À medida que o cenário da publicidade de busca paga evolui, as ferramentas de IA e de modelo de linguagem estão ganhando força na simplificação e otimização dos processos de reestruturação de campanhas.
Alguns especialistas em pesquisa paga não estão mais satisfeitos com o status quo. Outros argumentam que a nossa indústria tem utilizado a IA desde sempre e que a revolução da IA é apenas uma mudança na terminologia.
Muitos preferem chatbots para obter respostas, movidos pela busca por eficiência, criatividade e por se manterem atualizados. Julie F. Bacchinidiretora administrativa da comunidade PPC Chat, enfatizou o último ponto durante seu bate-papo semanal no Slack sobre “Diversificação em PPC”.
Uma área em que a IA brilha é a simplificação do processo muitas vezes tedioso e demorado de reestruturação de contas.
Abaixo estão seis maneiras práticas pelas quais a IA pode ajudar os gerentes de PPC na reestruturação de contas de anúncios.
1. Encontrar novas ideias de palavras-chave para contas
Palavras-chave são a base de uma conta de anúncios.
Para reorganizar as contas de anúncios de maneira eficaz, você precisa analisar os relatórios de termos de pesquisa e identificar novas palavras-chave para incorporar em grupos de anúncios ou campanhas.
Embora necessário, esse processo pode ser demorado em contas grandes. É especialmente confuso para contas B2B, onde separar a intenção do consumidor da intenção comercial é fundamental.
É aqui que a IA pode ajudar. Existem ferramentas no mercado para ajudá-lo:
- Analise conjuntos de dados: A IA pode identificar palavras-chave novas e valiosas que podem ter sido esquecidas.
- Descubra oportunidades estatisticamente significativas: Alguns termos de pesquisa precisam de mais dados antes de serem acionáveis.
As ferramentas de IA não apenas identificam novos termos; eles também avaliam a significância estatística. Isso garante que você se concentre em termos com histórico comprovado de geração de conversões.
Considere o Optmyzr, uma ferramenta popular baseada em IA que se integra perfeitamente a plataformas como Google Ads e Microsoft Advertising e analisa automaticamente seu relatório de termos de pesquisa.
Com base na sua análise, recomenda palavras-chave relevantes para inclusão em grupos de anúncios existentes ou criação de novos.
Isso elimina a necessidade de downloads manuais de dados, análise e filtragem de planilhas.
Mais importante ainda, o Optmyzr utiliza significância estatística para garantir que suas recomendações tenham impacto.
2. Categorizando palavras-chave por tema
Campanhas eficazes de pesquisa paga dependem de grupos de anúncios bem organizados com palavras-chave tematicamente relacionadas.
Outro motivo para reestruturar é se um gerente de anúncios anterior adicionou acidentalmente milhares de palavras-chave de recomendações automáticas ou não entendeu a importância de manter um tema bem definido nos grupos de anúncios.
Agrupar palavras-chave por tema garante que seus anúncios correspondam aos termos de pesquisa do usuário. É aqui que entram em jogo grandes modelos de linguagem como ChatGPT e Gemini do Google.
Imagina isto:
Você pode colar facilmente milhares de palavras-chave em uma caixa de bate-papo e pedir à ferramenta para organizar todas as palavras-chave por tema.
Agrupar manualmente milhares de palavras-chave por tema pode ser uma tarefa árdua.
Insira grandes modelos de linguagem. Ao alimentar esses modelos com sua lista de palavras-chave (até mesmo excedendo 2.000 palavras-chave), eles podem identificar e categorizar temas com notável velocidade e precisão.
A verificação de duplicatas é crucial porque os grupos de anúncios geralmente têm palavras-chave sobrepostas. Continue refinando a lista de palavras-chave temáticas até que seja mais gerenciável para reduzir a redundância.
3. Adaptar os anúncios mais de acordo com a consulta de pesquisa do usuário
Isso se traduz em maior relevância do anúncio, índices de qualidade mais elevados e maior eficácia da campanha.
Depois de agrupar as palavras-chave tematicamente, escrever o texto do anúncio torna-se uma necessidade.
Você precisa adaptar o texto do seu anúncio ao tema específico de cada grupo de anúncios, garantindo uma mensagem mais relevante e impactante para os usuários.
A reestruturação geralmente envolve a criação de novos grupos de anúncios.
Escrever anúncios de pesquisa responsivos (RSAs) pode ser árduo devido aos muitos títulos e descrições necessários. No entanto, a IA pode ajudar.
Vamos considerar o ChatGPT e o seguinte prompt:
- “Escreva-me 15 títulos diferentes com 30 caracteres ou menos para um anúncio de pesquisa do Google para meu negócio de biscoitos gourmet.”
Lembre-se de que a supervisão humana ainda é importante. Embora a IA possa certamente estimular a criatividade, o factor humano permanece insubstituível. No exemplo acima, alguns títulos gerados por IA podem exceder o limite de caracteres ou não ter o impacto desejado.
A melhor abordagem é aproveitar a IA para o brainstorming inicial e depois refinar o conteúdo gerado com seu toque humano exclusivo.
4. Auxiliar na criação de imagens
A ferramenta de geração de imagens com tecnologia de IA do Google Ads acelera o processo de teste e economiza tempo e recursos ao gerar novas imagens.
A redução de tempo e custos é particularmente impactante para marcas que operam com orçamentos limitados e competem numa plataforma onde as imagens são uma ferramenta importante.
Além disso, existe uma teoria de que as plataformas podem priorizar o conteúdo criado com novos recursos, como a geração de IA. Isso pode aumentar temporariamente seus anúncios enquanto a plataforma coleta dados em sua ferramenta.
Embora o impacto exato não seja claro, alguns anunciantes podem se beneficiar das imagens geradas por IA.
Veja uma loja de sopas gourmet apenas online, por exemplo. Ao contrário das roupas com estilos distintos, as tigelas de sopa podem ser semelhantes entre as marcas. É aqui que a IA brilha.
Ele pode criar visuais únicos e apetitosos para sua sopa, libertando você da dependência de sessões de fotos sazonais.
Essas imagens podem oferecer variedade para testes em uma conta que de outra forma não teria muitas imagens.
Vá mais fundo: Criação de campanhas do Google Ads com IA conversacional Gemini: quão bom é realmente?
5. Modelagem preditiva no Performance Planner do Google
O Performance Planner do Google é um exemplo de modelagem preditiva baseada em IA.
Ele permite que os anunciantes prevejam como as mudanças nas campanhas podem afetar as principais métricas, como conversões e cliques.
Aproveitar o Planejador de desempenho do Google antes e depois de uma reorganização de conta é um método excelente para demonstrar escalabilidade.
Ajuda a tomar decisões informadas sobre ajustes de orçamento e otimizar campanhas para obter melhores resultados.
6. Lances automáticos em plataformas de anúncios
Ao reorganizar campanhas publicitárias e centralizar dados, o raciocínio geralmente é permitir que as campanhas aproveitem conjuntos de dados maiores e estratégias de lances automáticos para funcionarem de maneira eficaz.
As estratégias de lances nem sempre são consideradas IA, mas sim aprendizado de máquina.
No entanto, as estratégias de lances utilizam aprendizagem automática para ajustar automaticamente os lances com base em vários fatores, como a probabilidade de uma conversão ou a competitividade de um leilão. Então, nesse sentido, as estratégias de lances podem ser consideradas uma forma de IA.
Aprofunde-se: como cada estratégia de lances do Google Ads influencia o sucesso da campanha
ppc-optimization-boosting-efficiency-and-strategy">Otimização PPC baseada em IA: aumentando a eficiência e a estratégia
Apesar de estarem disponíveis há anos, ferramentas de IA como o Optimzr e vários recursos da plataforma frequentemente não são reconhecidos como IA, em grande parte porque a percepção predominante equipara IA a chatbots.
No entanto, a IA abrange mais do que apenas chatbots; envolve computadores tomando decisões rapidamente.
Essas tecnologias oferecem opções para os anunciantes, abrangendo tudo, desde pesquisa de palavras-chave e organização de grupos de anúncios até a redação de textos de anúncios RSA e geração de imagens.
A modelagem preditiva e as estratégias de lances automáticos melhoram a otimização da campanha e economizam um tempo valioso dos gerentes de pesquisa paga, enquadrando-se perfeitamente na ampla definição de ferramentas de IA.
A integração de IA permite que os gerentes de pesquisa paga sejam mais eficazes na criação de campanhas e na alteração de contas. Isso permite que você faça a transição para uma função mais estratégica, indo além da mera execução de tarefas para moldar estratégias e resultados.
