Hoe de rol van een SEA-marketeer is veranderd door AI

AI heeft ook op het gebied van SEA nogal wat veranderd. Veel is geautomatiseerd en daarmee sneller en gemakkelijker geworden. Maar anderzijds hebben we ook wat controle en inzicht verloren.

Stel je de SEA-marketeer van tien jaar geleden voor. Zijn of haar dagen werden grotendeels gekenmerkt door handmatig bieden op zoekwoorden en het opstellen van ingewikkelde regels om deze biedingen aan te passen. De SEA-marketeer werd ook wel een bidding-marketeer genoemd. Vandaag de dag is dat plaatje volledig veranderd. De SEA-marketeer is nu bezig met het vormgeven van strategieën en het sturen op innovatie. Deze verschuiving in taken is grotendeels te wijten aan de komst van AI. Welke facetten van  SEA zijn beïnvloed door AI?

Biedingen: van ‘bidding’-marketeer naar volledig geautomatiseerde biedstrategieën

Tien jaar terug was het een tijdrovende klus om handmatig biedingen in te stellen voor elk zoekwoord. We kregen door de loop van de jaren steeds meer data en meer mogelijkheden om op te optimaliseren, bijvoorbeeld demografische gegevens en audiences. Hierdoor werd het steeds belangrijker om die data goed door te spitten. SEA-marketeers haalden inzichten uit deze analyses en stelden vervolgens regels op om zo optimaal mogelijk te bieden met de focus op meer converterende bezoekers.

Gelukkig kwamen er na verloop van tijd tools op de markt die het proces van het opstellen en beheren van deze regels aanzienlijk makkelijker maakten. Dankzij de kracht van Machine Learning, heeft smart bidding in recente jaren een revolutie teweeggebracht in de biedstrategie. Dit systeem maakt gebruik van real-time data om te bieden in elke veiling, geoptimaliseerd voor de conversies of conversiewaarde die je nastreeft. In onze moderne, dynamische markt is het bijna ondenkbaar om nog zonder smart-bidding-strategieën – zoals Maximize conversion (value), target CPA en target ROAS – te werken.

Zoekwoorden: verbreding van de matchtypes en de komst van keywordloze campagnes

Vroeger was het gebruik van keywords in SEA vrij rechttoe rechtaan. Bij ‘exact’-matchtypes werden advertenties alleen getoond als gebruikers het exacte zoekwoord gebruikten, zonder fouten of extra woorden. ‘Phrase’-matchtypes lieten advertenties zien als de zoekopdracht de woordgroep bevatte, met mogelijke extra woorden ervoor of erna. Nu, dankzij AI, kunnen ‘exact’- en ‘phrase’-matchtypes ook lijken op variaties van het zoekwoord, zoals spelfouten of zinsvariaties, waardoor de grenzen tussen deze match types zijn vervaagd.

Dankzij AI heeft Google deze aanpassingen kunnen doorvoeren, waardoor adverteerders nu een breder bereik hebben. En als je echt breed bereik wil realiseren, dan gebruik je ‘broad match’. Ook dit is door de jaren heen veranderd: tien jaar geleden gebruikte vrijwel niemand ‘broad match’ (op ‘broad match modified’ na), terwijl het tegenwoordig zo goed ontwikkeld is dat het veel meer gebruikt wordt. Echter, het ‘broad match’-type, dat sterk leunt op AI, is iets dat we aanbevelen om alléén in combinatie met smart bidding te gebruiken. Daarnaast zien we de afgelopen jaren steeds meer campagnetypes zónder keywords opkomen. Voorbeelden hiervan zijn Dynamic Search Ads, Performance-Max- en Discovery-campagnes. En de nieuwste ontwikkeling: Demand Gen, de bijgewerkte versie van Discovery.

Advertenties: van statisch naar dynamisch

Advertenties in SEA hebben door de jaren heen een opvallende evolutie ondergaan. Het begon allemaal met eenvoudige tekstadvertenties (wie kent ze nog?). Deze gaven adverteerders beperkte ruimte om hun boodschap over te brengen en vereisten vaak beknopte en directe teksten. Toen kwamen de uitgebreide tekstadvertenties (ETA’s). Door de extra ruimte gaf het adverteerders de mogelijkheid om hun boodschap creatiever en overtuigender over te brengen, waardoor de advertentie relevanter kon zijn voor de gebruiker.

Responsieve zoekadvertenties (RSA’s) zijn echter een game changer. Hier kunnen adverteerders meerdere koppen en beschrijvingen invoeren, en AI doet de rest. Afhankelijk van de zoekopdracht en de context van de gebruiker kiest Google de meest relevante combinatie van koppen en beschrijvingen om te tonen. Dit maakt elke advertentie dynamisch en zorgt ervoor dat deze zich aanpast aan wat het meest waarschijnlijk resoneert bij de zoeker. Er zijn ook dynamische zoekadvertenties. In plaats van zich te baseren op vooraf ingestelde zoekwoorden van de adverteerder, maken ze gebruik van de inhoud van de website om de meest passende advertentie te maken voor een bepaalde zoekopdracht. Tenslotte is er sinds kort de mogelijkheid om automatisch aangemaakte componenten te gebruiken. Deze componenten worden gegenereerd door Google’s AI.

Wat betekenen deze veranderingen?

Met de opmars van AI in SEA hebben we een scala aan handmatige taken geautomatiseerd zien worden. En deze automatisering wordt omarmd, want dit zorgt voor tijdbesparing, waardoor we meer ruimte en tijd hebben om ons te richten op strategie en andere aspecten zoals doormeting. Echter, met automatisering komt het verlies van controle en dat is wel iets waar we voor moeten waken. Een aantal voorbeelden:

• Het verlies van controle over de zoektermen – Waar we voorheen inzicht hadden in alle gebruikte zoektermen, hebben we dat sinds 2020 niet meer in alle gevallen. Zoektermen waar weinig naar gezocht wordt maar die wel vertoond zijn, worden verzameld onder het kopje ‘Overige zoektermen’.
• Performance Max – Dit campagnetype wordt inmiddels bijna standaard gebruikt. Maar het is (of eigenlijk was) ook een grote zwarte doos. Toen het uitgebracht werd, was er vrijwel geen inzicht en hadden we geen controle over de plaatsingen. Tegenwoordig is er al veel meer inzichtelijk, alleen is het anders dan dat we gewend waren. Wel is het nog steeds zo dat we geen controle hebben over de plaatsingen.

We kunnen concluderen dat AI het leven een stuk makkelijker maakt doordat veel werkzaamheden nu geautomatiseerd worden. Tegelijkertijd gaat deze automatisering gepaard met het verlies van controle en inzichten. De SEA-marketeer van tien jaar geleden zou om deze reden met gemengde gevoelens de automatisering door AI aanzien, en deels geldt dat voor ons waarschijnlijk ook.

Over de auteur: Tjanh Bong Huong is SEA-consultant bij KINESSO.