एसएमईसी का डेटा एआई मैक्स प्रदर्शन के बारे में क्या बताता है

जब से Google ने खोज अभियानों के लिए AI Max पेश किया है, अधिकांश चर्चा Google के अपने बेंचमार्क पर केंद्रित हो गई है।

वे बेंचमार्क सुझाव देते हैं कि विज्ञापनदाता प्रमुख दक्षता परिवर्तनों के बिना सार्थक रूपांतरण वृद्धि की उम्मीद कर सकते हैं। लेकिन कई प्लेटफ़ॉर्म आँकड़ों की तरह, वे इस बारे में खुले प्रश्न छोड़ते हैं कि परिपक्व खातों के अंदर यह सुविधा कैसे व्यवहार करती है।

स्पष्ट दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए, स्मार्टर ईकॉमर्स (एसएमईसी) में ईकॉमर्स इनसाइट्स के प्रमुख माइक रयान ने एआई मैक्स का उपयोग करके 250 से अधिक खोज अभियानों के प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण किया।

ये निष्कर्ष सुविधा का परीक्षण करने वाले विज्ञापनदाताओं के लिए एक उपयोगी वास्तविकता जांच प्रदान करते हैं, विशेष रूप से ई-कॉमर्स खातों के लिए जहां Google ने आधिकारिक प्रदर्शन बेंचमार्क प्रकाशित नहीं किए हैं।

एआई मैक्स अक्सर अन्य स्वचालन के साथ चलता है

एसएमईसी द्वारा पहचाने गए पहले पैटर्न में से एक यह है कि एआई मैक्स को वास्तविक खातों में कैसे तैनात किया जा रहा है।

एआई मैक्स का परीक्षण करने वाले लगभग आधे विज्ञापनदाता एक ही समय में डायनामिक सर्च विज्ञापन (डीएसए) और परफॉर्मेंस मैक्स अभियान भी चला रहे हैं।

वह ओवरलैप आश्चर्यजनक मात्रा में अतिरेक पैदा करता है।

एसएमईसी द्वारा विश्लेषण किए गए डेटासेट में:

• 6 में से 1 विज्ञापनदाता ने DSA के साथ मिलकर AI Max का उपयोग किया
• 4 में से 1 विज्ञापनदाता ने परफॉर्मेंस मैक्स के साथ एआई मैक्स का उपयोग किया
• लगभग 50% खाते तीनों एक साथ चलते थे

यह एक महत्वपूर्ण परिचालन चुनौती खड़ी करता है।

इनमें से प्रत्येक अभियान प्रकार को मौजूदा कीवर्ड से परे पहुंच का विस्तार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जब वे समानांतर में चलते हैं, तो वे समान क्वेरी के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं या रूपांतरण डेटा को कई अभियानों में विभाजित कर सकते हैं।

वह विखंडन प्रदर्शन विश्लेषण को कठिन बना सकता है और स्मार्ट बोली मॉडल के सीखने के तरीके में हस्तक्षेप कर सकता है।

Google की आधिकारिक स्थिति यह है कि विज्ञापनदाताओं को ओवरलैप के बारे में कम चिंता करनी चाहिए और व्यावसायिक लक्ष्यों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। सिद्धांत रूप में, विज्ञापन रैंक यह निर्धारित करती है कि कौन सा अभियान अंततः विज्ञापन प्रस्तुत करेगा।

हालाँकि, व्यवहार में, विज्ञापनदाताओं को अभी भी स्पष्ट अभियान संरचनाओं की आवश्यकता है ताकि यह स्पष्टता बनी रहे कि रूपांतरण कहाँ से आ रहे हैं।

अधिकांश एआई मैक्स क्वेरी विस्तार अभी भी सटीक मिलान वाले कीवर्ड से आता है

रयान के शोध से एक और दिलचस्प खोज यह थी कि एआई मैक्स कीवर्ड मिलान प्रकारों के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है।

दस लाख एआई मैक्स इंप्रेशन का विश्लेषण करने के बाद, अध्ययन में निम्नलिखित वितरण पाया गया:

• सटीक मिलान: 80.11%
• वाक्यांश मिलान: 19.52%
• ब्रॉड मैच: 0.38%

कई विज्ञापनदाताओं का मानना ​​है कि एआई मैक्स मुख्य रूप से ब्रॉड मैच के विस्तार के रूप में काम करता है। इसके बजाय, डेटा से पता चलता है कि यह अक्सर मौजूदा सटीक मिलान कीवर्ड से बाहर की ओर फैलता है।

दूसरे शब्दों में, एआई मैक्स अक्सर कड़ाई से परिभाषित कीवर्ड लेता है और प्रासंगिक माने जाने वाले प्रश्नों के सेट को विस्तृत करता है।

यह व्यवहार सख्त कीवर्ड मिलान के बजाय इरादे मिलान की ओर Google के व्यापक प्रयास के अनुरूप है।

हालाँकि, इसका मतलब यह भी है कि विज्ञापनदाताओं को इन विस्तारों के माध्यम से उठाए जाने वाले प्रश्नों की मजबूत दृश्यता की आवश्यकता है।

सक्रिय खोज शब्द निगरानी के बिना, खाते उन क्वेरी से मेल खाना शुरू कर सकते हैं जो मूल कीवर्ड रणनीति का कभी हिस्सा नहीं थे।

एआई मैक्स अधिक राजस्व अर्जित करता है, लेकिन प्रति रूपांतरण अधिक लागत पर

एआई मैक्स के बारे में Google के आधिकारिक संदेश में दावा किया गया है कि विज्ञापनदाता समान दक्षता स्तरों पर रूपांतरण या रूपांतरण मूल्य में लगभग 14% की वृद्धि की उम्मीद कर सकते हैं।

एसएमईसी का डेटा इस बात के लिए पहला सार्थक बेंचमार्क प्रदान करता है कि ईकॉमर्स अभियानों में यह दावा कितना कारगर है।

विश्लेषण किए गए 250 अभियानों में, एआई मैक्स ने निम्नलिखित उत्पन्न किया:

• औसत राजस्व वृद्धि: +13% रूपांतरण मूल्य
• औसत सीपीए वृद्धि: +16%

रूपांतरण मूल्य में वृद्धि उल्लेखनीय रूप से Google के गैर-खुदरा दावे के करीब पहुंच गई है।

हालाँकि, लागत पक्ष अधिक सूक्ष्म कहानी बताता है।

एआई मैक्स के माध्यम से उत्पन्न वृद्धिशील रूपांतरणों की लागत बेसलाइन कीवर्ड ट्रैफ़िक से अधिक होती है।

जैसा कि गिन्नी मार्विन ने विज्ञापनदाताओं के सवालों के जवाब में बताया, वृद्धिशील मात्रा आम तौर पर घटते रिटर्न के नियम का पालन करती है। एक बार जब उच्च-आशय वाली क्वेरी पहले से ही क्यूरेटेड कीवर्ड सेट द्वारा कवर हो जाती हैं, तो अतिरिक्त वृद्धि कम पूर्वानुमानित या कम कुशल क्वेरी से आती है।

दूसरे शब्दों में, अगले सीमांत रूपांतरण की लागत अक्सर पहले की तुलना में अधिक होगी।

विज्ञापनदाताओं के लिए, मुख्य बात यह है कि एआई मैक्स शुद्ध दक्षता अनुकूलन की तुलना में वॉल्यूम विस्तार परत की तरह अधिक व्यवहार करता है।

ROAS परिणाम सभी खातों में नाटकीय रूप से भिन्न होते हैं

जबकि एआई मैक्स का औसत आरओएएस प्रभाव कुल मिलाकर तटस्थ प्रतीत होता है, खातों में परिणामों का वितरण असामान्य रूप से व्यापक है।

एसएमईसी ने पाया कि प्रदर्शन निम्न प्रकार से है:

• बेसलाइन आरओएएस से 42% ऊपर
• बेसलाइन आरओएएस से 35% नीचे

केवल 22% अभियान अपने मूल आरओएएस लक्ष्य के करीब पहुँचे।

शेष 78% ने या तो अधिक प्रदर्शन किया या काफी कम प्रदर्शन किया।

इससे पता चलता है कि एआई मैक्स का प्रदर्शन व्यक्तिगत खाता संरचना, कीवर्ड कवरेज और अभियान कॉन्फ़िगरेशन पर अत्यधिक निर्भर है।

लीगेसी कीवर्ड संरचनाएं एआई मैक्स नरभक्षण का कारण बन सकती हैं

शोध में सामने आए एक अन्य पैटर्न में एआई मैक्स का मौजूदा ब्रॉड मैच कीवर्ड के साथ अप्रत्याशित रूप से इंटरैक्ट करना शामिल है।

कुछ खातों में, एआई मैक्स ब्रॉड मैच क्वेरीज़ के साथ अपेक्षा से कहीं अधिक बार मेल खाता है।

उदाहरणों में शामिल हैं:

• एक खाते में ब्रॉड मैच क्वेरीज़ के साथ 49% ओवरलैप
• दूसरे खाते में 63% ओवरलैप

एसएमईसी ने पाया कि मूल कारण अक्सर पुराने ब्रॉड मैच संशोधित (बीएमएम) कीवर्ड से आता है।

जब Google ने कई साल पहले BMM को ब्रॉड मैच में स्थानांतरित किया, तो उनमें से कई कीवर्ड वाक्यांश मैच की तरह व्यवहार करते रहे। एआई मैक्स फिर उन मैचों पर विस्तार करता है, जिससे ओवरलैप का आभास होता है।

लीगेसी कीवर्ड संरचनाओं को साफ करने से रिपोर्टिंग को स्पष्ट रूप से स्पष्ट किया जा सकता है और एआई मैक्स प्रदर्शन का मूल्यांकन करते समय भ्रम को कम किया जा सकता है।

एआई मैक्स अध्ययन पर अंतिम विचार

एसएमईसी डेटा उस बात को पुष्ट करता है जिसे अधिकांश अनुभवी विज्ञापनदाता पहले से ही समझते हैं।

विस्तार परतें अधिक मात्रा उत्पन्न कर सकती हैं। लेकिन वह मात्रा आपके मूल कीवर्ड सेट के समान दक्षता पर शायद ही कभी आती है।

एआई मैक्स उसी पैटर्न का अनुसरण करता प्रतीत होता है। विश्लेषण किए गए अभियानों में रूपांतरण मूल्य में औसतन 13% की वृद्धि देखी गई, लेकिन उन वृद्धिशील रूपांतरणों की लागत अधिक थी।

फीचर का परीक्षण करने वाले विज्ञापनदाताओं के लिए, टेकअवे काफी सीधा है। एआई मैक्स को एक नियंत्रित विस्तार परत के रूप में मानें, न कि अपने खोज अभियानों की नींव के प्रतिस्थापन के रूप में।

पूर्ण विश्लेषण में रुचि रखने वाले लोग एसएमईसी की संपूर्ण एआई मैक्स गाइड का पता लगा सकते हैं, जो कार्यप्रणाली और अतिरिक्त निष्कर्षों को अधिक विस्तार से बताता है।