Стремление Google к усилению данных на самом деле является стремлением к улучшению ставок.

от

Google неоднократно подчеркивал в этом году, что качество искусственного интеллекта полностью зависит от данных, используемых для его обучения.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Мы видели одно и то же сообщение, появляющееся во многих разных местах – от подкаста Ads Decoded до обновлений для менеджеров данных, инструкций по тегированию, партнерских инструментов и даже контента для разработчиков, такого как Ads DevCast. Похоже, что Google меняет то, как она хочет, чтобы люди создавали и улучшали свои рекламные кампании.

Рекламодатели не испытывают недостатка в данных – у них обычно их много. Реальная проблема заключается в том, как эти данные были организованы, отобраны и использованы в их процессах назначения ставок для рекламы с течением времени.

По мере того, как Google все больше полагается на искусственный интеллект для улучшения результатов рекламы, становится все более очевидной важность правильного отслеживания конверсий. Чем лучше Google понимает, что вы считаете успешным результатом, тем лучше будут работать ваши кампании.

Почему Google Подталкивает Рекламодателей К Переосмыслению Стратегии Конверсии

Долгое время рекламодатели сосредотачивались на простом добавлении большего количества методов отслеживания конверсий, вместо того чтобы постоянно улучшать те, которые у них уже были.

Функции добавлялись в систему на основе простых критериев: если что-то можно было отслеживать, это делалось; если данные можно было получать, они импортировались; и новые типы конвертаций обычно добавлялись в аккаунты без особых обсуждений.

На бумаге это звучит как более полный набор данных. Больше данных – лучше, верно?

На самом деле, это создало много шума, чтобы машины могли научиться отличать действительно важное.

Маркетинговые усилия часто пытаются стимулировать различные действия, даже если эти действия могут различаться по степени, в которой они указывают на заинтересованность клиента, их ценность или время совершения.

Иногда сильные сигналы, указывающие на потенциальных клиентов, тихи, потому что этим клиентам требуется некоторое время, чтобы совершить покупку. В других случаях сигналы появляются быстро, но не имеют сильной связи с реальными продажами. Часто компании объединяют все эти разные сигналы в один подход к ставкам, просто чтобы отслеживать всё, что может быть неэффективно.

Это работало достаточно хорошо, когда автоматизация была менее зависима от точных входных данных.

Проблема становится более серьезной, когда системы ставок полагаются на закономерности данных для принятия решений.

Где Большинство Настроек Конверсии Дают Сбой

Недавний эпизод подкаста Ads Decoded раскрыл обновленные рекомендации Google по генерации лидов. По сути, Google хочет, чтобы рекламодатели отслеживали весь процесс, который проходит клиент, и определяли конкретный момент, указывающий на искренний интерес – что-то, что Google может использовать для оптимизации ставок рекламы.

Это означает одновременный просмотр трех вещей:

  1. Насколько предсказуемо действие связано с реальной деловой ценностью.
  2. Как часто это происходит
  3. Как быстро это происходит после первоначального взаимодействия

Как цифровой маркетолог, я часто вижу, что рекламодатели автоматически сосредотачиваются на конечной конверсии – например, на окончательной продаже. Они предполагают, что оптимизация *только* для этого последнего шага даст им наилучшие результаты во всех областях. Но это не всегда так, и это на самом деле может ограничить потенциальный рост.

Проблема не в самой цели, а в том, насколько полезна информация на ранних этапах маркетингового процесса. Именно здесь часто терпят неудачу усилия по улучшению конверсий.

Когда событие происходит редко или требует много времени для наступления, это препятствует способности системы ставок к улучшению. Это может привести к снижению производительности, более непредсказуемым результатам и трудностям в эффективном росте.

Сосредоточение исключительно на увеличении первоначальной активности, не обеспечивая при этом качество, может привести к большим усилиям без какого-либо реального прогресса.

Выбор наилучшего сигнала данных означает его соответствие целям вашей кампании и обеспечение того, чтобы этот сигнал был как релевантным, так и полезным для формирования ставок.

Это изменение требует более продуманного подхода к настройке конверсий, чем это часто бывало в прошлом. Оно также требует от рекламодателей большей внимательности и последовательности, особенно сейчас, когда автоматизированные системы так сильно зависят от точных данных.

Почему Google уделяет столько внимания силе данных?

Google предпринимает чёткие и последовательные усилия, чтобы подчеркнуть важность качества данных. Это очевидно в недавних изменениях в его продуктах, в том, как они взаимодействуют с другими инструментами, в том, как категоризируются данные, и в коммуникациях Google с рекламодателями и разработчиками.

Как digital-маркетолог, я вижу реальную проблему с отслеживанием эффективности кампаний в последнее время. Стало намного сложнее получить чёткую картину того, что работает, из-за всех изменений, связанных с конфиденциальностью данных. Такие вещи, как новые ограничения браузеров и ограничения со стороны самих платформ, затрудняют измерение результатов так же точно, как раньше.

Рекламные системы Google сталкиваются с растущими требованиями, работая с ограниченными данными. Это означает, что информация, на которую они полагаются для принятия решений, подвергается еще более тщательному изучению.

Data Strength — решение Google для повышения качества и удобства использования данных веб-сайтов. Оно направлено на повышение надежности данных, упрощение их интеграции и улучшение производительности. Инструменты, такие как Data Manager, шлюз тегов и интеграции с другими платформами, все это способствует достижению этой цели.

Как digital-маркетолог, я очень рад тому, как мы расширяем интеграции с такими инструментами, как HubSpot, Zapier и Cloudflare. Это значительно облегчает работу рекламодателям! Вместо того, чтобы создавать сложные, индивидуальные решения, они теперь могут подключить нашу платформу к инструментам, которые они уже используют, и где хранятся их данные, с гораздо меньшими усилиями.

Это улучшает согласованность в том, как данные поступают в системы ставок.

Это также помогает Google улучшать свои автоматизированные системы, позволяя им работать лучше, даже когда данных мало или они неясны.

Указывает ли это на более широкую роль для Google?

Я также думаю, что за этим давлением стоит более значительный сдвиг.

Google всё больше внимания уделяет пониманию реальных результатов, которых достигают компании, а не просто отслеживанию кликов по рекламе. Комбинируя данные о клиентах из таких источников, как CRM-системы и оффлайн-продажи, с онлайн-активностью, Google может получить более полную картину ценных клиентов – выходя за рамки простых кликов или отправки форм, чтобы увидеть, что действительно способствует успеху.

Это безусловно может помочь рекламодателям улучшить эффективность.

Это также устанавливает Google в качестве комплексного бизнес-партнера, выходящего за рамки просто продажи рекламы. Это позволяет Google играть более важную роль в том, как компании отслеживают результаты, понимают, что важно, и связывают свой маркетинг с ощутимыми достижениями.

Где серверное добавление тегов вписывается в это?

Возникло некоторое недопонимание относительно серверного тегирования и его связи с текущими рекомендациями Google.

Они связаны, но это не одно и то же.

Google Tag Gateway управляет тем, как Google Tag отправляет данные и направляет запросы через серверы вашего собственного веб-сайта. Это помогает повысить надежность отслеживания и лучше защитить конфиденциальность пользователей.

Серверное добавление тегов — это комплексная стратегия, которая перемещает обработку данных из браузера посетителя веб-сайта на сервер, управляемый рекламодателем. Этот подход может ускорить время загрузки веб-сайта, предоставить рекламодателям больший контроль над своими данными и обеспечить более сложное отслеживание на различных устройствах и платформах.

Для рекламодателей, желающих сделать свои данные более надежными, не полностью изменяя свои системы, тег-шлюз часто является более простым местом для начала.

Настройка серверного тегирования обычно требует больше усилий и лучше всего подходит для компаний, которые обрабатывают большой объем данных или имеют строгие политики контроля данных.

Эти два метода совместимы и часто работают лучше всего при совместном использовании, как предлагает Google для более надёжной системы.

Вдумчивый подход к надежности данных

Хотя приоритизация качества данных — это хороший шаг, всё ещё важно критически мыслить и принимать взвешенные решения.

Облегчение настройки не гарантирует лучших результатов. Если вы не чётко определили, что вы хотите, чтобы люди делали после просмотра вашей рекламы, или если эти действия не соответствуют тому, чего пытается достичь ваша кампания, простое упрощение процесса не улучшит результаты.

Если вы маркетолог и не управляете отслеживанием конверсий самостоятельно, стоит поговорить со своей командой аналитики. Составьте список ключевых действий, которые вам необходимо измерять для своих маркетинговых кампаний (как онлайн, так и офлайн), а затем убедитесь, что они действительно отслеживаются.

Как digital-маркетолог, я вижу всё больше автоматизации в тегировании и сборе данных, что означает, что управление становится критически важным. Нам нужно убедиться, что каждый в команде понимает, *что* мы собираем за данные, *как* мы их используем, и что всё это соответствует политике нашей компании. Речь идёт об ответственном обращении с данными настолько же, насколько и о получении инсайтов.

Google указывает на то, что включение большего количества автоматического сбора данных может отправить дополнительную информацию на их серверы, поэтому важно проверить, какие данные собираются при настройке.

Также важно подумать о том, как изменения, сделанные для одной конкретной платформы, соотносятся с вашим общим способом отслеживания прогресса.

Основной упор Google на Data Strength в основном направлен на повышение собственной эффективности, что полезно. Однако, при принятии решения о том, куда вкладывать деньги и какие маркетинговые каналы использовать, важно также учитывать более широкие методы измерения.

Как Google укрепляет надежность данных во всей отрасли.

Что действительно поражает в этой тенденции, так это то, как часто мы видим её появление в различных местах.

Обновления продуктов — это лишь одна часть.

Google расширяет свои усилия, чтобы помочь маркетологам и разработчикам понимать и эффективно использовать данные. Через ресурсы, такие как Ads Decoded, они делятся практическими советами по таким темам, как планирование клиентского опыта и определение ключевых показателей для успешных кампаний.

В дополнение к этим усилиям, такие программы, как Ads DevCast, предназначены для более технически подкованных пользователей, охватывая такие темы, как Data Manager API и способы подключения систем данных. Цель состоит в том, чтобы поддерживать все команды – будь то те, кто сосредоточен на общем планировании кампании, или на технических деталях ее реализации.

API Data Manager поддерживает этот шаг к улучшению обработки данных. Google интегрирует такие инструменты, как Customer Match, в новую систему, созданную для безопасных подключений данных, расширенных настроек конфиденциальности и более упрощенного процесса использования ваших собственных данных первого уровня.

Эти обновления продукта, наряду с новыми партнёрствами и образовательными ресурсами, демонстрируют целенаправленный план по улучшению сбора, интеграции и применения данных во всей рекламной индустрии.

Что рекламодатели говорят о разговорах о силе данных.

Недавние переговоры между Google и рекламодателями о качестве данных и ценности лидов были весьма продуктивными.

Недавний эпизод ‘Beyond the Form Fill’ подкаста Ads Decoded был хорошо воспринят многими рекламодателями, особенно теми, кто работает в B2B-сегменте, поскольку он затрагивает их давние проблемы. Мелисса Мэки настоятельно рекомендовала этот эпизод всем рекламодателям, занимающимся генерацией лидов. Несколько маркетологов, включая Роберта Пека, также отметили важность фильтрации бот-трафика из их B2B-кампаний для повышения качества лидов.

Google опубликовал несколько статей и провёл интервью с профессионалами индустрии, подчеркивая, насколько важны надёжные данные. Эти источники постоянно передавали одно и то же сообщение, и тогда я заметил, что всё больше рекламодателей начинают понимать эту связь.

Недавно я присоединился к действительно содержательному разговору с Камалом Джанардханом, старшим директором по управлению продуктами в Google, и Джеффом Зауэром, генеральным директором MeasureU. Это был отличный обмен идеями, и я смог внести свой вклад как эксперт в области SEO. Мы обсудили широкий спектр тем, и я нашел их взгляды невероятно ценными. Всегда полезно общаться с лидерами в сфере технологий и маркетинга!

Что действительно выделяется для меня, так это то, что люди часто видят AI просто как инструмент, а не как общий план. Многие лидеры ошибочно полагают, что AI может исправить проблемы, вызванные плохим принятием решений. Эта статья идеально объясняет, почему наличие хороших данных является абсолютно необходимым, если вы хотите, чтобы AI принес реальные результаты.

Джонатан Рид похвалил обновленный акцент на качество данных, объяснив, что целенаправленная работа его команды в этой области привела к значительному улучшению конверсий и существенному снижению затрат.

Что это значит для ваших кампаний?

Этот сдвиг станет заметен довольно быстро, как только вы посмотрите, как на самом деле настроены ваши кампании.

Многие компании настраивают отслеживание конверсий, а затем не обновляют его. Однако, если данные, используемые вашими рекламными кампаниями, неточно отражают то, что люди *на самом деле* ищут, это затрудняет оптимизацию ставок системой и получение хороших результатов.

Это часто становится заметно из-за непредсказуемой производительности и трудностей с расширением вашей системы. Даже незначительные корректировки могут привести к серьезным, нестабильным изменениям.

Эти проблемы не вызваны одной настройкой или изменением. Обычно они возникают, потому что система учится на обрабатываемой ей информации.

Именно поэтому это стремление к Силе Данных имеет такое большое значение.

Это побуждает к тщательному анализу сигналов, направляющих оптимизацию, гарантируя их достоверность и реальную связь с положительными бизнес-результатами.

Иногда улучшение чего-либо означает более эффективную связь данных о ваших клиентах. В других случаях это требует исправления вашей системы тегирования или пересмотра того, как вы определяете конверсии.

По мере того, как Google всё больше сосредотачивается на этом подходе, пользователи, которые активно управляют своими данными, вероятно, получат лучший опыт, чем те, кто этого не делает.

Смотрите также

2026-04-10 14:42