Smart bidding: 9 best practices voor Google Ads optimalisatie

Tim Keegstra schreef al over Smart Bidding in Google Ads, de randvoorwaarden waaraan je campagne of account moet voldoen voor een optimale werking van Smart Bidding. Na het analyseren van je smartbidding-kansen in je Google Ads account kun je aan de slag met deze negen smart bidding best practices. 

In de bovenstaande lijst met best practices gaan tien van de zestien best practices over conversies. Aangezien smart bidding een machinelearning-systeem is wat op zoek gaat naar patronen tussen onder andere biedingen, zoekopdrachten en conversies, is het belangrijk dat deze goed staan ingesteld. Anders kan de biedstrategie niet effectief bijdragen aan je bedrijfsdoelstellingen.

Smart Bidding best practice 1: conversie doelen

Hoewel het instellen van conversiedoelen waarschijnlijk niets nieuws is, is er de mogelijkheid om conversies te classificeren in verschillende categorieën, namelijk: aankoop/verkoop, aanmelding, lead, weergave van een belangrijke pagina of overig.

Sinds de introductie van smart bidding wordt de categorie gebruikt door het machine learning systeem en wordt deze gerelateerd aan de intentie van zoekopdrachten. Op het moment dat de zoekopdracht een sale-intentie heeft, terwijl jij alleen sign up en lead conversie ingesteld hebt staan, zal de verwachte conversieratio anders zijn, dan als jij ook een webshop gedeelte hebt op jouw website.

Daarnaast is het belangrijk om na te gaan of een doel überhaupt moet worden meegenomen in de optimalisatie van Smart Bidding. Als er doelen in Google Ads staan die je alleen gebruikt voor rapportage doeleinden, maar waar de biedstrategie niet op zou moeten optimaliseren, zorg dan dat je het vinkje uitzet bij “Include in conversions”. Dit zorgt ervoor dat deze conversies niet langer worden gebruikt door smart bidding om op te optimaliseren. Deze conversies blijven overigens nog steeds zichtbaar in de “alle conversies” kolom, in segmenten op basis van conversie-acties en binnen aangepaste kolommen.

Smart Bidding best practice 2: GA synchronisatie

Naast het instellen van doelen is het ook belangrijk om na te lopen in hoeverre deze data volledig overeenkomt met de data in Google Analytics. In sommige gevallen kan deze data bewust afwijken, bijvoorbeeld in het geval van cross-device inzichten via de Google Ads pixel. Maar bijvoorbeeld bij het gebruik van uit Google Analytics geïmporteerde doelen is afwijkende data niet wenselijk.

Leg dus de Google Analytics en Google Ads data naast elkaar om na te gaan of de verschillen gewenst zijn of niet. De Google helpdesk heeft een uitgebreid artikel om dergelijke conversie verschillen te troubleshooten.

Smart Bidding best practice 3: conversie vertraging

Google Ads en Google Analytics maken standaard gebruik van een last Google Ads Click enerzijds en een last non-direct click model anderzijds. Dit betekent bijvoorbeeld dat als iemand op een advertentie klikt en een dag later de URL van jouw website intikt en converteert, de conversie alsnog wordt toegekend aan de advertentie. Hierbij kan het voorkomen dat jij op een advertentie klikt en pas een paar dagen later converteert. Dat wordt conversie vertraging genoemd. In sommige markten is de conversie vertraging hoger dan in andere. Denk bijvoorbeeld aan het gedrag als je een vakantie boekt en het nog even wilt overdenken of het afhandelen van een leasecontract. Deze beslissing wordt meestal niet op dezelfde dag genomen. Terwijl het bestellen van de weekboodschappen via het internet waarschijnlijk niet meer dan een week vertraging zal hebben.

Time Lag

Smart Bidding werkt het best als de vertraging tussen advertentie klik en conversie minimaal is. Het machine learning systeem werkt het beste op het moment dat 90 procent van de conversie binnen vijf dagen vertraging converteert. Om na te gaan hoe het bij jouw Google Ads account staat met de vertraging van conversies, ga binnen de Google Ads tools naar “Toeschrijving > Vertraging”. Ga naar vertraging vanaf laatste klik. Als de vertraging na de laatste klik voor nul tot en met vijf dagen 90 procent of meer van de conversies bevat, dan ben je good to go om aan de slag te gaan met smart bidding. Op het moment dat dit minder is, moet de verwachting zijn dat dit impact kan hebben op de lengte van de leerperiode van de biedstrategie, zowel als de effectiviteit van de biedstrategie.

In het bovenstaande voorbeeld van een e-commerce website worden 95,38% van de conversies gedaan met maximaal 5 dagen vertraging.

Smart Bidding best practice 4: seizoensgebondenheid

Een initiële kritiek op smart bidding bij de introductie in 2016 was, dat deze biedstrategieën onvoldoende rekening hielden met feestdagen, vakantieweken, verschillen tussen werkdagen en weekenden en andere tijdsgebonden variaties. Dit minpunt is gedeeltelijk nog steeds waar, op het moment dat feestdagen of vakanties grote impact hebben op de conversieratio van jouw account is smart bidding mogelijk in die periode niet de beste tool, maar smart bidding is ondertussen wel een stuk beter geworden in het begrijpen van bijvoorbeeld weken en weekenden.

De sleutel in de kwaliteit van de biedstrategie is de duidelijkheid van tijdsgebonden patronen met betrekking tot de conversieratio. Voor een woonwinkel in Utrecht hebben bijvoorbeeld zondag en maandag de beste conversieratio’s omdat mensen in het weekend naar de woonwinkel zijn geweest en daarna besluiten producten thuis te laten bezorgen via de website. Om na te gaan of smart bidding dit patroon zal oppakken, willen we weten of 90 procent van de datapunten binnen een 30 procent afwijking van het gemiddelde valt. In de onderstaande visualisatie kunnen we zien dat maar één datapunt in week 3 bijvoorbeeld buiten dit patroon valt. De verwachting is dus dat smart bidding dit patroon zal oppakken. Voor complexere scenario’s of grotere datasets is het handig om dit statistisch te controleren.

Op deze manier kan je bijvoorbeeld ook kijken of een speciale salesdag, zoals Black Friday, impact zal hebben op de biedstrategie. Aangezien machine learning biedstrategieën gebruik maken van een zogenaamde “Predictive Conversion Rate”. Als je de afgelopen jaren ziet dat deze dag qua conversieratio binnen de trend van de omliggende conversieratio’s valt, zal Smart Bidding geen probleem hebben met het optimaliseren van de biedingen ondanks het stijgende aantal zoekopdrachten op Black Friday. Als deze conversieratio wel significant afwijkt in de periode rondom Black Friday, is het wenselijk om tijdelijk de biedstrategie te pauzeren en over te gaan op handmatige optimalisatie.

Smart Bidding best practice 5: cross-device data

Een van de superkrachten van smart bidding is dat het rekening kan houden met conversies die plaatsvinden wanneer mensen van device gewisseld zijn. In Google Analytics en Google Ads worden conversies van het directe kanaal toegekend aan de voorlaatste interactie. Dus in het geval dat je zoekt naar een nieuw paar Nike Dunk High schoenen via een Google Ads advertentie en een paar uur later zelf direct naar de Nike website gaat om de schoenen te bestellen, dan krijgt alsnog de Google Ads-campagne de conversie toegekend.

Helaas gebeurt dit niet standaard op het moment dat de consument van device wisselt. Hierdoor kan Google Ads afhankelijk van de industrie 5 tot 40 procent van zijn totale aantal conversies niet toegekend krijgen. In het bovenstaande Google Ads overzicht uit Toeschrijving > Devices, kun je zien dat bijna 37 procent van de conversies cross-device plaatsvonden. Om deze inzichten te krijgen is het belangrijk om de Google Ads pixel te implementeren via Google Tag manager, aangezien cross-device inzichten niet standaard worden meegenomen als je gebruikt maakt vanuit Google Analytics geïmporteerde doelen.

Mocht je nog geen gebruik maken van de Google Ads pixel om cross-device data inzichtelijk te maken, switch dan niet meteen vandaag nog naar de pixel. Ho? Wat? Niet inzichtelijk maken? Maar dit kan toch betrekking hebben op 40 procent van de conversies die eigenlijk uit Google Ads komen? Tijdens Google Marketing Live 2018 werd cross-device reporting voor Google Analytics geïntroduceerd. Hoewel Google signals momenteel nog in Beta is, zal het binnenkort dus ook mogelijk worden om cross-device reporting mee te nemen in Google Ads via uit Google Analytics geïmporteerde conversies.

Smart Bidding best practice 6: attributie

Hoewel het bij veel marketeers nog steeds gebruikelijk is om te rapporteren op basis van een Last Click attributiemodel, is de Last Click-instelling van conversies in Google Ads niet optimaal voor smart bidding. In dit blog ga ik jou niet overtuigen om te gaan rapporteren op basis van een non-last click model.

Het doel van een SEA-marketeer is, minimaal, zoveel mogelijk bijdragen aan de bedrijfsresultaten binnen een bepaald Google Ads budget. Om te zorgen dat hiervoor alle interacties die een gebruiker heeft met Google Ads worden meegenomen, is het handig om een attributiemodel toe te passen dat niet alleen een zoekopdracht waarde geeft voor de laatste interactie, maar ook voor overige bijdrage aan de Google Ads resultaten.

Stel, er zijn twee zoekopdrachten voor adverteerder Coolblue (zie de afbeeldingen hieronder). “Laptops kopen” en “Dell Latitude E5570” hebben beide afgelopen maand 1.000 dollar aan budget gebruikt. Op basis van het Last Click model zou het zoekwoord met de minste omzet worden afgeboden (Dell Latitude E5570) en het zoekwoord met de meeste omzet opgeboden (Laptop Kopen) om de totale omzet te doen stijgen. Helaas is deze logica kortzichtig. Op het moment dat de tweede zoekopdracht “Dell Latitude E5570” met minder last click omzet, ook nog ertoe leidt dat mensen op jouw merknaam (Coolblue) zoeken en daar converteren, zal het afbieden van Dell Latitude E5570 er voor zorgen dat de totale omzet afneemt.

 

Een attributiemodel dat waarde geeft aan meer dan één interactie in het aankoopproces, kan er voor zorgen dat smart bidding beter in staat is de totale omzet uit Google Ads te laten stijgen, doordat de machine learning ook rekening mag houden met eerdere en latere interacties. Welk model je gebruikt is natuurlijk afhankelijk van de bedrijfsstrategie. Let wel op: Google Ads attributie kijkt alleen naar Google Ads conversies en houdt hierbij geen rekening met andere kanalen. Onthoud hierbij dat een model waarbij smart bidding rekening kan houden met meer dan één interactie de voorkeur verdient en daarbij data gedreven (als dat beschikbaar is) de beste synergie vormt met de machine learning van smart bidding.

Smart bidding best practice 7: MCC conversies

In het geval dat jouw Google Ads inzet meer dan één account betreft is het slim deze accounts samen te voegen in één Google Ads MCC account. Op deze manier is het namelijk mogelijk om deze accounts vanuit één en dezelfde omgeving te managen. Daarnaast stelt het jou in staat om Google Analytics en doelen op MCC niveau in te stellen, op deze manier kan namelijk smart bidding de voor genoemde attributie en cross-device inzichten niet alleen binnen een account toepassen, maar ook binnen alle accounts die onder het MCC vallen.

Smart bidding best practice 8: Enhanced e-commerce

Op het moment dat je smart bidding gaat inzetten voor een e-commerce website, dan is het wijs om ook de omzet waarde uit Google Analytics, dan wel de Google Ads pixel te importeren door de waarde van het conversiedoel in te stellen (zie onderstaand). Op deze manier is het namelijk mogelijk om niet op een kosten per conversie (CPA) te sturen, maar ook op het optimaliseren van de verhouding tussen de kosten en de gerealiseerde omzet (ROAS).

Voorbeeld van een doel waarvoor de waarde wordt bepaald in Google Analytics.

Smart bidding best practice 9: Micro conversies

Voor sommige adverteerders zijn er weinig conversies binnen het account doordat de daadwerkelijke sales gekwalificeerde lead weinig tot niet via Google Ads gedaan wordt. In dat geval is het mogelijk om op alternatieve micro conversies te sturen. Zo kan het voor een adverteerder met weinig transacties, bijvoorbeeld interessant zijn om campagnes via smart bidding aan te sturen op basis van mensen die producten in hun winkelmandje doen.