Man mano che la pubblicità online diventa più automatizzata, i KPI che chiediamo agli algoritmi di AI e machine learning di ottimizzare e i dati che condividiamo con questi algoritmi diventeranno uno dei vantaggi competitivi più importanti della strategia di pubblicità online delle imprese.
Alla luce delle innovazioni e automazioni delle piattaforme Google e Meta, ByTek ha ideato l’Enriched Bidding, una strategia avanzata di digital marketing che permette di massimizzare il valore dei dati di prima parte nelle campagne automatizzate.
La premessa è in parte tecnologica e in parte strategica: oggi, allo stato dei fatti, le piattaforme pubblicitarie non permettono di basare le campagne su metriche specifiche per il business, come il margine di profitto o il customer lifetime value.
Questo porta a offerte uguali per tutti gli utenti, indipendentemente dal loro valore specifico, con un conseguente impatto negativo sulle performance delle campagne stesse.
Ottimizzare le campagne sugli utenti di maggior valore
Cosa rende un’azione di bidding “smart”?
Non tutti i clienti apportano lo stesso valore a un’azienda: alcune conversioni non sono importanti per gli obiettivi aziendali, mentre altre hanno un valore più elevato e devono essere ottimizzate di conseguenza.
Le piattaforme di advertising con configurazione classica – basata su CPC, CPA, CPL – non tengono conto di questo fondamentale assunto: per loro, è come se tutti i clienti fossero uguali. Questo perché i valori di conversione tradizionali non si allineano con gli obiettivi di business. Il risultato? Campagne poco performanti.
In sostanza, bisognerebbe allocare il budget di marketing per raggiungere i clienti di maggior valore, massimizzando il valore di conversione e il ROI.
Oggi esistono già piattaforme che consentono il cosiddetto smart bidding: machine learning e intelligenza artificiale sono i principali strumenti utilizzati nello smart bidding per determinare la giusta offerta pubblicitaria per ogni annuncio.
Innanzitutto, il machine learning viene utilizzato per analizzare i dati delle campagne precedenti, come il tasso di clic, il costo per clic e la conversione, per identificare modelli e tendenze che possono essere utilizzati per prevedere il comportamento degli utenti. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per determinare la probabilità di successo di ogni offerta pubblicitaria.
Inoltre, l’intelligenza artificiale viene applicata per ottimizzare l’offerta pubblicitaria in tempo reale, in base alle informazioni di contesto, come la posizione dell’utente, il dispositivo utilizzato, l’orario e la concorrenza.
Il sistema di smart bidding utilizza anche l’apprendimento automatico per regolare costantemente l’offerta pubblicitaria sulla base delle prestazioni delle campagne precedenti e degli obiettivi specifici dell’inserzionista.
AI e ML per una gestione delle campagne davvero in linea con gli obiettivi di business
Il metodo strutturato da Bytek è un passo ulteriore verso campagne davvero ottimizzate e finalizzate a raggiungere reali obiettivi di business.
Quando si parla di Enriched Bidding, si intende un insieme di azioni sui dati che permette di applicare una strategia di offerta personalizzata per ogni utente, massimizzando i risultati delle campagne.
Si basa su quattro metodologie principali:
- il “Margin-based Bidding”,
- il “Funnel-based Bidding”,
- il “Lifetime Value-based Bidding”
- il “Predictive Lifetime Value-based Bidding”.
Questi metodi possono essere combinati tra loro per ottenere un approccio completo e mirato alle esigenze specifiche dell’impresa.
Per implementare l’Enriched Bidding, è necessario seguire alcuni passaggi fondamentali:
- Selezionare i KPI in base agli obiettivi aziendali concreti
- Raccogliere e preparare – nel pieno rispetto della compliance privacy – i dati relativi a margini, comportamento degli utenti, disponibilità dei prodotti e transazioni;
- Creare un modello di intelligenza artificiale che tenga conto di tutti questi fattori e collegarlo alle piattaforme pubblicitarie.
In questo modo, è possibile visualizzare immediatamente le performance delle campagne sulla base dei veri KPI di business, senza dover effettuare ulteriori analisi per capire l’efficacia delle stesse.
Inoltre, ciò consente agli inserzionisti di concentrarsi sugli aspetti strategici delle campagne, come la creatività e l’implementazione di nuove funzionalità nel prodotto, invece che sugli aspetti tecnici di bid.
Questo approccio rappresenta un importante cambiamento nel modo di gestire le campagne pubblicitarie online, mettendo il controllo nelle mani delle aziende – anziché lasciarlo nelle mani non disinteressate delle piattaforme di advertising stesse – e permettendo loro di adattare gli strumenti alle proprie specifiche esigenze, massimizzando il ROI e ottenendo risultati migliori nelle campagne automatizzate.
