Kaip mokamos reklamos komandos naudoja SEO duomenis, siekdamos pagerinti reklamų tikslumą ir sumažinti nereikalingas išlaidas

Įvadas

Mokamos ir organinės rinkodaros komandos paprastai dirba naudodamosi atskirais valdymo pultais, atskirais ataskaitomis ir atskirais prielaidomis apie tai, kas veikia, o kas ne. SEO komanda žino, kokie užklausimai generuoja konversijas, tačiau mokamos rinkodaros komanda dažnai turi spėlioti, iš naujo atlikti raktažodžių tyrimus ir siūlyti kainas už terminus, pagal kuriuos prekės ženklas jau yra reitinguojamas.

Tai didžiulis trūkumas, o tas trūkumas kainuoja pinigus.

Naudodamosi SEO duomenimis, komandos gali atskleisti tikrąjį paieškos elgesį, pavyzdžiui, kokios užklausos generuoja konversijas, kurios puslapiai pritraukia dėmesį ir kurios frazės yra iš tikrųjų konkurencingos, o kurios tik atrodo tokios popieriuje. Mokamos reklamos komandos, naudodamos šiuos duomenis ir įtraukdamos juos į savo tikslinės auditorijos pasirinkimo sprendimus, švaisto mažiau biudžeto ir greičiau pasiekia reikiamą auditoriją.

Štai kaip tai veikia praktikoje.

1. Organinių raktažodžių duomenų naudojimas mokamų raktažodžių tikslinimui patobulinti

Dauguma mokamų paieškos kampanijų prasideda nuo raktinių žodžių planavimo įrankio ir paieškos apimties įvertinimo. Nors tai yra pagrįstas pradinis taškas, jis nieko nepasako apie vartotojų ketinimus. Organinės paieškos duomenys suteikia daugiau informacijos.

Jei užklausa jau generuoja organinę srautą, kuris konvertuojasi, tai yra tikras signalas, o ne tik įvertinimas. Tokia priemonė kaip „Ranktracker“ „Keyword Finder“ parodo, kokie terminai jau pritraukia tinkamą srautą į svetainę, pateikdama faktinius paspaudimų ir reitingų duomenis.

Paveikslėlio šaltinis

Ieškokite terminų, kurie:

• Aukštas natūralus paspaudimų koeficientas, palyginti su reitingo pozicija
• Nuoseklus konversijų sekimas (formų užpildymas, registracijos, pirkimai), susietas su ta paieškos užklausa
• Stabilūs reitingai laikui bėgant, o ne vienkartinis šuolis

Visus terminus, kurie atitinka šiuos kriterijus, verta išbandyti mokamose kampanijose anksčiau nei tuos, kurie atrodo perspektyvūs tik remiantis neapdorotais paieškos apimties duomenimis.

Tai svarbu B2B ir apgalvoto pirkimo kategorijose, kur paieškos apimtys neparodo, kurioje pirkimo kelionės stadijoje yra vartotojas.

2. SERP duomenų analizė, siekiant išvengti permokėjimo už raktažodžius, kurie jau užima aukštas pozicijas natūralioje paieškoje

Jei puslapis jau yra tarp trijų pirmųjų pagal tam tikrą frazę ir jo pozicija yra stabili, dideli pasiūlymai už tą pačią frazę mokamose paieškose dažnai yra iššvaistytos išlaidos. Tai yra paspaudimas, kurį prekės ženklas galėjo gauti nemokamai.

Mokamos reklamos ir SEO komandos retai tikrina viena kitos raktažodžių sąrašus prieš nustatydamos biudžetus, todėl mokamos kampanijos galiausiai sustiprina pozicijas, kurių stiprinti nereikia.

Naudojant SERP stebėjimo duomenis, šis dubliavimasis tampa matomas.

Sulyginus natūralaus reitingo ataskaitą su mokamų raktinių žodžių sąrašu ten, kur terminas jau užima stiprią poziciją natūralioje paieškoje, galite nukreipti tą biudžetą į terminus, kurių matomumas natūralioje paieškoje yra silpnesnis arba kuriuose yra tikros konkurencinės spragos.

Būtent tokia biudžeto logika yra įdiegta į tokių efektyvumo rinkodaros komandų kaip „9am“ žiniasklaidos pirkimo procesą. Vietoj to, kad mokamos išlaidos būtų paskirstomos vienodai visam raktažodžių sąrašui, jos paskirstomos atsižvelgiant į tai, kur organiniai rezultatai jau veikia, o kur mokamos kampanijos turi atlikti sunkiausią darbą.

3. Rasti raktinius žodžius, kuriuos vartotojai ieško su dideliu pirkimo ketinimu ir kur konkurencija maža, kad būtų galima pigiau vykdyti mokamą rinkodarą

SEO tyrimų įrankiai sukurti tam, kad atskleistų „ilgo uodegos“ raktinius žodžius, už kurių slypi tikrasis ketinimas. Šie terminai paprastai suteikia dvi pranašumus mokamos reklamos komandoms:

• Mažesnės CPC kainos, nes dėl jų varžosi mažiau reklamuotojų
• Aukštesni konversijos rodikliai, nes konkretumas filtruoja paieškos ketinimus

SEO komanda, kuri kuria turinį apie „geriausią CRM mažoms apskaitos įmonėms“, o ne tiesiog apie „CRM programinę įrangą“, jau yra nustačiusi labiau atitinkančią reikalavimus auditoriją. Mokamos reklamos komandos gali atkartoti tą konkretumą savo tikslinime, užuot konkuravusios dėl tų pačių plačių ir brangių terminų, dėl kurių siūlo kainą visi kiti.

4. Svetainės paieškos ir turinio sąveikos duomenų naudojimas reklamos auditorijoms patobulinti

Tai, ko žmonės ieško, kai jau yra svetainėje, yra vienas iš mažiausiai išnaudojamų signalų mokamame tikslinime.

Paieškos užklausos svetainėje tiksliai rodo, ko lankytojai ieško, jų pačių žodžiais. Suderinę tai su turinio sąveikos duomenimis, pradėsite gauti aiškesnį auditorijos vaizdą. Naudingi signalai, kuriuos galima iš čia gauti, apima:

• Populiariausios svetainės paieškos frazės pagal paieškų skaičių ir konversijas
• Tinklaraščio įrašai arba produktų puslapiai, kuriuose lankytojai praleidžia daug laiko arba daug slenka puslapį
• Pakartotiniai apsilankymai toje pačioje kategorijoje ar to paties tipo produktų puslapiuose

Turinio, su kuriuo lankytojas sąveikauja, tipas taip pat rodo, kurioje pirkimo kelionės stadijoje jis yra. Paieškos elgsena paprastai skirstoma į tris ketinimų tipus:

Lankytojas, kuris praleido keletą minučių skaitydamas informacinį tinklaraščio įrašą, turėtų būti priskirtas kitai kampanijai nei tas, kuris du kartus peržiūrėjo kainų puslapį. Mokamos reklamos komandos gali nukreipti pirmąjį į žinomumo didinimo kampaniją, o antrąjį – į konversijoms skirtą kampaniją, užuot abu įtraukusios į tą pačią bendrą retargetingo grupę.

Iš tokių elgesio ir ketinimų duomenų suformuotos panašios auditorijos paprastai pasiekia geresnių rezultatų nei plačiai taikomas tikslavimas pagal interesus, nes jos sudaromos remiantis tuo, ką žmonės iš tikrųjų darė, o ne spėjama kategorija.

5. Mokamų nukreipimo puslapių suderinimas su SEO patvirtintu turiniu, kuris jau generuoja konversijas

Bendrasis kampanijos tikslinis puslapis, sukurtas specialiai mokamai reklamai, dažnai konvertuoja prasčiau nei esamas organinis puslapis, kuris jau įrodė savo vertę, ilgainiui pritraukdamas realų srautą.

Jei organinis puslapis jau užima gerą poziciją ir generuoja gerus konversijos rodiklius pagal konkretų užklausos žodį, mokamo srauto nukreipimas į tą patį puslapį, o ne į naujai sukurtą kampanijos nukreipimo puslapį, dažnai duoda geresnių rezultatų. Šis puslapis jau buvo patobulintas atsižvelgiant į realią vartotojų elgseną ir organinės paieškos signalus. Jis atitinka vartotojų ketinimus taip, kaip visiškai naujas puslapis dar neturėjo galimybės to įrodyti.

Kad tai įvyktų, mokamos reklamos ir SEO komandos turi iš tiesų dalytis duomenimis apie tai, kurie puslapiai veikia – tai labiau koordinavimo, o ne techninė problema.

6. SEO ir mokamų duomenų kryžminė analizė, siekiant anksti aptikti iššvaistytas išlaidas

Aiškiausias švaistymo požymis yra ir lengviausiai nepastebimas: prekės ženklas užima gerą poziciją organinėje paieškoje pagal tam tikrą frazę, tačiau vis tiek daug išleidžia už tą pačią frazę mokamoje paieškoje, gaudamas vidutinę grąžą.

Norint tai pastebėti, reikia lyginti SEO ir mokamos reklamos rezultatus vienu metu, o ne atskiruose ataskaitose, kurias peržiūri skirtingos komandos. Keletas patikrinimų, kuriuos verta atlikti kas mėnesį, apima:

• Palyginkite populiariausius organinius reitingus su aktyvių mokamų raktinių žodžių sąrašu
• Pažymėkite bet kurią frazę, kuri užima stabilią vietą tarp trijų geriausių organinių rezultatų ir turi aktyvų mokamą pasiūlymą
• Palyginkite mokamo ROAS rodiklį pagal tą frazę su pačios pasiūlymo kainos sąnaudomis

Būtent čia svarbūs priskyrimas ir tarpkanalinis vertinimas. Platforma, kuri stebi rezultatus visais kanalais, o ne pateikia atskiras ataskaitas apie mokamą ir natūralų paieškos srautą, leidžia tiksliai pamatyti, kur biudžetas dubliuojamas ir kur jį reikėtų nukreipti.

Be tokio matomumo, tokio pobūdžio išteklių švaistymas gali tęstis mėnesius, kol kas nors tai pastebės.

7. Reklamų tekstų kalbos paėmimas tiesiai iš paieškos užklausų

Dauguma reklamos tekstų rašoma prekės ženklo kalba, tačiau klientai neieško prekės ženklo kalba.

Tarkime, įmonė savo produktą apibūdina kaip „darbo eigos optimizavimo platformą“, tačiau žmonės gali ieškoti frazių „kaip nebepraleisti projekto terminų“ arba „geriausias įrankis nuotolinių komandų valdymui“. Šis atotrūkis tarp to, kaip kalba prekės ženklas, ir to, kaip ieško klientai, yra viena iš dažniausių priežasčių, dėl kurių reklamos tekstai pasiekia prastesnius rezultatus.

SEO tyrimai šį atotrūkį atskleidžia tiesiogiai. Raktažodžių ataskaitos ir „Search Console“ užklausos rodo tikras frazes, kurias žmonės naudoja, kai bando išspręsti problemą, o ne frazes, kurias, kaip mano prekės ženklas, jie naudoja.

Reklamos kūrimo komandos gali šią kalbą tiesiogiai perkelti į antraštes ir reklamos tekstus. Jei frazė „sumažinti projekto vėlavimus“ nuolat pasirodo organinėse paieškose, kuriose matomas didelis vartotojų susidomėjimas, ši frazė turi būti įtraukta į reklamą, o ne jos perrašyta versija.

Tai nedidelis pokytis, turintis milžinišką poveikį. Skelbimo tekstas, atspindintis pačio ieškotojo žodžius, dažniausiai atrodo labiau susijęs su paieška, o tai paprastai reiškia didesnį paspaudimų skaičių ir mažesnę kainą už paspaudimą.

Išvada

Mokamos reklamos komandos, šiuo metu maksimaliai išnaudojančios savo biudžetus, nebūtinai dirba su didesniais biudžetais. Jos naudoja jau turimus SEO duomenis, o ne kiekvieną tikslinimo sprendimą priima nuo nulio.

Dažnai užduodami klausimai

Kas yra SEO duomenys ir kaip jie taikomi mokamoms medijoms? SEO duomenys apima organinius raktažodžių reitingus, paieškos apimtį, paspaudimų rodiklius, elgseną svetainėje atliekant paiešką ir susidomėjimą turiniu. Mokamų kampanijų komandos naudoja šiuos duomenis, kad nustatytų patikrintus raktažodžius, išvengtų išlaidų dubliavimosi ir sukurtų tikslesnį auditorijos taikymą.

Ar SEO raktažodžių duomenys gali pakeisti mokamų raktažodžių tyrimą? Ne visiškai. SEO duomenys rodo, kas jau veikia organiniuose paieškos rezultatuose, tačiau mokamoms kampanijoms dažnai reikia platesnio raktažodžių aprėpties, kad būtų pasiekta nauja auditorija. Geriausius rezultatus duoda šių dviejų metodų derinys, kai SEO duomenys padeda nustatyti prioritetus ir vartotojų ketinimus.

Kaip komandos išvengia pasiūlymų teikimo už terminus, pagal kuriuos jos jau užima reitingą? Reguliariai, idealiu atveju kas mėnesį, lyginant natūralaus reitingo ataskaitas su mokamų raktinių žodžių sąrašais, kad biudžetas nebūtų skiriamas terminams, kurie natūralioje paieškoje stabiliai užima pirmąsias tris pozicijas.

Kokios priemonės susieja SEO ir mokamų kampanijų veiklos duomenis?

SEO platformos, pavyzdžiui, „Ranktracker“, teikia informaciją apie natūralųjį reitingavimą (reitingai, raktažodžių duomenys, SERP stebėjimas). Daugiakanalės analizės ir atribucijos platformos susieja šiuos duomenis su mokamų kampanijų rezultatais, todėl abu šiuos aspektus galima vertinti kartu.