Maureens wonderlijke reis door het Google-landschap

In 1995 waren er eens… twee studenten in een garage. Ze bedachten een eenvoudige zoekmachine. Ruim 25 jaar later kennen wij deze zoekmachine allemaal als Google.

Toen ik eind 2008 begon aan mijn Google-avontuur was het Google AdWords-platform er al (Google is daar in 2000 al mee begonnen). Ik vond het destijds al zeer uitgebreid met veel functionaliteiten. Het klantencentrum (MCC) bestond ook al, net als Google Shopping en Google Display. Mijn verwachting was dat Google altijd zou blijven vernieuwen en experimenteren en deze verwachting is zeker uitgekomen. In dit blog neem ik jullie graag mee in mijn reis door het Google-landschap.

Het begon allemaal met AdWords-examens en een badge

Als eerst was het van belang dat je de Google AdWords-examens behaalde. Hoe je dat deed? ‘Gewoon’ zelf leren met de informatie die Google je gaf. En dat was heel veel informatie. De examenstructuur was totaal anders dan hetgeen we nu kennen. Bovendien moest je nog 50 dollar betalen voor elk examen dat je ‘moest’ maken. Ook destijds verliepen de examens na 1 tot 1,5 jaar en mocht je weer opnieuw beginnen. Waarom? Omdat het toen heel speciaal was als je de examens behaalde en je de Google AdWords-badge kon bemachtigen. Er waren maar weinig mensen die de befaamde Google-badge hadden.

Een jaar of twee later was er de mogelijkheid om je kennis bij te houden bij Google zelf in Amsterdam (nu zijn ze helaas niet meer in Nederland gevestigd). Je kon je dan inschrijven voor cursussen die een hele dag duurde. Geheel gratis en inclusief een lekkere én gezonde lunch. Inmiddels is dit allemaal veranderd en zijn de certificeringen te behalen in de Google Skillshop.

Google AdWords en de vele vernieuwingen

Google ging (en gaat nog steeds) erg hard en je moet erg je best doen om al je kennis up to date te houden. Google ging van ‘simpele’ search campagnes met advertentiegroepen en zoekwoorden gericht op relevantie en hoge kwaliteitsscore, naar verschillende zoektypen: exact, woordgroep, breed en toen kwam ook nog broad modifier (die nu weer komt te vervallen). Halverwege 2018 introduceerde Google de Responsive Search Ads (RSA’s) als nieuw advertentieformaat naast de standaard Expanded Text Ads (ETA’s). Bij RSA’s maak je maximaal vijftien verschillende headlines en vier verschillende beschrijvingen. Vervolgens gaat Google verschillende combinaties testen om zo tot de meest effectieve advertentie te komen. 

Ook werkte Google aan betere targetingopties. Het werd mogelijk specifieke doelgroepen aan te maken (in zowel Google AdWords als later ook in Google Analytics). Deze doelgroepen konden vervolgens benaderd worden met verschillende boodschappen. Dit kan nog steeds met zowel met search campagnes, display campagnes en inmiddels ook shopping campagnes.

Het uiteindelijke doel van online marketing is het laten converteren van een bezoeker op je website of webshop. Of dat nu door een contactformulier, offerteformulier of het doen van een aankoop is. Wanneer een bezoeker dat niet doet, is je kans weg. Dat dacht je althans… Google vond daar een oplossing voor en kwam met remarketing. We kregen de mogelijkheid om mensen nogmaals te benaderen, maar dan met een andere boodschap!

Machine learning: niet alleen een toverwoord

De werking van Google is de laatste jaren ook veranderd: vanaf het begin hadden we PageRank maar machine learning-technologie is toch wel de mooiste verandering. PageRank bepaalt het belang van een pagina aan de hand van het aantal keer dat er naar gelinkt wordt vanaf andere internetpagina’s. Elke verwijzing betekent een stem voor een pagina. Google analyseert ook de pagina die de stem uitbrengt. PageRank werkt met een schaal van 0 tot en met 10. Een hoge PageRank betekent echter niet dat de pagina bij alle zoekopdrachten hoog zal scoren. Was het maar zo simpel. 

Met de komst van machine learning stuurt Google op meer strategie. Nog steeds is het mogelijk om snel te starten met Google Ads (de nieuwe naam voor Google AdWords). Zonder strategie kom je alleen niet ver: optimaliseren en bijsturen is dan eigenlijk onmogelijk. Bij machine learning worden er aan de hand van een groot aantal voorbeelden patronen gezocht die de voorbeelden verklaren, om vervolgens op basis van deze patronen voorspellingen te kunnen doen over nieuwe voorbeelden. Klinkt misschien nog een beetje ingewikkeld? Ik geef je twee concrete voorbeelden.

#1 – Machine learning in Google shopping campagnes

Met slimme shopping campagnes kun je opbrengstdoelen behalen, zonder dat je afzonderlijke producten of zoekwoorden hoeft te beheren of hierop moet bieden. Naast ‘conversiewaarde maximaliseren’ kun je nu ook ‘winkelbezoeken’ of ‘nieuwe klanten’ als doel selecteren. Machine learning houdt rekening met de kans dat een klik tot één van deze resultaten leidt en past de biedingen hierop aan. Machine learning wordt ook gebruikt om te optimaliseren waar de shopping-advertenties worden weergegeven en welke producten er worden gepromoot. Het systeem houdt rekening met een breed scala aan signalen, zoals seizoensafhankelijke vraag en prijzen. “Hoe hebben we al die tijd zonder gekund?” vraag je je nu misschien af.

#2 – Machine learning in YouTube

Een ander voorbeeld is YouTube. Dankzij machine learning kun je nu op YouTube de aandacht van klanten omzetten in resultaten. In het verleden adverteerde je met als doel weergaven en vertoningen. Dat is hoe het begon. Inmiddels is de biedstrategie ‘toename maximaliseren’ beschikbaar als strategie om te helpen mensen te bereiken die het meest geneigd zijn je merk te overwegen, nadat ze een videoadvertentie hebben gezien. Ook de nieuwe strategie voor ‘slim bieden’ is een voorbeeld van machine learning. De strategie past biedingen automatisch aan op het moment van de veiling, zodat het effect van de videoadvertenties op de merkperceptie wordt gemaximaliseerd gedurende de hele klantreis (customer journey).

Hoe gaat het Google-avontuur verder?

De machine learning-technologie die Google nu gebruikt zal zich steeds verder uitbreiden. Iedereen die nu nog geen gebruik maakt van machine learning in Google Ads campagnes, zal zich hier de komende tijd in moeten gaan verdiepen het gaan toepassen. Dit wordt namelijk alleen maar groter en steeds belangrijker. Je kunt nu eigenlijk al niet meer zonder. Ik denk dat de optie ‘handmatig cpc bieden’ om deze reden dan ook zal verdwijnen. ‘Verbeterde cpc’ zal voorlopig nog wel even blijven bestaan. 

First party cookies blijft, maar in 2022 zal Google third party cookies uitfaseren vanwege privacy. Conversies meten en remarketing zal hierdoor blijven bestaan, maar bijvoorbeeld display remarketing wordt aangepast. Google zal dit niet uitfaseren zolang er geen andere ‘oplossing’ is. Google Ads is en blijft tenslotte het grote verdienmodel van Google. 

Voice Search is iets wat minder hard groeit dan we dachten en wat Google gehoopt had. Toch denk ik dat dit in de toekomst meer wordt en dat we dit moeten meenemen in Google Ads. Iedereen gebruikt immers zijn of haar smartphone. Desktop wordt op dit moment al veel minder gebruikt. Daarom zullen we ook de zoektermen moeten aanpassen. Longtail (lange zoekwoorden met minder zoekvolume, maar wel relevant zoekvolume)  gebruiken we al, maar misschien meer in de vraagvorm. Denk aan: “waar kan ik groene sneakers in maat 40 kopen?”

Mijn reis stopt hier niet

In 2008 wist ik niet wat ik nu allemaal weet. Dat was natuurlijk wel heel handig geweest. Een blik in de toekomst vind ik dan ook lastig. Google kan van alles ontwikkelen de komende jaren. Ik laat mij daar graag in verrassen. Mijn wonderlijke reis door het Google-landschap zet ik daarom ook graag voort!

Heb je een vraag over alle advertentie- en targetingmogelijkheden van Google? Dan kun je me bereiken via maureen.hulstein@booosters.nl.