3 เทรนด์สำคัญที่ส่งผลต่อการตลาดผ่านการค้นหาในปัจจุบัน

นักการตลาดพึ่งพาการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและการค้นหาทั่วไปเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คงที่ครั้งแล้วครั้งเล่าในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นทีละน้อย ทำให้นักการตลาดมีเวลาเหลือเฟือในการปรับกลยุทธ์ของตน

แต่ในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงของการตลาดผ่านการค้นหากำลังเร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยคาดว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงในอีกสองปีข้างหน้ามากกว่าแปดปีที่ผ่านมารวมกัน

วิวัฒนาการในการค้นหาเป็นไปอย่างเชื่องช้าไปสู่ระบบอัตโนมัติและการรวมบัญชี เพื่อก้าวนำหน้า เราต้องตามทันสิ่งที่เปลี่ยนแปลงและเรียนรู้เหตุผลที่อยู่เบื้องหลัง

ต่อไปนี้เป็นเหตุการณ์ที่ส่งผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมการตลาดผ่านการค้นหา

1. กฎหมายความเป็นส่วนตัวและการสูญหายของสัญญาณ

ในเดือนพฤษภาคม 2018 มีการบังคับใช้ กฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) ทั่วยุโรป GDPR ให้สิทธิ์แก่พลเมืองของสหภาพยุโรปเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล รวมถึงการเข้าถึงเพื่อแก้ไข ลบ และโอนข้อมูล

องค์กรที่ละเมิด GDPR อาจถูกปรับสูงสุด 20 ล้านยูโร หรือ 4% ของผลประกอบการประจำปีทั่วโลก แล้วแต่จำนวนใดจะสูงกว่า

วันที่สำคัญอีกวันสำหรับความเป็นส่วนตัวทางอินเทอร์เน็ตคือเดือนกันยายน 2020 เมื่อ iOS14 เปิดตัวบนอุปกรณ์ Apple การอัปเดตมีคุณลักษณะใหม่ที่เรียกว่า App Tracking Transparency (ATT) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกไม่รับการติดตามจากแอปได้

การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ผู้ลงโฆษณาติดตามผู้ใช้ทั่วทั้งแอปและเว็บไซต์ได้ยากขึ้น ทำให้ประสิทธิภาพของโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายลดลง การอัปเดต iOS นี้เปลี่ยนแนวการโฆษณาดิจิทัล

เหตุการณ์ลุ่มน้ำอื่น - แม้ว่าจะเกิดขึ้น - คือวันที่ 1 กรกฎาคม 2023 เมื่อ CPRA (California Privacy Rights Act) มีผลบังคับใช้อย่างสมบูรณ์ CPRA ใช้กับธุรกิจที่รวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลเกี่ยวกับผู้บริโภคในแคลิฟอร์เนีย โดยไม่คำนึงถึงที่ตั้งของบริษัท

CPRA มีอำนาจในการสอบสวนและดำเนินคดีกับการละเมิดกฎหมาย และสามารถกำหนดค่าปรับสูงถึง $7,500 ต่อการละเมิดหนึ่งครั้ง ซีพีอาร์เอมีกฎหมายบางฉบับที่มีบทลงโทษหนักสำหรับการไม่ปฏิบัติตาม

Google ได้ประกาศว่าจะ เลิกใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม ใน Chrome ภายในครึ่งหลังของปี 2024 การเปลี่ยนแปลงนี้จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อการโฆษณาออนไลน์ เนื่องจากคุกกี้ของบุคคลที่สามมีความสำคัญต่อการกำหนดเป้าหมายโฆษณา ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาสามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมายเฉพาะและติดตามประสิทธิภาพการโฆษณาออนไลน์ได้

Google ตั้งเป้าที่จะปรับปรุงความเป็นส่วนตัวโดยยุติคุกกี้ของบุคคลที่สาม ซึ่งมักใช้สำหรับการติดตามและโฆษณา ด้วยการยุติคุกกี้ของบุคคลที่สาม Google ทำให้เว็บไซต์ติดตามผู้ใช้ในเว็บไซต์ต่างๆ ได้ยากขึ้น

ส่วนแบ่งการตลาดเบราว์เซอร์ในสหรัฐอเมริกามีดังนี้:

• โครเมียม: 49%
• ซาฟารี: 35%
• ขอบ: 8.5%
• ไฟร์ฟอกซ์: 3.5%

ภายในสิ้นปี 2567 คุกกี้ของบุคคลที่สามจะถูกยกเลิกอย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก Chrome, Safari และ Firefox คิดเป็นส่วนแบ่งการตลาดเกือบ 90% ของการเข้าชมเว็บในสหรัฐอเมริกา

Google Privacy Sandbox กำลังพัฒนาวิธีอื่นในการกำหนดเป้าหมายผู้ชมและติดตามประสิทธิภาพโฆษณาโดยไม่ใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม ความคิดริเริ่มเหล่านี้จาก Privacy Sandbox รวมถึง:

• FLoC (Federated Learning of Cohorts): FLoC เสนอให้แทนที่คุกกี้ของบุคคลที่สามด้วยวิธีที่เป็นมิตรต่อความเป็นส่วนตัวมากขึ้นในการจัดกลุ่มผู้ใช้ตามความสนใจของพวกเขา FLoC จะอนุญาตให้ผู้ลงโฆษณากำหนดเป้าหมายโฆษณาไปยังกลุ่มผู้ใช้ที่มีความสนใจเหมือนกัน 53GB โดยไม่สามารถติดตามผู้ใช้รายบุคคลในเว็บไซต์ต่างๆ ได้
• Topics API : Topics API เป็นข้อเสนอที่อนุญาตให้เว็บไซต์ขอรายการหัวข้อที่ผู้ใช้สนใจ ผู้ลงโฆษณาสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้มากขึ้น
• Trust Token API : Trust Token API เป็นข้อเสนอเพื่ออนุญาตให้เว็บไซต์ยืนยันตัวตนของผู้ใช้โดยไม่ต้องใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม สามารถใช้โทเค็นที่เชื่อถือได้เพื่อป้องกันการฉ้อโกงและปรับปรุงความปลอดภัยของธุรกรรมออนไลน์

การวัดประสิทธิภาพและการกำหนดเป้าหมายผู้ชมเป็นรากฐานที่สำคัญของการตลาดดิจิทัล

วิวัฒนาการของความเป็นส่วนตัวทางดิจิทัลทำให้แพลตฟอร์มการแสดงโฆษณา เช่น Google, Microsoft, Facebook และอื่นๆ ต้องพัฒนาโหมดการกำหนดเป้าหมายและการวัดผลแบบใหม่

เมื่อแพลตฟอร์มการแสดงโฆษณาเปลี่ยนไป นักการตลาดยังต้องปรับกลยุทธ์ให้ทันสมัยเพื่อให้สามารถแข่งขันได้

2. การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติ

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ควบคู่ไปกับการสูญเสียสัญญาณที่เกิดจากกฎหมายความเป็นส่วนตัวที่ก้าวหน้า

จากการเปลี่ยนแปลงทั้งสองนี้ แพลตฟอร์มโฆษณาเช่น Google, Facebook และ Microsoft กำลังยกเครื่องแพลตฟอร์มโฆษณาของตนให้ใช้ระบบอัตโนมัติและปัญญาประดิษฐ์

Google มักจะเล่นเกมยาว ในอดีต พวกเขาทราบดีว่านักการตลาดต้องการการสนับสนุนด้วยการระบุแหล่งที่มาข้ามแคมเปญ

นอกจากนี้ Google ทราบมานานแล้วว่าข้อมูลจะถูกจำกัดเนื่องจากความก้าวหน้าด้านความเป็นส่วนตัว ในที่สุด ความรู้ล่วงหน้านี้กำลังจะบรรลุผลด้วยระบบอัตโนมัติและการรวมบัญชี

Google Ads เปิดตัว การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล (DDA) ในเดือนกันยายน 2021

DDA เป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ข้อมูลย้อนหลังของบัญชีของคุณเพื่อพิจารณาว่าผู้คนโต้ตอบกับโฆษณาต่างๆ ของคุณอย่างไร และตัดสินใจเป็นลูกค้าของคุณ

DDA สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญ Google Ads ได้โดยให้มุมมองที่แม่นยำยิ่งขึ้นว่าโฆษณาของคุณมีส่วนทำให้เกิด Conversion อย่างไร

อัลกอริทึมการเสนอราคา ไม่ใช่เรื่องใหม่ในการโฆษณาบนการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย Google เปิดตัว Smart Bidding ในปี 2013 ด้วยการเปิดตัวการเสนอราคา CPA เป้าหมาย (tCPA) ความสามารถในการเสนอราคาสำหรับค่าไดนามิก เช่น รายได้และ ROAS เปิดตัวในปี 2560

เช่นเดียวกับการเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่ การนำคุณลักษณะเหล่านี้มาใช้เป็นไปอย่างช้าๆ ผู้ลงโฆษณาจำนวนมากไม่ต้องการละทิ้งการควบคุมการเสนอราคาบนแพลตฟอร์ม

การสูญเสียการควบคุมและการพึ่งพาแมชชีนเลิร์นนิงที่เพิ่มขึ้นจะเป็นประเด็นต่อเนื่องสำหรับการโฆษณาดิจิทัล

เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมของ Smart Bidding ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นอย่างมาก และตอนนี้เป็นวิธีการจัดการราคาเสนอที่ต้องการ การเสนอราคาด้วยตนเองยังคงเกิดขึ้นในบางแง่มุมของแคมเปญ แต่การใช้งานยังคงลดน้อยลง

เมื่อข้อมูลและระบบอัตโนมัติพัฒนาขึ้น การทำงานหลักของคำหลัก ก็เปลี่ยนไปเช่นกัน Google Ads เปลี่ยนการทำงานของการทำงานแบบตรงทั้งหมดในปี 2021 ก่อนหน้านี้ คำหลักที่ทำงานแบบตรงทั้งหมดจะเรียกโฆษณาสำหรับการค้นหาที่ตรงกับคำหลักทั้งหมดเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม ขณะนี้คำหลักที่ทำงานแบบตรงทั้งหมดยังสามารถเรียกโฆษณาสำหรับการค้นหาที่ใกล้เคียงกับคำหลักนั้น การเปลี่ยนแปลงนี้หมายความว่าโฆษณาอาจแสดงสำหรับการค้นหาที่มีการสะกดผิด คำพ้องความหมาย และรูปแบบที่ใกล้เคียงอื่นๆ ของคำหลัก

ไม่มีความลับใดที่ Google และ Microsoft ได้สนับสนุนให้ผู้ลงโฆษณาขยายเข้าสู่ การทำงานแบบกว้าง อย่างไรก็ตาม ผู้ลงโฆษณาจำนวนมากรวมถึงตัวฉันเอง มีทัศนคติเชิงลบเกี่ยวกับการทำงานแบบกว้าง การจับคู่คำค้นหากว้างเกินไป และคุณภาพการเข้าชมมักจะต่ำกว่ามาตรฐาน

ในช่วงสองปีที่ผ่านมา เราได้ขยายการใช้งานการทำงานแบบกว้าง การทำงานแบบกว้างสามารถเพิ่มความครอบคลุมการค้นหาและการเติบโตของรายได้เมื่อจับคู่กับอัลกอริทึมการเสนอราคาที่ออกแบบมาอย่างดี ลองทดสอบอีกครั้งหากคุณเลิกสนใจการทำงานแบบกว้าง

ในเดือนกรกฎาคม 2021 Google Ads เลิกใช้การทำงานแบบกว้างที่แก้ไขแล้ว (BMM) Microsoft Ads ทำตามด้วยการเลิกใช้ข้อเสนอ BMM ในเดือนมีนาคม 2023 นี่คือจุดเริ่มต้นของการรวมประเภทการทำงานของคำหลัก

(นี่เป็นการคาดเดาล้วน ๆ แต่ Google/Microsoft จะยกเลิกการจับคู่ประเภทอื่นภายใน 12-18 เดือน) หากฉันต้องคาดการณ์ การจับคู่แบบวลีจะถูกยกเลิกโดยหันไปใช้การจับคู่แบบตรงทั้งหมด (สำหรับการควบคุม) และแบบกว้าง (สำหรับการเข้าถึง) .

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เป็นผลโดยตรงจากความก้าวหน้าของแมชชีนเลิร์นนิงภายในแพลตฟอร์มการแสดงโฆษณา เช่น Google Ads และ Microsoft Ads

3. การรวมแคมเปญ

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการรวมแคมเปญภายใน Google Ads อัลกอริทึมการแสดงโฆษณาของ Google ควบคุมความตั้งใจของผู้ใช้ในผลิตภัณฑ์การค้นหาหลักของตน

อัลกอริทึมที่จำเป็นในการทำความเข้าใจวิธีการทำงานของโฆษณาในช่องทางต่างๆ ภายในระบบนิเวศโฆษณาของ Google

เมื่ออัลกอริทึมเข้าใจวิธีเพิ่มประสิทธิภาพในผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ ของ Google แล้ว นั่นเป็นการเปิดประตูสู่การรวมบัญชีเพิ่มเติม การรวมแคมเปญเกิดขึ้นครั้งแรกในรูปแบบ Smart Shopping บน Google และ Microsoft

Google Smart Shopping เป็นแคมเปญที่อนุญาตให้ธุรกิจแสดงโฆษณาผลิตภัณฑ์ของตนโดยอัตโนมัติในเครือข่ายการค้นหาของ Google, YouTube, เครือข่ายดิสเพลย์ และ Gmail แคมเปญ Smart Shopping ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอและตำแหน่ง

ตลอดปี 2022 ผู้ลงโฆษณาต้องย้ายแคมเปญ Smart Shopping ไปที่ Performance Max ด้วยเหตุนี้ ประสิทธิภาพสูงสุด (PMax) จึงเป็นจุดสูงสุดของการรวมแคมเปญในปัจจุบัน

PMax ช่วยให้ผู้ลงโฆษณาเข้าถึงพื้นที่โฆษณา รูปแบบโฆษณา และผู้ชมใหม่ได้ในทุกช่องทางของ Google รวมถึง YouTube, การค้นหา, Gmail, Shopping และ Discovery

จุดรวมอื่นจะรวม โฆษณาบนการค้นหาแบบไดนามิก (DSA) ไว้ใน PMax Google ไม่ได้ระบุวันที่เจาะจงสำหรับการย้ายครั้งนี้ แต่บริษัทได้กล่าวว่ากำลังทำงานเพื่อรวมคุณสมบัติทั้งสองเข้าด้วยกัน และคาดว่าจะทำการเปลี่ยนแปลงในไม่ช้า

อยู่ข้างหน้าของเส้นโค้ง

ห้าปีที่ผ่านมารู้สึกเหมือนรถไฟเหาะที่ลาดเอียงช้าๆ และรู้สึกเหมือนว่าอีกสองปีข้างหน้าจะมีการลดลงอย่างรวดเร็ว

การลดลงจะเป็นผลมาจากกฎหมายความเป็นส่วนตัว การเรียนรู้ของเครื่อง ระบบอัตโนมัติ และปัญญาประดิษฐ์ หัวเข็มขัด!