Comment devenir un spécialiste du marketing PPC plus agile, plus intelligent et plus performant

Intelligence artificielle, apprentissage automatique, apprentissage profond, réseaux neuronaux. Tout cela fait partie du lexique de l’annonceur numérique maintenant que les algorithmes de puissance tant de la mécanique tactique de nos campagnes. Le but ? Servir cette combinaison d’annonces sur cette impression à cette offre à ce membre de l’auditoire pour atteindre l’objectif de la campagne avec plus d’efficacité et d’efficacité que nous les commerçants pourraient faire manuellement. Le tout en formant des modèles algorithmiques pour comprendre les modèles et prédire les résultats en fonction de la transmission de données historiques.

Google, Microsoft, Facebook et toutes les autres plateformes de publicité numérique utilisent des données et des algorithmes pour identifier l’intention et prédire les besoins des clients, le comportement et les résultats marketing.

C’est l’ère du marketing prédictif. Et cela change le fonctionnement des stratèges et des gestionnaires des médias de performance et les compétences dont ils et leurs équipes ont besoin pour devenir des spécialistes du marketing PPC plus intelligents, plus agiles et plus efficaces. C’était le sujet de ma keynote lors de notre événement virtuel SMX Next le mardi (disponible à la demande avec inscription).

Les entreprises utilisent l’analyse prédictive pour des choses comme l’anticipation des besoins en stocks, l’optimisation des prix et la prévention de la fraude depuis des années. L’apprentissage automatique est maintenant omniprésent dans de nombreux outils de marketing, y compris l’achat de médias, avec la création d’annonces et de servir, les enchères et le ciblage de plus en plus alimenté par des algorithmes.

Le marketing de recherche, en particulier, évolue de l’achat de mots clés à l’achat d’audience à l’achat d’intentions prédictives, avec des campagnes automatisées diffusées sur des surfaces basées sur les résultats prévus. Le marketing de recherche n’est plus seulement une question d’achat du bon mot clé à un coût par clic efficace.

Maintenant, ajoutez l’accélérateur. Beaucoup de gens ont noté que COVID-19 a agi comme un accélérateur de tendance. Nous le voyons certainement dans la publicité numérique et le marketing. Les introductions de Facebook Shops et les annonces gratuites dans Google Shopping ont tous deux été accélérés en raison de COVIDE, par exemple, que le comportement des consommateurs d’achats tendance en ligne. Bon nombre des habitudes de consommation formées au cours de ces mois ne vont pas disparaître.

Et l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont au cœur de presque toutes les nouvelles fonctionnalités du marketing numérique. Les annonces sont diffusées où et quand les systèmes anticipent le résultat souhaité. Les mots clés et/ou les auditoires jouent souvent un rôle, mais les plates-formes utilisent maintenant des données et des algorithmes pour identifier l’intention et prédire ou anticiper les besoins, le comportement et les résultats marketing des clients. Comme je l’ai écrit après Google Marketing Live l’année dernière, les nouveaux types de campagne de l’entreprise offrent des annonces sur plusieurs canaux – pour posséder tous les aspects du voyage client, du haut vers le bas de l’entonnoir.

L’idée d’exécuter Search and Display ensemble dans une campagne fera encore frémir de nombreux annonceurs. Mais la plupart des nouveaux types de campagnes ne donnent pas aux annonceurs la possibilité de se retirer de l’inventaire des canaux. Cela, Google dira, était une tactique nécessaire dans un monde alimenté par l’apprentissage pré-machine. L’apprentissage automatique est peut-être surhyped, mais il sous-tend presque tous les aspects des campagnes et continuera de croître en importance.

Comprendre comment les systèmes sont conçus pour fonctionner. Pour visualiser combien de recherche payante utilise l’apprentissage automatique maintenant, nous avons codé en couleur search engine Land’s Period Tables of PPC Elements. Il est essentiel de comprendre comment ces éléments sont conçus pour fonctionner avant de les déployer. Apprenez autant que vous pouvez sur la façon dont ces systèmes d’IA et de ML sont conçus pour fonctionner, ce que nous savons sur les signaux qu’ils utilisent, leurs avantages et leurs lacunes.

Les algorithmes ne sont pas parfaits. Les modèles s’entraînent sur les données, et ces entrées sont importantes (il existe de nombreux exemples des conséquences involontaires du biais algorithmique). Une bonne dose de scepticisme vous aidera à déterminer quand les choses ne donnent pas les résultats qui comptent pour votre entreprise. Mais cela nécessite de comprendre comment un élément est conçu pour fonctionner.

Prenons par exemple la fonction d’ajustement de la saisonnalité. Beaucoup de gens ont commencé à l’utiliser dans leurs campagnes Google Ads au début de la pandémie COVID-19. Cependant, l’ajustement de la saisonnalité n’a pas été conçu pour être utilisé pendant une période prolongée de changement.

Prenez l’intendance des données au sérieux. Rien de tout cela ne fonctionne sans données. Les pros de PPC sont en mesure d’aider à éclairer la stratégie de données au sein de leur organisation. À bien des égards, les spécialistes du marketing de recherche ont été au centre de la compréhension de la façon d’utiliser les données pour faire un meilleur marketing et obtenir de meilleurs résultats.