Vse več podjetij se pri postavljanju Google oglaševanja danes zanaša na orodja, ki kampanjo v resnici postavijo namesto njih.
Dovolj je nekaj klikov, nekaj osnovnih podatkov o podjetju, in algoritem sam sestavi ciljanje, ključne besede, oglasno besedilo, včasih tudi slike.
Videti je enostavno, hitro in mamljivo, še posebej za podjetja, ki nimajo časa ali znanja za ročno nastavljanje.
Težava je, da tak sistem odlično posnema videz dobre kampanje, ne razume pa vedno konteksta, v katerem posluje vaše podjetje.
Pri Adeu smo pred kratkim pregledovali račun, ki ga je v celoti postavila umetna inteligenca, brez vmesnega človeškega pregleda. Rezultat je bila serija napak, ki se med seboj lepo dopolnjujejo v to, kako slabo lahko avtomatizacija deluje, če ji prepustite popolno svobodo.
V nadaljevanju predstavljamo tri najbolj nazorne napake iz te analize, poleg tega pa še nekaj razmislekov o tem, zakaj se to dogaja in kaj lahko naredite, da se vam ne zgodi enako.
Ko AI kampanjo postavi sam, se najprej zanese nase
Kampanja, kot je najnovejši AI Max za iskalno omrežje, je zasnovana tako, da deluje z minimalnim vnosom podatkov.
Google sam odloči, komu bo prikazal oglas, katero besedilo bo uporabil in na katero stran bo uporabnika poslal. V teoriji zveni to odlično, saj naj bi algoritem znal prepoznati vzorce, ki jih človek spregleda.
V praksi pa to pomeni, da mora nekdo sistemu najprej dati jasne okvire. Katere države dejansko targetirate, v katerih jezikih dejansko komunicirate, katera občinstva so za vas relevantna.
Če teh okvirov ni, algoritem ne ugiba previdno, temveč gre preprosto najbolj široko, kar se da, in se uči na vaš račun, dobesedno na vaš oglaševalski proračun.
Trije najbolj nazorni primeri iz prakse
Pri pregledu enega izmed računov, kjer je bila kampanja v celoti prepuščena umetni inteligenci, smo naleteli na več resnih pomanjkljivosti.
Tri izmed njih najbolje pokažejo, zakaj nadzor človeka pri Google Ads ni več nekaj, kar bi lahko preskočili.
- Oglas je bil dobesedno pol v nemščini, pol v angleščini. Ker je bilo besedilo oglasov naloženo v obeh jezikih znotraj iste oglasne skupine, brez jasne ločitve po ciljnih trgih, je Google Ads sam sestavljal kombinacije naslovov in opisov. Posledica je bila oglas, kjer je bil en del besedila v nemščini, drugi del pa v angleščini, in to se je dogajalo tudi uporabnikom, ki niso govorili niti enega od teh dveh jezikov. Enako se je zgodilo pri razširitvah oglasa, kjer je na primer uporabnik z Madžarske lahko videl povezavo, katere del je bil v nemščini, del pa v angleščini, kar deluje vse prej kot profesionalno.
- Ključne besede in jeziki kampanje niso bili usklajeni s tem, koga se dejansko targetira. Search themes so bili pomešani med slovenščino, nemščino in angleščino, medtem ko za nekatere dejansko targetirane trge, na primer Češko, Slovaško in Madžarsko, ni bilo dodane niti ene ustrezne besede. Ob tem so bili med jeziki kampanje dodani tudi slovenščina in poljščina, čeprav niti Slovenija niti Poljska nista bili izbrani kot ciljni državi, kar pomeni, da je kampanja po nepotrebnem lovila tudi uporabnike, ki s ponudbo niso imeli nobene zveze.
- Google je sam pisal oglase in sam ustvarjal slike, ne da bi to kdorkoli nadzoroval. V nastavitvah je bila privzeto vklopljena asset optimizacija skupaj z uporabo Google-owned rich medijev, kar pomeni, da je sistem sam odločal, na katero stran bo poslal uporabnika, sam sestavljal dodatne različice oglasnega besedila, v enem primeru celo v slovenščini, čeprav Slovenija sploh ni bila ciljni trg, in sam z umetno inteligenco generiral slike za oglase. Te slike so bile na trenutke precej nenaravne, besedilo pa ni vedno zvenelo slovnično pravilno ali smiselno.
Posledica vsega naštetega ni bila zgolj estetska. Nizka relevantnost oglasov in slaba izkušnja na ciljni strani sta neposredno vplivali na quality score, ta pa na višji CPC in posledično dražji, manj kakovosten promet. Denar se je torej trošil, rezultati pa so zaostajali za tem, kar bi lahko dosegla enaka kampanja z jasno strukturo.
Zakaj se sistem tako obnaša
Algoritmi za avtomatizirano oglaševanje niso zlonamerni, so pa dobesedni. Če jim ne poveste, da Slovenija ni vaš trg, bodo z veseljem prikazovali oglase tudi tja, kjer imajo uporabniki slovenščino nastavljeno kot jezik brskalnika.
Če jim ne date dovolj signalov o tem, kdo je vaša idealna stranka, bodo šli preširoko, dokler se sami ne naučijo, kaj sploh iščejo, kar traja in stane.
Podobno velja za lokacije. Če niso pravilno nastavljene na “osebe na tej lokaciji” namesto na “osebe, ki jih ta lokacija zanima”, lahko oglas vidi tudi nekdo, ki o vaši državi samo bere ali jo obiskuje kot turist, ne pa dejanska stranka, ki bi pri vas kupila.
Enako se pogosto zatakne pri konverzijah, kjer podjetja pustijo vse cilje označene kot primarne, namesto da bi algoritmu jasno povedali, kaj je zares pomembno, s čimer se optimizacija samo upočasni in podraži.
Pri agenciji Adeo se s takšnimi primeri srečujemo vse pogosteje, saj vse več podjetij poskuša zagon kampanje pospešiti z orodji, katerih nastavitev v resnici ne nadzoruje nihče v podjetju.
AI je orodje za pospeševanje dela, ne nadomestilo za strategijo
Podobne zaključke v zadnjem času deli vse več strokovnjakov za digitalno oglaševanje.
Določeni viri poudarjajo, da šibki podatki o cilju kampanje ali razmetana struktura pripeljejo do tega, da avtomatizacija take težave le še poveča, namesto da bi jih rešila, saj algoritem najbolje deluje šele takrat, ko so ciljanje, sledenje konverzijam in struktura kampanje že urejeni.
Podobno tudi uveljavljeni viri s področja PPC oglaševanja opozarjajo, da lahko umetna inteligenca sicer prevzame velik del taktičnega dela, medtem ko mora jasna strategija in nadzor človeka, torej razumevanje trga, jezika in ciljne skupine, ostati v njegovih rokah, če naj orodja umetne inteligence pripeljejo do smiselnih rezultatov.
To se popolnoma ujema s tem, kar smo videli tudi pri omenjenem računu, kjer je manjkal prav ta del, torej nekdo, ki bi sistemu postavil jasne meje, preden je začel delovati.
Kaj to pomeni za vas
Če razmišljate o tem, da bi Google Ads kampanjo zagnali z minimalnim vnosom in prepustili preostalo delo avtomatizaciji, to ni nujno slaba odločitev.
Postane pa tvegana takrat, ko nihče ne preveri, kaj je algoritem dejansko naredil, preden se kampanja zažene v živo in začne trošiti proračun.
Vsako kampanjo, tudi tiste, ki v veliki meri temeljijo na avtomatizaciji, je zato pred zagonom smiselno ročno pregledati.
Preveriti je treba lokacije, jezike, usklajenost ključnih besed s trgi, ki jih dejansko targetirate, ter nastavitve, kjer Google privzeto prevzema preveč nadzora nad kreativo.
Tako obdržite prednosti avtomatizacije, hitrost, obseg podatkov, ki jih človek sam ne bi zmogel obdelati, ne da bi pri tem izgubili nadzor nad tem, kako se vaše podjetje predstavlja navzven.
Če vas zanima, na kakšne načine lahko pri tem pomagamo, si lahko pogledate celoten nabor naših digitalnih marketinških storitev.
Za konkretne korake, prilagojene vašemu podjetju, pa oddajte povpraševanje in se dobimo na kratkem uvodnem pogovoru.
Če vas zanima tudi, katere druge napake se pri Google oglaševanju najpogosteje pojavljajo, si lahko pogledate še naš prejšnji članek o petih pogostih napakah pri Google oglaševanju.
