Het belang van Data Driven optimalisatie binnen SEA

Adverteren via zoekmachines (SEA) is voor veel bedrijven een belangrijk kanaal om verkeer en omzet te behalen. Deze afhankelijkheid maakt het extra belangrijk om (grote) aanpassingen eerst te valideren aan de hand van A/B testen, voordat het definitief wordt doorgevoerd. Een data driven aanpak bij het optimaliseren van SEA campagnes zorgt ervoor dat de continuïteit gewaarborgd wordt. Dit artikel gaat in op de mogelijkheden van experimenteren binnen Google Ads met concrete en bewezen voorbeelden.

Experimenteren binnen Google Ads

Google Ads biedt een standaard functionaliteit voor experimenteren. Grofweg is er een onderscheid te maken tussen twee verschillende soorten experimenten:
 

• Campagne experimenten: met deze vorm van experimenteren heb je de vrijheid om alles te testen wat je wilt. Van biedstrategieën, extensies, doelgroepen tot zoektypes.
• Advertentie experimenten: dit geeft de mogelijkheid om advertentie elementen te testen zoals landingspagina, beschrijvingen en kopteksten.

Vier waardevolle experimenten binnen Google Ads

Data driven optimalisatie staat centraal binnen de SEA aanpak van OrangeValley. Waarbij experimenteren binnen Google Ads een belangrijk onderdeel vormt van deze data driven optimalisatie. Learnings bij onze klanten laten zien dat de volgende experimenten een grote positieve impact kunnen hebben op het resultaat:
 

• Breed adverteren (campagne experiment)
• Redirect test (advertentie experiment)
• Biedstrategie testen (campagne experiment)
• Advertentie elementen testen (advertentie experiment)

Onderstaand wordt er onderbouwing gegeven per experiment en, waar mogelijk, wat de learnings zijn bij klanten van OrangeValley.

Experiment 1: Breed adverteren

Voorheen was controle over zoektermen bij SEA campagnes van groot belang om goede resultaten te behalen. Tegenwoordig zijn de algoritmes en machine learning modellen van Google dusdanig ontwikkeld dat minder controle over zoektermen vaak voor meer resultaat zorgt. Vanuit deze gedachte hebben we bij OrangeValley voor vijf verschillende klanten getest wat het effect is van breed adverteren ten opzichte van het meer reguliere “modified broad”. Onderstaande grafiek laat de resultaten hiervan zien.

Bij vrijwel elk experiment was er een stijging van conversies waarneembaar, zonder dat dit ten koste ging van het rendement. Sterker nog, een aantal experimenten liet ook aanzienlijke stijgingen in rendement zien. Bij vrijwel al onze klanten is breed adverteren nu de standaard aanpak. Het advies is om dit alleen te testen als campagnes al draaien op een automatische biedstrategie gericht op conversies of omzet. Dit zorgt ervoor dat de zoektermen die getriggerd worden gefocust zijn op een koopintentie.

Experiment 2: Redirect test

Het kiezen van de juiste landingspagina voor een advertentie kan veel impact hebben op het uiteindelijke resultaat. Vanuit SEA kan er actief gestuurd worden op kwalitatief verkeer, de landingspagina en website zijn uiteindelijk bepalend of een bezoeker converteert of niet. Dit is de aanleiding geweest om aan de hand van een advertentie experiment te testen welke landingspagina’s de hoogste conversieratio’s gaven voor onze klanten. Onderstaande grafiek laat de resultaten hiervan zien.

Bij 3 van de 4 klanten was het experiment een groot succes, met een grote uplift in het conversieratio. De insteek van de redirect test was om bezoekers te laten landen op een pagina die dichterbij het conversiepunt lag, ten opzichte van de controlegroep. Bijvoorbeeld de diensten pagina in plaats van de homepage. Bij 1 van de 4 klanten was er een negatief effect te zien op het conversieratio. Dit benadrukt het belang van experimenteren en data driven optimalisatie binnen SEA campagnes.

Experiment 3: Testen biedstrategie

Een biedstrategie kan een groot effect hebben op de resultaten van SEA campagnes. Welke biedstrategie het beste aansluit bij een campagne is afhankelijk van de hoeveelheid conversie data en het doel van een campagne. Zo zijn de volgende experimenten interessant per doelstelling:
 

• Zichtbaarheid: Klikken maximaliseren vs. target impr. Share.
• Conversies: Conversies maximaliseren vs. target CPA.
• Omzet: Conversie waarde maximaliseren vs. target ROAS.

Ook testen gericht op het verhogen/verlagen van het rendement zijn interessant, om te bepalen wat het mogelijk omzetverlies is. Voorbeelden van deze testen zijn:
 

• Conversies: Verlagen/verhogen van de Target CPA.
• Omzet: Verlagen/verhogen van de Target ROAS.

Het testen van biedstrategieën is veelvuldig gedaan bij onze klanten, met zeer wisselende uitkomsten. Over het algemeen zien we de volgende resultaten:

• Zichtbaarheid: Klikken maximaliseren zorgt voor meer verkeer en een hoger vertoningsaandeel.
• Conversies: Target CPA zorgt voor meer conversies tegen een lagere CPA, vooral als er veel historische conversie data aanwezig is.
• Omzet: Target ROAS zorgt voor meer omzet tegen een hoger rendement, bij campagnes met minimaal 30 transacties in de laatste 30 dagen.

Per campagne kunnen de resultaten verschillend zijn. Het advies is om een biedstrategie altijd eerst te testen voordat het definitief wordt doorgevoerd.
 

Experiment 4: Testen met advertenties

Een goede advertentie heeft een direct effect op de click through rate (CTR) en het conversieratio (CVR). Indirect kan dit een positief effect hebben op de kwaliteitsscore,  waardoor er een betere ad rank wordt toegekend met lagere klikprijzen als gevolg. Sinds de komst van responsive search ads (RSA) is het testen van advertenties minder relevant geworden. Aangezien Google op basis van een machine learning model al de “ideale” advertentie maakt op basis van 15 headlines en 4 beschrijvingsregels. Voor bedrijven die dit nog niet inzetten maar wel willen testen kunnen de volgende advertentie experimenten interessant zijn:
 

• Testen van verschillende USP’s
• Testen van verschillende call to actions
• Testen van hoofdlettergebruik in headlines
• Testen van dynamische advertentie elementen zoals {keyword} insertion

Het testen van advertentie elementen kan een bijdrage leveren aan de resultaten en/of meer vertellen over waar de doelgroep gevoelig voor is.

Ontdek zelf de meerwaarde van experimenteren

Dit artikel heeft uitgelegd waarom een data driven optimalisatie aanpak voor SEA campagnes van belang is. Wat de mogelijkheden zijn om te experimenteren binnen Google Ads, en wat vier waardevolle experimenten zijn voor optimalisatie van SEA campagnes. Heb jij nog geen data driven optimalisatie aanpak? Start dan met experimenteren in Google Ads. Onze Advertising specialisten staan klaar om je hierbij te ondersteunen. Neem contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.