Apa yang Kami Pelajari Tentang 4 Perubahan Teratas Google Dari 90.000 Kampanye PPC

Pada bulan Februari, Google mulai perlahan membuat perubahan pada cara iklan ditampilkan di halaman hasil pencarian desktop (SERP). Pada akhir bulan, iklan di sisi kanan telah menghilang, dan telah digantikan oleh empat iklan di bagian atas halaman, dan, kadang-kadang, dua di bagian bawah, di bawah hasil organik. Ini, mungkin, perubahan paling signifikan pada cara iklan ditampilkan di SERP.

Kami memiliki beberapa pakar PPC yang memberi kami ramalan mereka tentang apa yang mungkin terjadi pada pengiklan PPC — terutama mereka yang memiliki anggaran lebih kecil — segera setelah itu terjadi, dan sekarang setelah kami memiliki kesempatan untuk benar-benar melihat datanya, kami membagikan temuan dengan Anda.

Untuk menilai dampak dari perubahan ini, Acquisio telah mengekstrak data dari sekitar 90.000 kampanye yang berjalan di platform Acquisio, dengan pengeluaran gabungan sekitar $50 juta per bulan. Kami memeriksa empat minggu sebelum perubahan menjadi lazim (21 Januari – 17 Februari 2016), dan dua minggu berikutnya (19 Februari – 3 Maret 2016).

Kesimpulan kami adalah :

• Tayangan dan klik di bawah 4 teratas telah turun secara signifikan
• BPK untuk tempat di bawah 4 Besar telah meningkat
• CPC untuk iklan di Top 4 telah meningkat sebanyak 10,5%
• CTR untuk iklan di Top 4 telah meningkat sebanyak 4,5%
• Kampanye PPC yang dioptimalkan dengan algoritme pembelajaran mesin mengungguli semua kampanye lainnya

Data yang kami kumpulkan menunjukkan bahwa persaingan untuk iklan di posisi 4 teratas semakin kuat. Iklan tersebut tampil pada tingkat yang jauh lebih tinggi daripada iklan di tempat terbawah, tetapi pengiklan harus membayar lebih untuk mendapatkan hak istimewa untuk tampil di tempat tersebut.

Kami juga memeriksa kampanye yang berjalan dengan pengoptimalan pembelajaran mesin Manajemen Tawaran & Anggaran (BBM) Acquisio, dan menemukan bahwa kampanye tersebut mengungguli semua kampanye lainnya. Ini adalah satu lagi contoh bagaimana pembelajaran mesin akan mengungguli manusia, dan pentingnya mengoptimalkan kampanye dengan tingkat kecerdasan tertinggi yang tersedia.

Mari kita lihat datanya dan lihat bagaimana skema tampilan iklan baru Google di SERPs memengaruhi pengiklan.

Metodologi yang kami gunakan untuk menilai data

Pertama-tama, untuk menegaskan kembali, kami menggunakan data dari sekitar 90.000 kampanye, jadi, pada titik ini, kami sangat yakin dengan data tersebut. Hasilnya berasal dari sampel pengiklan adwords yang sangat besar, bervariasi, dan representatif. Angka yang akan Anda lihat di bagian ini adalah persentase perubahan dalam nilai absolut.

Kami ingin tahu, bukan hanya bagaimana kinerja semua kampanye, tetapi bagaimana kinerja fitur pengelolaan tawaran dan anggaran kami dalam kondisi baru ini. Kami melihat:

• Kampanye yang dioptimalkan BBM vs kampanye yang tidak dioptimalkan oleh BBM
• Sebelum jangka waktu: 21 Jan -17 Feb 2016 (4 minggu)
• Setelah jangka waktu: 19 Feb – 3 Mar 2016 (2 minggu)

Kami melihat nilai harian rata-rata kampanye: Tayangan, Klik, Pembelanjaan, Posisi, RKT, dan BPK untuk setiap kampanye. Dalam spreadsheet kami, itu rusak seperti ini:

1. Nilai rata-rata untuk semua nilai kunci untuk semua kasus ini

2. Membandingkan persentase perbedaan sebelum dan sesudah: untuk masing-masing dari 4 kasus lainnya:

3. Membandingkan perbedaan Top 4 dan bottom untuk 4 kasus lainnya:

4. Membandingkan % perubahan sebelum dan sesudah perubahan untuk masing-masing kasus ini:

Dan inilah yang kami temukan.

Tayangan, klik, dan pembelanjaan iklan di bawah posisi 4 turun secara signifikan

Terlepas dari apakah kampanye berjalan di BBM atau tidak, kami melihat penurunan yang sangat signifikan dalam jumlah tayangan dan klik di bawah posisi empat. Jumlah kampanye yang berjalan di tempat-tempat itu juga menurun. Ini adalah angka untuk periode dua minggu setelah perubahan, dibandingkan dengan periode sebelum perubahan.

Hasil Tanpa BBM

Untuk kampanye reguler yang tidak berjalan dengan pengoptimalan BBM, kami melihat iklan berikut di bagian bawah:

Dan di sinilah hal itu menjadi sangat menarik: BPK untuk tempat di bawah posisi 4 naik, sementara RKPT turun drastis.

Hasil Dengan BBM

Hasil untuk kampanye yang dioptimalkan oleh BBM sebenarnya tidak jauh berbeda sampai kita mendapatkan CPC dan CTR. Untuk BBM, hasil di bagian bawah seperti ini:

Perbedaannya mulai terlihat saat kita melihat CPC dan CTR. Ini sebenarnya adalah temuan yang sangat positif bagi kami, mengingat angka-angka yang kami lihat di atas. BPK memang meningkat, tetapi hanya dengan margin kecil, dan sementara RKT memang turun, persentase penurunannya sangat kecil hingga tidak terlalu mencolok.

Kami sudah tahu bahwa iklan di rel kanan hanya mendapatkan sekitar 15% dari total klik di SERP, jadi seharusnya tidak terlalu mengejutkan bahwa iklan yang sebenarnya ditampilkan di bagian bawah SERP harus mendapatkan skor yang begitu rendah. .

Yang membuat kami senang, tentu saja, adalah bahwa BBM berusaha mengoptimalkan BPK dan RKT meskipun ada penurunan tayangan dan klik. Apa yang kita semua ingin benar-benar ketahui adalah bagaimana perubahan tersebut mempengaruhi mereka yang berhasil mencapai 4 tempat teratas tersebut.

BPK dan total pembelanjaan di 4 Besar naik secara signifikan

Kami mulai melihat lebih banyak perbedaan dalam cara kampanye reguler berperilaku dibandingkan dengan kampanye yang dioptimalkan BBM ketika kami melihat 4 Teratas Untuk kampanye non-BBM, kami melihat sedikit penurunan tayangan, hanya sedikit peningkatan klik, dan lompatan besar dalam pembelanjaan. Sekali lagi, kami membandingkan periode setelah perubahan dengan periode sebelumnya.

Hasil tanpa BBM:

Inilah yang kami lihat di 4 posisi teratas untuk kampanye non-BBM:

Satu-satunya hal yang telah berubah secara signifikan di sini adalah jumlah uang yang dihabiskan orang untuk mendapatkan iklan mereka di posisi 4 Teratas. Untuk kampanye yang sama, kami menemukan bahwa posisi rata-rata mereka turun hanya 1,9% — pada dasarnya nol — jadi mereka menghabiskan lebih banyak uang untuk tetap dalam permainan, dan mereka kehilangan posisi saat melakukannya. Persaingan benar-benar memanas untuk tempat-tempat itu.

Harga untuk sebuah klik telah naik untuk iklan di 4 Teratas, tetapi begitu juga dengan RKT. Inilah yang kami temukan:

Peningkatan RKPT (4,5%) lebih dari menutupi kerugian 1,5% dalam tayangan, namun peningkatan BPK jauh lebih tinggi sehingga pada akhirnya pengiklan mendapatkan lebih sedikit klik untuk, pada dasarnya, jumlah uang yang sama.

Hasil dengan BBM

Pembelajaran mesin pasti menjaga kampanye ini dalam perlombaan. Sementara belanja iklan meningkat, begitu pula tayangan dan klik. Dan jumlah kampanye dengan iklan di 4 Teratas meningkat secara signifikan.

Ini adalah lompatan yang sangat signifikan dari kampanye yang tidak berjalan di BBM. Dalam kasus ini, kami melihat bahwa pembelanjaan meningkat, tetapi hal itu disebabkan oleh peningkatan jumlah klik, serta, berdasarkan data dari kampanye reguler, peningkatan pembelanjaan iklan secara keseluruhan.

Kami juga melihat peningkatan BPK dengan BBM, tetapi tidak sebanyak kampanye yang tidak dioptimalkan (kenaikan harga 41% lebih rendah, +6.6% vs +10.5%), serta sedikit penurunan RKT.

Artinya, jika Anda menghabiskan $1.000 untuk iklan pada 17 Februari 2016, maka pada 19 Februari Anda akan menghabiskan $1.105 tanpa BBM. Jika Anda adalah pengguna BBM, Anda hanya akan menghabiskan $1.066 pada 19 Februari, menghemat $39 Anda hari itu. Itu adalah penghematan 41% Anda pada peningkatan BPK karena konfigurasi baru. Jadi, selama 30 hari, itu berarti penghematan $1.170.

Artinya, siapa pun yang beriklan dalam skala besar dan tidak menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan kampanye akan kehilangan banyak klik.

Selain itu, berbeda dengan kampanye non-BBM, posisi rata-rata untuk kampanye ini justru meningkat sebesar 0,94% — artinya tidak ada perubahan sama sekali. Sebut saja nomor ini nol dan katakan tidak ada perubahan.

Melihat perbedaan keseluruhan yang dibuat oleh pembelajaran mesin

Salah satu pelajaran terpenting dari perubahan 4 Teratas ini adalah perbedaan mencolok dari 2 kemungkinan lokasi iklan:

• 4 posisi teratas
• Posisi bawah

Saat memeriksa data baik sebelum dan sesudah perubahan, produksi dari Top 4 benar-benar mendominasi, dan setelah perubahan ini ditekankan. Untuk alasan ini kami memutuskan untuk menganalisis masalah ini secara analitis.

Melihat rasio nilai antara posisi Top 4 dan Bottom menemukan:

Nilai yang dirumuskan untuk setiap kasus ini adalah:

Ini menunjukkan jumlah tayangan dan klik dari posisi 4 Teratas jauh lebih besar daripada Bawah dengan komentar serupa tentang pembelanjaan dan jumlah kampanye. Setelah perubahan konfigurasi Top 4 baru tanpa rel kanan, jumlahnya menjadi lebih berlebihan. Persentase perubahan rasio Top 4 to Bottom setelah perubahan:

Rumus yang digunakan adalah:

Nilai ini menunjukkan bahwa kampanye yang tidak dioptimalkan memiliki pertumbuhan yang signifikan dalam rasio 4 Teratas terhadap Terbawah dalam semua kasus. Kasing BBM bahkan lebih dramatis dengan rasio tayangan, klik, dan pembelanjaan lebih dari dua kali lipat.

Pertumbuhan rasio pertumbuhan rasio BBM dibandingkan dengan kasus yang tidak dioptimalkan menunjukkan:

• Pertumbuhan rasio tayangan 162% lebih tinggi
• Pertumbuhan rasio klik 33% lebih tinggi
• Pertumbuhan rasio pembelanjaan 42% lebih tinggi
• Pertumbuhan rasio kampanye 6,3% lebih tinggi

Rasio BBM menunjukkan perubahan yang kuat setelah perubahan 4 Teratas untuk memperluas kepemilikan dan kehadiran kampanyenya di real estat periklanan 4 Teratas utama ini. BBM menempatkan lebih banyak pembelanjaan iklan Anda di tempat yang berkinerja terbaik: di 4 Teratas.

Apa yang sebenarnya kita lihat di sini adalah apa yang diharapkan semua orang. Sebagian besar tayangan, klik, dan pembelanjaan berada di 4 tempat teratas. Mengatakan ini akan terjadi sebelum perubahan agak seperti memprediksi bahwa tanah akan segera basah ketika berdiri di bawah awan hujan. Kabar baiknya adalah tampaknya semua orang benar.

Tapi yang benar-benar membuat kami bersemangat adalah kinerja BBM di lingkungan baru ini. Pengoptimalan pembelajaran mesin telah beradaptasi dan berkembang secara otomatis di bawah paradigma baru, dan Anda dapat dengan jelas melihat bahwa BBM mengungguli semua kampanye lain yang penting , dan dengan margin yang sangat lebar.

Tetap dalam kompetisi untuk 4 Besar

Untuk sebagian besar, biaya kampanye lebih tinggi, dan jika dibandingkan dengan biayanya, sebagian besar pengiklan tidak mendapatkan cukup klik untuk membenarkan peningkatan pembelanjaan. Bagi pengiklan yang tidak menggunakan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan kampanye, mereka akan terus menemukan bahwa:

• Tayangan dan klik di bawah posisi 4 Teratas telah turun hampir setengahnya
• Klik untuk iklan di 4 Teratas sedikit meningkat, tetapi pembelanjaan telah meningkat secara dramatis
• RKT untuk iklan di 4 Teratas sedikit meningkat, tetapi BPK meningkat drastis

Hasilnya menarik, apakah Anda menggunakan BBM atau tidak. Dengan biaya klik yang lebih tinggi dan pengeluaran iklan yang meningkat, Skor Kualitas sebagai metrik menjadi lebih penting dari sebelumnya, dan pengiklan harus lebih berupaya untuk memastikan bahwa mereka mendapatkan konversi sebanyak mungkin di halaman arahan.

Pengiklan yang menjalankan kampanye kesadaran merek akan dipaksa untuk berusaha berbuat lebih banyak dengan lebih sedikit, dan mungkin berusaha untuk memanfaatkan saluran media sosial dan viralitas dalam upaya untuk mendapatkan lebih banyak dari kampanye mereka.

Yang benar-benar jelas adalah bahwa pengoptimalan pembelajaran mesin untuk PPC jauh dan jauh mengungguli manusia pada saat ini, dan memanfaatkan pengoptimalan seperti ini akan diperlukan untuk bersaing di masa depan.

Agar lebih jelas, mari kita bandingkan kenaikan yang dihasilkan dengan pajak yang dikenakan oleh Google karena muncul di 4 hasil teratas. Kabar baiknya adalah bahwa pengguna BBM akan membayar pajak 41% lebih sedikit, untuk melanjutkan analogi.

Sekali lagi: Kampanye yang dioptimalkan BBM dihadapkan pada CPC yang sedikit lebih tinggi daripada sebelum perubahan, tetapi peningkatan CPC 41% lebih rendah daripada kampanye yang tidak dioptimalkan .

Siapa pun yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana pembelajaran mesin dapat mengoptimalkan kampanye PPC harus melihat webinar ini bersama Bryan Minor: Tahun 2016 dalam Pembelajaran Mesin. Bryan menjelaskan cara kerja pengoptimalan pembelajaran mesin kami, dan menunjukkan hasil nyata kepada Anda. Pastikan untuk memeriksanya!