Ce que 30 000 comptes nous ont appris sur l'apprentissage automatique et le PPC

Publié: 2017-12-14

Il y a des années, notre équipe a construit une technologie de machine auto-améliorée qui pourrait gérer les offres et le budget plus rapidement et mieux que n'importe quel humain, en utilisant plus de données qu'une seule personne ne pourrait jamais envisager. La technologie a été créée par des spécialistes des fusées avec d'autres premiers brevets d'IA et comprend plus de 30 algorithmes sophistiqués. Ce n'est pas seulement un système automatisé basé sur des règles, celui-ci s'améliore constamment, ce qui en fait ce que nous avons de plus proche de l'intelligence artificielle dans l'industrie du SEM .

On nous pose beaucoup de questions sur notre technologie d'apprentissage automatique connue sous le nom d'Acquisio Turing TM et sur le type de résultats que les spécialistes du marketing peuvent en attendre, car les agences et les spécialistes du marketing en ont assez des réclamations des fournisseurs de martech. Notre équipe a donc décidé de mettre notre machine à l'épreuve.

Nous voulions comprendre exactement quel type de résultats de campagne les spécialistes du marketing pouvaient attendre d'Acquisio Turing par rapport aux comptes qui n'étaient pas sur cette technologie. Les mâchoires tomberont, les données voleront, les têtes tomberont… êtes-vous prêt à vous salir les mains avec des données d'apprentissage automatique ? Nous y voilà!

Paramètres de l'étude

L'étude proprement dite comprenait un total de 32 858 comptes entre le 1er septembre 2015 et le 1er avril 2017, dont certains étaient sur Acquisio Turing et d'autres qui ne comparaient pas les résultats du mois 1 au mois 3 à partir de leur date d'activation

Comme on le voit ci-dessous dans les leçons 1 à 4, nous avons choisi de rendre compte à la fois des moyennes et des médianes, car des gains très importants peuvent dominer la moyenne, ce qui fausse les attentes. Par exemple, si l'un de nos clients avait une augmentation de 3000 % de la conversion tandis que les autres se situaient entre 50 et 100 %, la moyenne serait tirée vers le haut en raison de la valeur aberrante. La médiane est moins sensible à l'impact des valeurs aberrantes.

Pour les leçons 5 et 6, nous avons examiné tous les comptes sur Acquisio Turing ainsi que ceux qui ne l'étaient pas et ont ventilé les comparaisons par réseaux d'éditeurs, AdWords ou Bing.

Leçon n°1 : Les comptes sont à la fois des pommes ET des oranges

Toutes les campagnes ne sont pas créées de la même manière. Le succès d'une campagne dépend de tant de facteurs. Une campagne peut avoir un budget élevé, une autre peut avoir une durée plus courte, une peut vendre des produits plus populaires, tandis qu'une autre a peu de concurrence. Afin de donner un sens à tout et d'obtenir des données statistiquement significatives, les comparaisons de comptes ne doivent être effectuées qu'entre des comptes similaires.

Nous avons dû découper les données correctement et comparer des pommes avec des pommes. Étant donné qu'Acquisio Turing est un outil de gestion des enchères et du budget, il était extrêmement important de comparer les comptes avec des dépenses budgétaires similaires lors de la mesure du coût par clic, du taux de clics, du coût par acquisition et des conversions. Pour déterminer ces mesures, nous avons donc filtré les comptes pour des dépenses similaires, dans une fourchette de plus ou moins 10 %, laissant 8 235* comptes.

*Les valeurs aberrantes ont été supprimées avant le calcul des moyennes en traitant les scores comme distribués log-normalement et en utilisant la méthode de l'écart absolu médian.

Leçon n° 2 : Réduction du coût par clic (CPC)

Les gens se tournent vers Google pour rechercher des services. Google a autorisé les annonceurs à accéder aux résultats de recherche et les facture par prospect. Le coût par clic est la mesure créée par Google qui détermine ce que les annonceurs paieront chaque fois qu'une personne clique sur leur annonce. Les spécialistes du marketing se réjouissent que le coût de leurs campagnes publicitaires sur le Réseau de Recherche n'augmente que lorsque les campagnes sont efficaces ; Cependant, malgré la qualité des clics, ces prospects ont un coût.

Pour les 8 235 comptes comparables, nous avons observé une baisse de CPC de 7 % en moyenne entre le premier et le troisième mois. La médiane du groupe était une baisse de 10 %, ce qui signifie que la moitié des comptes sur Acquisio Turing avaient une baisse du CPC de 10 % ou plus. Dans l'ensemble, environ les deux tiers ont constaté une réduction du CPC.

Au diable les CPC inférieurs !!

Leçon n° 3 : Augmentation du nombre de clics

Bien que les clics ne soient pas la seule chose qui compte étant donné qu'ils peuvent ne pas être convertis pour de nombreuses raisons, nous voulons tous des clics de qualité - un trafic réel vers nos pages de destination provenant de prospects intéressés.

Nous avons vu qu'en moyenne, le nombre de clics a augmenté de 15 % au cours des trois premiers mois. Encore une fois, la médiane du changement de clics entre le premier et le troisième mois était de 8 %, ce qui signifie que la moitié des comptes sur Acquisio Turing ont enregistré une augmentation des clics de 8 % ou plus. Dans l'ensemble, 59 % ont constaté une augmentation du nombre de clics.

Merci à l'apprentissage automatique d'avoir généré les clics ! Il est temps de faire quelques conversions…

Leçon n° 4 : Diminution du coût par acquisition (CPA) ET augmentation des conversions

Le CPA est le montant que les annonceurs paient par conversion. Les conversions sont le but ultime de toute campagne PPC et de la publicité en général. Cependant, les conversions peuvent parfois être difficiles à suivre. Des UTM au gestionnaire de balises et même aux logiciels tiers, les choses peuvent devenir compliquées très rapidement.

Sur les 8 235 comptes dont le budget était inférieur à 10 % les uns des autres, seuls 2 490* suivaient les conversions, ce qui signifie que pour la partie conversion de notre étude, nous comparons un peu moins de 2 500 comptes PPC.

Parmi les comptes effectuant le suivi des conversions, la variation du CPA médian a été une baisse de 18 % ou plus. Cela signifie que la moitié ou plus des comptes ont réduit leur coût par acquisition de 18 % ou plus. Dans l'ensemble, 64 % du groupe ont constaté une réduction du CPC.

Parmi les comptes qui effectuaient le suivi des conversions, nous avons observé une augmentation du nombre de conversions de 71 %... ce qui a plu à notre équipe :

par GIPHY

Cependant, pour être prudent, nous devons toujours regarder le changement de conversion médian qui était une augmentation de 22 % des conversions entre le premier et le troisième mois. Cela signifie que la moitié du groupe a amélioré ses conversions d'au moins 22 % ou mieux. Dans l'ensemble, 62 % des comptes utilisant le machine learning ont enregistré une augmentation du nombre de conversions.

Maintenant, c'est quelque chose à écrire sur la maison!

*Les valeurs aberrantes ont été supprimées avant le calcul des moyennes en traitant les scores comme distribués log-normalement et en utilisant la méthode de l'écart absolu médian.

Leçon n° 5 : Atteinte du budget à peu près à chaque fois

La réalisation du budget n'est pas toujours considérée comme une mesure clé. Récemment, nous avons écrit un article sur notre blog expliquant pourquoi la réalisation du budget devrait être un KPI :

"Si l'agent de commercialisation PPC dépasse le budget, c'est un problème pour des raisons évidentes. Même si les dépenses excessives signifiaient atteindre un autre KPI important comme les conversions, le client peut tout simplement ne pas avoir l'argent supplémentaire ; par conséquent, allouer un budget en premier lieu. Si l'agent de commercialisation PPC sous-dépense le budget, le client demandera pourquoi il n'a pas mis toutes les ressources qui lui ont été données pour obtenir des résultats optimaux. Pendant ce temps, personne ne peut mesurer de manière cohérente un retour sur investissement si l'investissement est différent chaque mois, et par conséquent, l'intégrité des données est également menacée. En fin de compte, si les spécialistes du marketing PPC ne peuvent pas dépenser leur budget de manière précise et cohérente, le client voudra dépenser son argent avec quelqu'un qui le peut.

Avec cette logique à l'esprit, il est extrêmement important pour les spécialistes du marketing PPC d'atteindre leur budget mois après mois. Nous voulions voir si l'apprentissage automatique pouvait les aider à le faire. Pour répondre à notre question sur la réalisation du budget, nous avons comparé nos comptes qui utilisaient notre technologie d'apprentissage automatique à ceux qui ne l'étaient pas. Nous avons également dû tenir compte de ceux qui l'utilisaient pour des campagnes sur AdWords et de ceux qui diffusaient des campagnes Bing. Nous avons examiné un total de 32 858 comptes :

  • 12 651 utilisaient le machine learning sur AdWords
  • 11 094 n'utilisaient pas le machine learning sur AdWords
  • 6 342 utilisaient l'apprentissage automatique sur Bing
  • 2 771 n'utilisaient pas l'apprentissage automatique sur Bing
Réalisation du budget moyen

Pour AdWords, nous avons constaté que les comptes étaient en moyenne 3,4 fois plus susceptibles de respecter le rythme et de dépenser leur budget comme prévu que les comptes n'utilisant pas Acquisio Turing.

Pour Bing, nous avons constaté que les comptes étaient en moyenne 11 fois plus susceptibles de rythmer et de dépenser leur budget mensuel en utilisant Acquisio Turing que ceux qui ne l'étaient pas.

Si nous ventilons les données par budget dépensé, nous avons trouvé ce qui suit :

  • Les comptes qui dépensaient moins de 500 $ par mois étaient 3,1 fois plus susceptibles d'atteindre leur budget sur AdWords et 11,3 fois plus susceptibles d'atteindre leur budget sur Bing, que les comptes n'utilisant pas l'apprentissage automatique.
  • Les comptes qui dépensaient entre 500 $ et 1 500 $ par mois avaient 2,3 fois plus de chances d'atteindre leur budget sur AdWords et 10,1 fois plus de chances sur Bing que les comptes n'utilisant pas le machine learning.
  • Les comptes qui dépensaient plus de 1 500 $ par mois étaient 5,2 fois plus susceptibles d'atteindre leur budget sur AdWords et 18,6 fois plus susceptibles d'atteindre leur budget sur Bing, que les comptes n'utilisant pas l'apprentissage automatique.

Leçon n°6 : La valeur moyenne à vie (LTV) des comptes augmente

La durée de vie d'un compte sur la plate-forme peut signifier quelques bonnes choses. Tout d'abord, les campagnes réussies sont plus susceptibles de se poursuivre que celles qui ne fonctionnent pas bien et sont interrompues ou annulées. Deuxièmement, pour une agence, un revendeur ou un partenaire de distribution, cela signifie plus d'argent. En fonction du nombre de comptes représentés par cette valeur de durée de vie plus longue, elle peut générer des revenus annuels beaucoup plus importants à grande échelle.

Pour déterminer ce qu'il advient de la LTV des 32 858 comptes, nous les avons répartis entre ceux qui utilisent la technologie d'apprentissage automatique et ceux qui ne l'étaient pas. Nous avons constaté que ceux qui utilisaient la technologie d'apprentissage automatique vivaient un mois de plus sur AdWords et deux mois et demi de plus sur Bing que ceux qui ne l'étaient pas .

Ce que l'apprentissage automatique peut vous apprendre sur le PPC

Étant donné que la technologie d'apprentissage automatique que nous avons appliquée à cette étude s'améliore constamment, devenant littéralement plus intelligente chaque jour, nous nous attendons à ce que les résultats présentés ci-dessus ne fassent que s'améliorer.

Résumé TLDR :

  1. Afin de donner un sens à tout et d'obtenir des données statistiquement significatives, les comparaisons de comptes ne doivent être effectuées qu'entre des comptes similaires.
  2. La moitié des comptes utilisant l'apprentissage automatique ont enregistré une baisse du CPC de 10 % ou plus. Dans l'ensemble, environ les deux tiers ont constaté une réduction du CPC.
  3. La moitié des comptes utilisant l'apprentissage automatique ont enregistré une augmentation du nombre de clics de 8 % ou plus. Dans l'ensemble, 59 % ont constaté une augmentation du nombre de clics.
  4. Au moins la moitié des comptes ont réduit leur coût par acquisition de 18 % ou plus. Dans l'ensemble, 64 % du groupe ont constaté une réduction du CPC.
  5. Parmi les comptes qui suivaient les conversions, nous avons observé une augmentation du nombre de conversions de 71 %. Dans l'ensemble, 62 % du groupe ont constaté une augmentation du nombre de conversions.
  6. Pour AdWords, nous avons constaté que les comptes étaient en moyenne 3 fois plus susceptibles de respecter le rythme et de dépenser leur budget comme prévu que les comptes n'utilisant pas le machine learning.
  7. Pour Bing, nous avons constaté que les comptes étaient en moyenne 11 fois plus susceptibles de dépenser leur budget mensuel en utilisant l'apprentissage automatique que ceux qui ne l'étaient pas.
  8. Les comptes utilisant la technologie d'apprentissage automatique ont vécu quatre mois de plus que ceux qui ne l'étaient pas.

Des CPC plus bas aux taux de conversion plus élevés, des LTV plus longs et plus encore, Acquisio Turing a déjà fourni une valeur considérable aux comptes qu'il gère au cours des deux dernières années. Nous sommes vraiment ravis de partager la bonne nouvelle avec des spécialistes du marketing comme vous alors qu'un nombre croissant de solutions d'apprentissage automatique commencent à façonner nos vies et maintenant nos campagnes SEM !

Crédits image

Image vedette : Unsplash/ Maxime Bhm

Toutes les captures d'écran de Chandal Nolasco da Silva. Tiré été-hiver 2017 du dernier rapport de performance Acquisio Turing.