Google Ads annonserte nylig at de avvikler manuelle bud (kost-per-klikk) og Enhanced CPC (ECPC) som budstrategier. Fra oktober 2024 vil det ikke være mulig å opprette nye kampanjer med ECPC, og innen mars 2025 vil eksisterende kampanjer bli automatisk migrert til andre budstrategier. Denne endringen markerer et skifte mot fullautomatiserte løsninger, der maskinlæring står i sentrum. Så, hva betyr dette for deg som annonsør?

Hvorfor gjør Google dette?

Google Ads sin satsing på automatisering handler om å gjøre annonsering mer effektiv og resultatorientert. Fullautomatiserte strategier som Target CPA, Target ROAS, og Maximize Conversions og Maximize Click bruker maskinlæring for å optimalisere bud basert på sanntidsdata. Dette gir muligheten til å justere for faktorer som brukeratferd, lokasjon, enhetstype og tidspunkt langt raskere og mer presist enn en menneskelig annonsør kunne klare.

Historisk har manuell CPC og ECPC vært populære valg for annonsører som ønsket kontroll, men disse metodene krever tidkrevende overvåking og justeringer. Med automatiserte budstrategier kan annonsører fokusere på overordnede kampanjemål, mens algoritmene optimaliserer i bakgrunnen.

Hvordan påvirker dette annonsøren?

Økt avhengighet av maskinlæring: Annonsører må i større grad stole på Googles algoritmer for å oppnå resultater. Dette kan være utfordrende for dem som ønsker full kontroll over bud og annonseringsbudsjett.

Behov for bedre datakvalitet: Automatiserte strategier er avhengig av nøyaktig data. Hvis sporingssystemene for konverteringer ikke er på plass, kan kampanjer underprestere.

Mindre manuelt arbeid: Annonsører bruker mindre tid på detaljer som budjusteringer og mer tid på strategi, analyse, tekst og kreative kampanjer.

Potensielle kostnadsendringer: Fullautomatiserte budstrategier kan føre til mer uforutsigbare kostnader, spesielt hvis mål og budsjetter ikke er riktig justert.

Hva bør man gjøre?

Optimalisere datainnsamling og sporing

Sett opp nøyaktig konverteringssporing (Google Tag Manager, Google Analytics 4 og Enhanced Conversation).
Sørg for at kampanjene har god konverteringshistorikk, da dette er essensielt for algoritmenes ytelse.

Test nye strategier tidlig

Start A/B-testing av strategier som Target CPA eller Maximize Conversions for å se hva som fungerer best for ulike kunder.
Bruk kampanjeeksperimenter i Google Ads for å måle effekten uten å påvirke live kampanjer.

Utvikle kompetanse innen automatisering

Invester i opplæring for teamet ditt, slik at de forstår hvordan de nye strategiene fungerer.
Hold deg oppdatert på nye funksjoner og verktøy i Google Ads.

Justere mål og KPI-er

Diskuter hva som er realistiske mål for konverteringer, CPA, konverteringsverdi og ROAS.
Tilpass strategiene basert på spesifikke forretningsmål.

Ulemper ved automatiseringen i Google Ads

Mindre kontroll

For annonsører som er vant til manuell kontroll, kan overgangen til full automasjon føles som et tap av fleksibilitet. Det blir vanskeligere å justere bud manuelt for spesifikke situasjoner eller målgrupper.

Avhengighet av data

Automatiserte strategier krever nøyaktige og omfattende konverteringsdata. Hvis du ikke har riktig datainnsamling og -sporing, kan kampanjene underprestere, og algoritmene kan gjøre feilvurderinger basert på utilstrekkelige data. Har man lite data (salg/leads/) å gå etter, er det viktig å sette opp mikrokonverteringer, for å sikre at algoritmene leter etter lignende personer som gjennomfører handlinger høyere opp i trakten.

Potensielt høyere kostnader

Selv om automatisering kan føre til bedre ytelse, er det også risiko for høyere kostnader, spesielt dersom maskinlæringsalgoritmene feiltolker konverteringsmålene eller bruker bud som ikke er optimalisert for kundens budsjett.

Mangel på transparens

Mange annonsører kan føle at de mister innsikt i hvordan budene faktisk blir satt. Algoritmene gjør beslutningene, og det kan være vanskelig for annonsører å forstå hvorfor en spesifikk strategi fungerer bedre enn en annen. Dette kan skape usikkerhet rundt hvordan annonseutgiftene faktisk blir brukt

Krevende tilpasning

For annonsører som ikke er vant med automatisering, kan overgangen være utfordrende. Selv om Google anbefaler å teste nye strategier tidlig, kan det være tidkrevende å finne den beste strategien for en bestemt kampanje. Feiltilpasning kan føre til at kampanjer presterer dårlig i overgangen.

Kompleksitet i tilpasning

Automatiserte strategier krever ofte at kampanjene er godt strukturert og har på plass detaljerte mål og målemetoder. Hvis dette ikke er riktig satt opp, kan maskinlæringsalgoritmene gjøre feiljusteringer, og det kan ta tid å rette opp feilene.

Fordeler med automatisering i Google Ads (som følge av fjerning av manuelle bud)

Forbedret effektivitet

Automatiserte strategier som Target CPA, Target ROAS, Maximize Click, Maximize Conversions og Maximize Conversion Value justerer kontinuerlig budene basert på sanntidsdata og brukeratferd. Dette gjør at kampanjene kan prestere mer effektivt.

Tidsbesparelse

Manuell bud krever kontinuerlig overvåkning og justering, men med automatiserte strategier kan annonsører bruke mer tid på å utvikle kreative kampanjer og optimalisere andre deler av markedsføringen. Automatiseringen håndterer budene for deg.

Skalering av kampanjer

Automatisering gir en bedre mulighet til å håndtere store kampanjer med mange annonsegrupper og målgrupper. Maskinlæring kan analysere store datamengder og gjøre justeringer raskt, noe som er vanskelig å oppnå manuelt

Presis målstyring

Med automatiserte strategier kan du definere spesifikke mål, som f.eks. å maksimere konverteringsverdien, og algoritmene sørger for at kampanjene er optimalisert for disse målene. Dette gir bedre fokus og mer målrettet annonsering

Redusert menneskelig feilmargin

Manuelle bud kan føre til feil som oversette kampanjemål eller feilaktige budjusteringer. Automatisering fjerner den menneskelige faktoren og sikrer at budene alltid er optimalisert for konverteringer basert på sanntidsanalyse.

Konklusjon

Overgangen til fullautomatiserte budstrategier er en stor endring (for de i dag som bruker manuelle bud som sin budstrategi), men også en mulighet til å modernisere måten vi annonserer på. Som byrå, er vår oppgave å sørge for at våre kunder får mest mulig ut av maskinlæringen til Google Ads, for å sikre at hver krone som brukes på Google Ads, gir best mulig avkastning.

Farvel til manuelle bud i Google Ads - Slik tilpasser du deg til automatiserte strategier