Rôle crucial des modèles de coûts : gestion du budget fréquemment modifié

Remarque :

Cet article a été rédigé et contribué par Nidhi Kapoor, Senior Consultant - AMO chez Adobe.

La gestion d’un budget n’est rien moins qu’un art. Il s’agit d’un mélange de compétences, de patience et de créativité avec une technologie efficace.

La gestion du budget n’étant pas une opération unique et nécessitant une surveillance active et des compétences de gestion, une plate-forme technologiquement solide avec ses conseils peut aider à orienter dans la direction appropriée. C’est précisément à ce niveau qu’Adobe Media Optimizer (AMO) et sa technologie apparaissent et permettent de faire le travail de manière optimale. La beauté des caractéristiques d’AMO réside dans le fait qu’il guide la gestion du budget de manière à ce que les conversions / objectifs ne soient pas perturbés et réellement maximisés. 

AMO propose diverses options pouvant être utilisées pour gérer les objectifs de dépenses au jour le jour au niveau du portefeuille. Comme :

  • Objectif de dépense journalière
  • Stratégie de dépense
  • Capsules de campagne et multiplicateur
  • Auto-ajustement automatique des limites de budget de campagne
  • Ajustements de l’offre mobile
  • Budgets de ConstraintsLearning
  • Modèles - Modèle de coût et de recettes et leur durée de vie
  • Offres de campagne

Dans un compte où le montant du budget varie fréquemment chaque mois et où l’historique du trafic et des entrées de conversion a été important, la fonction « Modèle de coût » d’AMO contribue beaucoup à la gestion efficace du budget. Surtout dans le cas où le budget a été réduit soudainement par un fort pourcentage et l’historique du mois précédent a été forte. L’extraction inattendue interfère avec les informations collectées d’AMO et prend du temps pour être maîtrisée. C’est là que les modèles de coûts fournissent les informations détaillées au niveau de l’unité d’offre. Pour récapituler, l’unité d’offre dans AMO au niveau de la recherche est en fait un « mot-clé + type de correspondance ».

À propos de la modélisation

La modélisation peut être comprise comme une prévision (la prévision des performances par exemple). 

Sur la base des informations recueillies, l’AMO propose des prévisions sur la performance attendue de l’unité d’offre et, en fonction de l’objectif, optimisera l’offre pour chaque unité de manière à maximiser l’objectif1.

Procédure de collecte de données pour produire des modèles

  • Les annonceurs exécutent leurs campagnes sur le moteur de recherche.
  • Informations sur les clics et les coûts de campagne. récupéré.
  • Les données de conversions sont également capturées à partir du site Web client dans AMO.
  • AMO traite ensuite les données capturées pour aboutir à l’analyse et à la prévision sous forme de modèles.
  • Pour créer des modèles, AMO collecte des informations à différents points de données (offre par rapport au coût, au CPC, aux clics, aux impressions, à la position, etc.) et la technique de modélisation prédictive est utilisée pour analyser et générer des données.

Il existe deux types de modèles : a) Modèles de coûts b) Modèles de revenus. Ces rapports et ces modèles peuvent être affichés sur le tableau de bord. Examinons le rôle du modèle de coûts et sa contribution ci-dessous.

Rôle du modèle de coût

La précision du modèle de coût indique la manière dont l’unité d’offre est exécutée en fonction des performances prévues.

Le modèle est accessible via l’onglet « Cartes de Portfolio », puis sélectionnez l’option « Précision du modèle ». Il peut être examiné au niveau suivant :

a) Cliquez sur le niveau du volume

b) Niveau d’unité d’offre

c) Niveau de matériel

d) Mobile par niveau de groupe d’annonces

AMO Cost Model

Une précision de coût proche de 100 % est le meilleur chiffre à avoir dans n’importe quel compte. S’il est supérieur à +10 à +20 % selon la base de cas d’utilisation, le modèle de coûts doit être étudié en détail à tous les niveaux pour comprendre d’où provient le coût principal. Le « Niveau de l’offre » est une section importante sur laquelle il faut se concentrer. Il fournit en réalité un détail sur la liste des unités d’offre pour lesquelles le coût et les clics sont en termes de performances réelles par rapport à la valeur prévue. Ces données de performance peuvent ensuite être analysées lorsque le coût et les clics sont supérieurs aux valeurs prédites. Une fois la liste des unités d’offres présélectionnées, qui dépensent plus que nécessaire, l’étape suivante consiste à étudier en détail les termes de recherche de ces unités d’offres. Pour ce faire, les termes de recherche au niveau du moteur de recherche ou du niveau AMO peuvent être évalués afin de s’assurer que les mots clés correspondent aux termes exacts, en particulier pour les mots clés pour lesquels nos modèles présentent des différences. En définissant ces termes comme « negatives exact » et « cross positifs » à droite, vous pouvez contrôler les mesures suivantes :

  • Impressions erronées
  • Clics non pertinents
  • Rapport exact des types de correspondance
  • CPC

L’action ci-dessus permet de contrôler immédiatement les conditions de recherche non pertinentes. Cela permet non seulement de contrôler les dépenses quotidiennes, mais également d’autres paramètres, tels que le CTR, car il contrôle les impressions indésirables. Le CPC est également amélioré au fur et à mesure que le type de correspondance augmente, ainsi que l’apparence des annonces uniquement sur les mots clés pertinents. Au fur et à mesure que la pertinence s’accroît, cela aide à améliorer encore la qualité, ce qui améliore à son tour le CPC et la moyenne. position. À la suite de l’amélioration de ces métriques de base, le CR s’améliore également à mesure que le coût et le facteur de pertinence global sont maîtrisés.

Par conséquent, les informations de précision du modèle de coûts jouent un rôle important dans la compréhension du cheminement au niveau des dépenses et facilitent l’action d’optimisation dans la direction appropriée.

1Définition tirée du matériel de formation AMO de Gauri Bhat.

Remarque :

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