De la primele încercări cu potrivirea exactă a termenilor până la algoritmi care încearcă să anticipeze intențiile utilizatorilor, publicitatea pe Google a suferit numeroase transformări. Un test recent efectuat de echipa Adalysis arată că noua setare AI Max a Google modifică modul în care sunt potrivite și raportate termenii de căutare în campanii, generând zone oarbe pentru agenți și advertiseri care se bazează pe controlul fin al cuvintelor cheie.
Testul Adalysis indică faptul că, dacă o campanie nu include explicit o versiune broad match a unui cuvânt cheie, AI Max acționează ca și cum acea versiune ar exista și atribuie impresii, clickuri și costuri cuvintelor cheie deja prezente. În esență, AI Max poate revendica meritul traficului pe care exact match sau phrase match îl generau anterior, ceea ce distorsionează raportarea pe tipuri de potrivire. Pentru a restabili claritatea în rapoarte, recomandarea practică este simplă: adaugă versiuni broad match ale principalelor cuvinte pentru a separa ceea ce este cu adevărat incremental de ceea ce a fost redistribuit.
Sunt situații în care AI Max nu reprezintă cea mai bună alegere. Dacă în contul tău broad match a avut performanțe slabe în trecut, dacă cuvintele tale exacte sau pe frază sunt deja restricționate de buget sau dacă nu dorești personalizarea textului sau extinderea Final URL, funcții activate implicit în AI Max, atunci merită să faci o analiză atentă înainte de activare. Alternativa este să adaugi manual doar broad match-urile necesare și să păstrezi controlul total.
La examinarea termenilor de căutare sub AI Max au ieșit la iveală probleme repetitive: termeni de brand au fost potriviți cu interogări non-brand, termeni non-brand au fost conectați la competitori, iar uneori interogările de brand au ajuns asociate cu termeni ai concurenților. Filtrele pe brand pot reduce scurgerile, dar greșelile de scriere și variantele continuă să aducă trafic nedorit, ceea ce menține listele solide de cuvinte negative ca instrument esențial pentru protecția traficului de brand.
Mai mult, AI Max nu identifică întotdeauna căutări noi. Deseori revendică doar creditul pentru interogările pe care contul le avea deja, iar uneori suprascrie ierarhia obișnuită de potrivire a Google, atribuind impresiile setării AI Max în locul cuvintelor din grupuri de anunțuri mai relevante. De aceea metricile sale pot părea artificial îmbunătățite. În plus, echipa Adalysis a găsit termeni de căutare raportați de AI Max care nu se potriveau cu niciun cuvânt din cont, fără legătură clară cu conținutul paginii de destinație sau cu istoricul căutărilor. Ar putea avea legătură cu tehnologia fără cuvinte cheie pe care Google o dezvoltă, dar Google nu a confirmat această legătură.
Teoretic, regula de prioritizare a Google spune că exact match ar trebui să prevaleze când interogarea este identică. În practică, testul a arătat că AI Max uneori ignoră această regulă, ceea ce obligă advertiserii să adauge chiar și greșelile de scriere sau variantele apropiate ca exact match pentru a proteja interogările valoroase. Pentru a determina ce este cu adevărat incremental și ce a fost reasignat, Adalysis recomandă deduplicarea termenilor de căutare între tipurile de potrivire.
De ce sunt importante toate acestea? Pentru că, dacă nu poți avea certitudinea asupra cuvintelor care au declanșat anumite interogări, devine aproape imposibil să optimizezi bugete, să protejezi traficul de brand și să măsori performanța incrementală reală. Testele Adalysis confirmă că, deși AI Max poate ajuta la scalarea campaniilor, structura raportării sale poate umfla performanța percepută prin realocarea impresiilor de la exact și phrase match. Recomandările practice includ adăugarea versiunilor broad match pentru toate cuvintele importante, separarea traficului de brand, non-brand și competitor prin liste negative stricte, păstrarea celor mai bune interogări ca exact match și monitorizarea termenilor de căutare pentru duplicate sau rutări eronate. În esență, chiar și în era AI, gestionarea atentă a termenilor de căutare rămâne fundamentală pentru a direcționa bugetul către interogările cu adevărat performante.
Articolul a fost publicat pe Search Engine Land, o publicație deținută de Semrush, iar materialul a fost semnat de Anu Adegbola, Paid Media Editor în 2024, cu experiență în paid search încă din 2008. Anu a dezvoltat strategii PPC, a lansat evenimentul de networking PPC Live și este gazda podcastului PPC Live The Podcast, iar activitatea ei editorială se concentrează pe subiecte legate de search plătit, social plătit, retail media și video.
AI Max poate redistribui impresiile și complica interpretarea rapoartelor, iar analiza Adalysis ridică semne de întrebare clare despre cum se schimbă logica potrivirii în Google Ads. Probleme precum realocarea creditului de trafic, potriviri între brand și non-brand sau termeni misterioși fără corespondent în cont forțează managerul de cont să combine broad match, exact match și liste negative pentru a păstra controlul. Exemplele din test, alocări incorecte pentru cuvinte de brand, recomandarea deduplicării termenilor și necesitatea de a adăuga chiar și variante greșite ca exact match, evidențiază cât de mult se poate modifica raportarea fără o schimbare evidentă în performanță. Ce pași crezi că merită făcuți mai întâi în contul tău: adaugi broad match pentru toate cuvintele principale sau începi cu o listă negativă mai agresivă?
Fii primul care comentează