Innehållsförteckning
- Introduktion
- Behovet av mer kontroll över matchtyper
- Förbättrad algoritmutbildning för B2B
- Spännande uppdateringar: AI-genererade videor och liknande målgrupper
- Slutsats
- FAQ
Introduktion
Föreställ dig att du deltar i ett mycket efterlängtat evenemang, Google Marketing Live (GML), i hopp om banbrytande uppdateringar som kommer att revolutionera dina B2B-annonseringsstrategier. Istället finner du dig själv i ett hav av funktioner som är mer fördelaktiga för B2C-marknadsförare och konsumentinriktade kampanjer. Detta var verkligheten för många B2B-annonsörer efter de senaste GML-annonseringarna. Medan vissa funktioner väckte spänning, lämnade bristen på B2B-specifika uppdateringar en märkbar tomhet.
I denna omfattande bloggpost kommer vi att utforska de viktigaste lärdomarna från det senaste Google Marketing Live-evenemanget och fokusera specifikt på klyftorna och de missade möjligheterna för B2B-annonsörer. Vi kommer att undersöka varför kontroll över matchtyper, möjligheten att utbilda algoritmer mer effektivt och mer insiktsfull rapportering är avgörande för B2B-succes. Dessutom kommer vi att framhäva några spännande funktioner och utforska hur de kan användas försiktigt av B2B-marknadsförare.
Behovet av mer kontroll över matchtyper
Skiftet från annonsörens kontroll till Googles kontroll
En av de mest tydliga återkommande teman vid GML var skiftet från annonsörens kontroll till mer automatiserade system under Googles kontroll. Detta skifte gör det allt svårare för annonsörer att hantera långsvansade söktermer korrekt, vilka vanligtvis domineras av exakta matchningssökord. När dessa längre sökningar ökar skulle man förvänta sig att B2B-annonsörer, som har djup förståelse för sina produkter och sin målgrupps sökavsikt, skulle dra fördel av större kontroll över exakt matchningstyper. Tyvärr verkar det vara tvärtom.
Google uppmuntrar användningen av Performance Max och breda matchningstyper för dessa längre sökfrågor. Detta innebär i princip att istället för att få exakt kontroll över de sökningar som bäst representerar köpintentionerna, tvingas annonsörer att använda bredare matchningstyper, vilket ofta resulterar i mindre relevanta placeringar och lägre Quality Scores (QS).
Konsekvenser för B2B-annonsörer
För B2B-annonsörer är detta oroande. Effektiva B2B-kampanjer frodas på specificitet. När långsvansade sökord inte matchas korrekt leder det ofta till slöseri med annonsutgifter och missade möjligheter att engagera köpbenägna prospekt. Det enda alternativet som återstår för att förbättra annonsplaceringar är då att öka buden, vilket gynnar Googles intäktsmodell mer än annonsörerna själva.
Handlingsbar insikt: För att navigera i denna utmaning kan B2B-annonsörer behöva tilldela extra resurser för att kontinuerligt övervaka och finjustera sina breda matchningskampanjer. Att regelbundet granska och lägga till negativa sökord kan också hjälpa till att kontrollera irrelevant trafik.
Förbättrad algoritmutbildning för B2B
Rollen för AI i B2B-kampanjer
AI och automatisering dominerade GML, med funktioner som AI-genererade videor genom Product Studio. Medan dessa innovationer är spännande betonar de ett större problem: möjligheten att utbilda algoritmer effektivt för B2B-sammanhang.
Matning av negativa signaler
En funktion som skulle kunna vara revolutionerande är att kunna mata negativa signaler till Googles algoritmer. För närvarande kan B2B-annonsörer använda offline-konverteringsspårning och förbättrade konverteringar för en viss nivå av optimering, men möjligheten att markera leads baserat på specifika kriterier (t.ex. budgetbegränsningar eller företagsstorlek) skulle vara ovärderlig. En sådan funktion skulle möjliggöra mer exakt riktning och generering av högkvalitativa leads.
Handlingsbar insikt: Tills en sådan funktion finns bör B2B-marknadsförare maximera användningen av offlinekonversionsdata och förbättra sina spårningsmetoder. Genom att se till att alla konverteringspunkter och kriterier spåras och matas tillbaka i Googles system kan man förbättra relevansen för automatiserade förslag.
Spännande uppdateringar: AI-genererade videor och liknande målgrupper
AI-genererat videomaterial
En av de funktioner som väckte stor entusiasm bland många marknadsförare var möjligheten att skapa AI-genererade videor i Product Studio. Detta är särskilt fördelaktigt för mindre B2B-företag som saknar resurser att producera högkvalitativt videomaterial. Genom att använda AI kan dessa företag nu skapa engagerande videoannonser utan omfattande kostnader och tidsåtgång.
Krav på liknande målgrupp
En annan positiv uppdatering var sänkningen av såddlistekraven för liknande målgrupper från 1000 till 100. Denna ändring gör det enklare för B2B-företag, särskilt de i tidiga tillväxtstadier, att dra nytta av liknande målgrupper för sina kampanjer. Detta kan markant öka deras förmåga att skapa riktade kampanjer och generera mer pipeline-traktion.
Optimering för vinst
Införandet av inställningen "optimera för vinst" sticker också ut. Detta gör att annonsörer kan växla mellan att optimera för avkastning på annonskostnad (ROAS) och vinst, vilket bättre överensstämmer med förändrade affärsprioriteringar. För B2B-företag som vill stärka sin bottenlinje erbjuder denna funktion ett lovande område för testning.
Försiktighet och testning: Trots dessa innovationer är det viktigt för B2B-marknadsförare att närma sig dem med en hälsosam dos av skepsis. Inledande tester bör köras för att säkerställa att dessa verktyg stämmer överens med övergripande marknadsföringsmål och levererar de utlovade resultaten.
Slutsats
Trots de spännande nya funktioner som tillkännagavs vid Google Marketing Live, fyller de nuvarande erbjudandena inte tomheten efter bristen på B2B-specifika uppdateringar. Skiftet mot mer automatiserade och breda kontrollsystem, särskilt när det gäller matchtyper, utgör betydande utmaningar för B2B-annonsörer. Oförmågan att mata negativa signaler till Googles algoritmer komplicerar också kampanjoptimeringen.
Emellertid erbjuder funktioner som AI-genererade videor och minskade krav på liknande målgrupper nya möjligheter för B2B-marknadsförare att utforska. Nyckeln är att testa dessa nya verktyg noggrant för att säkerställa att de uppfyller de specialiserade behoven hos B2B-kampanjer.
I sammanfattning kan B2B-marknadsförare hitta sätt att arbeta med de nya funktionerna, men det finns fortfarande ett brådskande behov av att Google tillhandahåller verktyg som erbjuder den djupgående kontroll som B2B-insatser kräver. Tills dess kommer annonsörer att behöva vara anpassningsbara, kontinuerligt testa och förbättra sina strategier för att kompensera för de brister som uppstår på grund av dessa bredare uppdateringar.
FAQ
Vilka är de främsta farhågorna för B2B-annonsörer efter GML? B2B-annonserare är oroade över bristen på kontroll över matchtyper och bristen på möjlighet att mata negativa signaler till Googles algoritmer. Dessa klyftor gör det svårt att optimera kampanjerna effektivt.
Hur kan B2B-marknadsförare använda AI-genererade videor? B2B-marknadsförare kan dra nytta av AI-genererade videor i Product Studio för att skapa engagerande innehåll utan betydande investeringar i resurser. Detta är särskilt användbart för mindre företag med begränsade budgetar.
Vilken är fördelen med minskade krav på liknande målgrupp? Genom att sänka kravet på såddlista från 1000 till 100 blir det lättare för B2B-företag i tidiga tillväxtstadier att skapa och testa liknande målgrupper, vilket potentiellt förbättrar kampanjriktning och effektivitet.
Vad är inställningen 'optimera för vinst'? Denna funktion gör att annonsörer kan växla mellan att optimera för avkastning på annonskostnad (ROAS) och vinst, vilket bättre överensstämmer med förändrade affärsprioriteringar och hjälper företag att fokusera på sin bottenlinje.
Vilka åtgärder kan B2B-marknadsförare vidta för att navigera dessa utmaningar? B2B-marknadsförare bör kontinuerligt övervaka och justera sina kampanjer, använda offlinekonverteringsspårning fullt ut och regelbundet lägga till negativa sökord för att hantera irrelevant trafik. De bör också rigoröst testa nya funktioner för att säkerställa att de passar deras specifika behov.
