Cosa è il metodo hagakure applicato in Google Ads? Un po come la traduzione letterale "Nascosto dalle foglie", un pò come i guerrieri samurai,  il metodo hagakure in Google Ads ci impone di lavorare su un elevato numero di dati all'interno di strutture raggruppate. Avremo all'interno di un account si basa due funzioni automatizzate che gestiscono:

  • annunci dinamici della rete di ricerca DSA;
  • offerte automatiche nella strategie di smart bidding.

Il tutto è condito dal supporto del ML machine learning, quindi per sfruttare al massimo queste funzionalità, è necessario assicurarti che i dati nell'account siano raggruppati in modo ottimale.

Perché utilizzare il metodo hagakure con i nuovi account Google Ads

Era tutto troppo complicato, forse quando la complessità avanza è l'ora di dare una svolta verso la semplificazione. In realtà non è sempre cosi semplice quando si parla dell'elaborazione di tante informazioni per indirizzare una scelta.  Lavorando con Google Ads le scelta vanno fatte a stretto giro, e bisogna attendere per verificare i risultati. Negli ultimi tempi le strutture delle campagne Google Ads erano diventate sempre più complesse e ramificate, il lavoro principale restava comunque sempre quello di abbinare la query di ricerca del potenziale lead il più vicino possibile all'esigenze escludendo i fattori di dispersione, esempio uso di keywords inverse. Questa operazione aumenta la complessità della struttura gerarchica, aumenta anche la dimensione  delle campagne verso la ricerca della massima efficenza.  Un metodo che ci portava verso l'uso dello schema SKAG Single Keyword Ad Groups.

Il metodo hagakure google ads

La struttura dell'account si basa su due funzioni di automazione, il DSA annunci dinamici e offerte dinamiche smart bidding.

Cosa dobbiamo tenere in considerazione:

  1. Una landing page per AD Group.
  2. Continuare ad utilizzare URL che hanno un elevato volume di dati (click, visualizzazioni, conversioni) in modo che il Google Machine Learning possa lavorare bene. Google ci da delle indicazioni: ricevere almeno 1.000 impressioni a settimana, fare l'apprendimento con almeno tre annunci all'interno del gruppo di annunci, quindi circa 3.000 impressioni a settimana o 12.000 al mese per AD Group.
  3. Le campagne devono corrispondere alle categorie di prodotto.
    - Campagna macro Categoria
    – Gruppo AD Sotto categoria [ETA wl Ad] -> ( DSA + RLSA)
  4. Utilizzare gli Annunci dinamici della rete di ricerca DSA per volumi bassi, cercando di aumentare i volumi e fornire tutte le best practices della dynamic search ads ad una applicazione che porti a migliorare il livello di apprendimento..
  5. Utilizzare le funzioni IF per personalizzare gli annunci in base al pubblico. Nel metodo Hagakure, questo viene utilizzato per personalizzare gli annunci in base al target. Qui risulta importante impostare più segmenti di pubblico e mostrare loro annunci con la loro query.
Google ADS ed il metodo Hagakure
Google ADS ed il metodo Hagakure - PH by Firmbee.com / Unsplash

I sistemi di apprendimento ML hanno bisogno di tempo, pertanto dobbiamo prevedere almeno un paio di settimane prima di vedere delle informazioni stabilizzarsi.

Ricordiamoci che per riuscire a far funzionare il metodo Hagakure in Google Ads, è importante avere un modo più naturale di impostare le nostre campagne pubblicitarie.