Data Science & AI tooling: Meer rendement uit Google Ads

Wat Kunnen A| en Data Science betekenen voor jouw Google Ads & -Shopping prestaties?

De enorme hoeveelheid data die wordt gegenereerd door Google Shopping & -Ads advertenties biedt veel mogelijkheden. Het bevat verborgen patronen en verbanden waar je als specialist zonder hulpmiddel teveel tijd aan kwijt bent, indien je de competenties hebt. AI en Data Science helpen je kosten-efficiënt data beter te benutten en er voordelen mee te behalen. Dit kan op twee vlakken en op vele manieren (onderaan de pagina vind je een lijst met enkele methodieken):

1. Kostenbesparingen en efficiëntie in Google Ads
Google Ads-campagnes kunnen snel kostbaar worden als je ze niet optimaal beheert. Met behulp van AI en statistische data-analyse kunnen we inefficiënties binnen het account waarnemen: 

->Trendbreuk herkenning in metrics en klantfunnel

 
->Verlieslatende producten zichtbaar maken, ook in welke campagne een product het beste presteert

->Budget niet voorbij het ROAS break-even punt laten gaan op basis van historische data

 

->Aanpassingen en optimalisaties die niets opleverden snel herkennen en op acteren

2. Meer omzet door slimmere inzichten

AI legt verborgen patronen, verbanden en trends bloot binnen jouw data, die handmatig moeilijk en/of (zeer) arbeidsintensief zijn om te vinden. Hiermee kun je:

->Producten met te weinig focus zowel qua budget als potentie, meer aandacht geven

 

->De sweetspot tussen afzetvolume en ROAS of POAS cijfermatig berekenen zodat je een gevoel van richting krijgt

->Productkannibalisatie tussen campagnes opheffen

->Organische kansen benutten die nu onbenut zijn.

Onze AI en data science als perfecte ‘partner in crime’

Onze AI en data science tool kan in alle mogelijke scenario’s ondersteunen. Of wij het zelf gebruiken tijdens het beheren van jouw campagnes of dat wij het inzetten tijdens diagnostische werkzaamheden of SEA coaching voor interne marketing afdelingen of online marketing bureaus. Het kan allemaal. 

Wij geloven namelijk in de win-win situatie die het brengt, in de synergie waar specialisten goed in zijn, gecombineerd met de rekenkracht en efficiëntie van AI en data science. 
The best of both worlds!

Wij begrijpen dat geen enkele organisatie hetzelfde is. Wil je effectief AI en data science inzetten binnen jouw organisatie voor Google Ads? Schroom dan ook niet om ons te contacteren. Neem contact met ons op en ontdek de mogelijkheden.

Een greep uit onze statistische modellen en methodieken die we in onze AI data science tool gebruiken:

Statistische procescontrole XmR-controlekaarten met UCL/LCL-grenzen en run_8-regeldetectie voor het onderscheiden van normale ruis van structurele systeemveranderingen.

Tijdreeksanalyse Trendlijnberekening via OLS-regressie per metric, met significantietoetsing op richtingsveranderingen en detectie van structurele breuken in de tijdreeks.

Lagged cross-correlatie Berekening van vertraagde correlaties tussen metrics om te bepalen of de ene metric vooruitloopt op de andere, en met welke vertraging in dagen.

Logaritmische curvefitting Fitting van een log-curve over historische budget-volumedata per campagne als basis voor saturatiemodellering en sweetspotberekening, inclusief betrouwbaarheidsmarges bij extrapolatie.

Efficiency Frontier analyse Modellering van de trade-off tussen afzet en rendement per campagne op basis van dagelijkse observaties, zonder budget als tussenvariabele.

Synthetische controlegroep Schatting van het contrafactuele scenario bij een campagnewijziging op basis van ongewijzigde campagnes als referentiegroep.

Voor-na analyse Geautomatiseerde koppeling van wijzigingshistorie aan campagneprestaties met een venster van zeven dagen voor en na elke ingreep.

Product Portfolio Matrix Kwadrantindeling van het volledige assortiment op volume en rendement ten opzichte van een instelbare doelwaarde, gebaseerd op de BCG-matrixlogica.