3 Rendicontazione di Performance Max e limitazioni dei dati

Le campagne Performance Max (o PMax) stanno guadagnando terreno tra gli inserzionisti della rete di ricerca.

Le risorse di machine learning di Google ottimizzano i posizionamenti degli annunci nell'intera rete di spazi pubblicitari di Google. Ciò consente agli inserzionisti di massimizzare i loro sforzi e raggiungere il pubblico di destinazione in modo più efficiente.

Tuttavia, ci sono sempre dei compromessi quando si sfruttano queste capacità proprietarie, soprattutto perché perdiamo più visibilità e leve da tirare.

In generale, abbiamo una visibilità limitata sui dati di queste campagne, il che rende difficile prendere decisioni informate su come ottimizzare al meglio le campagne e allocare il budget.

Inoltre, gli inserzionisti spesso devono analizzare i propri dati aggregati su tutti i tipi di campagna e piattaforme. Ciò può richiedere:

• Recupero dei dati tramite l'API di Google Ads.
• Caricandolo in un data warehouse più grande per ulteriori manipolazioni e analisi.
• Unendolo ai dati di Google Analytics per creare un quadro più completo del percorso dell'utente.

Di seguito sono riportate alcune limitazioni di cui tenere conto durante l'estrazione e l'analisi dei dati sul rendimento PMax all'interno e all'esterno dell'interfaccia di Google Ads.

1. Granularità limitata dei dati PMax

Le campagne PMax offrono opzioni di reportistica limitate rispetto ad altre campagne Google Ads, il che può rendere difficile l'analisi delle prestazioni nei modi a cui siamo abituati.

In genere, i dati della campagna Google Ads possono essere recuperati accedendo al rapporto standard tramite l'API. Puoi definire il livello al quale desideri segmentare i dati, anche fino al livello della parola chiave.

Poiché le campagne PMax utilizzano l'apprendimento automatico per determinare i posizionamenti migliori per la pubblicazione degli annunci, a queste campagne non sono associati gruppi di annunci o parole chiave.

Pertanto, un report standard generato a qualsiasi livello che sia più granulare della campagna conterrà diversi campi irrilevanti per PMax ed escluderà completamente tutti i dati da queste campagne invece di annullare semplicemente i campi irrilevanti.

Per acquisire le tue campagne standard e PMax, devi chiamare l'API più volte e recuperare due connessioni dati separate che possono essere successivamente caricate e unite all'interno del tuo data warehouse.

• Il primo dovrebbe essere un report standard al livello di granularità desiderato, che non conterrà dati sulla campagna PMax.
• Anche il secondo dovrebbe essere un rapporto standard a livello di campagna, ma questa volta dovrebbe escludere tutte le campagne che non sono PMax per evitare dati duplicati.

Inoltre, tieni presente che molti report e segmentazioni personalizzati possono essere utili per l'analisi della campagna, come Performance Max Placement.

Non possono essere recuperati tramite l'API e possono essere visualizzati solo in un ambiente isolato all'interno dell'interfaccia di Google Ads.

Ottieni la newsletter quotidiana su cui si affidano i marketer di ricerca.

Elaborazione in corso... Attendere.

SOTTOSCRIVI

Vedi termini.

2. Le informazioni dettagliate di Google Analytics richiedono una navigazione ponderata

Con il lancio di Google Analytics 4 e il successivo ritiro di Universal Analytics, gli inserzionisti possono utilizzare i dati di siti web e app per comprendere il percorso del cliente e l'attività di coinvolgimento del sito web post clic.

Qualsiasi traffico del sito Web generato dalle campagne PMax deve essere attentamente visualizzato e analizzato.

Per cominciare, non vedrai i dati PMax rientrare nel raggruppamento di canali di ricerca a pagamento predefinito, ma un raggruppamento separato chiamato Cross Channel contenente i dati delle campagne PMax e Smart Shopping.

Fai attenzione a non posizionare filtri dimensione incompatibili con le campagne PMax.

A differenza dei problemi API indicati in precedenza, in cui i dati non vengono visualizzati, questi filtri causeranno una visualizzazione errata dei dati all'interno dell'interfaccia GA4 e non ci si può fare affidamento.

Per questo motivo, ottenere informazioni dettagliate su più canali che includano campagne PMax all'interno di GA4 può essere difficile.

Inoltre, le campagne PMax conteggiano le conversioni di visualizzazioni impegnate.

Questo tipo di conversione è molto prezioso, poiché è più specificamente adattato alla pubblicità video e al comportamento dell'utente che segue un annuncio video rispetto ad altri tipi di annuncio ed è un forte indicatore di coinvolgimento.

Tieni solo presente che Google Analytics, per impostazione predefinita, non conta queste conversioni e dovrà essere configurato intenzionalmente per farlo.

3. I metodi di analisi tradizionali potrebbero non essere applicabili

Dati i problemi di cui sopra, l'utilizzo delle piattaforme Google per generare report e approfondimenti sulle campagne PMax in isolamento è sempre un'opzione.

Quando si visualizzano i dati disponibili all'interno della piattaforma, è essenziale essere consapevoli di tutte le varie limitazioni che circondano questi dati e sapere che le tattiche di analisi tradizionali potrebbero non essere né efficaci né possibili.

Ad esempio, mentre alcuni modelli di report di base sono all'interno della piattaforma per le campagne PMax, gli inserzionisti non possono personalizzare alcun report o creare metriche personalizzate.

Un altro fattore da considerare è che poiché le campagne PMax sono ottimizzate su dati in tempo reale, le prestazioni della campagna dovrebbero essere analizzate più vicino al tempo reale e fare meno affidamento su dati storici e tendenze, poiché gli algoritmi si adattano costantemente per massimizzare le ottimizzazioni.

Questa dipendenza dai dati in tempo reale rende anche difficile condurre test A/B tradizionali, soprattutto perché non abbiamo il controllo su cose come posizionamenti degli annunci, formati, elementi creativi o segmenti di pubblico che possiamo isolare per testare ipotesi.

Invece, puoi solo eseguire test confrontando le tue campagne PMax con le campagne Shopping standard o eseguire un esperimento di aumento che dimostri in che modo l'aggiunta di una campagna PMax al tuo mix di campagne esistente può aumentare il volume di conversione.

Altri esempi di informazioni che perdiamo con le campagne PMax includono il targeting per pubblico, il posizionamento degli annunci e il controllo del budget.

Anche se questo è tutto in base alla progettazione, può essere difficile per gli inserzionisti perdere la possibilità di avere voce in capitolo su dove sono allocati i loro dollari.

Potrebbero non avere né il tempo né il budget per consentire alla campagna di durare abbastanza a lungo da raccogliere dati sufficienti per massimizzare l'efficienza.

E sebbene PMax ottimizzi in base al comportamento del pubblico e alle creatività degli annunci, non fornisce dati dettagliati su questi comportamenti o sul rendimento dei singoli titoli o immagini.