Papel fundamental dos modelos de custo: gerenciando o orçamento em mudança com frequência

Administrar um orçamento não é menos que uma arte. É uma mistura de habilidade, paciência e pouca criatividade com uma tecnologia eficaz.

Como o orçamento de gerenciamento não é apenas um negócio único e requer um monitoramento ativo e habilidades de gerenciamento, a plataforma tecnologicamente forte com sua orientação pode ajudar a direcionar a gerência na direção certa. É exatamente nesse ponto que o Adobe Media Optimizer (AMO) e sua tecnologia aparecem e ajudam a realizar o trabalho da melhor forma possível. A beleza das funcionalidades da AMO é que ela orienta a gestão do orçamento de tal forma que as conversões/objetivos não sejam perturbados e realmente maximizados. 

O AMO oferece várias opções que podem ser usadas no gerenciamento de metas diárias de gasto no nível do portfólio. Tal como:

• Direcionamento de gasto diário
• Estratégia de gastos
• Limitadores e multiplicadores de campanha
• Ajustar automaticamente os limites de orçamento da campanha
• Ajustes de oferta para celular
• Orçamentos ConstraintsLearning
• Modelos - modelo de custo e modelos de receita e suas meias-vidas
• Lances de campanha

Em uma conta em que o valor do orçamento varia frequentemente todos os meses e o histórico de tráfego e conversões foi forte, o recurso "Modelo de custo" da AMO ajuda muito na gestão eficaz do orçamento. Particularmente o caso quando o orçamento foi reduzido de repente pela grande porcentagem e a história do mês anterior foi forte. O puxão inesperado interfere nas informações coletadas da AMO e leva tempo para ficar sob controle. É nesse ponto que os modelos de custo fornecem as informações detalhadas no nível da unidade de oferta. Para recapitular, a unidade de ofertas no AMO no nível de pesquisa é, na verdade, um "tipo de correspondência de palavra-chave".

A modelagem pode ser entendida como previsão (ou seja, previsão de desempenho). 

Com base nas informações coletadas, a AMO apresenta as previsões de como a unidade de lances pode ser realizada e, com base no objetivo, otimizará o lance para cada unidade de lances, de modo que o objetivo seja maximizado¹.

• Os anunciantes veiculam suas campanhas no mecanismo de pesquisa.
• Informações de dados de cliques e custo da campanha. é coletado.
• Os dados de conversões também são capturados do site do cliente no AMO.
• A AMO então processa os dados capturados para gerar análises, previstas na forma de modelos.
• Para criar modelos, o AMO coleta informações em vários pontos de dados (oferta x custo, oferta x CPC, oferta x cliques, oferta x impressões, oferta x posição etc.) e a técnica de modelagem preditiva é usada para analisar e gerar dados.

Existem dois tipos de modelos: a) Modelos de custo b) Modelos de receita. Esses relatórios e modelos podem ser vistos no painel. Vamos discutir a função do modelo de custo e sua contribuição abaixo.

A exatidão do modelo de custo orienta o desempenho da unidade de ofertas conforme o desempenho previsto.

O modelo pode ser acessado através da guia 'Cartões de portfólio' e, em seguida, selecionando a opção 'Precisão do modelo'. Pode ser estudado no seguinte nível:

a) Clique no nível do volume

b) Nível da unidade de lances

c) Nível do dispositivo

d) Dispositivo móvel por nível do grupo de anúncios

A precisão de custos próxima de 100% é a melhor figura em qualquer conta. Se for superior a 10 a 20%, dependendo da base de caso de uso, o modelo de custo deve ser estudado em detalhes em todos os níveis para entender de onde o principal custo está vindo. 'Nível de unidade de oferta' é uma seção importante para focalizar na profundidade. Na verdade, ele fornece um detalhe na lista de unidades de ofertas em que o custo e o clique são incorridos no desempenho real do que o valor previsto. Esses dados de desempenho podem ser analisados posteriormente, onde o custo e os cliques são maiores do que os valores previstos. Quando a lista de unidades de ofertas for pré-selecionada, gastando mais do que o necessário, a próxima etapa será estudar detalhadamente os termos de pesquisa dessas unidades de lances. Para fazer isso, os termos de pesquisa no mecanismo de pesquisa ou no nível do AMO podem ser avaliados para garantir que as palavras-chave correspondam aos termos certos, principalmente das palavras-chave em que nossos modelos apresentam discrepâncias. Ao definir esses termos como "negativos exatos" e "exatos positivos cruzados" no nível certo, o grupo de anúncios controla as seguintes métricas:

• Impressões imprecisas
• Cliques irrelevantes
• Proporção de tipos de correspondência exata
• CPC's

A ação acima ajuda no controle imediato do gasto com termos de pesquisa irrelevantes. Isso ajuda não apenas no controle do gasto do dia a dia, mas também em outras métricas, como a CTR, que controla as impressões indesejadas. Os CPC também melhoram à medida que o tipo de correspondência exata aumenta e também a aparência dos anúncios apenas nas palavras-chave relevantes. À medida que a relevância aumenta, ajuda a melhorar ainda mais o índice de qualidade, o que, por sua vez, melhora o CPC e o avg. posição. Como resultado da melhoria dessas métricas básicas, o CR também melhora, pois o custo e o fator de relevância geral estão sendo controlados.

Portanto, as informações de precisão do modelo de custo desempenham uma função importante na compreensão do caminho do nível de gasto e ajudam a levar a ação de otimização na direção certa.

¹Definição tirada do material de treinamento AMO de Gauri Bhat.