.
• Toutes les données incluent des métriques de campagnes de marque et sans marque, sauf indication contraire

Jetons un coup d'œil aux données.

Les métriques immédiates qui se démarquent sont le CPL et le taux de conversion. Le CPL était inférieur de 26,26 $ (baisse de 34,8 %) avec les personnalisateurs d'annonces, tandis que le taux de conversion était supérieur de 29 %. Parmi les autres conclusions clés, citons :

• Les personnalisateurs d'annonces ont représenté 26,82 % du total des conversions tout en n'enregistrant que 22,19 % du total des clics
• Le CPC moyen était inférieur de 0,31 $ pour les personnalisateurs d'annonces. Le coût total du personnalisateur d'annonces représentait 19,28 % du coût total, soit environ un cinquième.
• Ce n'est pas illustré dans le tableau ci-dessus, mais le CTR des annonces personnalisées était de 7,67 % contre 7,72 % pour les annonces non personnalisées. Même si nous étions d'accord pour perdre des clics au profit d'utilisateurs non qualifiés, le CTR est resté relativement similaire.

Examinons maintenant les données de conversion pour les campagnes sans marque uniquement.

Les premiers éléments qui sautent aux yeux sont les augmentations du CPL et les diminutions du taux de conversion pour les deux types d'annonces. Nous nous attendions à ces fluctuations puisque nous ne regardons que les campagnes sans marque. Même avec ces sauts, le CPL des annonces personnalisées était inférieur de 27,92 $ avec un taux de conversion de 18,59 % supérieur à celui des annonces non personnalisées.

Que signifient ces résultats ?

Notre hypothèse selon laquelle les utilisateurs seraient plus susceptibles de convertir en voyant le prix dans l'annonce s'est avérée correcte. Nous avons constaté un CPL et un taux de conversion nettement meilleurs lors de l'utilisation des personnalisateurs d'annonces. Bien sûr, il y avait des groupes d'annonces où les annonces non personnalisées fonctionnaient mieux, mais dans l'ensemble, les annonces dynamiques ont prouvé leur valeur.

Le plus important est peut-être que des prospects de meilleure qualité venaient sur les sites et planifiaient des visites. Ces convertisseurs ont été rappelés à deux reprises, une fois dans l'annonce puis sur le site, que les appartements n'étaient pas bon marché. Espérons que ce renfort a aidé lorsque ces chasseurs d'appartements ont fait leurs tournées.

À l'avenir, nous continuerons à configurer des personnalisateurs d'annonces pour chaque propriété. L'amélioration des mesures de conversion compense largement la légère baisse du CTR. Ces publicités trouvent un écho auprès des utilisateurs et contribuent considérablement à préqualifier les visiteurs avant le clic.