Susan Yen, lead PPC la Search Lab, povestește în PPC Live The Podcast despre o campanie Performance Max care a mers prost, ce concluzii trage echipa din greșeli și până unde ar trebui lăsat AI‑ul să ia decizii pentru campanii. Discuția apare în episodul 328, moderat de Anu Adegbola, și aduce exemple concrete şi lecții practice pentru marketeri.
Toți am auzit promisiunile automate: rezultate imediate, trafic în creștere și rapoarte ce arată bine din prima. Susan a experimentat asta pe propria piele: a lansat prematur campanii Performance Max și, la început, totul părea ideal, un aflux de trafic și conversii care păreau să crească peste noapte. Ce nu era clar de la început era calitatea acelor conversii. Clientul a observat lead‑uri slabe sau false. Investigațiile au arătat că traficul provenea din plasări de calitate scăzută, trackingul conversiilor fusese setat greșit, iar Google contabiliza interacțiuni fără valoare reală, cum ar fi simple vizualizări de pagină, ca și conversii. Principala lecție a lui Susan: dacă nu ai deja conversii de calitate, nu te avânta pe Performance Max. Acum verifică lunar setările de conversie și tratează automatizarea cu multă mai mare prudență, mașina e utilă, dar are nevoie de un pilot.
Transparența rămâne crucială în relația cu clientul. Când apar probleme, Susan explică clar ce teste se desfășoară și că procesul presupune încercări și erori. Spune direct că, dacă o agenție nu experimentează, nu poate împinge afacerea înainte. Stabilirea așteptărilor de la început construiește încredere chiar și atunci când rezultatele nu sunt perfecte. Ca manager, transformă greșelile în lecții: echipa organizează sesiuni scurte numite „Five Minutes of PPC” în care fiecare povestește un slip‑up recent și ce a învățat. Ideea e simplă: greșelile se întâmplă; problema e să le ascunzi.
Pentru profesioniștii PPC, recomandările ei sunt foarte practice: acordă timp configurării contului, structura contează; verifică conversiile regulat ca să nu interpretezi date eronate ca adevăr; fii răbdător cu automatizarea și înțelege exact ce face; testează constant, chiar dacă rezultatele nu sunt ideale; și, cel mai important, fii sincer în privința experimentării. Anu sintetizează totul într‑un acronim: ABT, Always Be Testing.
Un mare risc al industriei, avertizează Susan, este dependenta excesivă de AI. Instrumentele automate pot fi de mare ajutor, dar abuzul lor generează texte generice, țintire neprecisă și campanii uniformizate. AI‑ul trebuie folosit ca asistent, nu ca înlocuitor. Anu adaugă că adevărații experți ştiu să folosească AI‑ul inteligent: dacă nu poți explica raționamentul din spatele unui output generat de AI, înseamnă că promptul a fost construit greșit și răspunsul va fi la fel. Bazele rămân esențiale pentru a înțelege recomandările sau rezultatele automate.
Mesajul final al lui Susan e clar și practic: ia‑ți timp, împinge limitele, testează continuu, dar nu lăsa automatizarea să gândească în locul tău. Anu încheie subliniind că AI‑ul poate accelera munca specialiștilor, dar strategia umană și gândirea critică sunt cele care îi fac mai buni.
Anu Adegbola, editor Paid Media la Search Engine Land din 2024 și gazda PPC Live The Podcast, produce și organizează evenimente PPC precum PPC Live și acoperă subiecte de paid search, paid social, retail media și video. Ea are experiență practică în campanii și automatizare pentru optimizarea ROI, ceea ce o ajută să pună întrebările potrivite în interviuri.
Episodul 328 include exemple specifice: o campanie Performance Max lansată prematur, verificări lunare ale conversiilor, sesiuni interne de învățare numite Five Minutes of PPC și acronimul ABT promovat de Anu. Aceste elemente ilustrează cât de importante sunt setările corecte, monitorizarea regulată și rolul omului în gestionarea instrumentelor automate. Crezi că agențiile ar trebui să impună reguli stricte pentru utilizarea AI în campanii sau mai degrabă să lase specialiștii să decidă situațional?
Fii primul care comentează