Jednou z důležitých rolí správců PPC kampaní je pracovat s texty reklamních inzerátů: vyhodnocovat, jaké jsou mezi nimi rozdíly, preferovat ty úspěšnější a navrhovat nové změny. V tomto článku popisuji jeden ze způsobů, jak postupovat v případě Google Ads. Žádná věda, rychlá praxe.

Cíl: analyzovat homogenitu inzerátů

Cílem je zjistit, ve kterých sestavách se reklamní texty výrazně liší svou výkonností. Budeme tedy dělat malý benchmark inzerátu oproti průměru dané sestavy. A pak si seřadíme inzeráty dle největšího rozdílu od průměru.Protože pro každého inzerenta znamená výkon něco jiného, navrhuji si rozmyslet, která ze zkratek CTR, CPC, CvR, CPA, PNO (CoS), ROAS je pro vás zásadní. Já budu demonstrovat screenshoty s konverzním poměrem.

Krok 1: Získání dat

Chceme se dostat k datům o jednotlivých reklamních textech za poslední období. Velmi jednoduché je na to použít nový Plugin pro Google Ads do Google Sheets, kterým snadno získáte data z Google Ads pro jeden či více účtů.

 

V pluginu využijte funkci Create new report a nechte se navést na sestavení reportu.

• Období: Last 30 days
• Select a report type: Ads
• Name your report: Ad Performance
• Choose columns: Ad status, Campaign, Ad group, Ad, Status, Impr., Clicks, Cost, Conversions, Conv. value

Spuštěním reportu získáte nový list s názvem Ad Performance, kde bude co řádek, to jeden inzerát. Pro normální inzeráty ve vyhledávání budete mít jistě vyplněné sloupce Headline 1, Headline 2 a Description. Pro dynamické reklamy (DSA) budete mít Headline, Description 1 a Description 2.

Krok 2: Statistiky na úrovni reklamní sestavy

Budeme potřebovat výsledky i pro úroveň sestavy, na což nejprimitivnější postup spoléhá ve spárování kampaně se sestavou přes funkci CONCATENATE.

 

Vyberte všechna data inzerátů a udělejte kontingenční tabulku (přes menu Data > Kontingenční tabulka). Vytvoří se vám nový list nazvaný asi Pivot Table. V ní jako řádky dejte spojenou informaci o kampani a sestavě. Do hodnot vložte alespoň jeden ze vzorců:

• AdGroup CTR = Clicks/Impr.
• AdGroup CPC = Cost/Clicks
• AdGroup Conversion rate = Conversions/Clicks
• AdGroup CPA = Cost/Conversions
• AdGroup CoS = Cost/Conv. value
• AdGroup ROAS = Conv. value/Cost

Krok 3: Benchmarking inzerátů

Získané průměry je potřeba dostat k reklamám. V původním listu Ad Performance přidejte sloupec, který bude přes funkci VLOOKUP hledat dle kombinace kampaně a sestavy naši vypočítanou metriku průměru sestavy. Ve víru přidávání sloupců ještě završte vzorcem prostého rozdílu metriky pro konkrétní inzerát od toho průměru sestavy.

Krok 4: Vyhodnocení benchmarkingu

Vznikl vám dataset, kde máte texty inzerátů a u nich rozdíl výkonnosti od průměru sestavy. V mém ilustrativním příkladu se konverzní poměr liší značně, což je samozřejmě ovlivněno tím, že některé z textů mají velmi malé objemy impresí i prokliků. Odfiltrujte nízké objemy. Těžším krokem je rozeznávání těch důležitých rozdílů. Když se díváte buďto na rozdíl textů v jedné konkrétní sestavě, anebo máte seřazeny globálně podprůměrné inzeráty, zaměřte se na vzorce, co vidíte v textu. Pak seřaďte inzeráty přesně opačně. Čím se liší? Proč jsou tak strašně podobné? Existuje nějaký odlišující prvek dobré a špatné reklamní sestavy? Rázem tak máte jistě několik nápadů, kam texty inzerátů posunout.

Omezení a rozšíření

Postup přirozeně nebude fungovat, pokud máte jen jeden reklamní text v sestavě. V tom případě nejdříve přidávejte a buďte kreativní!

Skvěle mi tento typ analýzy fungoval u kampaní na propagaci aplikací (Universal App Campaigns), kde je kvůli limitu reklamních textů potřeba kreativu střídat.

Pokročilí čtenáři mohou přidávat funkce pro zhodnocení, zda je rozdíl mezi inzeráty v dané metrice statisticky významný. Automaticky odfiltrovávat nízké objemy. Vybírat, pro které sestavy se hodí různé metriky. Zkoumat, zda přítomnost určitého slova či fráze zlepšuje výkonnost. Fajnšmejkři to zpracují přes BigQuery Data Transfer a udělají si strojové učení s logistickou regresí nadprůměrných inzerátů dle slov, která obsahují. V rozvíjení se zde meze nekladou.

Používáte nějaký jiný postup? Sdílejte!