Je voelt je als SEA marketeer steeds meer als een kind in een snoepwinkel: overal om je heen zie je mogelijke bid adjustments, maar welke zijn nu de meest interessante voor jou en je klant? En hoe moet je ze gebruiken? We werpen even een blik op de meest prominente:
Device Bid Adjustment
Nieuw, nieuwer, nieuwst! We beginnen met de meteen met de meest recente bid adjustment die AdWords ons biedt: de device bid adjustment. The newest kid in town laat je toe (je ziet het, de naam geeft het al wat weg) om je bids aan te passen naargelang het toesteltype waarmee de internetgebruiker op dat moment zijn opzoeking aan het doen is.
Het was uiteraard al mogelijk om je bidding aan te passen wanneer je via smartphone, maar nu kan je hetzelfde doen voor desktop/laptop en tablets.
Hoe begin je hier nu aan? Je kan natuurlijk ervoor kiezen om specifieke campagnes te gaan creëren voor elk van de drie device types, maar dat lijkt mij vooral voor een overload aan werk te gaan zorgen. Hou er rekening mee dat je niet alleen tijd moet stoppen in de set-up (eenmalig) maar ook met het feit dat je tijd die je besteedt aan het managen van je campagnes zal verdubbelen/verdrievoudigen.
Demographics For Search Ads Bid Adjustments
Demographics For Search Ads, of DFSA om het simpel te houden, is de oorspronkelijke basis van dit artikel. Het is duidelijk waarom veel marketing managers het warm krijgen bij het ontdekken van deze feature: eindelijk is er een touchpoint in dat digitale search verhaal dat ze kunnen matchen aan de traditionele offline campagnes.
Belangrijk om weten is wel dat veel van je data nog steeds in de ‘unknown’ categorie zal vallen (enkel mensen met een aan Google gelinkte account worden tot nu toe ingedeeld). Een andere goeie tip is om je bid adjustment voor de specifieke geslachts- en leeftijdscategorieën in te stellen op +0%, anders verzamel je helemaal geen data voor deze categorieën.
RLSA Bid Adjustment
Hier ga je een bid adjustment toevoegen aan je Remarketing Lists for Search Ads. Voor RLSA is dit doorgaans interessant aangezien je RLSA Audiences bestaan uit mensen die in het verleden al voor jouw merk hebben gekozen en dus waarschijnlijker zijn om dat weer te doen. Dat betekent dat deze mensen kwalitatief gezien interessanter zijn voor jouw merk. Dat wil dan weer zeggen dat je gerust wat meer kan betalen voor een click van een van deze mensen aangezien de kans toch groter is dat je inkomsten zal halen uit een van deze clicks dan met een click van iemand die nog geen deel uitmaakt van een van je RLSA Audiences.
Locatie Bid Adjustments
Soms is het interessant om na te gaan welke (geografische) locaties je de beste resultaten oplevert. Dit is dan ook een warme oproep om niet zomaar je targeting in te stellen op het volledige land, maar toch wat specifieker te gaan (voorbeeld op provincie-niveau). Je zal al snel merken dat er wel degelijk verschillen zijn tussen verschillende gebieden.
Een klein voorbeeldje is de regio Brussel. We zagen voor een aantal klanten dat het aantal clicks in Brussel zeer hoog was ten opzichte van andere locaties, terwijl ons conversie-volume voor datzelfde Brussel in verhouding weer vrij laag was ten opzichte van andere locaties. Waarschijnlijk komt dit omdat veel mensen tijdens 5 verloren minuten op het werk snel even iets opzoeken om dan wanneer ze thuis komen effectief hun bestelling te plaatsen (=> hallo RLSA).
Ad Scheduling
De laatste (maar zeker niet de minste) van de bid adjustments die ik hier bespreek is die omtrent ad scheduling.
Standaard laat AdWords je ads 24/24, 7/7 verschijnen. Wanneer je een analyse doet van je resultaten (je kan bijvoorbeeld je gegevens segmenteren op basis van uur van de dag of dag van de week), zal je al snel kunnen vaststellen dat je campagnes niet op elk moment even performant zijn. Het is natuurlijk cruciaal om zo veel mogelijk aanwezig te zijn op die momenten van de dag waarop mensen besluiten om tot een aankoop over te gaan.
Het beste wat je hier kan doen is om een mapping te maken van je piekmomenten over een volledige week (over een langere periode om het effect van toevalligheden/bugs uit te sluiten). Vervolgens ga je je bids verhogen op die momenten waarop je het meeste conversies genereert.
Wat nu?
Ik heb hierboven een aantal bid adjustments opgelijst. Een aantal hiervan zullen je resultaten positief doen evolueren, andere zullen misschien niet het verhoopte effect hebben. Het belangrijkste is dat je telkens nieuwe features probeert te testen. Werkt het niet, geen probleem, maar dan weet je tenminste zeker dat je geen extra leads/conversies misloopt. Bovendien kan het zijn dat een bepaalde bid adjustment bij een bepaalde klant misschien geen effect heeft, terwijl diezelfde bid adjustment dan weer wonderen doet bij een andere klant. Zorg er wel telkens voor dat je je test voldoende lang laat lopen zodat je een gefundeerde conclusie kan trekken uit je verzamelde data.
Hoe beslis je nu welke bid adjustment je wanneer inzet,? Een en ander hangt af van je klant. Wat zijn de KPI’s waarmee je werkt?
Een kort voorbeeld: bij een van onze klanten werken we met call only ads. Het is logisch dat we deze ads enkel laten verschijnen wanneer het call center van onze klant operationeel is. Daarom passen we hier Ad Scheduling toe.
Een ander voorbeeld is die van een klant een duidelijk beeld heeft van wie zijn klanten zijn. Dankzij DFSA kunnen we hierop inspelen door onze bid adjustment te verhogen voor het demographische segment dat de klant ons doorgeeft.
Een andere vraag die je jezelf moet stellen: hoe groot moet de bid adjustment zijn die ik instel?
Hou er rekening mee dat je verschillende bid adjustments allemaal in dezelfde pot worden gegooid. Dat wil zeggen dat je oorspronkelijke bid van bijvoorbeeld €1,00 heel snel kan oplopen wanneer je meerdere bid adjustments hebt ingesteld. Dat betekent dus dat je wel eens sneller dan verwacht je dagbudget kan hebben gespendeerd (=> hallo ad scheduling).
Algemeen gezien, maak ik eerst een analyse van de verzamelde data waarna ik vervolgens vergelijk met de gemiddelde score. Zit ik voor een bepaald segment/moment van de dag/locatie er X% boven, dan start ik met een positieve bid adjustment van (X/2)%. Ik laat vervolgens de bid adjustment lopen en herevalueer de situatie. Voor negatieve bid adjustments doe ik bijna exact hetzelfde maar hier bouw ik wel wat meer voorzichtigheid in en kies ik voor een bid adjustment van (X/4)% (we willen immers geen potentiële conversies/leads missen).
Deze methode staat je toe om je budget beter te gaan spreiden om zo overall betere resultaten te behalen. Langs de andere kant beperk je zo ook het risico voor wanneer je bid adjustment niet de verhoopte resultaten oplevert.
Als er één iets wat je moet onthouden van dit artikel is het wel dat je altijd nieuwe features moet testen. Voel je je niet zeker van je stuk? Beperk de test dan tot een deel van je campagnes, of stel in dit geval een lagere bid adjustment in. Na een korte periode kan je evalueren waarna je kan besluiten om je test stop te zetten of (hopelijk) voort te zetten en voort uit te bouwen.Auteur: Vincent Saelen
