Paano naiiba ang smart bidding algorithm ng Google at Meta?

Parehong gumagamit ng machine learning ang Target ROAS ng Google at ang smart bidding ng Meta para magtakda ng bid sa bawat auction, pero magkaiba ang kanilang ino-optimize. Hinuhulaan ng Target ROAS ng Google ang halaga ng bawat posibleng conversion mula sa kasaysayan ng iyong campaign at mga signal sa oras ng auction, saka nagbi-bid para maabot ang return on ad spend na itinakda mo. Binibigyang-priyoridad ng sistema ng Meta ang mga ad ayon sa hinuhang engagement at conversion rate, gamit ang user data na hawak nito sa Facebook at Instagram.

Mga pangunahing aral

• Parehong awtomatikong nagbi-bid ang dalawang sistema sa oras ng auction, kaya walang kailangang manu-manong bid kada keyword o audience.
• Ino-optimize ng Target ROAS ng Google ang conversion value at kailangan nito ng mga nasusubaybayang conversion value; nakalista sa Google ang hindi bababa sa 15 conversion sa nakalipas na 30 araw para sa mga Search at Shopping campaign.
• Umaasa ang smart bidding ng Meta sa hinuhang user engagement at sa sarili nitong user data, kaya kailangan nito ng sapat na kasaysayan ng conversion at malinaw na pananaw sa target audience.
• Sulit ang Target ROAS kapag iba-iba ang halaga ng mga conversion; ang lakas ng Meta ay maabot ang mga tao sa kanilang feed bago pa sila maghanap.
• Walang tumatakbo nang mag-isa: parehong nangangailangan ng malinis na conversion data, tuloy-tuloy na monitoring at pag-aangkop habang nagbabago ang merkado.

Naging sentro na ng digital marketing ang mga smart bidding algorithm. Ino-optimize nila ang gastos sa ad, pinapabuti ang performance ng campaign at pinadadali ang pagdedesisyon. Inihahambing ng artikulong ito ang dalawa sa mga nangungunang smart bidding solution: ang Target Return on Ad Spend (ROAS) ng Google at ang smart bidding algorithm ng Meta.

Ano ang smart bidding?

Ang smart bidding ay awtomatikong bidding na gumagamit ng machine learning para magtakda ng bid sa bawat indibidwal na auction, sa halip na isang manu-manong bid na nalalapat sa buong keyword, placement o audience. Tinataya ng sistema kung gaano kalamang na magdudulot ang impression na ito ng resultang gusto mo at kung magkano ang halaga ng resultang iyon, saka nagbi-bid ayon doon. Dahil ginagawa ang pagtatayang ito sa oras ng auction, nasusuri nito ang mga signal na hindi kayang iproseso ng sinumang tao nang real time, tulad ng device, lokasyon, oras ng araw at, sa search, ang query mismo.

Pinagsasama-sama ng Google ang mga awtomatiko nitong estratehiya sa ilalim ng pangalang Smart Bidding: Target CPA, Target ROAS, Maximize conversions at Maximize conversion value. Nag-aalok ang Meta ng katulad na mga awtomatikong bid strategy sa Ads Manager, na tinatawag ng artikulong ito na “smart bidding ng Meta” bilang grupo.

Paano gumagana ang Target ROAS ng Google?

Ipinapakita ng Target ROAS ng Google kung ano ang kayang gawin ng machine learning sa bidding. Layunin nitong i-maximize ang conversion value habang naaabot ang partikular na return on ad spend na itinakda mo.

Ano ang mga pangunahing feature nito?

• Mga desisyong batay sa data: gumagamit ito ng makasaysayang data ng campaign at mga contextual na signal sa oras ng auction.

• Real-time na pag-aayos ng bid: iniaangkop nito ang bid sa bawat auction ayon sa posibilidad ng high-value na conversion.

• Pag-maximize ng conversion value: nakatuon ito sa kalidad ng mga conversion kaysa sa dami nito.

• Flexibility at kontrol: maaaring magtakda ang mga advertiser ng iba't ibang ROAS target para sa iba't ibang campaign.

• Mga performance insight: nag-aalok ito ng detalyadong report kung paano gumaganap ang estratehiya.

May mga kinakailangan para magamit ang Target ROAS. Nakalista sa help page ng Google ang hindi bababa sa 15 conversion sa nakalipas na 30 araw para sa mga Search at Shopping campaign, na may iba't ibang threshold para sa ibang uri ng campaign, at kailangan mong magtalaga ng halaga sa mga conversion na sinusubaybayan mo bago ito ilapat. Iminumungkahi rin ng Google na i-report ang mga conversion value sa loob ng apat na linggo, o isa hanggang dalawang conversion cycle kung mas mahaba iyon, bago magtakda ng target. Kapag tumatakbo na ito, kailangan nito ng tuloy-tuloy na monitoring para makaangkop sa mga pagbabago sa merkado.

Isang lever ang target mismo. Ang mas mataas na ROAS target ay nagiging dahilan para mas maingat na mag-bid ang sistema, na maaaring mag-protekta sa margin pero magpababa ng dami ng conversion; ang mas mababang target ay nagpapahintulot dito na makipagkumpitensya sa mas maraming auction. Binabanggit din ng Google na karaniwang bumubuti ang performance kapag mas kaunti at mas malalaki ang mga campaign na nakakalikom ng mas maraming conversion, dahil mas maraming data ang mapag-aaralan ng model.

Paano gumagana ang smart bidding algorithm ng Meta?

Ang smart bidding algorithm ng Meta, na tumatakbo sa mga platform tulad ng Facebook at Instagram, ay umaasa rin sa advanced na machine learning.

Ano ang mga pangunahing feature nito?

• Pagtutok sa user engagement: binibigyang-priyoridad nito ang mga ad batay sa hinuhang user engagement at conversion rate.

• Bidding sa oras ng auction: inaayos nito ang mga bid nang real time, katulad ng pamamaraan ng Google.

• Malawakang paggamit ng user data: kumukuha ito sa malawak na user data ng Meta para sa targeting.

Hindi lang ang pinakamataas na bid ang ginagantimpalaan ng auction ng Meta. Tinitimbang nito ang bid ng advertiser kasama ang tinatayang tsansa na gagawin ng taong ito ang aksyong ino-optimize ng ad set at ang pagtatasa sa kalidad ng ad. Maaaring manalo sa auction ang ad na inaasahan ng model na tutugunan ng mga tao kahit mas mababa ang bid kaysa sa kakumpitensya, kaya direktang makikita sa iyong gastos ang pagkakatugma ng creative at audience.

Kailangan ng algorithm ng Meta ng sapat na makasaysayang data para makapag-optimize at ng malinaw na pag-unawa sa target audience. Ang mga bagong ad set, at ang mga ad set na may malalaking pagbabago, ay dumaraan sa learning phase kung saan hindi gaanong matatag ang delivery habang nangangalap ng data ang sistema. Nagmumula ang mga conversion signal sa Meta pixel at sa Conversions API, kaya ang mga puwang sa tracking ay nag-iiwan sa model na manghula.

Paano naghahambing ang smart bidding ng Google at Meta?

Ipinapakita ng paghahambing ang ilang pagkakaiba at pagkakatulad:

• Paggamit ng machine learning: parehong gumagamit ng sopistikadong machine learning, pero binibigyang-diin ng Google ang conversion value habang nakatuon ang Meta sa user engagement.

• Real-time na pag-aayos: parehong dynamic na nag-aayos ng bid, pero magkaiba ang pokus nila sa data. Sinusuri ng Google ang makasaysayang data ng campaign, samantalang kumukuha ang Meta sa malawak nitong user data.

• Flexibility: parehong may mga naaayos na parameter, pero nag-iiba ang bisa ng mga ito ayon sa uri at layunin ng campaign.

• User interface at integration: kadalasang itinuturing na mas user-friendly ang platform ng Google, habang nag-aalok ang sistema ng Meta ng mas malalim na integration sa social media marketing.

Ano ang ipinapakita ng mga case study?

Inilalarawan ng iba't ibang case study kung ano ang kaya ng mga algorithm na ito. Iniulat ng Search Engine Land, na sumisipi sa Google, na ang mga advertiser na nag-upgrade mula Smart Shopping patungong Maximize conversion value na may Target ROAS ay nakakita ng hanggang 30% na pagtaas sa conversion value, habang nakakita naman ang isang fashion retailer ng mas mataas na engagement rate sa platform ng Meta.

Ituring na hypothesis para sa sarili mong account ang anumang headline figure. Parehong may built-in na eksperimento ang dalawang platform, kaya maaari mong patakbuhin ang isang automated na estratehiya laban sa kasalukuyan mong paraan at ikumpara ang mga resulta bago mo ilipat ang lahat ng iyong gastos.

Ano ang mga hamon at limitasyon?

Madalas harapin ng mga advertiser ang mga alalahanin sa data privacy, lalo na sa pag-asa ng Meta sa user data. Ang mga pagbabago sa privacy gaya ng App Tracking Transparency framework ng Apple, na ipinakilala noong 2021, ay nagbawas sa mga signal na natatanggap ng mga ad platform mula sa mga app, kaya mas mahalaga na ngayon ang first-party data at server-side tracking. Parehong nangangailangan ang dalawang platform ng tuloy-tuloy na monitoring at pag-aayos para mapanatili ang performance.

Malabo rin ang paggana ng parehong model, kaya nakikita mo kung ano ang kanilang ibini-bid pero hindi kung bakit, at kasing-husay lang ng conversion data na ipinapakain mo ang dalawa: ang mga dobleng, nawawala o maling halagang conversion ay nagtuturo sa kanila ng maling aral.

Ano ang susunod para sa smart bidding?

Tinuturo ng mga trend sa hinaharap ang mas personalized pang ad targeting at mas episyenteng machine learning. Malamang na patuloy na huhubugin ang mga algorithm na ito ng lumalaking kahalagahan ng data privacy at ng ebolusyon ng teknolohiya ng AI.

Ang Target ROAS ng Google at ang smart bidding algorithm ng Meta ay parehong may kani-kaniyang bentahe at hamon, at nakadepende ang bisa ng mga ito sa pangangailangan at layunin ng bawat campaign. Habang sumusulong ang digital marketing, magiging mas sopistikado ang mga tool na ito, na mag-aalok ng mas tumpak na targeting at mas mataas na return on investment. Dahil ginagantimpalaan ng auction ng Meta ang mga ad na tinutugunan ng mga tao, kasinghalaga ng bid ang creative na ipinapakain mo rito; kaya hinahayaan ka ng SOMIN na i-score ang mga ad bago ka gumastos.

Kaugnay na babasahin

• Paano mag-optimize ng mga ad sa Meta at TikTok? Isang hakbang-hakbang na proseso
• Bakit nagbabago-bago ang gastos sa ad, at paano ito mapapatatag?
• Paano umaangkop ang mga advertiser kapag pinalitan ng AI ng Meta ang media buyer?
• Ano ang creative clickability, at mahuhulaan ba ito bago gumastos?
• Ano ang ipinapangako ng mga ad optimization platform sa sarili nilang mga ad?

FAQ

Mga pinagmulan

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