Performance Max di Google si inserisce in una tendenza che non riguarda solo il motore di ricerca di Mountain View, ma anche altre piattaforme di advertising. Ci si riferisce alla centralità dei processi di automatismo e di machine learning, a discapito del “controllo” da parte dell’inserzionista.
Gli algoritmi di Google diventano sempre più evoluti e “intelligenti”. Ciò, in molti casi, si traduce nella creazione di campagne dai rendimenti migliori, rispetto a campagne equivalenti configurate nel dettaglio dall’inserzionista.
Un precisazione importante: la strategia di marketing e i suoi presupposti restano assolutamente centrali. Se questi ultimi sono errati o superficiali, non ci sarà automatismo che consentirà un eccellente ritorno sull’investimento compiuto.
Fatta questa necessaria premessa, vediamo cos’è Performance Max, quali sono le caratteristiche di questo tipo di campagne e i vantaggi potenziali (si tratta ancora di uno strumento in fase poco più che embrionale).
Performance Max è un nuovo tipo di campagna Google ADS che permette agli inserzionisti di veicolare il proprio messaggio attraverso tutti i canali di Google (rete di ricerca, display, YouTube, Shopping, Gmail, Discover).
Saranno le tecnologie di automazione Google a “decidere” il momento migliore e il canale per mostrare l’inserzione pubblicitaria.
Muovendo dai dati forniti dall’utente (come gli obiettivi della campagna, selezione del pubblico e creatività), Performance Max si “occuperà” di ottimizzare il rendimento delle campagne.
Come suggerisce il nome stesso, l’obiettivo di queste nuove campagne è la massimizzazione delle performance, che dovrebbe avvenire puntando su due presupposti fondamentali:
Come già visto, ad esempio per le campagne shopping intelligenti, i rendimenti di questo tipo di strumenti basati sull’automatismo sono direttamente proporzionali alla quantità di dati che la piattaforma dispone per le ottimizzazioni.
Occorre quindi consentire a Google di raccogliere e processare una mole sufficiente di dati, affinché l’automazione possa poi lavorare in ottica di ottimizzazione delle conversioni.
Questo tipo di approccio alle campagne, come già accennato, sembrerebbe rappresentare il prossimo futuro dell’advertising attraverso il motore di ricerca. Non bisogna però sopravvalutare la potenza del machine learning.
Come suggerito da Google stesso, gli input forniti dagli utenti rimangono essenziali per far in modo che le campagne siano profittevoli. Tra questi input abbiamo:
A questi presupposti insiti la piattaforma, fanno poi affiancati quelli generali di marketing, ancor più importanti per il successo di qualsiasi “operazione” di advertising. Vale a dire, tra gli altri: scelta di un mercato aggredibile, differenziazione rispetto ai competitor, capacità di intercettare con il giusto messaggio e nel momento ottimale l’utente target, ecc.
Le campagne Performance Max sono ancora, in alcune configurazioni, in fase beta. Come si legge però nella guida Google ADS, allo stato attuale:
Alcuni dei potenziali vantaggi di Google Performance Max li abbiamo già visti. Sintetizziamoli come segue:
Il machine learning su cui si basano le campagne Performance Max può portare benefici consistenti, ma che dipendono in larga parte dal tipo di mercato e dagli obiettivi prefissati.
L’utilizzo di questo tipo di strumenti è consigliato quando:
Questo tipo di campagne automatizzate ha però anche lati negativi. I seguenti due in particolare:
Ma la “debolezza” principale di questo tipo di campagne è pensare che l’intelligenza artificiale possa sopperire una strategia di marketing errata. Se i presupposti sono sbagliati, non ci sarà automatismo che possa colmare tale importante lacuna.
Si è tenuta il 24 maggio 2022 l’ultima edizione della conferenza Google Marketing Live, in cui le campagne Performance Max si sono dimostrate essere il tema centrale dell’evento. Di seguito un riepilogo delle 7 novità presentate sull’argomento, che entreranno presto in fase di roll out.
1. obiettivi local: le campagne Performance Max potranno essere ottimizzate verso obiettivi di vendita o visita in negozio e ulteriori azioni locali. Se quindi ti occupi di un’impresa che vende in un determinato territorio, oltre a curare la tua SEO local, varrà presto la pena testare questo nuovo tipo di campagna e vedere quali risultati è in grado di portare.
2. punteggio di ottimizzazione delle campagne Performance Max: anche per questa tipologia di inserzioni, sarà presto possibile leggere i suggerimenti di ottimizzazione offerti da Google all’interno di una dashboard dedicata (di seguito un esempio).
3. campagne “Burst”: si tratta di una nuova funzionalità che lavorerà in combinazione con gli obiettivi local, con lo scopo di aumentare il traffico in negozio su periodi stagionali.
4. ulteriori approfondimenti sulle campagne: gli inserzionisti riceveranno ulteriori informazioni su Performance Max, come informazioni sugli utenti, sulle aste e sul pubblico per comprendere meglio cosa incide maggiormente sulle prestazioni delle campagne.
5. accesso alle campagne da App: se in passato non era possibile gestire le campagne PMax da app Google Ads o Search Ads 360, in futuro gli inserzionisti potranno finalmente accedervi, testando e gestendo le campagne anche da mobile.
6. Perfomance Max per gli hotel: dalla seconda metà del 2022 gli alberghi potranno usufruire di questa tipologia di campagna. Per ogni struttura alberghiera saranno presenti gruppi di risorse precompilati, con immagini, descrizioni e video generati automaticamente, ma modificabili dall’inserzionista.
7. “strumenti di sperimentazione” in Performance Max: non si tratta della funzione “esperimento” di Google ads così come la conosciamo, bensì di strumenti di sperimentazione utili a mostrare in che modo questa tipologia di campagne potrebbe incrementare le proprie performance.
Anche se le campagne Performance Max di Google sono ancora una novità che necessita di ulteriori test per un giudizio più accurato, abbiamo già visto all’opera il machine learning nell’advertising.
Questo tipo di campagne possono offrire performance davvero eccellenti, a patto siano soddisfatti i due presupposti già accennati sopra.
Il primo è rappresentato dalla definizione di obiettivi e di una strategia di marketing vincente. Il secondo si basa sulla necessità di fornire alla piattaforma, e dunque all’automatismo, una mole di dati consistenti (il machine learning dispiega le sue potenzialità processando più dati possibili).
Il ruolo umano nella configurazione e gestione della pubblicità online resta ancora oggi fondamentale e sopravvalutare l’intelligenza artificiale sarebbe un errore.
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Articolo scritto in collaborazione con Francesco B.