Google Ads abbandonerà presto il “pay per click” a favore di un costo di conversione stabilito dall’intelligenza artificiale

Google Ads abbandonerà presto il “pay per click” a favore di un costo di conversione stabilito dall’intelligenza artificiale

Google Ads verso un cambiamento di rotta importante. Infatti, il canale pubblicitario targato BigG, che permette agli inserzionisti di investire, al fine di comparire sulle pagine dei risultati di ricerca, ottenere conversioni, oltre che un’efficace ed efficiente visibilità, ha accantonato, almeno in parte, la la logica dell’”ultimo click”. Google Ads, presto, sposerà una rimodulazione data-driven, che suddivide “gli accrediti verso una catena più complessa” e, forse, basata maggiormente sui meriti delle realtà coinvolte. Infatti, dal precedente modello “pay per click”, Google Ads passerà ad una logica basata sul “machine learning”, una branca dell’intelligenza artificiale, analizzando “l’intera filiera dei comportamenti comuni e tipici che portano l’utente verso i singoli touch point”.

Da Mountain View, spiegano in cosa consiste l’attribuzione “data driven”, la nuova logica del canale online di pubblicità Google Ads: “L’attribuzione basata sui dati assegna il merito delle conversioni in base al modo in cui gli utenti interagiscono con i vari annunci e decidono di diventare tuoi clienti. Questa funzionalità utilizza i dati del tuo account per stabilire quali parole chiave, annunci e campagne hanno il maggiore impatto sugli obiettivi della tua attività. L’attribuzione basata sui dati tiene conto delle conversioni provenienti da siti web, visite in negozio e Google Analytics da annunci della rete di ricerca (inclusi Shopping), YouTube e display”.

In realtà, il modello esiste già, ma fino a questo momento era messo in pratica solo da pochi inserzionisti di grandi dimensioni, che disponevano di conoscenze e volumi di vendita, in grado di poter mettere in pratica questo modello dell’attribuzione basata sui dati. Adesso, il modello di attribuzione basata sui dati che orienta Google Ads è studiata in modo tale che più realtà potranno applicarlo. E sono ancora gli sviluppatori di BigG  ad illustrare le differenze tra questo modello, basato sull’attribuzione dei dati, e gli altri modelli di attribuzione.

Questa nuova logica che guida Google Ads “utilizza i dati sulle conversioni per calcolare il contributo effettivo di ogni interazione con l’annuncio lungo il percorso di conversione”. Inoltre, continuano da Mountain View, “a ciascun inserzionista corrisponde uno specifico modello basato sui dati”. Questa nuova logica si struttura sul paragone tra “i percorsi dei clienti che generano conversioni con quelli dei clienti che non lo fanno”; e da Google evidenziano che questo “modello identifica i fattori comuni nelle interazioni con gli annunci che generano conversioni”, seppur il risultato finale potrebbe essere influenzato dal diverso andamento di “alcune fasi del percorso”. Infatti, queste ultime “potrebbero influire maggiormente sulla decisione di un cliente di realizzare una conversione”. Pertanto, spiegano gli esperti di Google, “il modello attribuisce più merito alle interazioni con gli annunci più rilevanti lungo il percorso del cliente”.

A dispetto della complessità di cui il modello basato sull’attribuzione dei dati targato Google e che ora governa Google Ads, i benefici per il cliente sono notevoli. Dalle stanze di Mountain View, sono ancora gli esperti di BigG a chiarire che: “Quando valuti i dati sulle conversioni, vedi quali sono gli annunci che hanno il maggiore impatto sui tuoi obiettivi di business. Se poi utilizzi una strategia di offerte automatiche per generare più conversioni, le tue offerte utilizzeranno queste importanti informazioni per aiutarti a raggiungere il tuo obiettivo”.

In base alla spiegazione restituita dal team Google, grazie al modello di attribuzione dei dati che sostituisce il “pay per click” di Google Ads, l’inserzionista dovrebbe godere di un numero maggiore di interazioni, ma spendendo molto meno. E perseguendo benefici importanti anche sulla concorrenza. Inoltre, questo modello permetterà di eliminare tutti i criteri legati ai dati, favorendo l’ottimizzazione del ROI, il “return on investment”, conosciuto anche come “ritorno sull’investimento” o “indice di redditività del capitale investito”. Esso rappresenta un “indice di bilancio che indica la redditività e l’efficienza economica della gestione caratteristica a prescindere dalle fonti utilizzate”, restituendo, pertanto, “il capitale investito in quella specifica realtà aziendale”.