Programmatic Buying wiąże się z ciągłą optymalizacją i pracą u podstaw. Także sprzedaż rządzi się tu swoimi prawami. Z jednej strony (jak zawsze) ten, kto zaproponuje najlepszą ofertę w odpowiednim czasie wygrywa klienta. Kluczowe jest jednak to, aby nasza oferta miała szansę dotrzeć do właściwej osoby. W takim wypadku, musimy optymalnie przygotować nasze wydatki, zakładając odpowiedni poziom ceny zakupu dla grup najbardziej rokujących. 

Optymalną drogą do sukcesu jest zastosowanie pełnej integracji platformy GMP (Google Marketing Platform) i dostępnych w jej ramach narzędzi emisyjnych, trackujących oraz raportowych. Cały zestaw powyższych składowych pozwala poznać pełną ścieżkę konwersji naszych klientów, jednak z czasem przestaje być wystarczający. 

Gdy jesteśmy już pewni, że:

  • z dostępnego budżetu i targetowania wyciskamy maksimum,
  • docieramy do najszerszej grupy użytkowników,
  • najlepiej optymalizujemy dostępne powierzchnie,
  • i stosujemy moduł maksymalizacji konwersji…

.. wciąż możemy iść o krok wyżej – zmieniając tylko jeden mały szczegół. 

Efektywny zakup a koszt konwersji

W tym punkcie pojawia się pojęcie ustalania niestandardowych stawek pod względem tylko nam znanych strategii. Znając preferencje naszych klientów i poprawnie analizując poszczególne sygnały, jesteśmy w stanie opierać sposób biddowania na poszczególnych zdarzeniach wykonywanych przez użytkowników w ramach naszej oferty. Nie możemy przecież w nieskończoność opierać się na jednym modelu i optymalizacji pod maksymalizację liczby konwersji lub ich stawki minimalnej. 

Moment, w którym osiągniemy maksimum, będzie dobrym bodźcem aby spróbować zgłębić tajniki konwersji ważonych i jeszcze dogłębniej zbadać zmienne niestandardowe oraz kody Floodlight. To one nieustannie zasilają nasz silos danych powiązany ze ścieżkami zakupowymi oraz preferencjami naszych użytkowników. 

Znając kluczowe elementy, jakie mają wpływ na ostateczny zakup, musimy przyjąć indywidualne strategie dla każdego z nich z osobna. Standardowe moduły zakupowe opierają się bezpośrednio na kodach akcji, a strategie, jakie system może przyjąć, będą polegały na osiągnięciu zdefiniowanego celu. Niestety w podstawowym widoku ten cel będzie jeden – konwersja/sprzedaż. Zliczając ten rodzaj akcji, system opiera się na miejscu pojawiania się reklam, podobieństwie użytkowników, częstotliwości kliknięć i co najważniejsze – naszej stawce maksymalnej. W wielu przypadkach ta ostatnia będzie powodem przegranych aukcji, które mogły zakończyć się sfinalizowaniem koszyka zakupowego.

Custom Bidding – co to takiego?

Custom Bidding słyszał prawie każdy związany z reklamą programmatyczną. Niestety niewielu sprawdziło jego możliwości. Choć opcja dostępna dla każdego w ramach Display & Video 360 jest darmowa, korzysta z niej mały odsetek marketerów. 

Custom Bidding ma tyle zastosowań, ile wymyślą jego użytkownicy. Ustalanie stawek niestandardowych dotyczy bezpośrednio ceny, jaką możemy oferować na aukcjach, w których startujemy. Pamiętając o wcześniej wspomnianych celach, jakie klienci stawiają przed swoimi kampaniami, musimy mieć świadomość, że często kluczem do sukcesu jest zwrócenie uwagi na drobne elementy. Nie zawsze do sprzedaży będzie prowadził ten sam schemat reklamowy, ta sama grupa odbiorców czy pora dnia, w której się wyświetlamy. 

Analizując dane bardzo dokładnie, możemy jednak zauważyć części wspólne niektórych zdarzeń. A co jeśli moglibyśmy reagować na takie sygnały oferując wyższą stawkę zakupu pasujących użytkowników?

Jak działa i na czym się opiera Custom Bidding?

Custom Bidding to fragment kodu, który może stworzyć każdy z podstawową wiedzą na temat języka Python, bazując na module wbudowanym w Display & Video 360. Kod, zwany dalej algorytmem, wykorzystuje do działania dane znajdujące się w zasięgu platformy bądź zewnętrznego źródła, jakim jest Google Analytics 360.

W pierwszej, standardowej wersji opartej jedynie na Display & Video 360, zasilaniem danymi zajmują się kody aktywności Floodlight. Dzięki nim możemy opierać algorytm o zdarzenia lub konkretne wartości wyświetleń czy koszyka zakupowego. Bazując na wartości koszyka, historii przeglądania produktów i analizie poszczególnych zdarzeń na stronie, skrypt może ustalać stawki, które jesteśmy w stanie przeznaczyć na zakup odsłony skierowanej do danego użytkownika. 

W wersji rozszerzonej, skrypt może zostać zasilony celami zdefiniowanymi w ramach usługi Google Analytics 360, dzięki czemu optymalizacja wydatków pod kątem maksymalizacji ilości konwersji w oparciu o dane wchodzi na najwyższy poziom.

W obu konfiguracjach mamy jednak część wspólną. W oparciu o jeden element występujący na ścieżce zakupowej użytkowników możemy podbijać stawki w określony sposób, nie ustawiając na sztywno wartości każdej z nich. 

Custom Bidding – dla kogo jest to rozwiązanie?

Custom Bidding wykorzystać można w każdej branży i dla każdego produktu, od kampanii zwiększających rezerwacje hotelowe po te sprzedające samochody. Zakładając różne scenariusze nie raz trafialiśmy na sytuacje, w których targetując na bardzo wąskie grupy docelowe w oparciu o dane platformy czy nasze dane first party przegrywaliśmy ceną tracąc porzucony koszyk na zawsze. Stosując więc skryptowanie i nieco bardziej pogłębione analizy, możemy tak “sterować” wydatkami, aby w oparciu o dane nie tracić szans na wygraną i, finalnie, zadowolenie naszych klientów. 

Masz pytania? Chcesz pogłębić ten temat?
Napisz! hello@salestube.tech

Podobał ci się artykuł, podziel się nim na: