อัลกอริทึม smart bidding ของ Google และ Meta ต่างกันอย่างไร?

Target ROAS ของ Google และ smart bidding ของ Meta ต่างใช้แมชชีนเลิร์นนิงกำหนดราคาประมูลในทุกการประมูล แต่ปรับให้เหมาะกับเป้าหมายที่ต่างกัน Target ROAS ของ Google คาดการณ์มูลค่าของแต่ละคอนเวอร์ชันที่อาจเกิดขึ้นจากประวัติแคมเปญและสัญญาณ ณ เวลาประมูล แล้วเสนอราคาเพื่อให้ได้ผลตอบแทนจากค่าใช้จ่ายโฆษณา (ROAS) ตามที่คุณตั้งไว้ ส่วนระบบของ Meta จัดลำดับความสำคัญของโฆษณาตามเอนเกจเมนต์และอัตราคอนเวอร์ชันที่คาดการณ์ โดยใช้ข้อมูลผู้ใช้ที่ Meta มีอยู่ทั่ว Facebook และ Instagram

ประเด็นสำคัญ

• ทั้งสองระบบเสนอราคาอัตโนมัติ ณ เวลาประมูล จึงไม่ต้องตั้งราคาประมูลด้วยมือสำหรับแต่ละคีย์เวิร์ดหรือกลุ่มเป้าหมาย
• Target ROAS ของ Google ปรับให้เหมาะกับมูลค่าคอนเวอร์ชันและต้องมีการติดตามมูลค่าคอนเวอร์ชัน Google ระบุว่าต้องมีคอนเวอร์ชันอย่างน้อย 15 รายการใน 30 วันที่ผ่านมาสำหรับแคมเปญ Search และ Shopping
• Smart bidding ของ Meta อาศัยการคาดการณ์เอนเกจเมนต์ของผู้ใช้และข้อมูลผู้ใช้ของ Meta เอง จึงต้องมีประวัติคอนเวอร์ชันที่เพียงพอและความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมาย
• Target ROAS คุ้มค่าเมื่อคอนเวอร์ชันมีมูลค่าต่างกัน จุดแข็งของ Meta คือการเข้าถึงผู้คนในฟีดก่อนที่พวกเขาจะค้นหา
• ไม่มีระบบใดทำงานได้เองทั้งหมด ทั้งสองต้องการข้อมูลคอนเวอร์ชันที่สะอาด การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการปรับเมื่อตลาดเปลี่ยนไป

อัลกอริทึม smart bidding กลายเป็นหัวใจสำคัญของดิจิทัลมาร์เก็ตติ้ง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งบโฆษณา ยกระดับผลลัพธ์ของแคมเปญ และทำให้การตัดสินใจคล่องตัวขึ้น บทความนี้เปรียบเทียบโซลูชัน smart bidding ชั้นนำสองรายการ ได้แก่ Target Return on Ad Spend (ROAS) ของ Google และอัลกอริทึม smart bidding ของ Meta

Smart bidding คืออะไร?

Smart bidding คือการเสนอราคาอัตโนมัติที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงกำหนดราคาประมูลสำหรับแต่ละการประมูล แทนการตั้งราคาประมูลด้วยมือเพียงค่าเดียวที่ใช้กับทั้งคีย์เวิร์ด ตำแหน่งโฆษณา หรือกลุ่มเป้าหมาย ระบบจะประมาณว่าอิมเพรสชันนี้มีโอกาสนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คุณต้องการมากเพียงใด และผลลัพธ์นั้นมีมูลค่าเท่าไร แล้วเสนอราคาตามนั้น เนื่องจากการประมาณเกิดขึ้น ณ เวลาประมูล จึงสามารถพิจารณาสัญญาณที่คนประมวลผลแบบเรียลไทม์ไม่ได้ เช่น อุปกรณ์ ตำแหน่งที่ตั้ง ช่วงเวลาของวัน และในการค้นหาคือคำค้นหาเอง

Google จัดกลุ่มกลยุทธ์อัตโนมัติภายใต้ชื่อ Smart Bidding ได้แก่ Target CPA, Target ROAS, Maximize conversions และ Maximize conversion value ส่วน Meta มีกลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติที่เทียบเคียงได้ใน Ads Manager ซึ่งบทความนี้เรียกรวมว่า “smart bidding ของ Meta”

Target ROAS ของ Google ทำงานอย่างไร?

Target ROAS ของ Google แสดงให้เห็นว่าแมชชีนเลิร์นนิงทำอะไรได้บ้างในการเสนอราคา โดยมุ่งเพิ่มมูลค่าคอนเวอร์ชันสูงสุดพร้อมบรรลุผลตอบแทนจากค่าใช้จ่ายโฆษณาตามที่คุณตั้งไว้

ฟีเจอร์หลักมีอะไรบ้าง?

• การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: ใช้ข้อมูลแคมเปญในอดีตและสัญญาณตามบริบท ณ เวลาประมูล

• การปรับราคาประมูลแบบเรียลไทม์: ปรับราคาประมูลของแต่ละการประมูลให้สอดคล้องกับโอกาสเกิดคอนเวอร์ชันมูลค่าสูง

• การเพิ่มมูลค่าคอนเวอร์ชันสูงสุด: เน้นคุณภาพของคอนเวอร์ชันมากกว่าปริมาณ

• ความยืดหยุ่นและการควบคุม: ผู้ลงโฆษณาตั้งเป้า ROAS ต่างกันสำหรับแต่ละแคมเปญได้

• อินไซต์ด้านประสิทธิภาพ: มีรายงานโดยละเอียดว่ากลยุทธ์ทำงานได้ดีเพียงใด

Target ROAS มีเงื่อนไขขั้นต่ำ หน้าช่วยเหลือของ Google ระบุว่าต้องมีคอนเวอร์ชันอย่างน้อย 15 รายการใน 30 วันที่ผ่านมาสำหรับแคมเปญ Search และ Shopping โดยแคมเปญประเภทอื่นมีเกณฑ์ต่างกัน และคุณต้องกำหนดมูลค่าให้คอนเวอร์ชันที่ติดตามก่อนจึงจะใช้ได้ Google ยังแนะนำให้รายงานมูลค่าคอนเวอร์ชันเป็นเวลาสี่สัปดาห์ หรือหนึ่งถึงสองรอบคอนเวอร์ชันหากนานกว่า ก่อนตั้งเป้าหมาย เมื่อเริ่มทำงานแล้ว ต้องมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับตามการเปลี่ยนแปลงของตลาด

ตัวเป้าหมายเองก็เป็นตัวปรับ เป้า ROAS ที่สูงขึ้นทำให้ระบบเสนอราคาอย่างระมัดระวังขึ้น ซึ่งช่วยปกป้องอัตรากำไรแต่ลดปริมาณคอนเวอร์ชัน เป้าที่ต่ำลงทำให้ระบบแข่งขันในการประมูลได้มากขึ้น Google ยังระบุว่าประสิทธิภาพมักดีขึ้นเมื่อมีแคมเปญน้อยลงแต่ใหญ่ขึ้นซึ่งสะสมคอนเวอร์ชันได้มากกว่า เพราะโมเดลมีข้อมูลให้เรียนรู้มากขึ้น

อัลกอริทึม smart bidding ของ Meta ทำงานอย่างไร?

อัลกอริทึม smart bidding ของ Meta ซึ่งทำงานข้ามแพลตฟอร์มอย่าง Facebook และ Instagram ก็อาศัยแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงเช่นกัน

ฟีเจอร์หลักมีอะไรบ้าง?

• เน้นเอนเกจเมนต์ของผู้ใช้: จัดลำดับความสำคัญของโฆษณาตามเอนเกจเมนต์และอัตราคอนเวอร์ชันที่คาดการณ์

• เสนอราคา ณ เวลาประมูล: ปรับราคาประมูลแบบเรียลไทม์ คล้ายแนวทางของ Google

• ใช้ข้อมูลผู้ใช้อย่างครอบคลุม: ดึงข้อมูลผู้ใช้จำนวนมหาศาลของ Meta มาใช้ในการกำหนดเป้าหมาย

การประมูลของ Meta ไม่ได้ให้รางวัลแก่ราคาประมูลสูงสุดเพียงอย่างเดียว แต่ชั่งน้ำหนักราคาประมูลของผู้ลงโฆษณาร่วมกับโอกาสที่คนคนนั้นจะทำสิ่งที่ชุดโฆษณาปรับให้เหมาะสมไว้ และการประเมินคุณภาพของโฆษณา โฆษณาที่โมเดลคาดว่าผู้คนจะตอบสนองสามารถชนะการประมูลด้วยราคาที่ต่ำกว่าคู่แข่งได้ ซึ่งเป็นเหตุผลที่ครีเอทีฟและความเข้ากันได้กับกลุ่มเป้าหมายส่งผลโดยตรงต่อต้นทุนของคุณ

อัลกอริทึมของ Meta ต้องมีข้อมูลในอดีตที่เพียงพอเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และต้องเข้าใจกลุ่มเป้าหมายอย่างชัดเจน ชุดโฆษณาใหม่และชุดโฆษณาที่ถูกแก้ไขมากจะเข้าสู่ช่วงการเรียนรู้ ซึ่งการส่งโฆษณาจะเสถียรน้อยลงขณะที่ระบบรวบรวมข้อมูล สัญญาณคอนเวอร์ชันมาจาก Meta pixel และ Conversions API ดังนั้นช่องโหว่ในการติดตามจึงทำให้โมเดลต้องคาดเดา

Smart bidding ของ Google และ Meta เปรียบเทียบกันอย่างไร?

การเปรียบเทียบแสดงให้เห็นทั้งความต่างและความคล้ายหลายประการ:

• การใช้แมชชีนเลิร์นนิง: ทั้งสองใช้แมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูง แต่ Google เน้นมูลค่าคอนเวอร์ชัน ส่วน Meta เน้นเอนเกจเมนต์ของผู้ใช้

• การปรับแบบเรียลไทม์: ทั้งสองปรับราคาประมูลแบบไดนามิก แต่เน้นข้อมูลต่างกัน Google วิเคราะห์ข้อมูลแคมเปญในอดีต ขณะที่ Meta ดึงข้อมูลผู้ใช้จำนวนมหาศาลของตน

• ความยืดหยุ่น: ทั้งสองมีพารามิเตอร์ที่ปรับได้ แต่ประสิทธิผลแตกต่างกันไปตามประเภทแคมเปญและวัตถุประสงค์

• อินเทอร์เฟซและการผสานรวม: แพลตฟอร์มของ Google มักถูกมองว่าใช้งานง่ายกว่า ขณะที่ระบบของ Meta ผสานรวมกับโซเชียลมีเดียมาร์เก็ตติ้งได้ลึกกว่า

กรณีศึกษาแสดงอะไรบ้าง?

กรณีศึกษาต่างๆ แสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมเหล่านี้ทำอะไรได้ Search Engine Land อ้างอิง Google รายงานว่าผู้ลงโฆษณาที่อัปเกรดจาก Smart Shopping เป็น Maximize conversion value ด้วย Target ROAS มีมูลค่าคอนเวอร์ชันเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 30% ขณะที่ร้านค้าปลีกแฟชั่นรายหนึ่งมีอัตราเอนเกจเมนต์ดีขึ้นบนแพลตฟอร์มของ Meta

ควรมองตัวเลขที่เป็นพาดหัวทุกตัวเป็นสมมติฐานสำหรับบัญชีของคุณเอง ทั้งสองแพลตฟอร์มมีการทดลองในตัว คุณจึงรันกลยุทธ์อัตโนมัติเทียบกับแนวทางปัจจุบันและเปรียบเทียบผลลัพธ์ได้ก่อนย้ายงบทั้งหมด

ความท้าทายและข้อจำกัดมีอะไรบ้าง?

ผู้ลงโฆษณามักเผชิญความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเฉพาะการที่ Meta พึ่งพาข้อมูลผู้ใช้ การเปลี่ยนแปลงด้านความเป็นส่วนตัว เช่น กรอบ App Tracking Transparency ของ Apple ที่เปิดตัวในปี 2021 ลดสัญญาณที่แพลตฟอร์มโฆษณาได้รับจากแอป ทำให้ข้อมูลฟิร์สต์ปาร์ตี้และการติดตามฝั่งเซิร์ฟเวอร์สำคัญยิ่งขึ้น ทั้งสองแพลตฟอร์มต้องมีการตรวจสอบและปรับอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาประสิทธิภาพ

ทั้งสองโมเดลยังเป็นกล่องดำ คุณเห็นว่าระบบเสนอราคาเท่าไรแต่ไม่เห็นว่าทำไม และทั้งสองดีได้เพียงเท่าข้อมูลคอนเวอร์ชันที่ป้อนให้ คอนเวอร์ชันที่ซ้ำ ขาดหาย หรือกำหนดมูลค่าผิดจะสอนให้ระบบเรียนรู้ผิดทาง

Smart bidding จะไปทางไหนต่อ?

แนวโน้มในอนาคตชี้ไปที่การกำหนดเป้าหมายโฆษณาที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นและแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพขึ้น ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและวิวัฒนาการของเทคโนโลยี AI น่าจะหล่อหลอมอัลกอริทึมเหล่านี้ต่อไป

Target ROAS ของ Google และอัลกอริทึม smart bidding ของ Meta ต่างมีข้อดีและความท้าทายเฉพาะตัว และประสิทธิผลขึ้นอยู่กับความต้องการและเป้าหมายของแต่ละแคมเปญ เมื่อดิจิทัลมาร์เก็ตติ้งก้าวหน้าไป เครื่องมือเหล่านี้จะซับซ้อนขึ้น ให้การกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำขึ้นและผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงขึ้น เนื่องจากการประมูลของ Meta ให้รางวัลแก่โฆษณาที่ผู้คนตอบสนอง ครีเอทีฟที่คุณป้อนให้จึงสำคัญไม่แพ้ราคาประมูล นั่นคือเหตุผลที่ SOMIN ช่วยให้คุณให้คะแนนโฆษณาก่อนใช้งบ

บทความที่เกี่ยวข้อง

• จะเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาบน Meta และ TikTok ได้อย่างไร? กระบวนการทีละขั้นตอน
• ทำไมต้นทุนโฆษณาจึงผันผวน และจะทำให้คงที่ได้อย่างไร?
• ผู้ลงโฆษณาปรับตัวอย่างไรเมื่อ AI ของ Meta เข้ามาแทนที่มีเดียบายเออร์?
• ความน่าคลิกของครีเอทีฟคืออะไร และคาดการณ์ได้ก่อนใช้งบหรือไม่?
• แพลตฟอร์มเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาสัญญาอะไรไว้ในโฆษณาของตัวเอง?

FAQ

แหล่งที่มา

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