Sulla base di quello che abbiamo discusso poco fa riguardo agli aggiornamenti, alle corrispondenze e alla struttura possibile delle nostre campagne Search, vale la pena discutere un argomento.

Secondo me è molto importante, vale a dire come analizzare il rapporto tra i termini di ricerca e le corrispondenze per verificare che effettivamente i criteri in linea teorica esposti poco fa effettivamente corrispondano alla pratica.

E questo, secondo me, è uno dei punti più importanti per ottimizzare le performance delle nostre campagne.

Per introdurre questo argomento, vorrei fare un esempio tratto da una campagna, un account che ha avuto modo di analizzare recentemente il problema in questione riguardo alla diminuzione del traffico.

Questo account, questo cliente, questo business si occupa della creazione di account bancari internazionali.

In particolare, fornisce carte di credito e account bancari a business che hanno la necessità di effettuare transazioni internazionali.

La cosa interessante è che una delle keyword che veniva targhe Tzara all'interno di questa campagna era startup bank accounts, quindi account bancario per startup che evidentemente hanno aspirazioni internazionali e quindi hanno bisogno di fare transazioni internazionali, quindi assolutamente in target il business stesso.

Qual è il problema? Che a un certo punto, durante il mese il volume di impressioni click, quindi anche conversioni, è diminuito drasticamente.

Come si può vedere da questa curva, quando ci troviamo davanti a una situazione di questo genere come advertiser, è fondamentale andare a fare un'analisi di quelle che sono le potenziali cause di questo effetto.

In questo caso specifico, per esempio, ci saremmo potuti chiedere una serie di domande importanti perché il traffico è diminuito? Una delle potenziali risposte potrebbe essere perché la quota impressioni è diminuita rispetto al tempo, al periodo di tempo precedente, sia quella assoluta, o magari quella top, quindi legata alla quota impressioni che abbiamo generato nella parte alta della search result, oppure un'altra causa potrebbe essere legata al rapporto informativo sulle aste.

Quindi gli action said ci potrebbero dare qualche info, qualche informazione importante riguardo a qualche competitor o qualche altro brand che sta facendo delle offerte sulla stessa parola chiave e che ha guadagnato quindi una percentuale piu' alta di impressioni.

Altra causa potrebbe essere invece, per esempio, legati alle se magari ci sono delle dana mixer chad che stanno cannibalizzando il nostro traffico per quella keyword.

Teoricamente non dovrebbero farlo, ma potrebbe succedere altra causa potrebbe essere legata a problemi con il quale ti scorre all'interno della nostra campagna dei nostri ad group per la nostra keyword, potremmo notare che il quality score è molto basso, o magari ci sono dei problemi legati a quelli che sono gli elementi che influiscono sul quality score stesso.

Magari per esempio banalmente la landing page o cose di questo tipo.

E poi un altro punto che nel nostro caso quello più rilevante è che ci potrebbero essere delle parole chiave che causano la diminuzione del traffico perché bloccano gli annunci.

Se andiamo ad aggiungere dei termini di ricerca come parole chiave negative, perché pensiamo che non siano rilevanti, questi potrebbero teoricamente bloccare il nostro account dal mostrare degli annunci per quella specifica parola chiave.

E questo è il nostro caso speci se andiamo ad analizzare il report sui termini di ricerca per questa specifica parola chiave startup bank accounts account bancario per startup che era la più rilevante all'interno di queste campagne perché generava la quantità maggiore di traffico di conversioni.

C' era poi un termine di ricerca a Watt open e Bank account.

Voglio aprire un account bancario che era collegato a questa parola chiave, o meglio, questa search query dell'utente si qualificava per questa parola chiave startup bank accounts inesatta in corrispondenza esatta e andava quindi a qualificarsi per le aste e gli annunci venivano mostrati.

Questo termine di ricerca era poi stato aggiunto come termine negativo come parola chiave negativa perché era troppo generico per gli obiettivi dell'azienda.

Non si volevano tra ghettizzare tutte le queries di persone che volevano aprire un account bancario in generale, ma soltanto di specifiche persone, una specifica target persona o comunque bayer persona in termini di società, in questo caso startups.

La cosa interessante da notare è che in teoria, data la corrispondenza utilizzata, quindi corrispondenza esatta, questo termine di ricerca non si sarebbe dovuto qualificare.

Si sta utilizzando una specie di versione molto allargata di un significato semantico di una corrispondenza semantica cio' che non dovrebbe succedere a livello molto teorico all'interno di una corrispondenza esatta.

Questo è semplicemente per dare un esempio e per confermare la necessità e l'importanza di andare ad analizzare costantemente il report sui termini di ricerca per andare a vedere se c' è un'effettiva corrispondenza tra ciò che noi vogliamo, targhe tzara a livello di keyword e quelli che sono invece i termini di ricerca che si qualificano cosa estremamente fondamentale anche per capire meglio quali sono le corrispondenze che vogliamo utilizzare all'interno del nostro account e soprattutto per andare a creare una lista di parole chiave negative che hanno senso e ci consentono di spendere più budget soltanto su termini che invece portano conversioni portano traffico qualificato.

Questo tema mi porta a fare una l'ultima considerazione riguardo ad una struttura di campagne search che veniva molto utilizzata nel passato.

Ancora oggi viene utilizzata, ma secondo me ha perso molta rilevanza oggi ed è questo il motivo per cui non l'ho inserita all'interno della lezione delle strutture delle campagne Search si chiama CAG.

Questa struttura è conosciuta come singolo World Group, vale a dire campagne che vanno a Target Hazare, una singola parola chiave per group che viene inserita all'interno Dell' Group nelle diverse corrispondenze a livello di struttura.

Questa tipologia di campagna questa logica ci dà la possibilità in teoria di aumentare il cuore.

Ti scorre aumentare il controllo rispetto a quali parole chiave convertono meglio, dove viene speso di più il budget e ci fa capire sostanzialmente da dove arrivano le conversioni.

Ci fa aumentare il livello di pertinenza dei nostri annunci, perché che ci sarà una corrispondenza tra la sua squadra, in teoria il copy delle nostre ad la landing page.

Quindi il quality score delle nostre aziende andrà ad incrementare, a migliorare e quindi andremo a pagare meno a livello di costo per click e di costo per conversione.

Dato il nostro conversion right, questo approccio potrebbe essere molto utile per mercati competitivi, in cui ci sono parole chiave che hanno dei costi per click molto alti e quindi è nel nostro interessa avere il massimo controllo possibile sui costi per utilizzare il nostro budget nella maniera piu' efficiente.

Possibile quindi incrementare le performance del nostro account.

Questa struttura veniva tipicamente utilizzata con una strategia di offerta con CPC manuale all'inizio, che poi, nel caso in cui funzionava bene, portava delle conversioni, poteva essere in qualche modo evoluta, diciamo così ad una smart kidding, quale per esempio target per il qual è il problema.

Secondo me, con questo approccio ad oggi, che l'ex cag tradizionali non hanno molto piu' senso proprio alla luce dei cambiamenti a livello di corrispondenze che ci siamo detti prima, non esiste piu' la BMS, quindi la corrispondenza generica modificata.

Lo smart bidding è diventato in teoria più intelligente.

Abbiamo soltanto la corrispondenza Brod frase diventata la nuova vecchia corrispondenza generica modificata ci sono stati dei cambiamenti importanti se noi continuassimo ad applicare la logica vecchia.

Alcune keywords che vanno ad utilizzare i nuovi match deep potrebbero in teoria, con questa struttura molto controllata sovrapporsi ad altre parole chiave targeted usate all'interno di altri ad group, quindi li per in questo caso.

In altre parole, andrebbe a dare dei risultati opposti rispetto a quelli a cui puntiamo, perché ci sarebbe un sacco di confusione.

In realtà non possiamo mantenere lo stesso livello di controllo proprio per i cambiamenti di cui ci siamo detti e anche alla luce dell'esempio che ho fatto vedere nelle slide precedenti potrebbe avere piu' senso invece parlare disk tematiche, per così dire.

Quindi non in realtà ad group basati su keyword individuali, ma ad group basati su gruppi di keywords parole-chiave che hanno uno stesso significato, quindi keyword che hanno lo stesso significato, che sono rilevanti per uno stesso argomento.

Li andiamo ad inserirlo all'interno dello stesso ad group e in questo modo diamo anche la possibilità allo smart building di funzionare al suo meglio.

Non ci sono ovviamente risposte corrette o sbagliate.

Di certo questo approccio piu' tematico e meno individuale a livello di keyword.

A mio avviso ci dà modo di utilizzare di sfruttare meglio il machine learning e quindi raggruppare di nuovo parole chiave che hanno un significato molto simile a uno stesso all'interno dello stesso Ad Group ci dà la possibilità di accogliere la logica delle nuove corrispondenze alla luce dei cambiamenti che sono stati effettuati e ci dà la possibilità di strutturare i nostri ad group in maniera più organizzata, mantenendo però un certo grado di controllo, andando ovviamente a lavorare di parole chiave negative, aggiungendo le costantemente agli AD Group quando ha senso farlo.

Questo potrebbe essere un approccio alternativo da aggiungere alle diverse tipologie di struttura di campagna di cui abbiamo discusso precedentemente.