Ritorno sulla spesa pubblicitaria target, strategie AdWords

Di - 21 October 2013 - in
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Abbiamo parlato qualche mese fa delle Strategie di Offerta, un sistema attraverso il quale è possibile modificare la strategia di bidding su una determinata particella della campagna AdWords, anche andando a manipolare una semplice parola chiave. Tra tutte le automazioni di AdWords, che come ormai sapete, non sempre mi convincono, la peculiarità evidente di poter lavorare sulla singola parola, senza bisogno di creare accorgimenti tendenzialmente cervellotici, come accade sovente con le offerte automatizzate, rende – a mio parere, si intende – questo tipo di offerta dedicata particolarmente utile a seconda di quelli che sono gli obiettivi dichiarati della nostra campagna.
Che il giochino fosse piaciuto a molti si era capito subito, articoli, recensioni, pareri tendenzialmente entusiasti anche nei casi in cui la strategia fosse tipicamente di branding e quindi in alcuni casi a discapito della qualità (molte impression e clic in posizioni anche defilate). Del resto questo modello di “asta” è sostanzialmente in linea con il concetto stesso di Campagna Potenziata, dove ogni singolo elemento della campagna, concorre affinché l’intento dell’utente si palesi attraverso una query che parli effettivamente all’inserzionista, mettendolo in condizione di consegnare il miglior annuncio possibile. Vincendo quindi l’asta con una specifica chiave drogata dai vari aggiustamenti.

In questo caleidoscopio di parole, nasce una nuova formula: il ritorno sulla spesa pubblicitaria target.
La promessa, estrapolando dalla guida, è quella di impostare automaticamente le offerte (CPC max), al fine di ottenere il maggior valore di conversione possibile, raggiungendo il ritorno medio target sulla spesa pubblicitaria, che si desidera ottenere.

Il funzionamento è abbastanza semplice, purché si definisca primariamente l’obiettivo di conversione che si vuole raggiungere. Ipotizziamo di essere un sito e-commerce e di voler ottenere un guadagno di 10 euro ogni euro speso in pubblicità dove nel caso specifico, attenzione, con pubblicità, si deve calcolare la derivante dai clic sugli annunci AdWords.
In questo contesto, sappiamo che il ROAS originariamente si calcola sul profitto, quindi la sua formula dovrebbe essere:

[Profitto – Costo Pubblicitario] / Costo Pubblicitario

dove il profitto si calcola come Entrate – Costo del bene.
Poiché la strategia di offerta sopra citata tiene di conto il costo dell’annuncio, è importante tenere il valore di conversione più alto possibile, per simulare il costo effettivo del bene, che non potrebbe essere calcolato con la formula di AdWords.
Si prenda dunque il valore di conversione, diviso per la spesa pubblicitaria (annuncio) e si moltiplichi per 100 per avere il ROAS target.
In pratica: 10 € (vendita) / 1 € (spesa) x 100% = 1.000% di ROAS target

Il sistema provvederà quindi a ottimizzare le offerte CPC max per ottimizzare il valore di conversione.
Vi sono tre requisiti per poter attivare questa opzione:

  1. è stato assegnato un valore alla conversione che vogliamo monitorare;
  2. (in genere) devono essere state generate almeno 30 conversioni negli ultimi 30 giorni;
  3. il tasso di conversione dell’elemento coinvolto deve aver ottenuto un tasso di conversione simile per qualche giorno

Superata la fase di perplessità sul calcolo delle spese considerato il solo annuncio, e costruito l’escamotage dell’alzamento del valore di conversione, includendo quindi i costi nei maggiori ricavi, la formula è sicuramente interessante e da testare. Non – probabilmente – universalmente valida, ma su conversioni meccanizzate (NB punto 3 dell’elenco requisiti di cui sopra), credo che possa effettivamente diminuire di qualche centesimo il costo conversione e quindi il nostro ROAS.

 

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Andrea "Blubit" Testa Articolo scritto da

Andrea "Blubit" Testa lavora come consulente per la pubblicità online dal 1993 e si è specializzato nelle campagne SEM dalle prime piattaforme di keyword advertising in pay-per-clic. E' Top Contributor di Google AdWords dal 2010.

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