admin 
Nuo tada, kai „Google“ pristatė paieškos kampanijas „AI Max“, daugiausia diskusijų buvo skirta „Google“ etalonams.
Šie etalonai rodo, kad reklamuotojai gali tikėtis reikšmingo konversijų augimo be didelių efektyvumo pokyčių. Tačiau, kaip ir daugelis platformų statistikos, jie palieka atvirų klausimų apie tai, kaip ši funkcija veikia suaugusiųjų paskyrose.
Kad susidarytų aiškesnį vaizdą, „Smarter Ecommerce“ (SMEC) el. prekybos įžvalgų vadovas Mike'as Ryanas išanalizavo daugiau nei 250 paieškos kampanijų našumo duomenis naudodamas AI Max.
Išvados suteikia naudingą tikrovės patikrinimą reklamuotojams, bandantiems šią funkciją, ypač el. prekybos paskyroms, kuriose „Google“ nepaskelbė oficialių našumo etalonų.
AI Max dažnai veikia kartu su kita automatika
Vienas iš pirmųjų modelių, kuriuos nustatė SMEC, yra tai, kaip AI Max yra įdiegtas realiose paskyrose.
Beveik pusė reklamuotojų, išbandančių AI Max, tuo pačiu metu taip pat vykdo dinaminių paieškos skelbimų (DSA) ir maksimalaus našumo kampanijas.
Toks sutapimas sukuria stebėtinai daug pertekliaus.
SMEC analizuotame duomenų rinkinyje:
- 1 iš 6 reklamuotojų naudojo AI Max kartu su DSA
- 1 iš 4 reklamuotojų naudojo AI Max kartu su maksimaliu našumu
- Beveik 50 % paskyrų veikė visos trys vienu metu
Tai iškelia svarbų veiklos iššūkį.
Kiekvienas iš šių kampanijų tipų yra skirtas išplėsti pasiekiamumą ne tik esamus raktinius žodžius. Kai jie veikia lygiagrečiai, jie gali konkuruoti dėl tų pačių užklausų arba padalyti konversijų duomenis keliose kampanijose.
Dėl tokio susiskaidymo gali pasunkėti našumo analizė ir tai gali trukdyti išmaniojo kainų siūlymo modeliams mokytis.
Oficiali „Google“ pozicija yra ta, kad reklamuotojai turėtų mažiau jaudintis dėl persidengimo ir sutelkti dėmesį į verslo tikslus. Teoriškai skelbimo reitingas lemia, kuri kampanija galiausiai pateikia skelbimą.
Tačiau praktiškai reklamuotojams vis tiek reikia aiškių kampanijų struktūrų, kad būtų galima matyti, iš kur gaunamos konversijos.
Dauguma „AI Max“ užklausos išplėtimo vis dar gaunami naudojant tikslios atitikties raktinius žodžius
Kitas įdomus Ryano tyrimo atradimas buvo tai, kaip AI Max sąveikauja su raktinių žodžių atitikties tipais.
Išanalizavus milijoną AI Max parodymų, tyrimas nustatė tokį pasiskirstymą:
- Tiksli atitiktis: 80,11 %
- Frazės atitiktis: 19,52 %
- Plati atitiktis: 0,38 %
Daugelis reklamuotojų mano, kad AI Max pirmiausia veikia kaip plačios atitikties plėtinys. Vietoj to, duomenys rodo, kad jie dažniausiai išplečiami iš esamų tikslios atitikties raktinių žodžių.
Kitaip tariant, AI Max dažnai paima griežtai apibrėžtą raktinį žodį ir išplečia užklausų, kurios laikomos svarbiomis, rinkinį.
Toks elgesys atitinka platesnį „Google“ siekį siekti tikslo atitikties, o ne griežtos raktinių žodžių atitikties.
Tačiau tai taip pat reiškia, kad reklamuotojams reikia gerai matyti užklausas, kurios užfiksuojamos naudojant šiuos išplėtimus.
Be aktyvaus paieškos terminų stebėjimo paskyros gali pradėti atitikti užklausas, kurios niekada nebuvo pradinės raktinių žodžių strategijos dalis.
AI Max uždirba daugiau pajamų, bet už didesnį mokestį už konversiją
Oficialioje „Google“ žinutėje apie „AI Max“ teigiama, kad reklamuotojai gali tikėtis konversijų arba konversijos vertės padidėjimo maždaug 14 %, esant panašiam efektyvumo lygiui.
SMEC duomenys yra pirmasis reikšmingas etalonas, kaip šis teiginys pasitvirtina el. prekybos kampanijose.
Iš 250 analizuotų kampanijų AI Max sugeneravo:
- Vidutinis pajamų padidėjimas: +13 % konversijos vertė
- Vidutinis MUĮ padidėjimas: +16 %
Konversijos vertės padidėjimas yra labai artimas „Google“ ne mažmeninei prekybai.
Tačiau išlaidų pusė pasakoja daugiau niuansų.
Prieauginės konversijos, sugeneruotos naudojant AI Max, paprastai kainuoja daugiau nei pradinis raktinių žodžių srautas.
Kaip paaiškino Ginny Marvin atsakydama į reklamuotojo klausimus, didėjantis kiekis paprastai atitinka mažėjančios grąžos dėsnį. Kai didelio tikslo užklausas jau apima kuruojami raktinių žodžių rinkiniai, papildomas augimas atsiranda dėl mažiau nuspėjamų arba ne tokių veiksmingų užklausų.
Kitaip tariant, kita ribinė konversija dažnai kainuos daugiau nei pirmoji.
Reklamuotojams svarbiausia yra tai, kad AI Max veikia kaip apimties didinimo sluoksnis, o ne grynas efektyvumo optimizavimas.
SIG rezultatai labai skiriasi įvairiose paskyrose
Nors vidutinis AI Max poveikis SIG apskritai atrodo neutralus, rezultatų pasiskirstymas paskyrose yra neįprastai platus.
SMEC nustatė, kad našumas svyravo nuo:
- 42 % viršija pradinę SIG
- 35 % mažesnė už pradinę SIG
Tik 22 % kampanijų pasiekė pradinę tikslinę SIG.
Likę 78 % rezultatyvumo viršijo arba gerokai prasčiau.
Tai rodo, kad AI Max našumas labai priklauso nuo individualios paskyros struktūros, raktinių žodžių aprėpties ir kampanijos konfigūracijos.
Pasenusios raktinių žodžių struktūros gali sukelti maksimalų AI kanibalizavimą
Kitas tyrimo metu atskleistas modelis apima AI Max netikėtą sąveiką su esamais plačios atitikties raktiniais žodžiais.
Kai kuriose paskyrose AI Max atitiko plačios atitikties užklausas daug dažniau, nei tikėtasi.
Pateikti pavyzdžiai:
- 49 % sutampa su plačios atitikties užklausomis vienoje paskyroje
- 63 % sutampa kitoje paskyroje
SMEC nustatė, kad pagrindinė priežastis dažnai kyla iš senų plačios atitikties modifikuotų (BMM) raktinių žodžių.
Kai prieš keletą metų „Google“ perkėlė BMM į plačią atitiktį, daugelis tų raktinių žodžių ir toliau veikė kaip frazės atitiktis. Tada „AI Max“ išplečia šias atitiktis ir sukuria persidengimo vaizdą.
Pasenusių raktinių žodžių struktūrų išvalymas gali žymiai paaiškinti ataskaitų teikimą ir sumažinti painiavą vertinant AI Max našumą.
Paskutinės mintys apie AI Max tyrimą
SMEC duomenys patvirtina tai, ką jau supranta labiausiai patyrę reklamuotojai.
Išplėtimo sluoksniai gali padidinti garsumą. Tačiau šis kiekis retai būna toks pat efektyvus kaip jūsų pagrindinis raktinių žodžių rinkinys.
Atrodo, kad AI Max seka tą patį modelį. Išanalizuotose kampanijose konversijų vertė vidutiniškai padidėjo 13 proc., tačiau už šias papildomas konversijas buvo taikomas didesnis mokestis.
Reklamuotojai, bandantys šią funkciją, yra gana nesudėtingi. Laikykite AI Max kaip kontroliuojamą išplėtimo sluoksnį, o ne kaip paieškos kampanijų pagrindo pakaitalą.
Tie, kurie domisi visa analize, gali išnagrinėti visą SMEC AI Max vadovą, kuriame išsamiau išskaidoma metodika ir papildomos išvados.
