NL / EN

Met machine learning adverteren in het Google Display Netwerk

Nu er wereldwijd meer dan 3 miljoen apps en websites op het Display Netwerk zijn aangesloten wordt het voor de adverteerder steeds moeilijker de juiste doelgroep te vinden en te bereiken. Daarom introduceerde Google een paar weken geleden de Smart Display Campagne, waarbij gebruik wordt gemaakt van machine learning. Er worden automatisch advertenties gegenereerd op basis van afbeeldingen, logo’s, advertentiekoppen en -beschrijvingen. Deze worden vervolgens met het juiste bod getoond aan de juiste doelgroep. De targeting van de Smart Display Campagne wordt dus volledig overgelaten aan Google, het enige wat de adverteerder hoeft te doen is een doel-CPA instellen en het advertentiemateriaal te uploaden.

Easy to use

Het voordeel van dit campagnetype zit hem in het werk dat de adverteerder bespaart, de campagne maakt gebruik van machine learning om je gewenste doel-CPA te behalen. Daarnaast hoef je zelf niet meer creatief te werk te gaan, je geeft advertentieteksten en afbeeldingen op waarna Google zelf alle mogelijke variaties aanmaakt en tegenover elkaar test om de beste advertentie samen te stellen. Google zegt hiermee, in vergelijking met andere Display campagnes in hetzelfde account, gemiddeld een stijging van 20% in het aantal conversies te kunnen realiseren.

Om dit campagnetype succesvol in te kunnen zetten, dien je deze wel te voorzien van genoeg data. De richtlijn is om ten minste 50 conversies via Display of 100 conversies via Search te hebben behaald in de afgelopen 30 dagen voordat je van start kunt gaan. Dit campagnetype is niet geschikt voor adverteerders die volledige controle over hun uitingen willen hebben. Google zal, afhankelijk van je aantal opgegeven koppen, beschrijvingen en afbeeldingen, een groot aantal variaties aanmaken en vertonen in de zoektocht naar de beste advertentie.

Google richtlijnen

Een issue waar je tegen aan kunt lopen bij het aanmaken van de Smart Display Campagne is het bepalen van je CPA bod. En als je je doel-CPA weet, hoe groot moet je dagbudget dan zijn om de campagne voldoende ruimte te geven om te optimaliseren? Waar baseer je deze instellingen op?
Om dit uit te rekenen wordt de volgende richtlijn vanuit Google meegegeven:

  • Doel-CPA = gemiddelde CPA Zoekcampagnes x 1.5
  • Dagbudget = Doel-CPA x 20

Houd er rekening mee dat de campagne een bepaalde tijd nodig heeft om te leren en resultaten hierdoor kunnen schommelen. Bij elke grote wijziging die je maakt (aanpassing doel-CPA of dagbudget) zal de campagne opnieuw een bepaalde leerperiode nodig hebben. Laat de campagne de eerste 30 dagen dan ook draaien zonder wijzigingen door te voeren.

Best practices

Uiteraard zijn we direct aan de slag gegaan met het testen van de Smart Display Campagne. Om aan de veilige kant te zitten, hebben we de gemiddelde CPA gebruikt van alle non-branded zoekcampagnes. Deze lag op €15, ons doel-CPA was dus 15 x 1,5 = €22,50. Het dagbudget lag daarmee op €450. In de eerste 8 dagen was de campagne aan het leren waarbij resultaat dan ook volledig uitbleef (1 conversie). Hierbij is het belangrijk dat je geen wijzingen doorvoert en de campagne ook echt de tijd geeft zichzelf te optimaliseren. Wanneer je bepaalde ROI of ROAS doelstellingen hebt, dan zullen deze in het begin lastig te behalen zijn. Als je de campagnes voor klanten beheert, is het daarom belangrijk deze van tevoren op de hoogte te stellen.

Na de eerste 8 dagen begon de campagne conversies te realiseren tegen een CPA ver onder ons doel-CPA. Na deze goede week begon de campagne zijn bereik te vergroten wat het aantal conversies en de CPA niet ten goede kwam. Na 30 dagen besloten we een aanpassing te doen in ons doel-CPA (van €22,50 naar €15), hierdoor begon de campagne opnieuw met leren. Het bereik nam af, de conversies namen toe maar helaas nam ook de CPA flink toe, de campagne bleek nog niet in staat om onder de doel-CPA uit te komen. Het is dus belangrijk de richtlijnen vanuit Google te hanteren en geen al te grote aanpassingen te doen in de doel-CPA of het dagbudget. De campagne is net zo slim als de adverteerder die hem beheert.

Conclusie

Met de komst van de Smart Display Campagne maakt Google zich klaar voor een toekomst waarbij steeds meer geautomatiseerd zal worden. Ik ben ervan overtuigd dat we met onze eigen analyses en optimalisaties niet kunnen opboksen tegen de machine learning van Google. Dit zullen we als adverteerders moeten accepteren en we zullen dit moeten omarmen. Door slim gebruik te maken van de ‘kennis’ van Google zullen de campagnes van onze klanten alleen maar beter worden. Hierbij is het wel belangrijk alle best practices in acht te nemen en niet te snel te veel te willen.

 

Dit artikel is gepubliceerd op Emerce.