Campagne smart: l’evoluzione del PPC secondo Luigi Sciolti  

Cogliere i trend e, se possibile, anticiparli. Nel digital marketing è una necessità, ma come interpretare correttamente le evoluzioni di un settore così complesso, ramificato in tantissime specializzazioni? Semplice, dando la parola agli esperti. Per questo abbiamo raccolto le opinioni di un’autentica autorità in fatto di Google Ads: Luigi Sciolti, (nella foto), consulente di aziende operative in tantissimi settori, ma accomunate da un sensibile incremento di fatturato.

Nel corso della piacevole chiacchierata con l’esperto Google Ads abbiamo affrontato diverse tematiche, dal web alle campagne pubblicitarie, passando per Google e soprattutto il ruolo del Machine Learning come strumento per supportare chi intende promuovere un prodotto in relazione al segmento di clientela corretto.

Le trasformazioni che stanno cambiando gli scenari digitali

Partiamo da una constatazione che è sotto gli occhi di quasi tutti: il web cambia, le abitudini degli utenti cambiano e Google cambia assieme a loro. Se fino a qualche anno fa, le parole chiave occupavano una posizione indubbiamente centrale nell’ambito delle ricerche web, dei processi d’acquisto e dell’advertising, oggi le cose non stanno più così.

Le keyword si sono fatte da parte e, grazie alle potenzialità del Machine Learning, quello che conta sono le intenzioni di ricerca. Muta, allora, il modo di fare campagne e mutano, quindi, le funzioni del consulente Google Ads per l’azienda. Ma in cosa consiste questo cambiamento e cosa invece rimane immutato?

L’evoluzione del concetto di parole chiave

Non è solo questione di nomi: se a metà del 2018, il software di Mountain View per l’impostazione, la gestione e il monitoraggio delle campagne di advertising ha cambiato il proprio nome da Google Adwords a Google Ads non è un caso. Era già qualche tempo, infatti, che le parole chiave avevano iniziato a perdere la propria posizione centrale, a tutto vantaggio delle intenzioni di ricerca.

Lavorare su quello che gli utenti intendono cercare, piuttosto che su quello che digitano realmente, non era possibile prima della comparsa del Machine Learning.

E, infatti, almeno fino ai primi anni Dieci del nuovo millennio, le campagne tradizionali si basavano sulla corrispondenza esatta della parola chiave; talmente “esatta” che si poneva attenzione alla differenza tra maschile e femminile, tra singolare e plurale.

Come ha scritto in uno dei suoi libri Perry Marshall, “in un mondo perfetto avremmo una campagna con una sola parola chiave a corrispondenza esatta”. Ma questo valeva, appunto, quando la corrispondenza esatta era percepita come una necessità, quando si impostavano campagne per ogni “singolo termine di ricerca”.

Ma oggi, mi ricorda Sciolti, i mutamenti sono tali che anche dal nome della piattaforma è stato eliminato il termine words. Oggi, le campagne sono smart!

La novità rappresentata dalle campagne smart

Google è cambiato e cambia di continuo, si adatta alle mutate esigenze e tendenze degli utenti del web e adotta le nuove tecnologie disponibili. Il Machine Learning consente oggi alle piattaforme di advertising di proporre le campagne smart, campagne pubblicitarie che sembrano lavorare in automatico, limitando, almeno in apparenza, l’intervento dell’inserzionista o del consulente.

Nonostante questo, il lavoro umano dietro ad un e-commerce è più che indispensabile. Sono tre le leve su cui spingere per ottenere dei risultati apprezzabili dall’imprenditore: il traffico, le conversioni e il budget. Il sito deve ricevere traffico di qualità e questo traffico deve essere tradotto in conversioni (nel maggior numero possibile di conversioni). Fermo restando che il traffico dovrà essere di qualità e le conversioni dovranno essere significative e “di valore”, soprattutto quando parliamo di ecommerce.

Da un lato, Google, proprio grazie ad un approccio smart, alla massimizzazione dell’automazione del sistema di advertising e all’impiego del Machine Learning, riesce a migliorare sempre più le performance delle campagne in maniera automatica. Dall’altro, il ruolo dell’imprenditore, del consulente e dell’inserzionista resta sempre quello di gestire, guidare e monitorare la strategia.

Analisi operativa delle campagne smart

Il funzionamento alla base delle campagne smart è una combinazione del maggior numero di informazioni relative all’utente, al processo di navigazione, a quello di acquisto, … e tanto altro ancora. La piattaforma mette assieme i dati raccolti da Google stesso e quelli inseriti dagli inserzionisti; in questo modo riesce a massimizzare i risultati.

Più nel dettaglio, le informazioni di cui dispone Google sono:

o   Le query di ricerca,

o   Il tempo di conversione,

o   Il tempo che intercorre tra una ricerca, un’altra ricerca e, infine, la conversione,

o   La stagionalità e il momento della giornata in cui determinati prodotti sono al centro dell’attenzione degli utenti,

o   Il passaggio di un utente da un dispositivo all’altro,

o   Il comportamento dell’utente su dispositivi specifici,

o   La location, ovvero il target geografico da cui l’utente si collega,

o   Le maggiori probabilità di conversione, suddivise secondo determinati criteri e determinate caratteristiche.

A queste, vanno aggiunte le informazioni che l’inserzionista e il venditore forniscono al sistema, inserendole nel merchant server, nella compilazione del feed delle schede di prodotto:

o   Le informazioni sul prezzo,

o   La descrizione del prodotto,

o   Il brand,

o   Eventuali scontistiche.

Per Google, tutto ciò che è monitorabile rappresenta un’informazione, da combinare assieme alle altre, allo scopo di ottimizzare il raggiungimento degli obiettivi. Per non fare che un esempio, dalla combinazione degli input forniti, Google riesce a cogliere la competitività di un prodotto e del relativo prezzo, determinando così il ranking, la visibilità e la frequenza di pubblicazione degli annunci.

La piattaforma di advertising, grazie alle informazioni ottenute e alla loro combinazione, riesce a cogliere il miglior momento per far comparire le campagne shopping, le search o le display, in base al periodo (stagionale o fascia oraria della giornata), alla navigazione di uno specifico utente, ad uno specifico prodotto, ad una specifica sezione.

Ogni tipo di campagna viene gestita in tempo reale e adattata alla navigazione, al momento e al tipo di utente, e raggiunge così il miglior pubblico possibile.

La composizione di un quadro strategico affidata al consulente

Anche se le campagne smart hanno una vita più recente, è oramai una decina d’anni (le campagne Google Shopping risalgono al 2012) che consulenti e inserzionisti hanno iniziato ad attribuire minore importanza alle parole chiave e alle corrispondenze. Proprio per questo però è stato possibile affinare la strategia, unica arma ancora in mano ai professionisti del settore.

L’idea alla base è quella di fornire gli input (le informazioni) a Google, in modo tale da riuscire a raggiungere gli obiettivi, prefissati in comune accordo con l’imprenditore: vendita, ma anche conversioni non monetarie.

Qui interviene il consulente, che deve disegnare la strategia, indicare a Google gli obiettivi (non sempre la vendita, in molti casi prima c’è la conversione). Il sistema ha bisogno di informazione, perché quante più informazioni ha il sistema, tanto più il Machine Learning sarà performante. Il consulente deve cercare di ottimizzare il traffico che porta a determinati obiettivi, il sistema dovrà capire quali siano quegli elementi che accomunano chi ha fatto una determinata conversione. Questo è l’approccio smart che accomuna tutte le piattaforme di Google.

Quale potrebbe essere il futuro dell’advertising?

Vista la piega degli eventi, è normale pensare che, nelle piattaforme di advertising, l’automation sarà sempre più dominante e il Machine Learning sempre più performante. A partire da Google Analytics 4, ad esempio, il sistema riesce a conoscere molti dettagli del traffico all’interno del sito, senza che sia necessario determinare a priori degli obiettivi da segnalare a Google Ads, come accadeva fino a poco tempo fa.

Questo processo di automazione ha portato alla segmentazione dell’advertising in diverse tipologie di campagne smart:

–          Smart Shopping,

–          Smart Display,

–          Discovery,

–          per non dimenticare delle nuove strategie di offerta, dette appunto “Smart Bidding”.

Gli annunci delle campagne smart girano su diversi canali: campagne search, campagne display, annunci video YouTube, piattaforme Gmail e Google Maps.

Consulenti e inserzionisti possono e potranno decidere e controllare, per molto tempo ancora, gli obiettivi da raggiungere (la vendita del prodotto, l’iscrizione ad una newsletter, l’ottenimento di un contatto, …), la strategia da perseguire per raggiungere gli obiettivi e il budget da investire nell’advertising.

Per ovviare a tutta questa automazione, che rischia di lasciare poco spazio all’iniziativa umana del consulente, una soluzione valida può essere quella di adottare le Smart Shopping abbinate a campagne Shopping standard.

Insomma, dietro una campagna smart¸ ci deve essere un consulente almeno altrettanto smart! Rincuorante, no?