Det finnes vel knapt et selskap innen adtech, martech eller annonseringstjenester som ikke fremhever at de er “AI driven” i en eller annen form, for å sette det litt på spissen. Også innen betalt søk, som lenge har vært et forretningskritisk område å lykkes med for mange virksomheter. Vår seniorrådgiver, Jenny Duers, som har bakgrunn fra Google, gir deg her et innblikk i hvor nytt AI i søk egentlig er, men viktigst: Hva utviklingstrekkene vi nå ser betyr for deg som annonsør?
For å ta det første først: Bruk av maskinlæring og AI i Google Ads-annonseringen er egentlig ikke noe nytt.
Det startet med “utvidet CPC” (eller “enhanced CPC”) som kombinerer manuell budgivning med elementer fra smart budgivning. Derfra rullet utviklingen videre til automatisering av budgivningsstrategier som mål-CPA og mål-ROAS, bredere søkeordsmålretting og push mot maksimal bruk av broad match for alle typer annonsører, annonser (utvidede tekstannonser ga rom for RSA – responsive søkeannonser), hele kampanjer (Performance Max), osv. I mai i år viste Google i sin årlige “Google Marketing Live” at “AI is at the core of Google Ads”.
Så hva betyr egentlig egentlig alt dette for målsettinger og resultater innen søk på kort og lang sikt for nettopp din virksomhet? Vi ser på marketing-hypen og buzz-ordene, slik at du som annonsør eller samarbeidspartner kan forstå mer av utviklingstrekkene innen AI i søkemotorannonsering.
1. Oppdateringer og endringer i Googles økosystem kommer til å skje enda raskere
Digital annonsering har alltid vært i rask endring, men nå som flere og flere områder blir automatisert blir det enda viktigere å holde seg oppdatert. For å kort og enkelt kunne forstå hvordan mediebudsjettene investeres bør du se nærmere på målretting, kreativer og ikke minst sporing. Det betyr økt behov for en spesialist som kan tolke og sette i perspektiv “black box”-elementene i den stadig økende automatiseringen, en slags “AI-revisor”.
Selve søkeopplevelsen vil bli påvirket og utvikle seg i en helt ny retning. Google kaller det for “The Search Generative Experience” og lover den vil bli mer “visual, snackable, personal, and human”. I korte trekk er planen at Google søk skal se ut som en visuelt rikere og mer responsiv utgave av ChatGPT, med elementer fra sosiale medier.
2. Det blir enklere og vanskeligere å sette opp kampanjer for annonsering i Google Ads
Det kommer flere verktøy og hjelpemidler som i praksis fjerner behovet for bl.a. kreative designere, fotografer og tekniske spesialister. Veldig snart vil det være mulig å lage proffe bilder, bannere og videoer ved hjelp av “Conversational AI”, som kan forstå oss uten behov for “prompt engineering” (der du må lære å strukturere tekst som kan tolkes og forstås av den generative AI-modellen.) For ecommerce-kunder kommer neste generasjons Google Merchant Center (“Merchant Center Next”) som kan hente produktene dine automatisk fra nettsiden – feeds blir “sunset”.
Flere tekniske hjelpemidler betyr imidlertid ikke at jobben blir lettere. Iverksettelsen av kampanjer blir bedre fasilitert, mens fortrinnsarbeidet i form av planlegging og definering av strategi blir viktigere. Dette er for at optimale budskap treffer riktige målgrupper og resultater skapes i form av både merkevarebygging, vekst og salg. Mao, en kampanje vil kunne settes opp mye raskere, men det som går inn i den må planlegges og tenkes gjennom i større grad pga. den økende black box-trenden i Googles kampanjeformater.
3. Det er enda viktigere å være strategisk, feede inn riktige signaler og bygge betydelige, statistisk signifikante datagrunnlag
AI og maskinlæring kan ta din annonsering til neste nivå og skape imponerende resultater, men mange glemmer at et automatisert system er helt avhengig av signaler for å kunne forstå hva du som annonsør ønsker å oppnå. Og hva mener vi med signaler – jo, det kan være alt fra events og viktige touchpoints på nettsiden, softe konverteringer, bestillinger og transaksjoner, MQLs og SQLs fra Hubspot, Salesforce prospects, dynamiske og statiske verdier for konverteringene, GA4-brukerlister og kundelister, CLV (customer lifetime value), m.m. Hvis, for eksempel, ditt hovedmål er å generere leads for salgsavdelingen, men feedback om kvalitetssjekken og suksessen av disse ikke feedes inn tilbake i Google Ads, vil systemet ikke kunne lære hva et verdifullt lead er, et lead som er mer sannsynlig til å bli kunde. Dermed vil maskinlæringen jobbe mot å øke volumet på lav kvalitet-leads heller enn å finne de potensielle salgene og kundene.
Jo tidligere i prosessen (helst før aktivering av annonsekontoen) du implementerer sporing på alle viktige signaler, jo raskere vil du kunne ha et datagrunnlag som du kan bruke AI-optimalisering mot konverteringer og salg. Jo bedre du kartlegger hva som er viktig for din bedrift og hva slags verdi dette kan gi deg, jo bedre vil maskinlæringen være rustet for å hjelpe deg nå dine mål.
Hvor skal du starte?
AI og maskinlæring kan uten tvil løfte bedriften din til nye dimensjoner, men dette skjer som forklart ikke av seg selv. Det er mye forarbeid og underveis justeringer som skal gjøres for at du som annonsør skal dra mest nytte av denne teknologien.
Jenny Duers,
Senior rådgiver, Amidays
Fyll inn skjemaet under dersom du lurer på hvordan du kan optimalisere bruken av AI i betalt søk-annonseringen.
—
