Innehållsförteckning
- Introduktion
- Bakgrund till övergången
- Utvecklingen från manuell till automatiserad kreditering av leads
- Konsekvenser för annonsörer
- Googles motiv och framtida inriktningar
- Hur annonsörer kan anpassa sig
- Slutsats
- Vanliga frågor
Introduktion
Föreställ dig att driva ett företag där din annonseringsbudget planeras noggrant, varje lead räknas och tvister över ogiltiga leads kan avgöra din avkastning på investeringen. Vad skulle du säga om du fick veta att den manuella granskningsprocessen för tvister över ogiltiga leads fasas ut? Spännande, eller hur? Detta är exakt den situation många annonsörer befinner sig i med Googles meddelande om att de övergår till automatiserad kreditering av leads för lokala serviceannonser (LSA). Genom att gå från ett manuellt till ett automatiserat system strävar Google efter att effektivisera processen och säkerställa en mer rättvis fördelning av annonskrediter. Denna bloggpost kommer att undersöka vad denna övergång innebär för annonsörer, hur den påverkar budgetar och leadkvalitet, samt hur man navigerar effektivt i den nya landskapet.
Bakgrund till övergången
Google har alltid varit i framkant när det gäller att använda maskininlärning för att förbättra användar- och annonsörserfarenheter på sina plattformar. Införandet av automatiserad kreditering av leads för lokala serviceannonser är ytterligare ett steg i denna riktning. Google planerar att genomföra detta system fullt ut fram till juli 2024 och automatisera hela processen för kreditering av leads. Denna övergång, även om den är betydande, är utformad för att inte kräva några åtgärder från annonsörer. Men övergången väcker frågor om dess påverkan på annonseringsstrategier och maskininlärningens effektivitet när det gäller att korrekt kreditera leads.
Utvecklingen från manuell till automatiserad kreditering av leads
Det manuella systemet för granskning
Tidigare hade annonsörer möjlighet att manuellt tvista ogiltiga leads - en process som, även om den är viktig, kunde vara tidskrävande och inkonsekvent. Det krävde att annonsörer identifierade och flaggade problem som felaktiga jobbtyper eller geografiska mismatcher och sedan väntade på en manuell granskning. Detta system hade sina kritiker, främst på grund av tidsskillnaden och den ofta subjektiva naturen hos granskningarna.
Maskininlärningen kommer in i bilden
Googles nya automatiserade system använder maskininlärningsmodeller som är tränade för att identifiera leads av hög kvalitet och automatiskt kreditera ogiltiga. Denna övergång lovar att vara snabbare och minska den administrativa bördan för annonsörer. Det eliminerar emellertid också möjligheten till manuella tvister, vilket har varit en oro för många. Maskininlärningsalgoritmer kan bearbeta stora mängder data mycket mer effektivt än människor, men deras effektivitet beror på kvaliteten och omfattningen av de data som de tränas på.
Konsekvenser för annonsörer
Fördelar med det automatiserade systemet
-
Tidsbesparing: Den mest omedelbara fördelen är den sparade tiden. Annonsörer behöver inte längre initiera tvister manuellt, vilket frigör resurser att fokusera på andra aspekter av sina kampanjer.
-
Snabbare granskningsprocesser: Automatiserade system kan bearbeta och ge kredit till potentiellt fler leads snabbare än manuella systemet någonsin kunde, vilket kan leda till snabbare justeringar av budgetar och kampanjoptimeringar.
-
Rättvisare annonskrediter: Genom att utvärdera varje lead mot en standardiserad uppsättning kriterier, strävar Google efter att säkerställa en rättvis fördelning av annonskrediter mellan alla annonsörer, inte bara de som är mer proaktiva när det gäller ogiltiga leads.
Nackdelar och farhågor
-
Brist på möjlighet att tvista manuellt: En av de stora farhågorna är att möjligheten att tvista manuellt tas bort. Annonsörer oroar sig för systemets förmåga att noggrant identifiera ogiltiga leads, särskilt i komplexa scenarier som inte är lätt igenkännbara för maskininlärningsmodeller.
-
Skadliga leads: Det finns skepsis kring systemets förmåga att hantera leads som är "passar inte för typ av jobb" och "passar inte för geografi", som inte längre kommer att vara berättigade till krediter. Denna förändring kan leda till att annonsörer betalar för leads som i sig är ogiltiga för deras tjänster.
-
Inverkan på budgetar: För nischmarknader som juridiska tjänster där leads är särskilt dyra är insatserna höga. Risken för ökad andel skadliga leads utan möjlighet att tvista dem kan anstränga reklambudgetar och påverka den övergripande kampanjeffektiviteten.
Googles motiv och framtida inriktningar
Google har betonat att denna förändring inte är plötslig utan resultatet av omfattande testning och träning under mer än ett år. Företaget tror att de flesta annonsörer kommer att dra nytta av detta nya system genom att i genomsnitt se samma eller fler annonskrediter. Den proaktiva utvärderingen av varje lead mot rättvisa standarder representerar en förskjutning mot en mer enhetlig och standardiserad process som motverkar skillnader som orsakas av olika möjligheter att tvista bland olika annonsörer.
Utöver detta introducerar Google en Lead Feedback-undersökning för varje lead i produkten. Syftet med denna undersökning är att kontinuerligt förbättra maskininlärningsmodellerna för att säkerställa att annonsörerna över tiden får allt mer träffsäkra och relevanta leads.
Hur annonsörer kan anpassa sig
Fokus på leadkvalitet
Med det automatiserade systemet på plats skiftar fokus till att säkerställa kvaliteten på leads från början. Annonsörer bör granska och eventuellt justera sina målkriterier för att attrahera fler giltiga leads från början. Genom att vara uppmärksam på annonskopior, nyckelord och geografiska inställningar kan man bättre anpassa kampanjer till den mest relevanta målgruppen.
Regelbunden övervakning
Även om processen är automatiserad är regelbunden övervakning fortfarande viktig. Annonsörer behöver hålla koll på leadkvalitetsmått och ge återkoppling genom det nyinförda undersökningssystemet för att bidra till att förbättra maskininlärningsmodellerna.
Budgetjusteringar
Med tanke på risken för ökade skadliga leads kan annonsörer behöva justera sina budgetar och förväntningar. Genom att revidera kostnaden per lead-mål och vara flexibel med budgetallokeringen kan man mildra den ekonomiska påverkan under övergångsperioden.
Slutsats
Övergången till Googles automatiserade kreditering av leads för lokala serviceannonser innebär en betydande förändring i hur annonsörer hanterar sina kampanjer. Medan det automatiserade systemet lovar att spara tid och säkerställa mer rättvisa annonskrediter, medför det också utmaningar som kräver noggrann navigering. Genom att fokusera på leadkvalitet, upprätthålla noggrann övervakning och vara beredd att justera budgetar kan annonsörer maximera fördelarna med detta nya system samtidigt som de minimerar potentiella nackdelar.
Vanliga frågor
Vad är automatiserad kreditering av leads för lokala serviceannonser exakt?
Automatiserad kreditering av leads för lokala serviceannonser är en del av Googles initiativ att använda maskininlärning för att automatiskt analysera, utvärdera och ge kredit till leads som bedöms vara ogiltiga, och ersätta den tidigare manuella tvisteprocessen.
Kan annonsörer fortfarande tvista ogiltiga leads manuellt?
Nej, möjligheten att tvista manuellt fasas ut. Istället kommer Googles automatiserade system att proaktivt granska och ge kredit till ogiltiga leads.
Vilka typer av leads undantas från krediter under det nya systemet?
Leads relaterade till "jobbtyp som inte erbjuds" och "geografiska områden som inte erbjuds" kommer inte längre att vara berättigade till krediter enligt det nya automatiserade systemet.
Hur kommer denna förändring att påverka reklambudgetar?
Påverkan på budgetarna kommer att variera beroende på bransch. Medan vissa annonsörer kanske ser samma eller ökade krediter, kan de som verkar på nischmarknader uppleva högre kostnader på grund av potentiella skadliga leads utan möjlighet att tvista dem manuellt.
Vilka åtgärder kan annonsörer vidta för att anpassa sig till detta nya system?
Annonsörer bör fokusera på att förbättra leadkvaliteten genom bättre målriktning, regelbundet övervaka leadmått och ge återkoppling genom den nya Lead Feedback-undersökningen för att hjälpa till att kontinuerligt optimera systemet.
Genom att förstå och anpassa sig till dessa förändringar kan annonsörer fortsätta att driva effektiva kampanjer och nå sina marknadsföringsmål trots övergången till ett automatiserat system för kreditering av leads.
