-

Brad Geddes (AdAlysis): ‘ De ontwikkeling van Google Ads sinds 2000 is enorm’

Brad Geddes is co-founder van AdAlysis, een PPC recommendation engine. Hij is actief in PPC sinds 1998, schreef het boek Advanced Google Adwords en helpt marketeers om moeilijke dingen in PPC makkelijk te maken. Geen geheimen blijven bewaard, hij deelt zijn laatste onthullingen op Friends of Search op 4 en 5 februari in Amsterdam en Brussel.

Het is bijna onmogelijk om je niet te kennen als je in PPC werkt. Ik ben persoonlijk fan van je boek Advanced Google Adwords en je blog bgtheory.com. Voor de mensen die je niet kennen, wat moeten ze weten van Brad Geddes?

“Ik ben sinds 1998 werkzaam in PPC, zelfs nog voordat Google paid search had.  In de loop der jaren heb ik een verscheidenheid aan ervaring opgedaan. Van werken aan reselleraccounts (we hebben 42.000 PPC-accounts beheerd), tot het bouwen van twee bureaus, tot het werken aan accounts die meer dan $ 100 miljoen per jaar uitgeven. Dat betekent dat ik vaak van schaalgrootte naar efficiëntie ga, afhankelijk van de situatie. Ik ben een logisch gedreven creatieve denker, dus ik kijk graag naar de beschikbare functies van een systeem en denk aan creatieve manieren om strategieën voor accounts samen te brengen. Ik ben ook een tijdmanagement-nerd, dus ik hou ervan schaal en tijd te temperen met de strategieën, zodat alles op een efficiënte manier kan worden gedaan. Kanttekening: ik schrijf nu vaak op de Adalysis blog, voor het geval je mijn gedachten en ideeën wil volgen.”

Google Ad(word)s serveert advertenties sinds 2000. Wat zijn volgens je de belangrijkste updates en / of ontwikkelingen gedurende deze jaren?

“Als we kijken naar de topontwikkelingen die Google maken tot wat het is, moeten we teruggaan naar 1943 toen Walter Pitts en Warren McCulloch het eerste Deep Learning-systeem creëerden. Het is het werk van de vroege computerwetenschappers die ervoor zorgen dat Google vandaag de dag bestaat zoals het is. Voordat Google kon groeien, moesten ze inkomsten genereren met hun traffic. In 1998 lanceerde Bill Gross de eerste PPC-engine, GoTo.com, omdat dat de eerste keer was dat advertenties werden weergegeven op basis van gebruikersintentie – de zoekterm. Dit is later overgenomen door Google om daarmee vervolgens miljarden dollars aan inkomsten te genereren. De eerste innovatie van Google was de introductie van AdWords Select (wat we nu Google-advertenties noemen) met een CPC x CTR-positionering in 2002. In 2005 veranderde de positioneringsformule in Quality Score, dat later het eerste machine learning-algoritme van Google werd. In datzelfde jaar nam Google Urchin over, wat Google Analytics werd. Door SEM te combineren met eenvoudig geïntegreerde analyses ontstond een golf van data-driven marketeers. Met een knipoog naar eFrontier, die in 2002 portefeuille stijl automated bidding lanceerde, lanceerde Google in 2010 CPA-bieden. Dat gaf kleinere bedrijven toegang tot geautomatiseerde automated bid tools en veranderde voor altijd hoeveel tijd bedrijven besteedden aan het instellen van biedingen. In 2012 lanceerde Google de Google Website Optimizer. Dit was de eerste gratis en breed toegankelijke tool voor website-optimalisatie op basis van multivariate testen. Dit bracht de kleine markt van conversie-optimalisatie met zich mee en bracht een hele subsector van marketing op gang. In 2012 lanceerde Google ook AdWords-scripts. Hoewel velen van ons al jaren met de API werkten en dingen op grote schaal deden, maakte de beschikbaarheid van het creëren van je eigen kleinschalige automatisering en analyse het zo dat bedrijven van elke omvang hun eigen draai konden geven aan automatisering. Hoewel er in de loop der jaren veel innovaties zijn geweest van audience targeting, DSA’s, responsive ads, call tracking, Google local, Google Shopping, enzovoort, kunnen de grote keerpunten echt worden toegeschreven aan machine learning, conversieoptimalisatie en data-driven marketing.”

Er lijkt een kloof te bestaan tussen PPC-experts die vóór en tegen de automatisering van Google zijn, vooral als het gaat om de slimme oplossingen van Google. Hoe sta jij hier tegenover en waarom?

Als je een groot bedrijf bent en je wilt gepatenteerde data gebruiken marketing, dan ga je veel tools in house bouwen omdat ze meer op je behoeften zijn afgestemd. Google moet bouwen naar de massa, jij kan bouwen naar de specificaties die je zelf wil. Als je een bedrijf bent dat niet over de middelen beschikt om je eigen technologie te bouwen, dan is het een geweldig idee om de tools van Google te gebruiken. Ik denk niet dat dit een kwestie is van “vertrouw jeGoogle met je gegevens?” In plaats daarvan gaat het erom hoe je je tijd en geld baseert op basis van de middelen waarmee je moet werken om een account efficiënt te maken.”

Wat vind je van de uitspraak van “Black Box tot Black Hole” met betrekking tot slimme automatisering?

“Ik vind het een heel slimme uitspraak. Het grootste probleem met automatisering is op dit moment dat je de beslissingen niet kunt controleren of van de gegevens kunt leren, omdat het een zwarte doos is. Dit maakt het zo dat een marketeer die slimme automatisering gebruikt, niet alleen beter kan worden in hoe ze denken over marketing, strategieën en klantinteractie met deze gegevens, omdat ze niet kunnen analyseren, auditen of leren over de beslissingen die worden genomen door de algo’s. Bovendien kun je de algo niet ‘helpen’ door je eigen variabelen of aangepaste gegevens te introduceren. Dit is vaak de reden waarom grotere bedrijven graag hun eigen systemen bouwen, omdat ze variabelen kunnen introduceren die Google niet kan gebruiken (omdat ze niet consistent zijn in alle accounts) of variabelen die Google niet kent. Ten slotte kun je de data niet overzetten naar andere platforms, omdat de data zijn vergrendeld in één systeem.”

Google lijkt de controle over de op zoekwoorden gebaseerde adverteerder weg te nemen met de nieuwste updates van Google Ads. Waarom denk je dat dit gebeurt en vind je dit een slechte zaak?

“Ik denk dat het om een ​​paar redenen gebeurt. De eerste is dat Google denkt dat ze slimmer zijn dan alle anderen en ze vertrouwen diep in hun machines om erachter te komen wat goed en fout is, zelfs als het op de korte termijn veel bedrijven pijn doet. Ze kijken meestal op de lange termijn als de computer de variabelen heeft berekend, terwijl marketeers dagelijks naar hun resultaten kijken. De tweede is dat met desktop-, mobiele en spraakinvoer het universum van zoektermen is veranderd en Google probeert een eerste visie op marketing van Larry Page en Eric Schmidt te realiseren, waar Google slim genoeg was om zoekers te verbinden met bedrijven zonder dat de marketeer enig werk hoeft te doen. Om daar te komen, moet je de intentie begrijpen en anticiperen op de behoefte. Google is op dit moment nog lang niet in de buurt, maar ze denken dat ze daar kunnen komen, dus nemen ze keyword control over van adverteerders omdat ze denken dat ze de bedoeling van de zoekwoorden kunnen onderscheiden. Over het algemeen werken de nieuwe zoektypen niet goed voor veel adverteerders, maar het kan een enorme hoeveelheid werk zijn om dit allemaal te analyseren en op te lossen. Wanneer je mensen veel werk geeft, zijn hun opties om of het werk te doen of Google te gebruiken. We zien mensen nu beide wegen volgen.”

Een veel voorkomende praktijk voor veel zoekadverteerders is het gebruik van advertentiegroepen met één zoekwoord en voor e-commerce-adverteerders ook advertentiegroepen voor één product (om te winkelen). Denk je dat deze praktijk nog steeds waardevol is?

“Ik ben nooit een fan van deze praktijk geweest. Het wordt niet voor niets een advertentiegroep genoemd, het draait allemaal om de advertentie. Is de advertentie relevant voor de gebruiker? Helpt de advertentie de gebruiker om een ​​beslissing te nemen en actie te ondernemen? Een zoekwoord zegt alleen een advertentie weergeven of geen advertentie. Als een advertentie relevant is met één zoekwoord, kan je een enkele advertentiegroep met zoekwoorden hebben. Als het relevant is voor honderd zoekwoorden, kan je honderd zoekwoorden in een advertentiegroep hebben. SKAG’s creëren vaak meer werk dan dat de resultaten opleveren. Er zijn altijd uitzonderingen, zoals waardevolle woorden of merktermen die je in de gaten moet houden, en misschien heb je enkele SKAG’s in je account – en dat is prima. Zoals de zoektypen van Google nu werken, heeft iedereen die SKAG’s gebruikt vaak dezelfde zoekterm in veel advertentiegroepen. Dat betekent dat het bieden van je zoekopdrachten en het testen van advertenties niet zo goed werkt, omdat je gegevens over verschillende advertentiegroepen moet verzamelen om iets eenvoudigs te doen, zoals een bodmodifier instellen.”

Google adviseert om zoekwoorden van het type BREED te gebruiken wanneer een geautomatiseerde biedstrategie actief is. Wat zou je adviseren als het campagnedoel gebaseerd is op prestaties?

“Er zijn een paar extra factoren aan deze vraag: Hoe vaak zijn je zoektermen in meerdere talen tegelijk? (d.w.z. half Duits en half Arabisch) Hoe goed begrijpt Google je taal? Wat is je beschikbare volume? Als je bijvoorbeeld Engelse zoekwoorden in een grote markt gebruikt, is breed zoeken meestal een vreselijk idee, omdat je uiteindelijk nutteloze vragen krijgt dan goede. Je betaalt Google om te leren. Als je begint met beperkte zoektypen, zelfs aangepast breed, laat je ze leren van een relevant zoekwoord universum en verspilt je meestal minder geld om hun systeem te leren. Als je je in een kleine nichemarkt bevindt, moet je mogelijk een brede overeenkomst gebruiken om volume te krijgen. Als je veel vragen hebt die meerdere talen overschrijden, is breed zoeken in het verleden beter geweest in het matchen van talen dan andere zoektypen. We zien dat de andere zoektypen in verschillende talen beginnen te matchen (en zelfs productnamen met productonderdeelnummers), dus dit is misschien nog niet helemaal waar als het gaat over meertalige zoektermen. Als je in het Japans adverteert en Google de nuance van de taal niet goed begrijpt, werkt breed zoeken vaak goed. Tot slot, als je gewoon iedereen wilt bereiken (wat betekent dat je ook naar statistieken voor branding, vertoningen en bereik kijkt), kan breed zoeken nuttig zijn.”

Wat is het belangrijkst om de machine in de juiste richting te sturen wanneer bieden en targeten geautomatiseerd wordt met behulp van biedstrategieën?

“Ongelooflijk nauwkeurige gegevens. Worden al je conversies bijgehouden? Worden de juiste gegevens tussen systemen en terug naar de algo van Google verplaatst? Zijn er conversielekken? Hoe beter je gegevens, hoe beter de machine beslissingen kan nemen. Verfijning. Kijk je naar wat niet werkt en helpt je de machine om zijn targeting te verfijnen. Advertentie- en bestemmingspagina testen. Hoe beter je gegevens worden, hoe meer de algo alleen voor je kan optimaliseren.”

Als mede-oprichter van de PPC-managementtool Adalysis werk je met veel bureaus en klanten. Verwacht je dat het werk van bureaus in de nabije toekomst totaal anders zal zijn of misschien zelfs niet zal bestaan? Hoe denk je dat de toekomst van het bureaulandschap eruit zal zien?

“Ik denk dat iedereen een baan zal hebben als ze creatief en strategisch kunnen denken. Machines zijn niet goed in het interpreteren van menselijk gedrag. Ze zijn niet goed in creatief zijn. Machines werken van een set ingangen om output te creëren. Als het je taak is om op knop A te drukken wanneer X gebeurt en op knop B te drukken wanneer Y gebeurt, dan zou je al zonder werk moeten zitten. Als het je taak is om maand na maand dezelfde rapporten te maken, dan zou je nu geen baan moeten hebben. Als je de machine stuurt, innovatieve marketingcampagnes opzet en nadenkt over hoe alle gegevens bij elkaar passen om nieuwe strategieën voor je klanten te creëren, dan heb je een baan op de lange termijn. Om Rob Norman (oude CEO van GroupM Noord-Amerika) te citeren: Aan mijn collega’s en vrienden die zich nog steeds zorgen maken dat hun taken kunnen worden vervangen door machines, bied ik dit aan: dertig jaar geleden waren we informatiewerkers, daarna versloeg de machine ons bij de verwerking. Daarom hebben we ons het afgelopen decennium aangepast om informatiewerkers te worden. Nu is het tijd om opnieuw aan te passen. En in dit nieuwe tijdperk van hulp, geloof ik dat we geroepen zijn om verbeeldingswerkers te zijn. Met elke klus waar ik een verbeeldingswerker kan worden genoemd, ben heel blij dat ik die heb.”

Wat kunnen mensen verwachten van je sessie bij Friends of Search?

“Ik ga in op de match type wijzigingen, de goede en de slechte, en laat zien hoe zoektermen en zoekwoorden moeten worden geëvalueerd en beheerd in het licht van de recente wijzigingen van Google. Ik ga in pivot table analyses, zoekwoordvergelijkingen van jaar tot jaar, en laat zien hoe je je zoektermen relevant en georganiseerd kunt houden, terwijl Google de zoektypen blijft veranderen.”

Over de auteur: Martijn Beumer is co-founder van Producthero.

Op de hoogte blijven van het laatste nieuws binnen je vakgebied? Volg Emerce dan ook op social: LinkedIn, Twitter en Facebook.

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond