1. Tecniche di ottimizzazione delle parole chiave
1.1. Analisi delle parole chiave più performanti
Una campagna Google ADS Search vede la sua ottimizzazione massimizzata grazie a un’analisi accurata delle parole chiave più efficaci. Questa analisi ti permette di identificare quali parole chiave portano al maggior numero di clic e conversioni, rendendo quindi la tua campagna più fruttuosa e profittevole. Per effettuare quest’analisi in modo completo e approfondito, è essenziale l’ausilio di strumenti specifici e avanzati. Grazie a questi strumenti, potrai monitorare e valutare metriche di performance cruciali come il tasso di clic (CTR) e il tasso di conversione, consentendoti di ottimizzare al meglio la tua campagna pubblicitaria.
(GRADINARU, 2022), (KLAIC, NaN), (Russo & Agostini, 2020), (Salmaso, 2022)
1.2. Utilizzo di corrispondenze di parole chiave avanzate
L’impiego di corrispondenze avanzate delle parole chiave è cruciale per massimizzare l’efficacia di una campagna Google ADS Search. Questa tecnica serve a raggiungere un target più specifico, migliorando così la pertinenza degli annunci. Puoi includere sinonimi o parole chiave correlate per ampliare il campo della tua ricerca. Allo stesso tempo, è importante escludere parole chiave irrilevanti per evitare di targetizzare persone non interessate. Un’analisi delle parole chiave più performanti ti aiuterà a identificare e ottimizzare la tua campagna in modo più preciso. L’intelligenza artificiale può rivelarsi un potente strumento per accrescere il Quality Score dei tuoi annunci, contribuendo a monitorare metriche e dati analitici. Infine, il remarketing, utilizzato per segmentare gli utenti in base alle loro attività sul sito, ti aiuterà a creare annunci personalizzati per incrementare il tuo ROI.
(Alcaro, 2023), (Testa & Samperi, 2020), (Rovegno, 2023)
1.3. Esclusione delle parole chiave non rilevanti
L’identificazione ed esclusione delle parole chiave irrilevanti è un elemento fondamentale per un’efficiente gestione di una campagna Google ADS Search. Rimuovere parole chiave che non sono pertinenti al tuo prodotto o servizio può aumentare l’efficacia delle tue pubblicità e diminuire il costo per clic (CPC). Puoi utilizzare le corrispondenze negative per impedire che la tua pubblicità venga visualizzata in seguito a ricerche che includono termini irrilevanti. Effettuare un’analisi approfondita delle parole chiave usate in campagna e monitorare costantemente le metriche di performance ti aiuterà a identificare le parole chiave da escludere. Concentrandoti su parole chiave altamente pertinenti per il tuo target, ottimizzerai il tuo budget pubblicitario.
(Lorusso, 2020), (NOGARA, NaN), (Gemma, 2023)
2. Utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare il Quality Score
2.1. Monitoraggio delle metriche di Quality Score
La valutazione delle metriche del Quality Score è un elemento fondamentale per gestire in maniera avanzata una campagna ADS Search di Google. Queste metriche ci aiutano a comprendere la rilevanza degli annunci, delle keyword e delle pagine destinatari. Monitorando costantemente queste metriche, si possono rilevare problemi di prestazioni e correggerli. E’ vitale monitorare il grado di qualità delle keyword, la pertinenza degli annunci e l’esperienza utente offerta dalle pagine di destinazione. Se il QS è basso, il posizionamento degli annunci e il costo delle inserzioni potrebbero essere influenzati negativamente. Per questo motivo, è fondamentale monitorare con precisione le metriche del Quality Score per massimizzare il risultato delle campagne ADS Search di Google.
(Branciari & Pompei, NaN), (Queruli, 2020), (Guariglia, 2022), (Salmaso, 2022)
2.2. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati
Per analizzare i dati di una campagna ADS Search di Google, gli strumenti di intelligenza artificiale sono indispensabili. Questi strumenti facilitano la gestione e l’analisi di grandi quantità di dati, individuando schemi e trend celati. L’intelligenza artificiale offre una perspicacia profonda delle keyword, del Quality Score e dell’efficacia delle pagine di destinazione. Infine, grazie all’IA, è possibile identificare segmenti di pubblico basandosi sulle attività degli utenti sul tuo sito, creare messaggi personalizzati e ottimizzare le tue strategie di remarketing. In questo modo, i marketer possono prendere decisioni basate su dati solidi e ottenere un esame dettagliato dei dati al fine di migliorare la performance della campagna.
(Ciano et al., NaN), (Conache, NaN), (Montobbio, 2023)
2.3. Ottimizzazione delle pagine di destinazione
Parte integrante della gestione avanzata di una campagna ADS Search di Google, è l’ottimizzazione delle pagine di destinazione. Questo processo serve a migliorare l’esperienza dell’utente e ad incrementare la qualità del sito web correlato agli annunci. Durante questa fase, è fondamentale ottimizzare il contenuto delle pagine di destinazione, utilizzare keyword rilevanti e garantire un’esperienza di navigazione intuitiva. Inoltre, si dovrebbero minimizzare i tempi di caricamento delle pagine e garantire la loro compatibilità con i dispositivi mobile. L’obbiettivo finale di questo processo è di fornire all’utente un’esperienza di navigazione coerente con l’annuncio e in grado di rispondere alle sue esigenze, migliorando cosi le performance della campagna.
(DA MOLIN, NaN), (Testa & Samperi, 2020), (XHIHANI, 2021), (Vittori, 2019), (Queruli, 2020)
3. Test A/B per migliorare le performance della campagna
3.1. Creazione di varianti degli annunci
Creare varianti pubblicitarie è uno strumento efficace per gestire una campagna Google ADS Search avanzata. Questo processo ti consente di provare diverse versioni dei tuoi annunci per vedere quali portano risultati migliori. Assicurati di affinare le performance della campagna basandoti sui comportamenti e preferenze dei consumatori. Ricorda di stabilire chiaramente obiettivi e metriche di successo per condurre un test A/B efficace.
(Galdieri, 2021), (Guariglia, 2022), (Rovegno, 2023)
3.2. Monitoraggio dei risultati delle varianti
Monitorare i risultati delle tue diverse varianti annuncio è un aspetto cruciale della gestione di una campagna Search Ads. Durante questa fase, bisogna esaminare con attenzione i dati raccolti da ciascuna variante per confrontare le loro rispettive prestazioni. Ciò ti permette di individuare quali versioni stanno dando i risultati migliori e quali potrebbero essere migliorate o scartate. Un’analisi accurata ti permette di ottimizzare la tua campagna, concentrando risorse sulle varianti più performanti e apportando le modifiche necessarie alle meno efficaci.
(De Nobili, 2019), (FONTI, 2021), (Lorusso, 2020), (Kotler et al., 2022), (Polato, 2019)
3.3. Implementazione delle modifiche basate sui risultati
Mettere in atto le modifiche in base ai risultati del test A/B è un componente essenziale nella gestione avanzata di una campagna Google ADS Search. Dopo aver attento monitoraggio e valutazione delle prestazioni delle varianti, è fondamentale effettuare modifiche strategiche in base alle informazioni raccolte. Durante questo processo, è importante esaminare in dettaglio le metriche di prestazione come il tasso di clic, la percentuale di conversione e il costo per conversione. Usando strumenti di intelligenza artificiale, puoi identificare le modifiche necessarie per aumentare l’efficacia della tua campagna.
(Singh et al., 2023), (Rohm et al., 2021), (Koning et al., 2022), (Kumar & Babu, 2023)
4. Utilizzo del remarketing per aumentare il ROI
4.1. Segmentazione degli utenti in base alle azioni sul sito
La segmentazione degli utenti in base alle azioni sul sito è una tecnica avanzata utilizzata nella gestione di una campagna Google ADS Search. Questo approccio permette di suddividere gli utenti in segmenti basati sulle azioni che compiono sul sito, come ad esempio il tempo trascorso, le pagine visitate o gli acquisti effettuati. Questa segmentazione consente di creare annunci specifici e personalizzati per ogni segmento, aumentando la rilevanza degli annunci e migliorando il tasso di conversione. Inoltre, offre la possibilità di ottimizzare le strategie di offerta, consentendo di impostare offerte più aggressive o conservative in base al comportamento degli utenti. In definitiva, la segmentazione degli utenti in base alle azioni sul sito rappresenta una potente strategia per massimizzare il ROI e migliorare le performance complessive della campagna publicitaria su Google ADS Search.
(Cirese, 2021), (Peruzzo, 2022), (Granata, 2023), (Rovegno, 2023), (Salmaso, 2022)
4.2. Creazione di annunci personalizzati per i segmenti di pubblico
La creazione di annunci personalizzati per i segmenti di pubblico è un’importante strategia di ottimizzazione nella gestione di una campagna Google ADS Search. Questa tecnica consente di creare annunci altamente rilevanti per segmenti specifici di utenti, aumentando così la probabilità di ottenere clic da parte di un pubblico interessato. Per implementare questa strategia, è necessario segmentare gli utenti in base a determinate azioni sul sito o preferenze, come ad esempio gli acquirenti frequenti o coloro che hanno abbandonato il carrello degli acquisti. A seguito di questa segmentazione, si possono creare annunci personalizzati che rispondono alle esigenze e agli interessi specifici di ciascun segmento di pubblico. In questo modo, si aumenta la rilevanza degli annunci e la possibilità di ottenere conversioni dall’audience target.
(Chamois, 2021), (PIASENTIN, NaN), (BOCCATONDA, 2021), (Montobbio, 2023)
4.3. Ottimizzazione delle strategie di offerta per il remarketing
L’ottimizzazione delle strategie di offerta per il remarketing è un aspetto fondamentale della gestione avanzata di una campagna Google ADS Search. Attraverso l’utilizzo di dati di remarketing, è possibile adattare le offerte in modo mirato per raggiungere gli utenti che hanno già visitato il sito web e mostrato interesse per determinati prodotti o servizi. Per ottimizzare queste strategie, è necessario segmentare gli utenti in base alle azioni sul sito, come ad esempio l’abbandono del carrello o la visualizzazione di determinate pagine. Inoltre, è fondamentale creare annunci personalizzati per i segmenti di pubblico, in modo da offrire un messaggio rilevante e coinvolgente. Infine, è importante monitorare costantemente i risultati delle strategie di offerta e apportare eventuali modifiche in base ai dati raccolti. Questo permette di ottimizzare le offerte in modo efficace, massimizzando il ROI della campagna.
(Bagliani, 2019), (Graziano, 2022), (Testa & Samperi, 2020)
Bibliografia:
Galdieri, F. (2021). SEO e Google: strategie di resilienza per massimizzare il valore.luiss.it
Guariglia, L. (2022). Seo e neuromarketing: l’evoluzione dei motori di ricerca. Il caso Barter4travel..unive.it
Rovegno, M. (2023). Applicazioni di intelligenza artificiale per il marketing.unige.it
De Nobili, F. (2019). SEO Google. La guida alla nuova SEO: dagli intenti di ricerca al percorso di acquisto.HTML
FONTI, D. (2021). L’efficacia del Search Engine Advertising nell’industria del Luxury Fashion: il caso Max Mara..univpm.it
Lorusso, G. (2020). Google ADS agile: Ottimizza le tue campagne in 3 passaggi.HTML
Kotler, P., Hollensen, S., & Opresnik, M. O. (2022). Social media marketing: Marketer dal phygital al metaverso.HTML
Polato, N. (2019). SEO e web analytics nel B2B: il caso del cooling di Schneider Electric.unive.it
Singh, V., Nanavati, B., Kar, A. K., & Gupta, A. (2023). How to maximize clicks for display advertisement in digital marketing? A reinforcement learning approach. Information Systems Frontiers.researchgate.net
Rohm, A. J., Stefl, M., & Ward, N. (2021). Future proof and real-world ready: the role of live project-based learning in students’ skill development. Journal of Marketing Education.lmu.edu
Koning, R., Hasan, S., & Chatterji, A. (2022). Experimentation and start-up performance: Evidence from A/B testing. Management Science.nber.org
Kumar, T. Y. & Babu, N. K. (2023). Customers perception on SEM & PPC Advertising (A Study on Advertising for Amazon and Flipkart). Remittances Review.remittancesreview.com
GRADINARU, M. R. (2022). ELON MUSK E IL MARKETING: UN’ANALISI DELL’APPROCCIO INNOVATIVO E DISTRUPTIVE.univpm.it
KLAIC, A. N. A. (). Strategie di posizionamento nel marketing online: SEO.. thesis.unipd.it.unipd.it
Russo, S. & Agostini, A. (2020). SEO & Content: Fare business con i contenuti.HTML
Salmaso, G. (2022). Il Marketing digitale nelle imprese B2B: analisi nel Nord Italia.unive.it
Alcaro, P. (2023). L’utilizzo del digital marketing nel settore no profit: analisi dei casi studio di CESVI e AVIS= The use of digital marketing in the nonprofit sector: case study analysis of ….polito.it
Testa, A. & Samperi, C. (2020). Performance ADS con Google e Facebook: Il ruolo dell’advertising nel marketing omnicanale.HTML
Lorusso, G. (2020). Google ADS agile: Ottimizza le tue campagne in 3 passaggi.HTML
NOGARA, F. (). Comunicare il settore food nell’era digitale: TikTok. thesis.unipd.it.unipd.it
Gemma, A. (2023). Il social media è il messaggio: Teoria e tecniche del social media management.HTML
Branciari, S. & Pompei, E. (). L’IMPORTANZA STRATEGICA DELL’E-COMMERCE E DEL SOCIAL COMMERCE PER LE PMI ITALIANE. UN’ANALISI DEL SETTORE FOOD.. tesi.univpm.it.univpm.it
Queruli, E. (2020). Strumenti per l’analisi della performance aziendale online. Un focus sulle PMI del comparto delle carni in Veneto..unive.it
Ciano, T., Alderighi, M., & Ferrara, M. (). Metodi e Strumenti di Intelligenza Artificiale per il forecasting dei flussi della mobilità turistica spaziale e temporale. unirc.it.unirc.it
Conache, A. (). Intelligenza artificiale e gestione dei dati in azienda. thesis.unipd.it.unipd.it
Montobbio, M. (2023). Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale per il marketing. Focus sul retail.unige.it
DA MOLIN, E. (). Emergere nel mercato digitale di Airbnb: il binomio SEO e content marketing per aumentare la visibilità di un annuncio. thesis.unipd.it.unipd.it
Testa, A. & Samperi, C. (2020). Performance ADS con Google e Facebook: Il ruolo dell’advertising nel marketing omnicanale.HTML
XHIHANI, D. (2021). Social Media Advertising: Analisi sulla Percezione degli Utenti Rispetto alle Inserzioni Online.univpm.it
Vittori, M. (2019). Facebook Ads in Pratica: Manuale operativo per creare campagne e annunci efficaci che cliccherà anche il tuo peggior nemico. Con 5 casi studio in settori ….HTML
Cirese, C. (2021). L’evoluzione del digital marketing nell’era dei big data: pro e contro del consumer profiling.luiss.it
Peruzzo, M. (2022). … data-driven: come migliorare l’esperienza del cliente online e aumentare le vendite sull’e-commerce grazie a data science e marketing automation. Applicazioni al ….unive.it
Granata, G. (2023). Marketing e innovazione digitale: Strumenti per le nuove sfide digitale delle imprese.HTML
Chamois, F. (2021). La gestione del canale per un albergo: Il metodo AHP a supporto della scelta del canale distributivo..unive.it
PIASENTIN, F. (). La comunicazione digitale per le piccole-medie imprese: un rapporto di successo per il futuro. thesis.unipd.it.unipd.it
BOCCATONDA, S. (2021). Il ruolo degli influencer marketing.univpm.it
Bagliani, M. (2019). Digital marketing per l’ecommerce e il new retail: Le strategie, i canali e le tecnologie per avere successo nei nuovi mercati digitali.HTML
Graziano, G. (2022). La comunicazione strategica non è roba da grandi-Analisi e strumenti per lo sviluppo di un piano di comunicazione strategica e digitale per la PMI italiana.polito.it
Testa, A. & Samperi, C. (2020). Performance ADS con Google e Facebook: Il ruolo dell’advertising nel marketing omnicanale.HTML
