6 façons d'utiliser l'IA pour la restructuration des comptes de recherche payante
6 façons d'utiliser l'IA pour la restructuration des comptes de recherche payante
Adopter l'IA est la clé d'une gestion PPC plus intelligente. Laissez l’IA faire le gros du travail sur ces tâches clés, de la recherche de mots clés à la stratégie d’enchères.
À mesure que le paysage de la publicité payante évolue, les outils d’IA et de modèles linguistiques gagnent du terrain pour rationaliser et optimiser les processus de restructuration des campagnes.
Certains spécialistes du référencement payant ne se contentent plus du statu quo. D’autres soutiennent que notre industrie utilise l’IA depuis toujours et que la révolution de l’IA n’est qu’un changement de terminologie.
Beaucoup privilégient les chatbots pour obtenir des réponses, motivés par une quête d’efficacité, de créativité et de mise à jour. Julie F. Bacchini , directrice générale de la communauté PPC Chat, a souligné le dernier point lors de sa discussion hebdomadaire Slack sur la « Diversification dans le PPC ».
L’un des domaines dans lesquels l’IA brille est la rationalisation du processus souvent fastidieux et long de restructuration des comptes.
Vous trouverez ci-dessous six façons pratiques par lesquelles l'IA peut aider les gestionnaires PPC lors de la restructuration des comptes publicitaires.
1. Trouver de nouvelles idées de mots clés pour les comptes
Les mots clés sont la pierre angulaire d'un compte publicitaire.
Pour réorganiser efficacement les comptes publicitaires, vous devez analyser les rapports sur les termes de recherche et identifier de nouveaux mots clés à intégrer dans les groupes d'annonces ou les campagnes.
Bien que nécessaire, ce processus peut prendre du temps dans les grands comptes. C'est particulièrement déroutant pour les comptes B2B, où la séparation entre l'intention du consommateur et l'intention commerciale est essentielle.
Voici où l’IA peut vous aider. Il existe des outils sur le marché pour vous aider :
- Analyser des ensembles de données : l'IA peut identifier des mots-clés nouveaux et précieux qui auraient pu être négligés.
- Faites apparaître des opportunités statistiquement significatives : certains termes de recherche nécessitent plus de données avant de pouvoir être exploitables.
Les outils d'IA ne se contentent pas d'identifier de nouveaux termes ; ils évaluent également la signification statistique. Cela garantit que vous vous concentrez sur des termes ayant fait leurs preuves en matière de conversions.
Pensez à Optmyzr, un outil populaire basé sur l'IA qui s'intègre parfaitement à des plateformes telles que Google Ads et Microsoft Advertising et analyse automatiquement votre rapport sur les termes de recherche.
Sur la base de son analyse, il recommande des mots clés pertinents à inclure dans les groupes d'annonces existants ou à en créer de nouveaux.
Cela élimine le besoin de téléchargements manuels de données, d’analyse et de filtrage de feuilles de calcul.
Plus important encore, Optmyzr utilise la signification statistique pour garantir que ses recommandations ont un impact.
2. Catégoriser les mots-clés par thème
Les campagnes de recherche payantes efficaces reposent sur des groupes d'annonces bien organisés avec des mots-clés thématiques.
Une autre raison de restructurer est si un ancien gestionnaire de publicités a accidentellement ajouté des milliers de mots clés à partir de recommandations automatiques ou n'a pas compris l'importance de conserver des groupes de publicités étroitement thématiques.
Le regroupement des mots clés par thème garantit que vos annonces correspondent aux termes de recherche des utilisateurs. C'est là qu'entrent en jeu les grands modèles linguistiques comme ChatGPT et Gemini de Google.
Imagine ça:
Vous pouvez facilement coller des milliers de mots-clés dans une boîte de discussion et demander à l'outil d'organiser tous les mots-clés par thème.
Regrouper manuellement des milliers de mots-clés par thème peut s'avérer une tâche ardue.
Entrez de grands modèles de langage. En alimentant ces modèles avec votre liste de mots-clés (dépassant même 2 000 mots-clés), ils peuvent identifier et catégoriser les thèmes avec une rapidité et une précision remarquables.
La vérification des doublons est cruciale, car les groupes d'annonces comportent souvent des mots clés qui se chevauchent. Continuez à affiner la liste de mots clés thématiques jusqu'à ce qu'elle soit plus gérable afin de réduire la redondance.
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3. Adaptation plus précise des annonces à la requête de recherche de l'utilisateur
Cela se traduit par une pertinence publicitaire améliorée, des scores de qualité plus élevés et une efficacité accrue des campagnes.
Une fois que vous avez regroupé les mots-clés par thème, la rédaction d’un texte publicitaire devient une nécessité.
Vous devez adapter votre texte publicitaire au thème spécifique de chaque groupe d'annonces, garantissant ainsi un message plus pertinent et plus percutant pour les utilisateurs.
La restructuration implique souvent la création de nouveaux groupes d'annonces.
La rédaction d'annonces responsives sur le Réseau de Recherche (RSA) peut être ardue en raison des nombreux titres et descriptions nécessaires. Cependant, l’IA peut aider.
Considérons ChatGPT et l'invite suivante :
- "Écrivez-moi 15 titres différents de 30 caractères ou moins pour une annonce de recherche Google pour mon entreprise de biscuits gastronomiques."
N'oubliez pas que la surveillance humaine est toujours importante. Si l’IA peut certainement stimuler la créativité, le facteur humain reste irremplaçable. Dans l'exemple ci-dessus, certains titres générés par l'IA peuvent dépasser la limite de caractères ou ne pas avoir le punch souhaité.
La meilleure approche consiste à tirer parti de l’IA pour le brainstorming initial, puis à affiner le contenu généré avec votre touche humaine unique.
4. Aide à la création d'images
L'outil de génération d'images basé sur l'IA de Google Ads accélère le processus de test et permet d'économiser du temps et des ressources en générant de nouvelles images.
La réduction des délais et des coûts est particulièrement importante pour les marques fonctionnant avec des budgets limités et rivalisant sur une plateforme où les images constituent un outil important.
Il existe également une théorie selon laquelle les plates-formes pourraient donner la priorité au contenu créé avec de nouvelles fonctionnalités telles que la génération d'IA. Cela pourrait temporairement booster vos annonces pendant que la plateforme collecte des données sur son outil.
Bien que l’impact exact ne soit pas clair, certains annonceurs peuvent bénéficier des images générées par l’IA.
Prenez par exemple une boutique de soupes gastronomiques uniquement en ligne. Contrairement aux vêtements aux styles distincts, les bols à soupe peuvent se ressembler d’une marque à l’autre. C’est là que l’IA brille.
Il peut créer des visuels uniques et appétissants pour votre soupe, vous libérant ainsi du recours aux séances photo saisonnières.
Ces images peuvent offrir une variété de tests dans un compte qui, autrement, ne contiendrait pas beaucoup d'images.
Creusez plus profondément : création de campagnes Google Ads avec l'IA conversationnelle Gemini : est-ce vraiment efficace ?
5. Modélisation prédictive dans le planificateur de performances de Google
Le Planificateur de performances de Google est un exemple de modélisation prédictive basée sur l'IA.
Il permet aux annonceurs de prévoir l'impact des modifications apportées aux campagnes sur des indicateurs clés tels que les conversions et les clics.
Tirer parti du Google Performance Planner avant et après une réorganisation de compte est une excellente méthode pour mettre en valeur l'évolutivité.
Il aide à prendre des décisions éclairées concernant les ajustements budgétaires et à optimiser les campagnes pour de meilleurs résultats.
6. Enchères automatiques sur les plateformes publicitaires
Lors de la réorganisation des campagnes publicitaires et de la centralisation des données, le raisonnement est souvent de permettre aux campagnes d'exploiter des ensembles de données plus importants et des stratégies d'enchères automatiques pour fonctionner efficacement.
Les stratégies d'enchères ne sont pas toujours considérées comme de l'IA mais plutôt comme du machine learning.
Cependant, les stratégies d'enchères utilisent l'apprentissage automatique pour ajuster automatiquement les enchères en fonction de divers facteurs, tels que la probabilité d'une conversion ou la compétitivité d'une enchère. Ainsi, en ce sens, les stratégies d’enchères peuvent être considérées comme une forme d’IA.
Approfondissez : comment chaque stratégie d'enchères Google Ads influence le succès de la campagne
Optimisation PPC basée sur l'IA : améliorer l'efficacité et la stratégie
Bien qu'ils soient disponibles depuis des années, les outils d'IA comme Optimzr et diverses fonctionnalités de la plate-forme passent souvent inaperçus en tant qu'IA, en grande partie parce que la perception dominante assimile l'IA aux chatbots.
Cependant, l’IA ne se limite pas aux chatbots ; cela implique que les ordinateurs prennent des décisions rapidement.
Ces technologies offrent des options aux annonceurs, allant de la recherche de mots clés et de l'organisation des groupes d'annonces à la rédaction de textes publicitaires RSA et à la génération d'images.
La modélisation prédictive et les stratégies d'enchères automatiques améliorent l'optimisation des campagnes et font gagner un temps précieux aux responsables de la recherche payante, s'inscrivant parfaitement dans la définition large des outils d'IA.
L'intégration de l'IA permet aux gestionnaires de recherche payante d'être plus efficaces dans la création de campagnes et la modification de comptes. Cela vous permet de passer à un rôle plus stratégique, allant au-delà de la simple exécution de tâches pour définir des stratégies et des résultats.
Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l’auteur invité et ne sont pas nécessairement celles de Search Engine Land. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici .
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