De digitale mediaplatformen zijn de laatste tijd enorm gegroeid en daarbij ook intelligenter geworden. Zo is real-time bidding een must voor veel DSP’s en pakken veel platformen ook uit met slimme algoritmes die performances kunnen maximaliseren. Echter is het hele gegeven van algoritmes vaak een black box, waardoor het moeilijker wordt om in te schatten hoe je jouw campagnes toch kan optimaliseren. Om het beste uit de algoritmes te halen is er 1 principe van groot belang: geef het algoritme zoveel mogelijk ruimte om te optimaliseren. Dit wordt ook liquiditeit genoemd. In dit artikel volgen er enkele best practises om de liquiditeit te maximaliseren en het beste uit deze algoritmes te halen.
Laat het algoritme de beste creatives samenstellen
Zowel Facebook als Google hebben features om de verschillende creatives in te zetten voor campagnes. Met de dynamic ads van Facebook en de Responsive Display Ads (RDA) van Google heb je de optie om meerdere images en meerdere copy’s in te geven. Facebook en Google stellen dan zelf verschillende combinaties van deze teksten en foto’s samen om zo verschillende versies van advertenties te kunnen tonen aan de users. Door de inschattingen die de algoritmes maken over de user, zal zo op een relatief gemakkelijke manier de advertentie “gepersonaliseerd” worden naar de user en zijn voorspeld gedrag.
Met responsive search ads (RSA), maak je advertenties voor Google Search Engine Advertising door meerdere headlines en descriptions op te zetten. Ook hier serveert Google de meest ideale combinatie als advertentie aan de gebruiker. Vanaf juni 2022 zal dit nog de enige inzetbare vorm zijn van search advertenties. Men zal dus geen expanded text ads (ETA) meer kunnen maken. Op deze manier verplicht Google de adverteerders de controle los te laten en iets meer in handen van het algoritme te leggen.
Experimenteer met brede targeting
Hoe meer ruimte een algoritme krijgt, hoe meer het kan leren en hoe groter de kans op optimale performances. Probeer daarom eens te experimenteren met brede targeting. Dit houdt in dat je opnieuw de controle iets meer loslaat door brede (of zelfs geen) audiences in te stellen bij het opzetten van een campagne. Door het gebruik van een slim campagne objectief zoals het maximaliseren van conversies, zal het algoritme met zijn kennis van de users en het soort content benutten om de juiste audiences aan te spreken. De moderne mediakanalen zoals Meta , Google, Pinterest, TikTok… weet over elke user welke websites diegene bezoekt, met welke content hij/zij reageert en welke producten hij/zij koopt. Dit maakt een algoritme veel slimmer dan elke menselijke mediabuyer, waardoor het algoritme zijn audiences zo kan uitkiezen waar het buikgevoel of de data van de mediabuyer tekort komt.
Voor Search valt dit principe toe te passen door te experimenteren met brede match types en het invoeren van Dynamic Search Ads (DSA).
Aggregeer campagnes en ad groups
De tijd waar campagnes en ad groups zeer gedetailleerd en granulair moeten worden samengesteld ligt dankzij machine learning nu gelukkig achter ons. Om het algoritme zoveel mogelijk ruimte te geven om te optimaliseren, moeten campagnes en/of ad groups waar mogelijk worden samengevoegd.
Vroeger werd er aangeraden om campagnes te gaan groeperen volgens content, nu is best practise om deze groepering te maken per objectief.
Geef voldoende voeding aan het algoritme
Om een algoritme optimaal te laten leren, zijn er ook voldoende signalen nodig. Voorzie daarom voor een campagne altijd voldoende budget zodat de campagne het nodige volume van conversies kan verzamelen om zijn conclusies te trekken en uit de learning phase te geraken. Soms is het ook nodig een micro conversie als campagne objectief in te stellen (bv. Stap 1 van het checkout proces ipv een afgeronde purchase). Als je een “te moeilijke” conversie neemt als objectief, heeft het algoritme onvoldoende conversiedata om zijn conclusies te kunnen trekken. Daarom loont het in dat geval de lat iets minder hoog te leggen en te optimaliseren naar een conversie die iets meer voorkomt. Tenslotte kan je het conversievolume ook opkrikken door je attribution window aan te passen. Een post-view window zal bv. meer conversies rekenen dan een post-click attribution window. Kies een attributiewindow dat steek houdt voor jou, maar toch voldoende data kan verzamelen om het algoritme voldoende data te geven.
Door het algoritme te versterken, zal je je moeten neerleggen bij een deel onzekerheid, een black box waar je niet 100% controle over kan uitvoeren. Daarom moet steeds de overweging worden gemaakt wat het belangrijkste is: optimale performances of maximale controle? Wanneer je vertrouwt op de kracht van de algoritmes, moet je minstens 2 principes in het achterhoofd houden: zorg dat het algoritme over voldoende (clean) data beschikt en je steeds het juiste (business) objectief handhaaft.
Janne Beke
| LinkedinDit E-mail adres wordt beschermd tegen spambots. U moet JavaScript geactiveerd hebben om het te kunnen zien.
