Performance Max: cosa sono e come utilizzarle

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).

Cosa sono le campagne Google Performance Max

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:

• integrazione dei canali Google (si può accedere all’intero inventario degli “spazi pubblicitari” forniti dal motore di ricerca);
• tecnologie di automazione nella gestione e ottimizzazione in tempo reale della campagna.

Come già visto,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.

Caratteristiche delle Performance Max

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:

• obiettivi delle campagne;
• segmenti di pubblico;
• creatività (immagini, testi e video di qualità);
• preferenze sui valori di conversione considerati ottimali.

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.

Come si legge però nella guida Google ADS allo stato attuale:

• le campagne performance Max integrano quelle sulla rete di ricerca pre-esistenti e rispettano il target basato sulle parole chiave;
• chiunque abbia un feed Merchant Center può attivare Performance Max (si possono creare fino a 100 campagne Performance Max all’interno dell’account Google ADS);
• anche gli inserzionisti con obiettivi local (visite in negozio, chiamate, indicazioni stradali, ecc.) possono attivare campagne Performance Max, che però, in questa configurazione, saranno in versione beta per tutto il 2022 (approfondiremo la questione nei prossimi paragrafi).

I vantaggi di Performance Max

Alcuni dei potenziali vantaggi di Google Performance Max li abbiamo già visti. Sintetizziamoli come segue:

• aumento del coinvolgimento degli utenti attraverso un approccio multi-canale (in grado di intercettare, potenzialmente, l’utente in tutte le fasi del cosiddetto customer journey);
• centralità del machine learning, che grazie alla combinazione tra input forniti e dati a disposizione di Google, dovrebbe tradursi in maggiori rendimenti;
• previsioni più accurate (grazie sempre alla potenza dell’automatismo);
• semplificazione nella gestione delle campagne (non sono più necessarie accurate configurazioni e anche la gestione giornaliera diventa semplificata, in quanto “delegata” all’automatismo);
• report più dettagliati sul rendimento delle campagne;
• nuovi approfondimenti a disposizione per capire come stanno andando le campagne e ottimizzare i risultati (ad esempio, i dati sulle tendenze di ricerca).

Quando utilizzare le campagne Google Performance Max

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:

• l’obiettivo della campagna è molto specifico (ad esempio, vendita online o raccolta di lead);
• si desidera accedere all’intero ecosistema di canali pubblicitari Google attraverso un unico strumento (questo tipo di campagne permettono un’ampia visibilità);
• l’obiettivo è massimizzare il rendimento delle campagne di advertising puntando su una copertura ampia (non limitata alle parole chiave, nell’approccio “classico” della rete di ricerca);
• si desidera semplificare la gestione della campagna.

Questo tipo di campagne automatizzate ha però anche lati negativi. I seguenti due in particolare:

• il controllo dell’advertiser è limitato sotto diversi punti di vista (campagne come Performance Max presuppongono una certa “fiducia” nei confronti degli algoritmi di Google);
• budget elevato: se da un lato è vero che si possono lanciare campagne di questo tipo con un budget limitato, dall’altro lato, l’automazione lavora in modo più efficiente processando una mole di dati consistente.

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.

L’AI di Gemini in Performance Max

Le campagne Performance Max di Google sfruttano l’intero inventario pubblicitario di Google per massimizzare le opportunità di contatto con i potenziali clienti. Per ottenere risultati ottimali, è cruciale disporre di una vasta gamma di asset creativi che soddisfino le esigenze di diversi formati e pubblico.

Con l’integrazione dei modelli Gemini, Performance Max ora può generare titoli lunghi e sitelink utilizzando le avanzate capacità dell’IA di Google. Questa innovazione consente agli inserzionisti di creare campagne più efficaci e pertinenti, migliorando l’efficacia degli annunci e aumentando la probabilità di ottenere valutazioni “Buona” o “Eccellente” dell’Efficacia dell’annuncio.

Inoltre, Google ha introdotto nuove funzionalità per migliorare la varietà e la qualità degli asset nelle campagne Performance Max. Queste includono: suggerimenti di asset generati dall’IA basati su siti web, librerie di asset e immagini di stock nonché l’importazione di elementi creativi da piattaforme come Canva.

Anche l’inclusione di video nelle campagne ha dimostrato di incrementare le conversioni del 12% in media. Gli inserzionisti possono ora creare video autogenerati utilizzando immagini dai feed di prodotto di Google Merchant Center, rendendo le campagne più coinvolgenti su piattaforme come YouTube e YouTube Shorts.

Conclusioni

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.