Jak na podstawie sztucznej inteligencji i analityki internetowej poprawić efektywność kampanii Google Ads?

Prezentacja pokazuje, jak łączyć sztuczną inteligencję z analityką internetową w celu zwiększenia efektywności kampanii Google Ads, obejmując dwa obszary: (1) fundamenty analityki i typy analiz wspieranych przez AI oraz (2) konkretne funkcje Google Ads oparte na AI. Prelegenci: Sebastian Jastrzębski (Google Ads Team Leader) i Joachim Gaweł (Analytics Team Leader) z Get Noticed Agency — certyfikowanej agencji performance marketingu, Google Premier Partner 2023, Microsoft Advertising Partner, partnera Meta, Allegro, LinkedIn, Pinterest. Agencja jest jedną z 10 firm w Polsce dedykowanych ekspansji wg Google. Część analityczna omawia rodzaje analiz wspieranych przez AI: - Analiza predykcyjna — łączenie danych historycznych i bieżących z algorytmami statystycznymi i uczeniem maszynowym do rozpoznawania wzorców, konfiguracja mikro/makro konwersji oraz konwersji rozszerzonych, podział użytkowników na grupy. - Analiza preskryptywna — przekładanie prognoz na konkretne działania. - Nauka o danych — projektowanie ram danych. - Analityka diagnostyczna — identyfikacja anomalii i ich przyczyn. - Automatyzacja i planowanie strategii AI. Podstawy poprawnego mierzenia: gTag / Tag Manager, Consent Mode, Enhanced Conversions, Observed Conversions, atrybucja DDA, Smart Bidding, Google Analytics 4. Część o Google Ads obejmuje: - Smart Bidding — AI korzysta z historii całego konta (query level, product id level), nowe kampanie nie startują od zera; rekomendowana simplifikacja konta (mniej grup i kampanii, konsolidacja ruchu). - Broad Match (dopasowanie przybliżone) — rozszerzanie zasięgu poza dopasowanie ścisłe, lepsze współdziałanie ze Smart Bidding. - Częste przyczyny niedziałania strategii: źle dobrane strategie, zbyt niskie/wysokie cele tROAS/tCPA, ograniczenie budżetem, brak wykluczeń, Auto Apply Recommendations, niewypełnione reklamy elastyczne. - Reklamy elastyczne — wypełnianie nagłówków, różnicowanie, testowanie wariantów, przypinanie. - Performance Max — Enhanced Conversions, Customer Match, wykluczanie fraz, dzielenie kampanii wg custom label / marżowości / zysku / sezonowości / promocji, używanie skryptów, wgrywanie sygnałów, sprawdzanie placementów. Case study wykorzystania AI do tytułów i description: wzrost kosztów o 25%, wzrost kliknięć o 19%, spadek wyświetleń o 3%, wzrost CTR o 23%. Format: how-to z rekomendacjami wypracowanymi w praktyce agencyjnej, zakończone cyklem: odkrywaj, eksperymentuj, testuj, wdrażaj, obserwuj, rozszerzaj. Zaproszenie do kontaktu na stoisku D6.5.