Google Ads accounts: minder campagnes, controle en uiteindelijk minder management uren?

Leestijd: 10 minuten

Google Ads automatisering

Met de opkomst van machine learning en daardoor geïntroduceerde automatiseringsmogelijkheden hebben digitale marketeers nu te kampen met minder controle over hun campagnes, kosten en resultaten. Daarnaast is het uitvoerende werk voor een Google Ads specialist minder tijdsintensief geworden dan voorheen. Wat betekent dit voor de Google Ads specialist van de (nabije) toekomst en welke impact heeft dit op de fees die agencies factureren aan hun klanten?

Wie het advies van de gemiddelde Google Account manager volgt en blind inzet op Performance Max en alle andere 1-button-click optimalisatie aanbevelingen, heeft gegarandeerd meer kosten en minder resultaat. Hierbij wordt het volgende maar weer eens duidelijk: de doelen van Google zijn niet altijd jouw doelen.

In de afgelopen jaren heeft Google veel automatisering geïntroduceerd en gepusht, terwijl het ook veel van de controlemogelijkheden/inzichten verwijdert die marketeers doorgaans gebruikten om het verspillen van uitgaven te voorkomen.

Wat biedt Google aan oplossingen?

Een kleine opsomming van wat Google heeft doorgevoerd:

Zoektypen zijn verleden tijd: Als gevolg hiervan zijn zoekwoorden niet langer gedetailleerd genoeg en is Google’s begrip van ‘overeenkomende’ varianten en ‘vergelijkbare’ varianten enorm breed.
Doelgroepen zijn toegevoegd: Google heeft de afgelopen jaren aanzienlijke inspanningen geleverd om zoekwoorden te vervangen als de primaire optimalisatie mogelijkheid.
De introductie en het pushen van “slimme” functies: de “optimalisatie score” en “slimme shoppingcampagnes” van Google waren de eerste grote inspanningen; nu hebben we Performance Max, het einde van ETA’s en ongetwijfeld nog meer in de nabije toekomst.
De meeste zoektermgegevens zijn verwijderd: natuurlijk was de verklaring hiervoor dat dit noodzakelijk was voor “privacy”. Maar persoonlijk durf ik daar mijn twijfels wel over uit te spreken.
Auto applied campagne changes! Als je al helemaal niet meer zelf wilt nadenken kan je ervoor kiezen om Google eigenlijk zelf, zonder enige context of strategie, je account te laten managen.

Als gevolg van deze aanpassingen stijgen de klikprijzen gedurende het hele proces en heb je dus als marketeer geen idee waar je geld precies heengaat. Mocht je tot de conclusie zijn gekomen dat bovenstaande aanpassingen voor jou wel werken en je accounts er daadwerkelijk beter van worden, dan zou ik in ieder geval willen afraden om bij ons te komen solliciteren en willen adviseren een ander carrièrepad te kiezen.

Enfin, door het tempo van verandering vragen veel PPC specialisten zich af hoe ze zich het best kunnen aanpassen aan de veranderde situatie, hoe de toekomst eruit gaat zien en uiteraard waar ze nog echt het verschil kunnen maken. Dit zijn de 3 smaken die ik het meest tegenkom in PPC land:

Volledig automatiseren: geef controle en volume aan de machines. Gooi alles in een paar campagnes, schakel Broad Match in en klaar!
Old School methode: focus op het behouden van veel controle met de klassieke exact match ad-group structuur waarin weinig keywords zitten zodat je precies weet waar je geld heen gaat.
Niemandsland: een beetje van beide methodes: Een paar exacte campagnes, een aantal brede campagnes met wellicht een DSA ad-groupje.

Persoonlijk denk ik dat vasthouden aan de Old School methode je niet meer de controle oplevert, die je voorheen wel had. RSA’s zorgen ervoor dat je niet echt meer weet welke content nu precies aan welke doelgroep wordt getoond en ook is exact dus niet zo exact meer.

Een mengelmoesje zou ook zeker niet mijn eerste keuze zijn. Mijn ervaring is namelijk dat in een juiste geautomatiseerde campagnestructuur, ook het rendement uit je belangrijkste exacte keywords omhoog gaat. De bid algoritmes kunnen veel makkelijker bepalen voor welke dimensies een zoekwoord wel werkt en voor welke niet waardoor er veel efficiënter wordt geboden op die woorden. Juist dit algoritme heeft weer baat bij een structuur met weinig campagnes (Hagakure bijvoorbeeld) omdat het dan simpelweg meer data heeft in een campagne om op te sturen. Immers: meer keywords betekent meer conversies en meer conversies betekent meer optimalisatiemogelijkheden.

Het enige dat hetzelfde is gebleven, is dus de wens om de juiste accountstructuur te vinden waarbij je enerzijds de balans vindt tussen je uitgaven en resultaten, en anderzijds tussen de voorspelbaarheid van je campagnes en het experimenteren hiermee. Maar is dit nog wel mogelijk? Het antwoord is: ja

Waar moet je rekening mee houden

Automatisering is here to stay. De toenemende rol van automatisering zal een impact hebben op Google Ads accountstructuren. Dit kan zowel voordelig als nadelig zijn, afhankelijk van de situatie. Wat wel als een paal boven water staat is dat de marketeer die dit omarmt en ermee aan de slag gaat, sneller en meer leert dan de marketeers die dat niet doen.
De structuur gaat over mensen. Belangrijk is de “hoe” je de marketing van je organisatie verbindt aan je doelgroep. Houd daarom je publiek in gedachten wanneer je jouw Google Ads account structureert.
Betere data = grotere kans op goede resultaten. Focus niet alleen op conversiegegevens. Zorg ervoor dat elk platform dat je gebruikt (niet alleen Google, Microsoft en Facebook) over de zakelijke en financiële gegevens beschikt die het nodig heeft om je kansen op een goed resultaat te maximaliseren. Denk bijvoorbeeld aan marge, prijscompetitiviteit, maatbogen bij kleding, maar ook aan historische sales performance. Kortom, maak efficiënt gebruik van je gegevens en help de machines om slimmer te worden!
Uitsluiten is belangrijker dan insluiten. Wees hard in je campagne-uitsluitingen om ervoor te zorgen dat machines zich concentreren op wat je wilt (en maak geen slechte conclusies die je budget opblazen).
Wees machine learning-vriendelijk. Ga niet alles hypersegmenteren. Bouw een structuur die AI-vriendelijk is en toch voldoende gesegmenteerde inzichten biedt. Minder campagnes is niet erg.
Zorg ervoor dat je de basis blijft begrijpen. Ondanks dat veel keuzes veel beter kunnen worden genomen door machine learning, is het wel essentieel om te blijven begrijpen welke keuzes machine learning beter neemt dan jij. Dit is voor wat meer senior marketeers en voor agencies de grootste uitdaging met betrekking tot opleiden van juniors. Wanneer een startende Google Ads specialist niet weet wat er precies gebeurt wanneer de max CPC op een zoekwoord wordt verhoogd of dat er remarketinglijsten aan de SEA campagnes worden toegevoegd, kan hij of zij ook onmogelijk machine learning van de juiste KPI’s voorzien of interpreteren waarom een algoritme een bepaalde richting op gaat.

De toekomst van Google Ads management

Persoonlijk maak ik me als eigenaar van een digital marketing agency totaal geen zorgen over de relevantie van de Google Ads specialist. Naast het feit dat zelfs Performance Max campagnes nog de nodige relevante segmentatiemogelijkheden kent, zal ook dit campagnetype in huidige vorm niet zomaar altijd en overal de beste optie zijn.

Vergelijk het bijvoorbeeld met Smart Shopping versus Manual Shopping. Hoewel het smart algoritme in veel gevallen daadwerkelijk de bovengemiddelde Google Ads specialist eruit optimaliseert, zijn er ook nu gevallen waar Manual beter rendeert dan Smart. Denk bijvoorbeeld aan adverteerders die het voor 95% van branded traffic moeten hebben. In dat geval kan je met een gelaagde shopping structuur met slimme uitsluitingslijsten je conversies op deze branded terms tegen veel lagere CPC’s binnenhalen, waardoor ook je Cost Per Sale en ROI omhoog gaat.

Daarnaast gaan veel optimalisatiemogelijkheden hem zitten in de informatie die je naar Google Ads gaat sturen. Het belangrijkste voorbeeld hiervan is natuurlijk je productfeed. Naast het feit dat je feed op de juiste manier productdata moet weergeven, vind ik dat je anno 2022 ook echt businessdata in je productfeed dient te hebben.

Dit kan op het simpele niveau van marge zijn waarop je je campagnes kan inrichten op meerdere ROI doelstellingen. Maar denk ook aan hoe competitief de prijzen van je producten zijn ten opzichte van andere aanbieders. En hoe presteer je producten kanaalbreed op je website? Deze informatie staat allemaal in je back-end of gewoon in Google Analytics en kan je redelijk eenvoudig aan je productfeed koppelen. Kortom: er zijn zoveel manieren waarop je als agency het verschil kan en moet maken, dat ik me niet kan voorstellen dat agencies niet ten alle tijden hun kennisvoorsprong zouden moeten kunnen behouden.

Wel mag je als eindklant kritisch gaan kijken naar de maandelijkse uren die je agency factureert. Het is evident dat Google Ads management contracten uit bijvoorbeeld 2018 gebaseerd zijn op andere randvoorwaarden dan de nu heersende standaard. Er is simpelweg minder uitvoerend werk waardoor minder uren een logisch gevolg zouden zijn. Begrijp me niet verkeerd, ik denk dat je in 15 uur nog steeds niet veel kan doen voor een klant, zeker niet als het om een complexe webshop met veel producten gaat. Wel denk ik dat de tijden dat je 3 SEA marketeers of 150 agency uren nodig hebt om je Google Ads campagnes efficiënt te runnen wel echt voorbij zijn, ongeacht je spend. Dat zou door automatisering in 9 van de 10 gevallen echt niet meer nodig zijn.