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Sbloccare il potenziale PPC dei dati delle query di ricerca

megamarketing by megamarketing
Agosto 12, 2019
in Marketing
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Sbloccare il potenziale PPC dei dati delle query di ricerca

I dati delle query di ricerca possono aiutarti a creare una campagna PPC che ottiene grandi risultati.

I dati delle query di ricerca non sono solo utili per identificare parole chiave a corrispondenza inversa, è il segreto per sbloccare il potenziale nascosto all'interno delle campagne di ricerca pay-per-click o di shopping.

Le query di ricerca sono le parole che le persone digitano effettivamente in un motore di ricerca, non le parole chiave con cui inizialmente li targetizzi. Diamo un'occhiata ai diversi modi in cui possono essere utilizzati per PPC e oltre.


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Ricerca di parole chiave a corrispondenza inversa e positiva con i dati delle query di ricerca

Le piattaforme pubblicitarie ti consentono di utilizzare parole chiave a corrispondenza inversa per impedire la visualizzazione di un annuncio se viene utilizzata una determinata parola o frase. Esempi evidenti di questi includono parole come "gratuito", "usato" o "antico" quando si pubblicizzano nuovi prodotti.

Esempi meno ovvi possono includere argomenti irrilevanti che si scontrano con l'argomento in questione. Ad esempio, provare a vendere un giocattolo per cani farcito per bambini potrebbe consentire la pubblicità per le persone che cercano piccole razze di cani giocattolo o masticano giocattoli per cani – due intenti di ricerca completamente sbagliati!

Risultati della ricerca di cani giocattolo

Alcune parole chiave a corrispondenza inversa devono essere implementate per bloccare del tutto determinate ricerche, ma una percentuale di parole chiave non è così in bianco e nero da poter apportare un certo valore, ma in media ha un tasso di conversione molto più basso. Il blocco di queste parole chiave semi riuscite è un modo semplice per gestirle, ma riduce il volume di traffico che ricevi.

Segmentare le parole chiave semi riuscite è facile se c'è un volume di ricerca abbastanza alto, puoi semplicemente creare una nuova parola chiave che si concentri completamente sul termine di ricerca.

Se il volume di ricerca non è sufficiente, puoi copiare il gruppo di annunci e utilizzare una parola chiave a corrispondenza inversa per attivare un gruppo di annunci con un'offerta inferiore.

Gruppo di annunci

Lo stesso trucco può essere applicato per le parole chiave positive, le query di ricerca che convertono più in alto della media e quindi possono permettersi di avere offerte più alte su di esse.

Gruppi di annunci di parole chiave positivi

Nelle campagne commerciali, questo può essere utilizzato per le impostazioni con priorità alta, media e bassa.

Immagina un percorso che un utente intraprende dalla scoperta di un prodotto / servizio verso un acquisto / chiamata:

Percorso utente

Chiaramente, gli utenti che seguono questo percorso avranno una maggiore intenzione di effettuare un acquisto, un tasso di conversione più elevato per utente. La pubblicità a pagamento di successo può concentrarsi su qualsiasi parte di questo percorso, ma per diventare più efficaci dobbiamo fare offerte meno alle persone all'inizio del loro viaggio e più a quelle pronte all'acquisto per massimizzare la redditività.

Ci sono indizi nei dati delle query di ricerca a livello di intento di un utente e questi variano molto da diverse nicchie online. I segmenti da analizzare in primo luogo per una differenza significativa nel tasso di conversione sono i seguenti:

  • Con marchio vs. senza marchio – Le persone alla ricerca di marchi hanno maggiori probabilità di acquistarli (discussi in dettaglio di seguito).
  • Coda lunga vs. coda corta – Le parole chiave a coda lunga spesso (ma non sempre) hanno un tasso di conversione più elevato (la formula del foglio di calcolo per questo è mostrata di seguito).
  • Alta conversione contro bassa conversione – Scegliere le query di conversione passate ti consente solo di ottenere conversioni extra dalle stesse query in futuro.
  • Numerato vs. non numerato – Quando le persone cercano taglie o misure, hanno un'intenzione più alta su coloro che fanno solo acquisti in vetrina.
  • SKU vs. non-SKU (e-commerce) – Chi è alla ricerca di SKU specifici o numeri di parte è poco prima del punto di acquisto e si converte molto se il prezzo è competitivo.

L'uso dell'automazione per identificare e aggiungere frasi di ricerca direttamente negli elenchi di parole chiave a corrispondenza inversa è un grande risparmio di tempo per Google e Bing Ads. Altrimenti, aggiungi nuovi negativi in ​​queste aree circa una volta al mese e applicali in un elenco di parole chiave a corrispondenza inversa appropriato per segmentare gli utenti in base all'intento.

Ecco il flusso di script per aggiungere automaticamente tutte le query di ricerca di lunghezza inferiore a quattro parole a una parola chiave a corrispondenza inversa (utilizzando gli script di Google Ads):

Cerca query flusso di script

Per iniziare su uno script di Google Ads, questo script gratuito è un ottimo punto di partenza, scritto in linguaggio JavaScript, che non è troppo difficile da imparare. Contiene sia il codice del rapporto sulle query di ricerca sia il codice per aggiungere parole chiave a corrispondenza inversa in Google Ads.

Identificazione del contenuto di domande e risposte utilizzando i dati delle query di ricerca

I dati delle query di ricerca non sono utili solo per segmentare le campagne pubblicitarie a pagamento, ma possono anche essere utilizzati per estrarre preziose frasi di domande e risposte per scopi di ottimizzazione dei motori di ricerca, PPC e esperienza utente.

Un fattore spesso trascurato verso l'ottimizzazione PPC è la qualità della pagina di destinazione stessa, un metodo noto come ottimizzazione del tasso di conversione. Invece di offerte più intelligenti, concentrarsi su una migliore esperienza sulla pagina di destinazione per gli utenti può essere un modo più economico per ottenere più lead / vendite senza la necessità di traffico aggiuntivo.

Le persone fanno domande o cercano risposte online per scoprire:

  • Che cos'è qualcosa.
  • In che modo un prodotto / servizio può apportare benefici alla loro vita.
  • Quali caratteristiche cercare in un prodotto / servizio.
  • Informazioni chiave sui fornitori di prodotti / servizi.
  • Prezzi e recensioni tipici su un prodotto / servizio specifico.

Tieni presente che questi tipi di domande si allineano ai diversi livelli di intenti menzionati in precedenza, il percorso dell'utente verso un acquisto.

Le pagine di destinazione incentrate sulle frasi di domande e risposte sono candidati ideali per le nuove pagine di destinazione in quanto soddisfano pienamente il bisogno di informazioni di un utente, sono super utili e possono portare al riconoscimento del marchio e alle vendite più in là. Queste pagine occupano un posto alto anche nei motori di ricerca per lo stesso motivo, sono esattamente ciò che la gente sta cercando.

Se la frase di ricerca di domande e risposte è troppo di nicchia, vale la pena aggiungere almeno ai contenuti di un sito Web per migliorare l'esperienza dell'utente. Il contenuto dell'annuncio può anche essere migliorato alludendo a queste frasi per aumentare la percentuale di clic e ridurre il costo per clic.

Per identificare queste frasi, per prima cosa filtrare i dati delle query di ricerca per parole tipiche utilizzate in una domanda come cosa, dove, perché, come, può, aiutare, ecc. E visualizzare i risultati.

Quindi, prova a guardare i dati delle query di ricerca a coda lunga, le frasi con cinque o più parole al loro interno. Queste ricerche sono utilizzate da persone che hanno bisogno di risposte precise alle domande e anche da coloro che utilizzano la ricerca vocale che hanno maggiori probabilità di porre una domanda più approfondita.

Se si utilizza un programma per fogli di calcolo come Excel, Open Office o Fogli Google, è possibile utilizzare una formula simile a quella seguente per contare il numero di parole in una query di ricerca per filtrare quelle più lunghe: = LEN (A2) -LEN (SOSTITUTIVO (A2, "", "")) + 1

Formula di conteggio parole

Identificazione di marchi o modelli nei dati delle query di ricerca

Gli umani sono fedeli ai marchi che usano per natura. Ti fiderai di un marchio che condivide i tuoi valori e che conosci da un po 'di più di quanto ti fiderai di qualsiasi nuovo marchio.

Le metriche del sito Web mostrano una chiara correlazione di tassi di conversione più elevati da parte di persone che utilizzano nomi di marchi o modelli nelle loro ricerche. I dati di seguito sono presi da tutte le query di ricerca all'interno delle campagne di shopping per un grande rivenditore di e-commerce.

Risultati della campagna commerciale

Si noti come anche il valore medio dell'ordine aumenti con le query con marchio e intervallo / SKU, un altro motivo per segmentare il traffico di ricerca in questo modo per massimizzare la redditività.

Estrai tutte le query di ricerca e utilizza uno strumento di analisi N-Gram per trovare tutti i nomi di marchi utilizzati, un utile strumento gratuito WordCounter.net lo rende facile, ad esempio, senza script (modifica l'impostazione per mostrare più di 10 risultati alla volta):

Densità delle parole chiave

I nomi di marchi e modelli non devono essere tuoi per essere informazioni utili. Estrarli è un modo ideale per individuare concorrenti o modelli simili ai tuoi. Separare il traffico della concorrenza nel proprio gruppo di annunci utilizzando parole chiave a corrispondenza inversa consente di creare annunci destinati ai concorrenti e di bloccare i nomi dei concorrenti irrilevanti dai principali gruppi di annunci che incidono negativamente sui punteggi di qualità nelle offerte di aumento.

Conclusione

Ci sono molte informazioni sepolte nei rapporti sulle query di ricerca che possono aiutare con l'ottimizzazione, l'esperienza dell'utente e il vantaggio rispetto ai concorrenti.

Se sei sopraffatto dai dati delle query di ricerca, allora ci sono strumenti e script là fuori per sbloccarne il potenziale e rivelare gli aghi d'oro nel pagliaio.

Jonathan Ellins è Head of Insights presso l'agenzia di marketing digitale Hallam e ha oltre 11 anni di esperienza nel marketing digitale. Il suo lavoro presso Hallam ha vinto il Masterclassing Digital Marketing Award 2017 per il miglior utilizzo dei dati ed è stato anche "altamente raccomandato" ai Drum Search Awards 2018 (categoria PPC – Best Use of Data). Jonathan utilizza capacità analitiche e di programmazione avanzate per eccellere in campi di marketing digitale basati sui dati come la pubblicità pay-pay-click, l'ottimizzazione del tasso di conversione e l'ottimizzazione dei motori di ricerca.

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