Google Ads संपर्क गिन्नी मार्विन ने हाल ही में Google Ads, Analytics, क्रिएटिव टूलिंग, AI, लीड जनरेशन और मापन में 40 से अधिक नए नवाचारों की रूपरेखा तैयार करते हुए एक व्यापक लेख प्रकाशित किया है। जबकि अद्यतन से सब कुछ फैला हुआ हैको, घोषणाओं के नीचे की बड़ी कहानी कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।
Google लगातार इरादे की भविष्यवाणी, एआई-सहायता प्राप्त निर्णय लेने और उपयोगकर्ताओं को ग्राहक बनने से पहले योग्य बनाने के लिए डिज़ाइन की गई स्वचालन प्रणालियों के आसपास विज्ञापन को नया आकार दे रहा है।
लेख स्वयं इन लॉन्चों को एक समस्या के समाधान के रूप में प्रस्तुत करता है जिसे प्रत्येक लीड जनरेशन मार्केटर अच्छी तरह से समझता है: लीड उत्पन्न करने और अच्छी लीड उत्पन्न करने के बीच का अंतर।
Google चाहता है कि विज्ञापन वार्तालाप बनें
इस बदलाव का सबसे स्पष्ट उदाहरण है. केवल पारंपरिक क्लिक-थ्रू अनुभवों पर निर्भर रहने के बजाय, Google इसे पेश कर रहा है.
मार्विन के लेख के अनुसार, संभावित ग्राहक सेवाओं, विशेषज्ञता, उपलब्धता या मूल्य निर्धारण के बारे में विस्तृत प्रश्न पूछ सकेंगे और व्यवसाय की वेबसाइट सामग्री के आधार पर प्रतिक्रियाएँ प्राप्त कर सकेंगे।
इससे विज्ञापन की भूमिका ही मौलिक रूप से बदल जाती है।
ऐतिहासिक रूप से, लीड जनरेशन ने अपेक्षाकृत सरल मार्ग अपनाया: विज्ञापन पर क्लिक करें, लैंडिंग पृष्ठ पर जाएँ, फ़ॉर्म भरें।
अब Google एआई-संचालित योग्यता और आश्वासन को सीधे विज्ञापन अनुभव में सम्मिलित करने का प्रयास कर रहा है।
उन क्षेत्रों में काम करने वाले व्यवसायों के लिए जहां विश्वास मायने रखता है – जैसे कि वित्त, कानूनी, स्वास्थ्य देखभाल, या घरेलू सेवाएं – यह लीड गुणवत्ता की गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बदल सकता है।
एक इंटरैक्टिव बातचीत के बाद आने वाली लीड उस व्यक्ति से बहुत अलग होती है जिसने किसी शीर्षक पर आवेगपूर्वक क्लिक किया था।
इरादा मात्रा से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है
मार्विन द्वारा उल्लिखित कई लॉन्च एक ही रणनीतिक दिशा की ओर इशारा करते हैं: Google तेजी से विज्ञापनदाताओं को कच्चे रूपांतरण की मात्रा के बजाय अनुमानित व्यावसायिक परिणामों की ओर अनुकूलित करना चाहता है।
लीड इंटेंट स्कोर जैसी सुविधाएँ,, योग्य भविष्य रूपांतरण, औरये सभी पाइपलाइनों में प्रवेश करने वाले निम्न-गुणवत्ता वाले लीड की संख्या को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
सिद्धांत रूप में, यह वास्तविक उद्योग की निराशा को हल करता है।
बहुत से अभियान सस्ते रूपांतरणों की ओर अनुकूलित होते हैं जो कभी भी ग्राहक नहीं बन पाते।
लेकिन इस विकास का एक और पक्ष भी है।
जैसे-जैसे Google योग्यता, पूर्वानुमान, एट्रिब्यूशन और अनुकूलन प्रक्रिया को अधिक संभालता है, विज्ञापनदाता इस बात की अधिक दृश्यता खो देते हैं कि निर्णय कैसे लिए जा रहे हैं।
और यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है क्योंकि एआई-संचालित अभियान प्रणालियों का विस्तार जारी है।
एआई मैक्स परफॉर्मेंस मैक्स का अगला विकास जैसा लगता है
मार्विन के लेख से एक और प्रमुख निष्कर्ष यह है कि Google कितनी आक्रामकता से खोज में AI-संचालित अनुकूलन का विस्तार कर रहा है।
खोज अभियानों में व्यापक एल्गोरिथम अन्वेषण तर्क लागू करता है, जिससे Google के सिस्टम को लक्ष्यीकरण का विस्तार करने और पारंपरिक कीवर्ड इरादे से परे अतिरिक्त क्वेरी अवसरों की खोज करने की अनुमति मिलती है।
मजबूत राजस्व ट्रैकिंग और विश्वसनीय प्रथम-पक्ष डेटा वाले ईकॉमर्स विज्ञापनदाताओं के लिए, यह सार्थक पैमाने को अनलॉक कर सकता है।
हालाँकि, मजबूत ऑफ़लाइन रूपांतरण डेटा के बिना लीड जनरेशन विज्ञापनदाताओं के लिए जोखिम बहुत अधिक हैं।
यह वह जगह है जहां कई विज्ञापनदाता परफॉर्मेंस मैक्स के शुरुआती रोलआउट के दौरान देखी गई गलतियों को दोहरा सकते हैं: सिस्टम में पर्याप्त व्यवसाय-गुणवत्ता संकेतों को वापस किए बिना स्वचालन पर अत्यधिक भरोसा करना।
एआई सिस्टम प्राप्त डेटा के आधार पर अनुकूलन करते हैं।
यदि कोई अभियान केवल फॉर्म भरने को ट्रैक करता है, तो Google अधिक फॉर्म भरने के लिए अनुकूलन करेगा – भले ही वे लीड कभी ग्राहक बनें या नहीं।
यही कारण है कि Google के बहुत से लॉन्च अब ऑफ़लाइन रूपांतरण आयात, प्रथम-पक्ष डेटा एकीकरण, एकीकृत संवर्धित रूपांतरण और CRM कनेक्टिविटी पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
जो विज्ञापनदाता Google विज्ञापनों में समृद्ध राजस्व और बिक्री-गुणवत्ता संकेत वापस भेज सकते हैं, उन्हें इस नए एआई-आधारित वातावरण में सबसे बड़ा लाभ मिलने की संभावना है।
मापन पूर्वानुमानित होता जा रहा है
इन घोषणाओं में छिपे सबसे महत्वपूर्ण बदलावों में से एक Google का पूर्वानुमानित माप मॉडल की ओर बढ़ना है।
जैसे फीचर्सऔरइसका उद्देश्य विज्ञापन प्रदर्शन को डाउनस्ट्रीम व्यवहार से जोड़ना है जो महीनों बाद हो सकता है।
ऐतिहासिक रूप से जो हुआ उसे मापने के बजाय, Google तेजी से यह अनुमान लगाना चाहता है कि आगे क्या होगा।
इससे विज्ञापनदाताओं को लंबी खरीदारी यात्राओं को बेहतर ढंग से समझने में मदद मिल सकती है जहां जागरूकता अभियान पारंपरिक एट्रिब्यूशन विंडो के बाहर रूपांतरणों को प्रभावित करते हैं।
लेकिन यह एआई-जनित पूर्वानुमान प्रणालियों पर बढ़ती निर्भरता भी पैदा करता है, विज्ञापनदाता स्वतंत्र रूप से पूर्ण ऑडिट नहीं कर सकते हैं।
यह अगले कुछ वर्षों में पीपीसी में सबसे बड़ी रणनीतिक बातचीत में से एक बन सकती है:
विज्ञापनदाता स्वचालन और दक्षता के लिए व्यापार करने को कितनी दृश्यता के इच्छुक हैं?
रचनात्मक उत्पादन बुनियादी ढाँचा बनता जा रहा है
मार्विन के पूरे आलेख में एक और उल्लेखनीय विषय है कैसेएक पूर्ण पैमाने पर AI रचनात्मक उत्पादन पारिस्थितिकी तंत्र में विकसित हो रहा है।
Google अब रचनात्मक पीढ़ी को मीडिया खरीदारी से अलग नहीं मान रहा है। इसके बजाय, प्लेटफ़ॉर्म तेजी से संपत्ति उत्पन्न करना, उनका विश्लेषण करना, उनका अनुकूलन करना और बड़े पैमाने पर स्वचालित रूप से उनका परीक्षण करना चाहता है।
दुबली विपणन टीमों के लिए, यह नाटकीय रूप से उत्पादन बाधाओं को कम कर सकता है और रचनात्मक लागत कम कर सकता है।
लेकिन अगर एआई-जनरेटेड क्रिएटिव सभी के लिए व्यापक रूप से सुलभ हो जाता है, तो भेदभाव अकेले उत्पादन क्षमता के बजाय ब्रांड रणनीति, दर्शकों की समझ और प्रथम-पक्ष अंतर्दृष्टि पर और भी अधिक निर्भर हो जाता है।
घोषणाओं के पीछे की बड़ी तस्वीर
व्यक्तिगत रूप से, इनमें से कई लॉन्च वृद्धिशील लग सकते हैं।
हालाँकि, एक साथ लेने पर, वे Google विज्ञापनों में हो रहे एक बहुत बड़े बदलाव को प्रकट करते हैं।
Google लगातार खुद को आधुनिक विज्ञापन निर्णय लेने के पीछे बुनियादी ढाँचे के रूप में स्थापित कर रहा है। प्लेटफ़ॉर्म तेजी से यह चाहता है:
- ग्राहकों की बातचीत को सुविधाजनक बनाना,
- योग्य नेतृत्व,
- रचनात्मक उत्पन्न करें,
- बजट अनुकूलित करें,
- भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करें,
- और सभी चैनलों में माप को एकीकृत करें।
विज्ञापनदाताओं के लिए अब चुनौती दृश्यता के साथ स्वचालन को संतुलित करने की है।
एआई सिस्टम प्रदर्शन में बिल्कुल सुधार कर सकता है। पूर्वानुमानित मॉडल उन अवसरों को उजागर कर सकते हैं जो मनुष्य चूक जाते हैं। स्वचालन बड़े पैमाने पर दक्षता को अनलॉक कर सकता है।
लेकिन जो विपणक लंबे समय तक सफल होते हैं, वे संभवत: वही होंगे जो समझते हैं कि वास्तव में कौन से संकेत मायने रखते हैं, वास्तविक व्यावसायिक परिणाम क्या लाते हैं, और कब मानवीय निर्णय को मशीन को ओवरराइड करने की आवश्यकता होती है।
आप और भी गहरे.