كيف تختلف خوارزميات المزايدة الذكية في Google وMeta؟

يستخدم كلٌّ من Target ROAS في Google والمزايدة الذكية في Meta التعلم الآلي لتحديد قيمة المزايدة في كل مزاد، لكنهما يحسّنان لأهداف مختلفة. فيتنبأ Target ROAS في Google بقيمة كل تحويل محتمل من سجل حملتك وإشارات وقت المزاد، ثم يزايد لتحقيق العائد على الإنفاق الإعلاني الذي حددته. أما نظام Meta فيرتّب الإعلانات بحسب التفاعل ومعدلات التحويل المتوقعة، مستندًا إلى بيانات المستخدمين التي تحتفظ بها عبر Facebook وInstagram.

أبرز النقاط

• يزايد النظامان تلقائيًا وقت المزاد، فلا يحتاج أي منهما إلى مزايدة يدوية لكل كلمة مفتاحية أو جمهور.
• يحسّن Target ROAS في Google قيمة التحويل ويحتاج إلى قيم تحويل مُتتبَّعة؛ وتذكر Google ما لا يقل عن 15 تحويلًا خلال آخر 30 يومًا لحملات البحث والتسوق.
• تعتمد المزايدة الذكية في Meta على التفاعل المتوقع للمستخدمين وعلى بيانات المستخدمين الخاصة بها، ولذا تحتاج إلى سجل تحويلات كافٍ ورؤية واضحة للجمهور المستهدف.
• يؤتي Target ROAS ثماره حين تتفاوت قيم التحويلات؛ وتكمن قوة Meta في الوصول إلى الناس في خلاصاتهم قبل أن يبحثوا.
• لا يعمل أي منهما من تلقاء نفسه: فكلاهما يحتاج إلى بيانات تحويل نظيفة ومراقبة مستمرة وتعديل مع تغير السوق.

أصبحت خوارزميات المزايدة الذكية محورية في التسويق الرقمي. فهي تحسّن الإنفاق الإعلاني، وترفع أداء الحملات، وتبسّط اتخاذ القرار. تقارن هذه المقالة بين اثنين من أبرز حلول المزايدة الذكية: العائد المستهدف على الإنفاق الإعلاني (ROAS) من Google وخوارزمية المزايدة الذكية من Meta.

ما المزايدة الذكية؟

المزايدة الذكية مزايدة آلية تستخدم التعلم الآلي لتحديد قيمة المزايدة لكل مزاد على حدة، بدلًا من مزايدة يدوية واحدة تُطبَّق على كلمة مفتاحية أو موضع إعلاني أو جمهور بأكمله. يقدّر النظام مدى احتمال أن يؤدي هذا الظهور إلى النتيجة التي تريدها وقيمة تلك النتيجة، ثم يزايد وفق ذلك. ولأن التقدير يتم وقت المزاد، فبوسعه موازنة إشارات لا يستطيع أي إنسان معالجتها في الوقت الفعلي، مثل الجهاز والموقع ووقت اليوم، وفي البحث عبارة البحث نفسها.

تجمع Google استراتيجياتها الآلية تحت اسم Smart Bidding: Target CPA وTarget ROAS وMaximize conversions وMaximize conversion value. وتقدّم Meta استراتيجيات مزايدة آلية مماثلة في Ads Manager، تسميها هذه المقالة «المزايدة الذكية في Meta» كمجموعة.

كيف يعمل Target ROAS في Google؟

يبيّن Target ROAS في Google ما يستطيع التعلم الآلي فعله في المزايدة. يهدف إلى تعظيم قيمة التحويل مع بلوغ عائد محدد على الإنفاق الإعلاني تحدده أنت.

ما أبرز ميزاته؟

• قرارات قائمة على البيانات: يستخدم بيانات الحملات السابقة وإشارات سياقية وقت المزاد.

• تعديلات فورية للمزايدة: يلائم المزايدة في كل مزاد مع احتمال تحقيق تحويل عالي القيمة.

• تعظيم قيمة التحويل: يركّز على جودة التحويلات لا على كميتها.

• المرونة والتحكم: يستطيع المعلنون تحديد أهداف ROAS مختلفة لحملات مختلفة.

• رؤى معمّقة حول الأداء: يقدّم تقارير مفصلة عن أداء الاستراتيجية.

لـ Target ROAS شروط للبدء. تذكر صفحة المساعدة في Google ما لا يقل عن 15 تحويلًا خلال آخر 30 يومًا لحملات البحث والتسوق، مع حدود مختلفة لأنواع الحملات الأخرى، ويجب أن تسند قيمًا إلى التحويلات التي تتتبعها قبل تطبيقه. كما تقترح Google الإبلاغ عن قيم التحويل لمدة أربعة أسابيع، أو لدورة تحويل إلى دورتين إن كان ذلك أطول، قبل تحديد الهدف. وبعد التشغيل، يحتاج إلى مراقبة مستمرة ليتكيف مع تغيرات السوق.

الهدف نفسه رافعة. فهدف ROAS الأعلى يجعل النظام يزايد بحذر أكبر، مما قد يحمي الهامش لكنه يقلل حجم التحويلات؛ أما الهدف الأدنى فيتيح له المنافسة في مزادات أكثر. وتشير Google أيضًا إلى أن الأداء يتحسن عمومًا مع حملات أقل وأكبر تجمع تحويلات أكثر، لأن النموذج يجد بيانات أكثر يتعلم منها.

كيف تعمل خوارزمية المزايدة الذكية في Meta؟

تعتمد خوارزمية المزايدة الذكية في Meta، التي تعمل عبر منصات مثل Facebook وInstagram، هي الأخرى على تعلم آلي متقدم.

ما أبرز ميزاته؟

• التركيز على تفاعل المستخدم: تعطي الأولوية للإعلانات بحسب التفاعل ومعدلات التحويل المتوقعة.

• المزايدة وقت المزاد: تعدّل المزايدات فوريًا، على نحو مشابه لنهج Google.

• استخدام واسع لبيانات المستخدمين: تستفيد من بيانات المستخدمين الضخمة لدى Meta في الاستهداف.

لا يكافئ مزاد Meta أعلى مزايدة وحدها. فهو يوازن بين مزايدة المعلن واحتمال أن يتخذ هذا الشخص الإجراء الذي تُحسَّن مجموعة الإعلانات من أجله، إضافة إلى تقييم جودة الإعلان. وقد يفوز الإعلان الذي يتوقع النموذج استجابة الناس له بمزاد بمزايدة أقل من منافسه، ولهذا تظهر ملاءمة المحتوى الإبداعي للجمهور مباشرة في تكاليفك.

تحتاج خوارزمية Meta إلى بيانات تاريخية كافية لتحسّن أداءها وإلى فهم واضح للجمهور المستهدف. وتمر مجموعات الإعلانات الجديدة، والمجموعات التي تخضع لتعديلات كبيرة، بمرحلة تعلّم يقل فيها استقرار التسليم بينما يجمع النظام البيانات. وتأتي إشارات التحويل من بكسل Meta وواجهة Conversions API، ولذا فإن الثغرات في التتبع تترك النموذج يخمّن.

كيف تقارن المزايدة الذكية في Google بنظيرتها في Meta؟

تُظهر المقارنة عدة فروق وأوجه تشابه:

• استخدام التعلم الآلي: كلاهما يستخدم تعلمًا آليًا متطورًا، لكن Google تركّز على قيمة التحويل بينما تركّز Meta على تفاعل المستخدم.

• التعديلات الفورية: كلاهما يعدّل المزايدات ديناميكيًا، لكنهما يختلفان في تركيز البيانات. فتحلّل Google بيانات الحملات السابقة، بينما تعتمد Meta على بياناتها الضخمة عن المستخدمين.

• المرونة: كلاهما يوفر معاملات قابلة للضبط، لكن فاعليتها تتفاوت باختلاف أنواع الحملات وأهدافها.

• واجهة الاستخدام والتكامل: يُنظر إلى منصة Google غالبًا على أنها أسهل استخدامًا، بينما يقدّم نظام Meta تكاملًا أعمق مع التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي.

ماذا تُظهر دراسات الحالة؟

توضح دراسات حالة متنوعة ما تستطيع هذه الخوارزميات فعله. فقد أفاد Search Engine Land، نقلًا عن Google، بأن المعلنين الذين انتقلوا من Smart Shopping إلى Maximize conversion value مع Target ROAS حققوا زيادة في قيمة التحويل بلغت 30% في أفضل الحالات، بينما حقق أحد متاجر الأزياء معدلات تفاعل أفضل على منصة Meta.

تعامل مع أي رقم بارز بوصفه فرضية لحسابك الخاص. توفر المنصتان تجارب مدمجة، فيمكنك تشغيل استراتيجية آلية في مقابل نهجك الحالي ومقارنة النتائج قبل نقل كامل إنفاقك.

ما التحديات والقيود؟

يواجه المعلنون كثيرًا مخاوف تتعلق بخصوصية البيانات، خصوصًا مع اعتماد Meta على بيانات المستخدمين. وقد قلّصت تغييرات الخصوصية، مثل إطار App Tracking Transparency من Apple الذي طُرح في 2021، الإشارات التي تتلقاها المنصات الإعلانية من التطبيقات، مما يزيد أهمية البيانات الأولية والتتبع من جهة الخادم. وتتطلب المنصتان مراقبة وتعديلًا مستمرين للحفاظ على الأداء.

كما أن النموذجين غير شفافين، فترى ما يزايدان به لكن لا ترى السبب، وكلاهما لا يتفوق على بيانات التحويل التي تغذّيه بها: فالتحويلات المكررة أو المفقودة أو ذات القيم الخاطئة تلقّنهما الدرس الخطأ.

ما مستقبل المزايدة الذكية؟

تشير الاتجاهات المستقبلية إلى استهداف إعلاني أكثر تخصيصًا وتعلم آلي أكثر كفاءة. ومن المرجح أن يستمر تعاظم أهمية خصوصية البيانات وتطور تقنيات الذكاء الاصطناعي في صياغة هذه الخوارزميات.

يقدّم كلٌّ من Target ROAS في Google وخوارزمية المزايدة الذكية في Meta مزايا وتحديات متمايزة، وتعتمد فاعليتهما على احتياجات كل حملة وأهدافها. ومع تقدم التسويق الرقمي، ستزداد هذه الأدوات تطورًا، وتتيح استهدافًا أدق وعوائد أعلى على الاستثمار. ولأن مزاد Meta يكافئ الإعلانات التي يستجيب لها الناس، فإن المحتوى الإبداعي الذي تغذّيه به لا يقل أهمية عن المزايدة؛ ولهذا يتيح لك SOMIN تقييم الإعلانات قبل أن تنفق.

قراءات ذات صلة

• كيف تحسّن الإعلانات على Meta وTikTok؟ عملية خطوة بخطوة
• لماذا تتذبذب تكاليف الإعلانات، وكيف يمكنك تثبيتها؟
• كيف يتكيف المعلنون حين يحل ذكاء Meta الاصطناعي محل مشتري الوسائط؟
• ما القابلية للنقر في المحتوى الإبداعي، وهل يمكن التنبؤ بها قبل الإنفاق؟
• ماذا تعد منصات تحسين الإعلانات في إعلاناتها هي؟

FAQ

المصادر

• About Target ROAS bidding, Google Ads Help
• Target ROAS in Google Ads: 5 key considerations, Search Engine Land