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Performance Max: come cambia Google Ads?

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Tabella dei Contenuti

Tra le tante novità rilasciate da Google negli ultimi due anni, sicuramente l’arrivo della Performance Max è una delle più importanti. Il motivo è semplice e complesso allo stesso tempo e parleremo dei seguenti contenuti:

  • cos’è Performance Max e perché è nata
  • com’è cambiato il customer journey dell’utente
  • attenzione: è una campagna integrativa, non sostitutiva
  • come ci si districa fra Machine Learning, budget e tempistiche
  • cosa comporterà per il nostro account?

Cos’è Google Performance Max e qual è il suo scopo?

Facciamo un passo indietro e partiamo dalla definizione di questa campagna. Quando è stata lanciata nel novembre 2021, Google ha chiaramente comunicato quanto segue: “Il customer journey dell’utente è diventato sempre più complesso, meno lineare e coinvolge molti più touchpoint rispetto al passato. Proprio in uno scenario che diventa sempre più articolato, questa campagna ci consente di intercettare l’utente all’interno dei vari canali che Google ha a disposizione”.

Quando si parla di canali possiamo affermare che Google gode di un certo status privilegiato perché è in possesso di numerose reti. Questa campagna rappresenta un nuovo modo per acquistare annunci sulle reti YouTube, Display, Ricerca, Discover, Gmail e Maps in un’unica soluzione.

Messy Middle & Performance

Proprio in relazione a un customer journey più complesso, abbiamo spesso sentito parlare di Messy Middle, termine coniato da Alistair Rennie e Jonny Protheroe per definire il modo “caotico” in cui le persone prendono decisioni al giorno d’oggi. Quello che ci viene detto è che gli utenti si muovono continuamente tra due modalità, esplorazione e valutazione, ripetendo il ciclo tutte le volte necessarie per arrivare a una decisione di acquisto finale (fonte: Think with Google).

I dati di oggi ci danno un riscontro su quanto tanto sia cambiato nei processi decisionali e quanto alcuni canali Google, pur non essendo necessariamente i last click prima di una conversione, contribuiscano alla scelta finale dell’utente. 

Un articolo del blog ufficiale di Google afferma che ormai gli utenti si muovono senza una vera continuità nel web per trovare ispirazione in merito ai propri acquisti. Ben il 70% degli acquirenti in USA ha dichiarato di aver acquistato un prodotto dopo averlo visto su YouTube e il 91% degli utilizzatori del feed di Google ha intrapreso un acquisto, o un’azione inerente al prodotto, subito dopo aver scoperto nuovi prodotti, servizi o brand nel proprio feed. Si tratta di numeri importanti che fanno capire quanto il customer journey dell’utente sia ora variegato e complesso.

Si può comprendere, quindi, come una campagna multi-rete sia utile per districarsi in questo fitto labirinto: ad oggi, gli advertiser che utilizzano Performance Max, registrano un aumento medio del 13% delle conversioni incrementali totali a un costo per azione simile (fonte: Blog di Google).

Performance Max: integrazione, non sostituzione!

Google ci parla, appunto, di conversioni incrementali che crescono a un costo per conversione simile. Ma cosa vuol dire? Utilizzando la logica dell’A/B testing potremmo dire che, grazie all’attivazione di Performance Max, avremo un aumento medio delle conversioni nette derivanti proprio da questa implementazione. 

Pensiamo alle potenzialità di un’unica campagna che, a sua discrezione, può utilizzare tutte le sei reti di Google: ha quasi dell’incredibile! Specialmente per i nuovi inserzionisti rappresenta una grande agevolazione, perché la stessa copertura, in precedenza, avrebbe richiesto la creazione di una campagna separata per ciascun canale. Pensiamo anche ad account con un buono storico ma gestiti da nuovi advertiser o dagli stessi proprietari del business: attivare e gestire tante campagne richiederebbe tempo, skills e altri fattori magari assenti. Partendo da una Performance Max potrebbero vedere dei primi risultati e con il tempo concentrarsi sui fattori di ottimizzazione.

Però è bene sottolineare che, sempre nella macro-definizione che Google ha dato a questa campagna, si parla di questo strumento come complemento di altre campagne, per l’esattezza “it’s designed to complement your keyword-based Search campaigns to help you find more converting customers across all of Google’s channels like YouTube, Display, Search, Discover, Gmail, and Maps.” (fonte: Supporto Google): è un supplemento, non una sostituzione.

La peculiarità di questa campagna è che, per funzionare al meglio, deve essere attivata su un account con uno storico dati importante. Non è certamente uno strumento utilizzabile su account aperti da pochi giorni, forse addirittura da pochi mesi. Abbiamo parlato di “complemento” di altre campagne proprio perché Google fa intendere che dovrebbero esserci già delle altre campagne attive da prima e che magari, idealmente, abbiano già lavorato su tutto il funnel.

Quindi è doveroso sottolineare quanto sì, PMax sia nata come strumento di performance e per certi versi di semplificazione (mentiremmo se dicessimo che lo sforzo di gestione di questa campagna è simile a quello di una classica Search), ma non è da utilizzare con leggerezza e con la ferma convinzione che, attivando una sola di queste campagne, in automatico il nostro account avrà performance stellari, perché tutta la struttura precedente e coesistente continuerà ad avere un notevole rilievo.

Performance Max, Machine Learning e budget 

La Performance Max è senza dubbio la campagna che meglio riesce a sfruttare le potenzialità dell’automazione e del Machine Learning per aiutare l’inserzionista a migliorare le campagne nella sua totalità.

Quanto tempo e budget per le Performance Max?

Spesso si parla anche del budget necessario per avviare questa campagna. Molti sostengono che serva un budget enorme per ottenere dei risultati, viste tutte le reti che Performance Max riesce a presidiare. In realtà non è del tutto vero, in quanto Google potrebbe anche non sfruttare tutti i canali che ha a disposizione. Il motivo, invece, per il quale è necessario un budget mediamente consistente, sta nell’enorme quantità di dati che lo strumento avrà bisogno per arrivare a migliorare le performance dell’account

Più budget inseriamo, più velocemente il Machine Learning sarà in grado di lavorare i dati e, quindi, portare performance stabili alla campagna, considerando che di base ci vogliono ben 6-8 settimane affinché si arrivi a regime.

Come cambia Google Ads?

Throwback: prima di Performance Max

Con un piccolo flashback torniamo a cosa facevamo in passato, prima degli ultimi importanti cambiamenti avvenuti sulla piattaforma. Partivamo tendenzialmente dalle campagne di ricerca, il core di Google. Si creava una campagna di ricerca per il Brand, accompagnata da altre campagne di ricerca con intento transazionale. Se si voleva lavorare sulla parte alta del funnel si creavano anche campagne Search con intento informativo o navigazionale. In passato era molto importante, infatti, avere una struttura granulare, molto più stile divide et impera, specialmente lato corrispondenze. Ad oggi, invece, questo paradigma si è completamente rivoluzionato. Vediamo, per esempio, alcune prassi utilizzate in passato:

  • struttura delle campagne SKAG (Single Keyword Ad Groups) o frammentate in gruppi di annunci divisi per tipologia di corrispondenza;
  • utilizzo della corrispondenza generica modificata (una via di mezzo fra una corrispondenza generica e una a frase); 
  • utilizzo degli ETA, annunci di testo espansi, con massimo 3 titoli e 2 descrizioni.

Oltre alla Search, previa disponibilità di budget, costruivamo anche delle campagne Display nell’upper funnel, utilizzando segmenti in-market o di affinità già forniti da Google. Quando gli utenti iniziavano a compiere azioni interessanti (micro-conversioni o conversioni finali) collezionavamo i dati e completavamo il funnel con delle campagne di Remarketing. Anche lato campagne Shopping potevamo segmentare le Standard per priorità e bid diverse. Tutto, in sostanza, era molto più divisibile e controllabile; il ruolo stesso dell’advertiser era particolarmente operativo, di manutenzione quotidiana vera e propria.

Cosa succede oggi?

Ad oggi nessuno degli strumenti e delle strategie menzionate sopra è più esistente o utilizzato. Perché? Perché Google sta spingendo sempre di più verso l’automazione e il trend è ormai chiaro da tempo. Lo stesso owner della piattaforma ha affermato che oggi “il 15% delle query di ricerca sono nuove ricerche che non abbiamo mai visto prima” e il Machine Learning è l’unico modo per intercettarle

Già prima dell’avvento delle Performance Max, quindi, erano stati lanciati dei consigli premonitori, come:

  • utilizzare la corrispondenza generica combinata con strategie d’offerta automatiche;
  • utilizzare gli annunci adattabili (RSA) compilando tutti campi (15 titoli e 4 descrizioni; sarà Google poi a scegliere le combinazioni migliori da mostrare agli utenti);
  • avere, in generale, strutture più snelle e meno granulari delle campagne;
  • utilizzare le Smart Shopping, molto più “intelligenti” e meno time-consuming delle Shopping Standard (con annessa funzione di Remarketing dinamico).

L’obiettivo era semplice: lasciare quanto più libero il Machine Learning e, in questo modo, raccogliere una mole di dati importante.

Cosa succede, quindi, se a tutto ciò ci aggiungiamo una bella Performance Max?

Il vero cambiamento risiede nella struttura e nell’importanza di dare segnali dall’alto, nella parte medio-alta del funnel, che deve poi alimentare efficacemente tutta la parte BOFU coperta dalla nostra cara PMax. 

Ecco un po’ di best practice per implementare quanto detto:

  • dobbiamo testare segmenti di pubblico in Display, Discovery, YouTube; vedere quali funzionano e utilizzarli, poi, come insight per le nostre Performance Max;
  • dobbiamo curare la parte comunicativa sempre di più: testiamo copy e testiamo tante creatività! Ricordiamo che, non a caso, Google ha da poco rilasciato uno strumento interno che dà la possibilità di creare video fai-da-te. Lo troviamo in Libreria condivisa > Raccolta di asset. Attraverso la comunicazione dovremo, quindi, guidare l’utente dalla scoperta del prodotto/brand sino alla conversione finale;
  • dobbiamo monitorare l’andamento del nostro account in modo olistico. Sappiamo bene che la Performance Max potrebbe utilizzare tutte le reti che ha a disposizione e che noi magari presidiamo con altre campagne verticali. Stiamo attenti, quindi, nel notare l’impatto che questa nuova campagna ha sulle altre e agiamo per tempo per evitare “cannibalizzazioni”. Sotto un piccolo screen made by Google della campagna vincente fra PMax e non in un’asta (NB: quanto riportato vale in caso di utilizzo di uno stesso targeting di prodotto, geografico, segmento etc.);
  • dobbiamo ricordarci che, quando parliamo di conversione, non ci riferiamo esclusivamente all’acquisto. Non facciamo l’errore di pensare, come spesso si è sentito dire, che queste campagne siano sostitutive delle Smart Shopping, perché vanno ben aldilà, inglobando ANCHE le Smart Shopping. Queste campagne possono essere ottimizzate per transazione, lead e visite in negozio. Quindi le altre campagne potranno certamente lavorare anche su questi obiettivi, ma sarebbe opportuno farle lavorare sulla parte un po’ più alta del funnel, utilizzando a volte delle micro-conversioni.

Advertiser Vs Machine Learning?

È vero che queste campagne iper intelligenti sondano Internet attraverso i segmenti che diamo come insight (ricordiamo il customer match), trovano i segmenti più utili nei quali trovare conversioni e molto altro… ma questo è un lavoro che potrà essere svolto anche dalle altre campagne, che non andranno assolutamente messe da parte pensando di poter ottenere performance solo attivando una Performance Max. Anzi, ci si dovrà dedicare con estrema attenzione a ogni singola parte del funnel. L’intelligenza artificiale, come dice lo stesso Google, riduce la complessità e il sovraccarico necessario per gestire più tipi di campagne, ma rende anche sempre più importante il “nutrimento” della macchina con segnali qualitativi.

Abbiamo approfondito questo dibattuto tema durante il talk con Marco Mugnano (Senior Consultant), Alessandra Maggio (Business Associate | R&D Manager), Giulia Quarta (SEM Specialist) e un super ospite, Valerio Celletti (Google Ads Specialist e Formatore). Riguarda le registrazioni del Talk!