In questo articolo vi presentiamo le 5 novità più interessanti:
L’uso del machine learning nel miglioramento della revenue delle campagne di Adv
Il machine learning nasce dalla capacità dei computer, specialmente in presenza di big data, di individuare, all’interno di grandi quantità di dati, strutture che si ripetono. Da questi schemi di dati essi sono in grado di imparare a eseguire operazioni senza bisogno di coding. Gli algoritmi funzionali, nascono, dunque, dall’auto apprendimento della macchina.
L’intenzione di Google, che da sempre è uno dei promotori più importanti dell’intelligenza artificiale, è quella di usare in maniera massiccia l’automazione per rendere gli annunci più personalizzati possibili in base al comportamento degli utenti e, di conseguenza, più performanti. Vedremo, nel proseguire la lettura, come questo si traduce nelle altre proposte di ottimizzazione delle campagne di advertising.
Annunci Search adattabili: risposte ancora più in target
Una delle novità principali è quella introdotta dalle Responsive Search Ads, campagne di ricerca che tengono conto sempre di più dell’intento di ricerca dell’utente.
Come funzioneranno le Responsive Search Ads? In sede di creazione annunci basterà fornire al programma 15 headlines e 4 description per far si che l’algoritmo le prenda e sintetizzi 3 headline e 2 description molto più in linea con le query digitate. I risultati per ora sono molto incoraggianti: gli annunci responsive, infatti, garantirebbero fino ad un 15 % in più di click agli inserzionisti. Gli annunci search adattabili dovrebbero partire in Italia entro la fine di quest’anno.
Massimizzazione delle performance dei Video Ads su Youtube
Secondo quanto affermato da Jerry Dischler, Vice President of Product Management di Google, Youtube sarebbe sempre più consultata dagli utenti prima che effettuino i loro acquisti per “cercare ispirazione” e “informarsi”:
“People watch over 1 billion hours of video on YouTube every day. And increasingly, they’re tuning in for inspiration and information on purchases large and small. For example, nearly 1 in 2 car buyers say they turn to YouTube for information before their purchase. And nearly 1 in 2 millennials go there for food preparation tips before deciding what ingredients to buy”.
Secondo le stime di Big G., infatti, il 70% di chi visualizza un video su Youtube genera in seguito un acquisto in store, “That means it’s critical your video ads show at the right moment to the right audience”, continua Dischler.
La novità dedicata a questo settore e che realizzerà l’obiettivo di raggiungere le persone nel momento in cui sono maggiormente predisposte all’acquisto si chiama Maximize Lift e sarà disponibile a tutti gli inserzionisti a breve.
“Later this year, we’re rolling out Maximize lift to help you reach people who are most likely to consider your brand after seeing a video ad. This new Smart Bidding strategy is also powered by machine learning. It automatically adjusts bids at auction time to maximize the impact your video ads have on brand perception throughout the consumer journey”.
Maximize Lift in sostanza, partendo ancora dal machine learning, permetterà di raggiungere con gli annunci le persone inclini a considerare un prodotto dopo aver visto un determinato video.
Local Campaign: ottimizzazione delle campagne che hanno l’obiettivo della visita in negozio
Local Campaigns è il nuovo tipo di campagna progettato esclusivamente per portare visite ai negozi. Novità ghiotta per tutti gli inserzionisti, non solo per le grandi aziende ma anche per le piccole e medie imprese che basano il loro fatturato sul buon andamento dei punti vendita.
Basterà inserire pochi semplici dati, come ad esempio la posizione del negozio, e Google ottimizzerà gli annunci distribuiti nelle varie piattaforme. Questo nell’ottica, non solo di rispondere in maniera pertinente all’utente in base ad una determinata query, ma anche ad aiutarlo a trovare senza fatica ciò di cui ha bisogno, mettendolo in collegamento, sempre in maniera mirata, ai vari negozi.
Ottimizzazione delle campagne shopping grazie all’integrazione con varie piattaforme e-commerce e Shopify
Le ricerche da mobile stanno rivestendo un ruolo importantissimo nel settore advertising. Secondo quanto affermato da Philipp McDonnel, product manager Google Ads, i dati statistici parlano di una percentuale altissima, l’80%, di utenti che dopo aver usato mobile device effettuerebbero un acquisto nelle successive 48 ore.
Per migliorare le campagne shopping Google ha introdotto due novità: la prima, creare una partnership con le più importanti piattaforme di e-commerce presenti nel web. La seconda, l’introduzione delle cosiddette campagne Smart Shopping, che sempre attraverso il machine learning, ottimizzeranno automaticamente la pubblicazione degli annunci nelle rete pubblicitarie di Google.
Nel suo blog Dischler si è infatti rivolto agli inserzionisti con queste parole:
“Beyond maximize conversion value, you’ll also be able to select store visits or new customers as goals. Machine learning factors in the likelihood that a click will result in any of these outcomes and helps adjust bids accordingly”.
Dunque le campagne di Smart Shopping permetteranno, una volta scelto l’obiettivo, di puntare all’ottimizzazione dei costi dati dagli aggiustamenti automatici del sistema.
L’ultima novità: il rebranding da Google Adwords a Google Ads
Questa in realtà non è una novità vera e propria; il rebrand, già annunciato a giugno, infatti, è stato confermato e motivato durante il Marketing Live.
Dopo 18 anni di esistenza la piattaforma Adwords diventa Ads. L’intenzione di Google non è solo quella di abbreviare il nome ma di riorganizzare e semplificare l’offerta dei prodotti del settore advertising per stimolare probabilmente gli acquisti degli inserzionisti, soprattutto dei potenziali, che, timorosi delle difficoltà oggettive di Google Adwords, risultavano fin’ora frenati o poco convinti.
La massiccia introduzione del machine learning segnerà sicuramente uno spartiacque nel futuro della piattaforma perché ne renderà l’uso sempre più automatizzato e semplice.
Keynote completo qui.
