La primera ronda de pruebas reveló la fortaleza de Smart Bidding, pero otras pruebas mostraron dónde hay espacio para crecer, y algunas fueron francamente extrañas.
Google Smart Bidding, la estrategia de ofertas de aprendizaje automático del gigante de las búsquedas, ha alterado a más de unas pocas plumas en la industria. Y por una buena razón. Controla miles de señales de licitación en tiempo real al alcance de su mano (virtual). Puede analizar 70 millones de señales en 100 milisegundos. Para los minoristas que lanzan miradas anhelantes a sus resultados hasta ahora, las cosas parecen tentadoras.
Especialmente su enfoque de ROAS objetivo (tROAS). Después de todo, si solo busca un mejor retorno de la inversión publicitaria, ¿por qué necesita crear una solución de búsqueda compleja? ¿Por qué contratar gestores de búsqueda, tecnologías de licitación y servicios de agencia que pagan costosos cuando puede entregar sus presupuestos a Google y dejar que ellos hagan su magia? Bueno, como ocurre con todas las cosas que parecen demasiado buenas para ser verdad, el enfoque correcto para trabajar con Smart Bidding es mucho más complejo.
Con la ayuda de un cliente, Crealytics (mi empresa) se enfrentó cara a cara con la oferta tROAS de Google. Vimos un espectro de resultados, pero ahora discutiremos los hallazgos de una configuración de borradores y experimentos. (En el próximo artículo, discutiremos los resultados dentro de un entorno de división geográfica). Para el contexto, estas fueron las reglas:
- Un enfoque de licitación de control, probado con licitación tROAS, dentro de una configuración de borradores y experimentos.
- Configuramos el entorno de prueba como una subasta dividida, comparación A / B. Sin embargo, veremos más adelante cómo este enfoque se cambió inadvertidamente y no para mejor.
- Nuestro objetivo era maximizar los ingresos y los nuevos clientes con un ROAS específico.
Nuestra primera ronda de pruebas arrojó resultados en todo el espectro. Algunos mostraron las fortalezas de Smart Bidding, otros mostraron dónde todavía tiene espacio para crecer y algunos fueron francamente extraños.
Lo bueno: ofertas en el momento de la subasta: más clics y CPC más bajos
Mencioné que las Ofertas inteligentes se benefician de un motor potente. Si mira debajo del capó, verá el segundo conjunto de señales que otras plataformas de licitación no tienen. De hecho, Google afirma libremente que ninguna otra plataforma de licitación tendrá acceso a una parte significativa de estas señales. El ROAS objetivo se basa en la información del momento de la consulta para obtener ofertas de precisión. Como resultado, sabe exactamente en qué parte de la curva S necesita ofertar; y nunca ofertará un centavo más de lo necesario para ganar la subasta.
Sin embargo, tales hallazgos requieren cierta cautela. Todavía no estamos seguros de hasta qué punto los borradores y experimentos (junto con tROAS) cambian los volúmenes internamente. La comparación anterior y posterior muestra poco movimiento; los ingresos solo aumentaron cuando gastar aumentado. El pastel cambia … pero el volumen general de clics y los ingresos resultantes no crecen mucho más.
Ambos mercados de prueba registraron aumentos marcados tanto en los clics como en el ROAS …
… manteniendo CPC bajos al mismo tiempo
Lo bueno: ofertas más equilibradas
El tROAS de Google también puede agregar todos los segmentos al mismo tiempo. Como resultado, obtiene la oferta más óptima. Nuestros hallazgos confirman esto: tROAS logró desempeños más consistentes en diferentes segmentos, como dispositivos y ubicaciones.
Lo malo: no se puede optimizar para métricas avanzadas
Siempre alentamos a los clientes a trabajar hacia KPI más avanzados. Por ejemplo, identificar nuevos clientes ayuda a allanar el camino para juzgar su valor de por vida (CLV). Pero en el entorno actual, las Ofertas inteligentes de Google no parecen optimizarse para obtener un valor incremental. Los nuevos clientes ofrecen un buen ejemplo. Debido a que la plataforma no puede dar cuenta de este grupo, los costos de adquisición se disparan y los clientes existentes reciben el mismo valor que los nuevos clientes. El resultado neto es que el uso de la tasa de adquisición de nuevos clientes como KPI sigue siendo un desafío en Smart Bidding.
Las pruebas encontraron que el algoritmo de Smart Bidding anuló los modificadores de ofertas de las RLSA … y no pudo excluir a los visitantes conocidos en las campañas de NC.
También descubrimos que tROAS se enfoca inadvertidamente en usuarios con alta propensión a la conversión (es decir, fuerte interacción con el sitio y alta actualidad). La exclusión de la audiencia (los esfuerzos de Google por excluir a los clientes existentes) no funcionó durante el período de prueba. En cambio, las ofertas de la campaña se centraron en los usuarios con más conversiones incrementales.
Lo malo: en una carrera contra las promociones dinámicas, las Ofertas inteligentes perderán (por ahora)
Con cualquier cambio de cuenta importante (nuevos grupos de productos, nuevos objetivos), tROAS regresa a su fase de aprendizaje. Como Fred Vallaeys mencionó anteriormente, ciertos factores únicos aún hacen que el aprendizaje automático se deslice. Los objetivos a menudo cambiarán con respecto a las promociones de ventas, la cobertura de noticias, etc. Tenga cuidado: los anunciantes con calendarios promocionales muy dinámicos siempre deben estar atentos a los procedimientos (pujar manualmente) para evitar quedarse atrás de forma automática.
Lo extraño: las Ofertas inteligentes tienden a sobrescribir las conversiones superpuestas
Los borradores y experimentos pueden utilizar una división basada en cookies o en búsquedas. Los borradores y experimentos no funcionaron correctamente con tROAS o la elegibilidad de la subasta cambió en el momento en que se activó tROAS.
En recorridos de clientes compartidos que abarcan campañas A y B (es decir, el mismo usuario estuvo expuesto a subastas ganadas por ambos tROAS y nuestro enfoque de licitación secuencialmente), tROAS ganó la conversión el 40 por ciento de las veces. Ganamos la conversión el 21 por ciento de las veces.
En otras palabras, es más probable que tROAS sobrescriba las cookies existentes cuando se va a realizar una conversión, lo que no tiene sentido dado que debería ser una prueba dividida 50/50.
Lo extraño: ROAS decente, menores ganancias
Las pruebas en una configuración de borradores y experimentos simplemente no se pueden comparar con un entorno de prueba de división geográfica. Como se señaló anteriormente, la interferencia de la campaña obstaculiza la obtención de resultados concisos. Por lo tanto, no es de extrañar que nuestras pruebas arrojen muchos resultados ambivalentes.
Los resultados de primera línea prometían mucho, incluso con una pérdida de eficiencia en la adquisición de nuevos clientes.
Por otro lado, nuestro enfoque parece más rentable que las ofertas tROAS. A pesar de las diferencias de ROAS relativamente pequeñas en el mercado A, observamos una brecha de ROI más amplia. ¿Por qué exactamente? Porque las cifras de ROI siguen la tendencia porcentual de nuevos clientes, así como la eficiencia general.
Una tasa más baja de nuevos clientes, particularmente en las últimas semanas de nuestras pruebas, amplió esta brecha:
Conclusiones
En última instancia, determinamos que el cambio en la configuración y el cambio resultante en la configuración del volumen significaba que era necesario realizar una nueva prueba. Sin embargo, todavía quedaban aprendizajes importantes:
- Los borradores y experimentos de Google son una caja negra completa. No hay forma de descomponer los criterios de selección, las señales de optimización o los sistemas de decisión. Los minoristas que realizan pruebas con borradores y experimentos deben estar preparados para perder toda la visibilidad de lo que hace que sus campañas funcionen.
- Si el ROAS es su principal KPI, probablemente verá un aumento en el rendimiento. Sin embargo, hay argumentos sólidos para avanzar hacia una métrica más avanzada. (Consulte aquí nuestro punto de vista sobre el margen y el valor de por vida del cliente). Obtener acceso a las señales de oferta que están disponibles de forma exclusiva para Google genera beneficios para el anunciante.
- Las Ofertas inteligentes aún tienen que crecer para ser útiles para los anunciantes complejos. Vimos latencia al reaccionar a los calendarios promocionales dinámicos y nos sentimos limitados al incorporar conjuntos de datos atribuidos y de terceros.
En mi próximo artículo, exploraré cómo las Ofertas inteligentes compiten en un entorno de prueba más transparente y abierto. Manténganse al tanto…
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