Se há uma coisa que você precisa saber sobre nossa equipe aqui no Offweb, é isso: adoramos fazer testes e usar dados para apoiar nosso conhecimento. Odiamos navegar às cegas e esperar o melhor. É por isso que foi emocionante para nós ter a oportunidade de teste Lance PPC manual vs. Lance automático.

O clima atual de pay-per-click tem a ver com a automação da implantação da plataforma. As plataformas de anúncios estão obtendo mais e mais dados e as máquinas estão ficando cada vez melhores em prever quem converterá seus anúncios. Alguns gerentes de contas de anúncios automatizam rapidamente contas inteiras; outros, como eu, são mais céticos.

Pessoalmente, estou disposto a tentar de tudo, mas quando você começar a remover os dados, preciso fazer meu trabalho (consultas de pesquisa) e as alavancas que uso para aumentar o desempenho (canais, lances, palavras-chave negativas), estou preocupado. Em última análise, meu trabalho é melhorar o desempenho do meu cliente de todas as maneiras que eu puder, e se isso significa colocar partes da conta como “inteligentes”, então que seja. Eu só quero o melhor desempenho possível.

Aqui está um rápido instantâneo dos resultados que vimos neste estudo de caso:

O lance manual supera o lance automático em todas as principais métricas medidas em computadores, tablets e dispositivos móveis, como …

  • Renda mais alta
  • Mais transações
  • Maior taxa de conversão de comércio eletrônico
  • Custo mais baixo
  • ROAS mais alto

Agora, vamos mergulhar mais fundo neste estudo de caso para ver como a maneira como avaliamos as métricas influencia os resultados do teste.

Comece um novo cliente PPC

Este cliente estava usando um serviço diferente que oferecemos, otimização de taxa de conversão, e estava começando a se ocupar com seu negócio. Então, ele nos pediu para analisar sua contagem do Google Ads para oportunidades de melhoria.

Enquanto o cliente estava obtendo ótimos resultados, notamos algumas áreas em que poderíamos ajudá-lo a expandir, mantendo o retorno do investimento em publicidade (ROAS) da conta dentro de intervalos aceitáveis. Então, fechamos um acordo.

O cliente disse que nos permitiria 3 meses para implementar e otimizar nossas novas estratégias, mas tínhamos que aumentar os lucros o suficiente até o terceiro mês para pagar por nós mesmos. Então, começamos a trabalhar na conta em julho de 2019 e implementamos rapidamente uma estrutura de compras em camadas:

  • Camada 1 (Campanha 1) – Contém todos os produtos disponíveis no site, mas com muitas palavras-chave negativas aplicadas.
  • Nível 2: É aqui que residem os termos de pesquisa de desempenho médio a médio.
  • Nível 3: É aqui que existem os melhores termos de pesquisa de conversão.

Também reorganizamos as campanhas de pesquisa por tipo de produto e reduzimos a conta para direcionar os gastos para as áreas que geram mais receita. No primeiro mês, pudemos aumentar os ganhos em $ 11k, e para o mês 3 (nosso prazo), Aumento de lucro de $ 27k. Portanto, alcançamos nosso objetivo. O cliente ficou feliz e fomos às corridas para continuar otimizando a conta.

Iniciando nossa experiência manual com o Google Ads automatizado

No final de setembro, um representante de publicidade do Google que costumava trabalhar diretamente com o cliente entrou em contato conosco e queria nos encontrar para discutir oportunidades e estratégias. Sei como estão indo essas reuniões (“Você não está automatizando a conta o suficiente. Observe seu nível de otimização e as oportunidades de automatização na conta”) e tento evitá-las. No entanto, queríamos manter a mente aberta, por isso agendamos uma reunião para meados de outubro.

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O representante sugeriu mudar nossas campanhas em camadas para compras inteligentes, mas obtivemos um Retorno de 20x em nossas campanhas de compras Neste ponto, eu não queria mexer com isso, especialmente antes das férias. Eu disse: “Podemos testar algumas de suas estratégias automatizadas como experiências nas campanhas de pesquisa que estamos executando.”

Felizmente, as disputas em nosso setor podem ser resolvidas rapidamente com experimentos e análises de dados. Portanto, concordamos em realizar uma experiência com as recomendações do representante do Google Ads.

Parâmetros de experimento

  • Teste de ROAS alvo
  • Uma divisão 50/50 com controle (lance manual).
  • Mudamos o modelo de atribuição no Google Ads para baseado em dados.
  • 3 semanas para fazer o teste

Queríamos ter certeza de que o algoritmo tinha tempo suficiente para “discar”. Também o agendamos para terminar antes da Black Friday e da Cyber ​​Monday, para que a estratégia de vitória seja 100% nesses 2 grandes dias.

Agora, vamos dar uma olhada em como o experimento progrediu.

Resultados da semana 1

Ao analisar o Google Ads, a campanha de ROAS desejado saltou para uma liderança surpreendente. No entanto, ao olhar para o Google Analytics, a primeira semana pareceu uma lavagem. Essa discrepância fazia sentido porque alteramos a atribuição antes de começarmos os testes e a máquina estava otimizando para o novo modelo de atribuição. Mas isso se traduziria em mais receita do Google Analytics? Você continuará a ficar mais inteligente e melhor? Nossas configurações manuais podem compensar o terreno?

Resultados da semana 2

Fizemos alguns ajustes de lance e nossa campanha de custo por clique (CPC) manual (o controle) se recuperou no Google Ads e superou ligeiramente o desempenho da campanha de ROAS desejado em termos de valor de conversão e ROAS. Mais uma vez, os resultados do Google Analytics chegaram muito perto. Tínhamos uma pequena vantagem de receita e despesa, mas a campanha de ROAS desejado teve mais 5 transações. Eu amo essa mudança média do valor do pedido!

Muito bem, à medida que avançávamos para a semana 3, cada estratégia de lance tinha “ganho” uma semana no Google Ads e estava quase ombro a ombro no Google Analytics. Parecia que ia ser um final de foto (que, só para constar, eu já estava pensando em ganhar). O representante tinha certeza de que seus algoritmos destruiriam nossas configurações manuais, mas nossas campanhas estavam tendo um desempenho melhor.

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Semana 3 (semana passada)

Estávamos nos aproximando do fio. Era masculino e feminino (grita com Rachel) vs. Máquina …

Não foi nem perto.

No Google Ads, a campanha manual teve mais do que o dobro do valor de conversão. No Google Analytics, a campanha manual quase triplicou a receita e as transações. Na última esquina, nossa campanha decolou, enquanto a campanha automatizada estourou.

Isso me surpreendeu. Pensei que, à medida que a campanha automatizada obtinha mais dados a cada semana, também seria mais eficiente. Esse não foi o caso nesta experiência, embora eu não esteja dizendo que seja sempre assim.

Avaliação dos resultados no Google Analytics

Vamos remover os dados do Google Analytics primeiro para que possamos dar uma olhada mais de perto nos dados do Google Ads que mostrei a você no início. No Google Analytics, o controle passou no teste em:

  • Renda
  • Processos
  • Taxa de conversão de comércio eletrônico
  • custo
  • ROAS.

O lance manual foi o vencedor claro aqui.

Avaliação dos resultados no Google Adwords

No entanto, munido de atribuição baseada em dados, o Google Ads estava contando uma história diferente, e é por isso que o representante declarou vitória imediatamente.

No Google Adwords, o teste de ROAS desejado:

  • Teve mais conversões
  • Maior taxa de conversão
  • ROAS mais alto.

Com base nesses dados, faz sentido que o representante reivindique vitória. Como concordamos originalmente que os dados do Google Ads determinariam o vencedor, não pude ignorá-los e enviar os dados do Analytics. Mas agora, depois de tudo escrito, vamos direto ao ponto deste estudo de caso.

Não tome seus resultados pelo valor de face.

Por que perdemos no Google Ads? O que o ROAS desejado fez melhor? Mesmo que as campanhas automatizadas realmente ganhem e superem os lances manuais, você não gostaria de saber por que ou como para poder melhorar o que está fazendo?

Você tem que se aprofundar nessas questões. Então foi isso que eu fiz. Eu cavei. E não precisei cavar muito para encontrar algumas respostas.

A campanha de lance manual excedeu o ROAS desejado em duas áreas:

Mas telefones celulares tiveram um desempenho muito piorÉ compreensível, porque até este ponto, não tínhamos realmente segmentado dispositivos móveis para campanhas de pesquisa com base em insights de clientes e histórico de baixo desempenho.

A tabela mostra que o CPC médio em telefones celulares foi de cerca de US $ 0,16, muito mais baixo do que as ofertas de desktop e tablet. Portanto, nossa estratégia era maximizar o tráfego de desktop dentro do orçamento e, em seguida, expandi-lo para dispositivos móveis. Esse teste nos mostrou que devemos avançar em nossos planos de mudança para dispositivos móveis.

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Depois de perceber que nossa campanha havia vencido em desktops e tablets (as duas áreas em que estávamos nos concentrando) e que só tínhamos perdido no geral porque não tínhamos direcionado o celular, marquei nossa vitória e o representante aceitou.

Nosso novo experimento segmentando o tráfego móvel

Acabamos dividindo o tráfego de celular da campanha de controle em sua campanha, onde poderíamos ter mais controle sobre lances, orçamentos e palavras-chave, pois eles tendem a se comportar de maneira diferente com base no dispositivo. (Sou um grande fã desse tipo de campanha que visa a superutilização dos modificadores de lance que tínhamos antes.)

Essa fuga móvel mostrou excelentes resultados em dezembro

  • Aumento de 46% na receita em relação ao mês anterior.
  • As transações móveis dobraram mês após mês.

Também era uma campanha completamente nova, então continuamos ajustando nossos lances e palavras-chave.

Resultados do lance automático vs. manual após a segmentação de dispositivos móveis

A campanha de controle (lance manual), agora focada no tráfego de desktop de maior conversão, resultou em:

  • Renda aumentou em mais de $ 6.000 com apenas $ 300 mais em gastos adicionais com anúncios do que na campanha de teste.
  • A taxa de conversão de comércio eletrônico aumentou quase 40%.

Após meses de ajustes e otimizações, o ROAS da campanha para celular com o Google Analytics estava acima de 5, em junho de 2020, em comparação com o ROAS 2,21 capturado na captura de tela anterior.

Valeria a pena outro teste agora para ver como a campanha para celular funciona com uma estratégia de ROAS desejado, como funcionava bem antes com esses tipos de ofertas, mas com certeza vou oferecer suporte a lances manuais e ajustes de máquina.

conclusão

Obviamente, o Google deseja que você use lances automáticos porque seu único objetivo é reduzir o atrito entre você e a plataforma de publicidade. Eles querem economizar seu tempo no gerenciamento de sua conta de anúncios, já que existem tantas alavancas para controlar que os usuários ficam sobrecarregados.

É importante entender que há um tempo e um lugar para ambas as estratégias. O lance manual vai economizar dinheiro a longo prazo, limitando seus lances em campanhas específicas que se revelem não lucrativas, enquanto o lance automático é uma ótima estratégia de curto prazo para iniciar uma grande campanha de publicidade se o seu tempo for limitado.

No momento, os humanos são melhores em monitorar as nuances do gerenciamento de campanha. Portanto, se você precisar de ajuda para executar suas próprias campanhas de PPC, nossa equipe está aqui para ajudar. Você pode nos contatar aqui.