Si è svolto ieri Google Marketing Next, l’evento annuale di Bg G in cui vengono annunciate le ultime novità per l’advertising, gli analytics e per la piattaforma DoubleClick. Al centro dell’appuntamento in cui è intervenuto Sridhar Ramaswamy, Senior Vice President of Ads & Commerce di Google, il machine learning, un gtema che ha infinite declinazioni in ambito pubblicitario. Il machine learning, spiega Google, è fondamentale per aiutare gli esperti di marketing ad analizzare innumerevoli segnali in tempo reale, e per raggiungere i consumatori con gli annunci più utili nel momento giusto. Il machine learning è anche fondamentale per misurare i percorsi d’acquisto che ormai comprendono più dispositivi e canali, sia in digitale che nel mondo fisico. È una tendenza importante e in crescita, che continuerà a definire le modalità di successo per il futuro.

Google Attribution

Debutta sul mercato Google Attribution, un nuovo prodotto per rispondere alla domanda che da sempre si pongono gli esperti di marketing: “La mia strategia di marketing funziona?”. Per la prima volta, Google Attribution consentirà di misurare l’impatto di una campagna di marketing su più dispositivi e canali – tutto su un unico schermo e senza costi aggiuntivi. Considerata la complessità a cui è arrivato il percorso di acquisto, le interazioni digitali con il consumatore sono molte – il display, il video, la ricerca, i social e il sito o l’app. E tutti questi momenti di contatto avvengono su più dispositivi, diventando ancora più difficili da misurare. Di conseguenza, si tende a considerare solo l’ultimo clic, perdendo l’impatto della maggior parte dei punti di contatto con il consumatore. Google Attribution permette di capire il contributo di tutte le diverse attività di marketing, e fornisce l’insieme di informazioni necessarie per migliorare la loro integrazione.

 Il processo di integrazione con AdWords, Google Analytics e DoubleClick Search semplifica l’integrazione dei dati tra tutti i canali di marketing. Il risultato finale è una visione complessiva della performance di una campagna. Google Attribution semplifica inoltre il passaggio all’attribuzione basata sui dati. L’attribuzione basata sui dati utilizza il machine learning per stabilire quanto investire su ciascun punto del percorso d’acquisto – dalla prima volta in cui i consumatori entrano in contatto con un brand per una ricerca iniziale, fino all’ultimo clic prima dell’acquisto. Grazie all’analisi delle ricorrenze nei percorsi di acquisto, il machine learning permette di ottimizzare i risultati per ogni attività specifica. Google Attribution è in versione beta.

Le innovazioni sui dispositivi mobili aumentano le visite in negozio

I dispositivi mobili hanno attenuato la linea di separazione tra digitale e mondo fisico. Anche se la maggior parte degli acquisti avviene ancora in negozio, sempre di più le persone si rivolgono allo smartphone per fare ricerche prima dell’acquisto, in particolare sul motore di ricerca di Google e su Google Maps.

Per aiutare i consumatori con informazioni di prossimità, chi si occupa di marketing usa già strumenti innovativi come Promoted Places e gli annunci di prodotti disponibili localmente, per mostrare le offerte speciali e quali prodotti sono reperibili nei negozi più vicini. Ora è possibile trovare un negozio attraverso gli annunci su YouTube, grazie alle estensioni di località.

Abbiamo introdotto, prosegue Google, il monitoraggio delle conversioni sulle visite in negozio nel 2014, per permettere di avere maggiori informazioni sul percorso d’acquisto che comincia online e finisce in negozio. In meno di tre anni, gli investitori pubblicitari hanno misurato complessivamente oltre 5 miliardi di visite in negozio grazie all’uso di AdWords.

Grazie alla tecnologia avanzata di machine learning e agli evoluti strumenti di mappatura, Google permette di misurare con precisione le visite in negozio su ampia scala, e di utilizzare questi risultati per migliorare ancora l’esperienza pubblicitaria a livello locale. Questo include le visite che avvengono nei centri commerciali con molti punti vendita, oppure in città densamente popolate come Tokyo e San Paolo, dove molti negozi si trovano a distanza ravvicinata.

Il monitoraggio delle visite in negozio è già disponibile per le campagne sulla Ricerca, su Shopping e su Display. Presto sarà anche disponibile per YouTube TrueView, così da misurare l’impatto dei video sul passaggio in negozio.

Il monitoraggio delle visite in negozio è solo una parte della formula. Sono necessarie anche informazioni su come la pubblicità online porti effettivamente a una vendita. Nei prossimi mesi lanceremo la misurazione delle vendite in negozio, a livello di dispositivo e di campagna. Questo permetterà di misurare, oltre alle visite in negozio derivate dalla campagna online, anche la vendita effettiva conseguente a un annuncio su Search e su Shopping.

Se un’azienda raccoglie informazioni in negozio, come l’e-mail per i programmi fedeltà, è possibile importare queste attività in AdWords. Non sono necessarie impostazioni che fanno perdere tempo, né integrazioni costose. E non ci sarà bisogno di condividere alcuna informazione dei clienti. Quando si attiva la funzionalità, le vendite in negozio verranno inserite automaticamente nei resoconti di AdWords.