Google Menu of Services: революція в digital-маркетингу

На конференції PPC Day: PRO Станіслав Тельпіс, маркетинг-спеціаліст із програматик-реклами, представник компанії Atek та консалтинг-директор з EMEA у Publicis UK, розповів про стандартизовані рекламні послуги Google та їх впровадження.

Багато людей задумуються, де розвивати свою активність — як фрілансер, у невеликій агенції чи великій маркетинговій компанії. Відповідь на це питання є як якісною, так і кількісною. Певні рекламні послуги вже стандартизовані, і такі компанії, як Google, створили меню сервісів та готові схеми їх впровадження зі стратегічної точки зору.

Сьогодні ми поговоримо про меню послуг Google і класифікацію діджитал-проєктів, розглянемо найпопулярніші послуги в області перформанс-маркетингу та аналітики. Обговоримо, які послуги займають найбільші бюджети, де клієнти найбільше шукають спеціалістів, та які проєкти будуть актуальними в майбутньому.

Також виберемо топ-5 послуг зі схемами запуску продуктової лінійки та кейсами. Я детально розповім, як стратегічно запускати кожну з них з нуля, використовуючи Google Stack, щоб досягти бажаних результатів і технічно реалізувати проєкти.

Меню сервісів — структурована схема всіх послуг у світі digital

Google створив Google Menu of Services — структуровану схему всіх послуг у digital-маркетингу. Цей продукт дозволяє маркетологам і рекламним агенціям переглянути всі доступні digital-проєкти, зрозуміти, які послуги до них входять та як їх реалізувати з технічної і стратегічної точок зору.

Menu of Services містить технічну документацію, стратегічні пояснення, бенчмарки, калькулятори цін та ефективності, а також покрокові інструкції для реалізації проєктів без додаткових пошуків. Для performance-маркетологів це фактично "біблія", що містить майже всю необхідну інформацію. Якщо маєте можливість, обов'язково ознайомтеся з цим продуктом.

Як Menu of Services може вам допомогти

Menu of Services допомагає визначити ресурси для запуску будь-якої рекламної активності — від звичайної PPC-кампанії до складних проектів з автоматизацією. Він дозволяє розробити стратегію з нуля, визначити операційні рішення та структурувати команду для ефективної роботи з проектами. Ресурс надає всі деталі для технічної імплементації, допомагаючи реалізувати проекти з технічної точки зору.

Опис проєктів для реалізації в Menu of Services

Menu of Services містить всю технічну документацію, необхідну для реалізації різних проєктів у digital-маркетингу. Хоча конкретні напрямки не були перекладені, вони включають основні послуги та рішення, які можна знайти на цьому ресурсі. Рівень складності проєктів доволі високий, але кожен з них детально описаний, що допомагає зрозуміти, як їх реалізувати.

Наприклад, складні моделі атрибуції повністю розкриті, особливо для європейських проєктів, де діє GDPR. Ресурс надає всі необхідні інструменти для забезпечення відповідності вимогам конфіденційності, включаючи питання відключення cookie, налаштування consent-mode та прогнозованих конверсій, які можна налаштувати лише під час атрибуційного моделювання.

Усі проєкти структуровані таким чином, щоб допомогти вам їх запустити без зайвих роздумів про те, як це зробити. Це дозволяє зосередитися на реалізації, а не на пошуку інформації чи методів впровадження.

На що звернути увагу: пріоритети клієнтів у digital-маркетингу

Menu of Services охоплює весь спектр digital-маркетингу, але на чому зосередитися спеціалісту або агенції в першу чергу? Відповідь продиктована запитами клієнтів, бюджетними напрямками та ринковими трендами. Google виділяє п'ять основних напрямків, які складають 80% пріоритетів клієнтів у сучасному маркетингу. Інвестуючи в ці області протягом найближчих року-двох, ви зможете відповідати актуальним потребам ринку.

Основні напрямки:

1. Імплементація платформних рішень. Створення технологічного стеку для клієнта та збір відповідних даних. Це дозволяє оптимізувати маркетингові зусилля та підвищити ефективність кампаній.
2. Інтеграція даних першої сторони. Коректне завантаження, обробка та розміщення даних клієнта з подальшою передачею їх до активаційних інструментів, таких як Google Ads. Це забезпечує більш точне таргетування та персоналізацію рекламних повідомлень.
3. Предиктивна та просунута аналітика. Клієнти все більше цінують можливість прогнозувати результати та автоматизувати процеси на основі власних даних. Це особливо актуально в Європі, де аналітика допомагає оптимізувати інвестиції та підвищити ROI.

Зверніть увагу на ці напрямки, адже вони отримують більшість запитів та бюджетів від клієнтів. Фокусуючись на них, ви зможете розвивати свою агенцію або кар'єру спеціаліста відповідно до сучасних тенденцій ринку.

Читайте також:Штучний інтелект у Google Ads: що нового у 2024 році для рекламодавців

Стратегії з аудиторіями та роль штучного інтелекту

Ми детально розглянемо кожен проєкт окремо, але важливо пам'ятати, що стратегії з аудиторіями залишаються незмінно важливими. Вони завжди йдуть пліч-о-пліч з креативними рішеннями та кількістю креативів, які потрібно створити відповідно до ваших гіпотез. Розвивайтеся в цьому напрямку і ніколи про нього не забувайте.

Крім того, не можна оминути увагою штучний інтелект та автоматизацію в пошуку, відеорекламі та дисплейній рекламі. Незалежно від того, чи називаємо ми це PPC чи ні, Google вважає, що технологічні рішення зі штучним інтелектом — це не тільки майбутнє, але вже й сьогодення. Тому варто приділити значну увагу цьому напрямку.

Приклад побудови моделі атрибуції з нуля:

Є клієнт, який пройшов повний шлях створення моделі атрибуції та почав моделювання на хмарній інфраструктурі. Що для цього потрібно зробити?

1. Налаштувати вивантаження даних до проєкту BigQuery, потім експортувати дані та розкласти їх на певні шари.
2. Трансформувати дані для аналізу, використовуючи SQL-скрипти. Якщо ви не знайомі з цим, буде додаткове посилання на те, як почати саме в атрибуційному проєкті.
3. Розмістити двигун (engine) для обробки даних та перетворення їх у формат, який краще розуміє система активації. Це дозволяє налаштувати будь-які модельні рішення на основі цієї системи, яку ви створили за власним принципом.

Хоча немає детальних описів конкретних дій, ця схема може бути використана для будь-якого клієнта з достатньою кількістю даних, сигналів та адтех-екосистемою для запуску відповідного проєкту.

Architecture: Attribution Modelling

За допомогою BigQuery ви можете збирати великі обсяги даних не лише з вашої аналітики або Google Analytics 4, але й із CRM-систем, сумісних з BigQuery. Сьогодні багато CRM-продуктів підтримують цю інтеграцію—запитайте у вашого постачальника. Використовуйте такі рішення для активації необхідних аудиторій.

Завантажуйте дані в проєкт BigQuery та застосовуйте моделювання, щоб визначити, які джерела приносять найкращі переходи, активації та найнижчий CPA (вартість за дію). Замість створення гіпотез в Excel, спробуйте автоматизувати модель атрибуції за допомогою швидкого завантаження даних, автоматизованого моделювання та автоматичної активації.

Це не лише покращить показники CPA та виконання CPC-завдань для клієнта, але й автоматизує процес, звільняючи значні ресурси як для вас, так і для клієнта.

Customer Lifetime Value (CLV)

Другий дуже популярний напрямок — це завантаження даних першої сторони для визначення Customer Lifetime Value (CLV). Багато клієнтів намагаються коректно завантажити ці дані, але часто стикаються з розрізненістю та неузгодженістю інформації. Це ускладнює визначення цінності кожного клієнта з уніфікованих джерел.

Роль BigQuery Machine Learning

BigQuery Machine Learning допомагає навчати систему на різноманітних даних, навіть тих, які ви не бачите безпосередньо. Завантаження даних через проекти BigQuery та Data Import стало необхідним процесом для більшості клієнтів, які мають достатню кількість даних першої сторони.

Побудова моделей CLV для масштабування

Без створення моделей CLV неможливо автоматизувати та масштабувати рекламні проекти. Важливо коректно зібрати дані з усіх джерел, включаючи пошук, афілійовані CPC та інші. Це дозволить не лише покращити показники CPA (вартість за дію), але й звільнити ресурси для інших завдань.

Використання Vertex AI

Дізнайтеся про можливості Vertex AI — рідної екосистеми Google Cloud, яка дозволяє швидко завантажувати, аналізувати дані та активувати рекламні кампанії на основі цінності кожного клієнта.

Інтеграція офлайн та онлайн активностей

Поєднайте вашу офлайн-активність з онлайн-даними та дозвольте машинному навчанню визначити, хто з клієнтів приносить найбільшу цінність, використовуючи всі доступні дані. Не покладайтеся лише на стандартні методи—дозвольте машині допомогти вам оптимізувати процеси.

Propensity Modeling with Instant BQML

Використовуйте propensity modeling — швидке завантаження даних через проекти BigQuery Machine Learning для прогнозування конверсій. Наприклад, у проекті для клієнта Heben Grossery можна передбачити конверсії за допомогою моделювання.

Процес моделювання залежить від вашого технологічного стека. Якщо він належить до екосистеми Google, ви можете з нуля створити повністю інтегрований проєкт для прогнозування та конвертації користувачів у майбутніх рекламних кампаніях.

Кроки для реалізації:

1. Завантаження даних. Збір необхідних даних.
2. Трансформація даних. Перетворення їх у зрозумілий формат.
3. Сортування та створення шарів даних. Організація даних для моделювання.
4. Автоматизація моделі. Побудова моделі за допомогою Google BigQuery Machine Learning.

Для інтеграції зі сторонніми системами можна використовувати Google API або інші інструменти для імпорту та експорту даних з різних джерел.

Використовуйте цю просту та зрозумілу схему. Якщо ваша екосистема ще не побудована, ця схема допоможе вам її створити. У разі технічних питань щодо реалізації проєкту ця схема також стане в пригоді.

Propensity Modelling

Інтеграція даних першої сторони є, можливо, найціннішим ресурсом у сучасних PPC-проектах Західної Європи. Побудова екосистеми клієнтських даних першої сторони надзвичайно важлива та актуальна. Не обмежуйтеся лише активацією; створюйте складну екосистему, щоб зробити процес активації максимально ефективним.

Google відзначає, що такі проекти дуже популярні серед клієнтів. Якщо ви ще не працюєте в цьому напрямку, саме час почати.

Trend Spotting

Існує багато проектів на основі штучного інтелекту, і одним із них є використання Google Trends. Це популярний інструмент, який дозволяє масштабувати різні гіпотези на основі великих обсягів даних та активувати відповідні рекламні кампанії.

Використання сигналів для різних типів кампаній

Ви можете збирати будь-які необхідні сигнали та використовувати їх не лише для PPC-кампаній, але й для підвищення впізнаваності бренду. Інструмент працює з різноманітними сигналами, які ви можете зібрати, і активує ваші рекламні кампанії відповідно до них.

Адаптація до ринкових змін

Можна прив'язуватися до новин або змін у рекламній активності. Наприклад, після запуску Google AdCenter ви можете враховувати рівень рекламних інвестицій ваших конкурентів. Автоматизуйте процеси на основі сигналів та даних, які надає система — Google вже пропонує повну екосистему для цього.

Підготовка інфраструктури та використання шаблонів

Шаблони допоможуть вам зрозуміти, скільки сигналів у вас вже є, як перетворити їх на проєкт для BigQuery та підключити машинне навчання. Це дозволить автоматично аналізувати зібрані дані та візуально презентувати їх клієнтам. Звертайте увагу не лише на активацію, але й на підготовку інфраструктури для запуску найефективніших PPC та перформанс-орієнтованих кампаній.

Audience Segmentation

Ще одним важливим проєктом є автоматична сегментація аудиторії, яка буде корисною не лише для PPC-клієнтів, але й для тих, хто працює з великими кампаніями на підвищення впізнаваності бренду.

Персоналізація маркетингових зусиль

Автоматична сегментація аудиторії дозволяє розділити вашу цільову аудиторію на більш специфічні групи на основі різних характеристик, таких як демографія, поведінка, інтереси та інше. Це допомагає створювати більш релевантні та персоналізовані маркетингові повідомлення для кожного сегмента.

Підвищення ефективності кампаній

Завдяки точнішому таргетуванню ви можете оптимізувати свої рекламні витрати, спрямовуючи ресурси на найбільш перспективні сегменти. Це підвищує конверсію та повернення інвестицій (ROI), оскільки ваші повідомлення досягають саме тих користувачів, які найбільше зацікавлені у вашому продукті чи послузі.

Використання сучасних технологій

Для реалізації автоматичної сегментації можна використовувати інструменти машинного навчання та аналізу даних, такі як BigQuery та інші сервіси Google Cloud. Ці технології дозволяють обробляти великі обсяги даних та автоматизувати процес сегментації.

Застосування у різних типах кампаній

Автоматична сегментація аудиторії ефективна як для перформанс-кампаній, так і для брендових ініціатив. Вона допомагає краще розуміти вашу аудиторію та адаптувати стратегії комунікації, що в результаті сприяє досягненню бізнес-цілей.

Sentiment Analysis

Ще одним важливим інструментом є аналіз настроїв (Sentiment Analysis), який допомагає зрозуміти, як аудиторія сприймає ваш бренд, продукти або послуги. Цей підхід корисний не лише для PPC-клієнтів, але й для тих, хто працює над підвищенням впізнаваності бренду.

Розуміння настроїв аудиторії

Аналіз настроїв дозволяє автоматично оцінювати тональність відгуків, коментарів, повідомлень у соціальних мережах та інших форм зворотного зв'язку. Ви можете визначити, чи є реакція аудиторії позитивною, негативною або нейтральною.

Покращення маркетингових стратегій

Завдяки аналізу настроїв ви можете:

• Вчасно реагувати на негативні відгуки та вирішувати проблеми клієнтів.
• Адаптувати контент під настрої та потреби аудиторії.
• Оптимізувати кампанії, орієнтуючись на актуальні тенденції та вподобання.

Використання сучасних технологій

Для реалізації аналізу настроїв можна використовувати інструменти машинного навчання та обробки природної мови, такі як Google Cloud Natural Language API. Це дозволяє обробляти великі обсяги даних та отримувати інсайти в реальному часі.

Застосування у різних типах кампаній

Аналіз настроїв ефективний як для перформанс-кампаній, так і для брендових ініціатив. Він допомагає краще розуміти аудиторію та приймати обґрунтовані рішення, що сприяють досягненню бізнес-цілей.

Резюмуємо

Сучасні технології та інструменти, які пропонує Google, відкривають перед маркетологами та рекламодавцями безліч нових можливостей. Хоча вони можуть здаватися складними або вимагати додаткових ресурсів і компетенцій, багато з них вже стали стандартом у галузі і доступні навіть для невеликих команд та проєктів.

Варто не боятися впроваджувати нові підходи та технології. Сьогодні багато спеціалістів, включаючи фрилансерів, вже активно використовують ці інструменти, автоматизують процеси та підвищують ефективність своїх рекламних кампаній. Інтеграція даних першої сторони, використання штучного інтелекту, побудова моделей атрибуції та сегментація аудиторії — все це вже реальність сучасного маркетингу.

Для тих, хто тільки починає знайомитися з цими технологіями, існує безліч ресурсів для навчання та сертифікації. Безкоштовні курси на платформі Skillshop від Google, а також документація та технічні специфікації, доступні у відкритому доступі, допоможуть заглибитися в тему та опанувати необхідні навички.

Отже, якщо ви ще не використовуєте можливості, які надають сучасні платформи та технології, саме час почати досліджувати їх та впроваджувати у свою практику. Це не лише підвищить вашу конкурентоспроможність на ринку, але й дозволить досягати кращих результатів для ваших клієнтів та проєктів.