Como analisar dados de anúncios do Google após a morte da classificação de posição média

A métrica do Google Ads para avaliar a posição média de um anúncio foi eliminada em setembro de 2019. A posição média costumava ser usada para avaliar a classificação de uma palavra-chave específica em relação aos concorrentes no leilão. Por exemplo, com uma posição média de 3,1 para uma palavra-chave de bom desempenho, é fácil julgar que existe uma oportunidade de aumentar o tráfego melhorando a classificação do anúncio da palavra-chave.

Por que remover a posição média?

Aqui está o que o Google declarou sobre a mudança: “A posição média (Avg. Pos.) será removida em setembro de 2019. As porcentagens de impressões principais e absolutas fornecem uma visão mais clara de onde seus anúncios aparecem nas páginas de pesquisa. Você pode usar essas novas métricas para otimizar a posição do seu anúncio.”

O Google continuou a mudar do lance manual de custo por clique da velha escola para estratégias de lances automatizados. Com a capacidade de aprendizado de máquina do Google, emparelhada com o conhecimento do comportamento do usuário, o Google afirma ser mais eficiente do que os humanos executando lances manuais. Isso faz sentido.

Além disso, o aprendizado de máquina se concentra na propensão de compra de um indivíduo, em vez da otimização manual de humanos com base em palavras-chave.

Campanhas automatizadas como Target CPA e Target ROAS negam a validade da posição média e até mesmo do custo por clique. Esses modelos de aprendizado de máquina são criados para atingir um alvo autodeterminado. Por exemplo, defina um custo por conversão de $ 50 para uma determinada campanha ou grupo de anúncios se isso for lucrativo para você e o Google tentará maximizar a quantidade de conversões dentro desse limite. A posição média é irrelevante neste cenário e no novo mundo da automação.

Como medir a oportunidade agora

Essa mudança para a automação cria a necessidade de repensar como os dados são analisados, incluindo as métricas necessárias para avaliar adequadamente os dados. Embora a posição média tenha sido uma ótima métrica secundária para avaliar oportunidades e desempenho, o Google decidiu substituí-la pelas novas métricas a seguir.

1. Parcela absoluta de impressões na parte superior da pesquisa – “ Parcela absoluta de impressões na parte superior da pesquisa” é a porcentagem de suas impressões de anúncios de pesquisa que são exibidas na posição de pesquisa mais proeminente. Parcela de impressões na primeira posição absoluta = impressões na primeira posição absolutas/total de impressões na primeira posição qualificadas
2. Parcela de impressões na parte superior da pesquisa – Parcela de impressões na parte superior da pesquisa (IS) são as impressões recebidas no local superior da página de resultados da pesquisa divididas pelo número estimado de impressões que você estava qualificado para receber no local superior. Use essa métrica para dar um lance no local da primeira página. A localização superior é onde os anúncios aparecem acima dos resultados da pesquisa orgânica. A qualificação é baseada nas configurações de segmentação, status de aprovação, lances e qualidade de seus anúncios atuais.
3. Parcela de impressões de correspondência exata de pesquisa – “Parcela de impressões de correspondência exata de pesquisa (IS)” são as impressões de correspondência exata que você recebeu divididas pelo número estimado de impressões de correspondência exata que você estava qualificado para receber na Rede de Pesquisa. As impressões de correspondência exata são aquelas que correspondem exatamente às suas palavras-chave ou são variantes aproximadas de sua palavra-chave.
4. Parcela de impressões absolutas perdidas na pesquisa (classificação) – A parcela de impressões absolutas perdidas na pesquisa (classificação) estima a frequência com que seu anúncio não foi o primeiro anúncio acima dos resultados de pesquisa orgânica devido à classificação do anúncio insatisfatória. A classificação do anúncio determina a posição do seu anúncio em relação a outros anúncios e se ele pode ser exibido. Ele é calculado usando seu lance, a qualidade do anúncio e do site, o contexto da pesquisa, os limites de classificação do anúncio e o impacto esperado das extensões e outros formatos de anúncio.
5. Parcela de impressões perdidas na pesquisa (classificação) – A parcela de impressões perdidas na pesquisa (classificação) estima a frequência com que seu anúncio não foi exibido em nenhum lugar acima dos resultados de pesquisa orgânica devido à classificação do anúncio insatisfatória. A classificação do anúncio determina a posição do seu anúncio em relação a outros anúncios e se ele pode ser exibido. Ele é calculado usando seu lance, a qualidade do anúncio e do website, o contexto da pesquisa, os limites de classificação do anúncio e o impacto esperado das extensões e outros formatos de anúncio.
6. Parcela de impressões perdidas na pesquisa (classificação) – “Parcela de impressões perdidas na pesquisa (classificação)” estima a frequência com que seu anúncio não foi exibido na rede de pesquisa devido à classificação do anúncio insatisfatória. A classificação do anúncio determina a posição do anúncio e se ele pode ser exibido. Ele é calculado usando seu lance, a qualidade do anúncio e do website, o contexto da pesquisa, os Limites de classificação do anúncio e o impacto esperado das extensões e outros formatos de anúncio. Os dados da parcela de impressões são atualizados diariamente.

Tem tudo isso?

Vamos a um exemplo.

Analisando esses dados, a principal palavra-chave (que propositadamente não é mostrada), na linha dois, tem 847 cliques, mas menos de 10% da parcela de impressões absolutas no topo. Juntamente com uma parcela de impressões superiores de aproximadamente 71%, isso significa que definitivamente há espaço substancial para aumentar o tráfego. No entanto, com um alto custo por conversão, talvez você não queira aumentar a classificação do anúncio nessa palavra-chave.

Para a segunda palavra-chave, na linha três, ela tem 690 cliques e quase 96% de parcela absoluta de impressões no topo. Embora o custo por conversão seja ótimo em cerca de US$ 30, não há muito espaço para aumentar o tráfego.

Então, por que o ceticismo da automação?

A publicidade digital é necessária na maioria das estratégias de comércio eletrônico. As consultas comerciais podem gerar tráfego valioso para o seu negócio, mas a eficiência do gasto com anúncios ainda é um fator importante quando se trata de lucratividade.

Entre as regras que o Google mudou recentemente está o afrouxamento da definição dos tipos de correspondência para que “correspondência exata” não signifique mais “exato”. O Google permite que variações aproximadas de palavras-chave sejam exibidas e não há palavras-chave “exatas” verdadeiras que você possa segmentar. Isso permite que o Google aumente a receita de anúncios.

Ao criar uma nova campanha, os comerciantes acham difícil não selecionar uma estratégia de lances não automatizados e são forçados a clicar em um link “não recomendado” para acessar uma estratégia manual. Eles também têm um exército de representantes de contas que ajudam a orientar os proprietários de contas para a automação.

O Google força os links do Shopping a abrir em novas guias para incentivar vários cliques em cada página de resultados de pesquisa. Isso permite que o Google aumente a receita de anúncios.

Está bem documentado que uma grande porcentagem da receita do Google é derivada de dólares de publicidade, e eles também não estão indo mal nessa área, de acordo com um relatório da Statista .

As mudanças que foram feitas, juntamente com a experiência com automação, certamente farão com que os comerciantes parem, imaginando se o Google tem o melhor interesse em mente.

Simplificando, você se sente confortável em entregar o volante para o Google?

Automação não é tão fácil quanto parece

As estratégias de lances automatizados não são tão simples. Selecionar a estratégia de lance correta requer algum planejamento e é imperativo também entender os pontos fracos da estratégia. A automação reagirá rápido o suficiente para capturar os períodos de venda – especialmente aqueles como Black Friday ou Cyber ​​Monday?

As estratégias de lances automatizados aliviam parte do trabalho manual quando configuradas corretamente. No entanto, a tecnologia de aprendizado de máquina é tão boa quanto os dados que são alimentados .