[branded content] De toenemende automatisering van ads: wat zijn de mogelijkheden?

Een beetje digital marketeer heeft het nobele handwerk van dagelijks ads optimaliseren zelf ervaren: ‘Een keyword uitsluiten en er drie toevoegen. De maximale CPC een beetje verhogen om meer vertoningen te krijgen. Spelen met de headlines om de CTR te verhogen’. Het is monnikenwerk en craftmanship tegelijkertijd. En misschien ook wel verleden tijd. Als we kijken naar de advertentietaart dan zien we dat het aandeel van de Big Tech onverminderd blijft stijgen.

De Big Tech partijen
Social media, video streaming, search, e-commerce en audio zijn de kanalen met de grootste groei in advertentie uitgaven (Bron: WARC Data). Deze kanalen draaien bijna exclusief op het ecosysteem van Big Tech; Alphabet (Google), Meta (Facebook), Apple, Microsoft en Amazon. Alle vijf Big Tech partijen investeren zwaar in AI en Machine Learning.

Big Tech integreert machine learning massaal in bestaande en nieuwe marketingproducten en maken het de standaard. Zowel voor het bereiken van nieuwe doelgroepen, het schaalbaar en flexibel bouwen van creaties, het automatisch verbeteren van campagnes en het identificeren van de meest waardevolle touchpoints tijdens de journey (datadriven attributie). Dit alles met het uiteindelijke doel zo relevant mogelijk te zijn voor gebruikers en de Return On Ad Spend (ROAS) van je campagnes te verhogen.

De mogelijkheden binnen Google
Google heeft de laatste jaren veel wijzigingen doorgevoerd in hun marketingproducten, waarbij machine learning aan de basis ligt. Zo wordt er binnen Google Ads bijvoorbeeld als standaard ad type ‘responsive search ads’ toegepast. Hierbij hoef je alleen tekst, afbeeldingen, logo’s en videomateriaal op te geven. Het machine learning-algoritme vindt dan automatisch en realtime de best presenterende combinaties die geoptimaliseerd zijn op de intenties, voorkeuren en context van een gebruiker. Daarnaast kennen we natuurlijk de Smart-campaign types zoals Smart-shopping, Smart display en Performance Max die targeting, biedingen en advertenties automatiseren en vervolgens optimaliseren.

Facebook
Ook Facebook gebruikt machine learning om de next best action van een persoon te voorspellen. Gebaseerd op het campagnedoel en onder andere feedback van mensen die de advertentie bekijken of verbergen. Hierdoor winnen advertenties met het hoogste bod niet altijd de veiling, maar krijgen advertenties met lagere biedingen kans om te winnen als het algoritme voorspelt dat een gebruiker er eerder op zal reageren. Het voordeel hiervan is dat niet alleen bedrijven met het meeste budget hun klanten bereiken.

Kan jij het algoritme nog verslaan?
De Big Tech partijen bieden ons dus veel slimme mogelijkheden om ads te automatiseren. Denk bijvoorbeeld aan de Smart Bidding mogelijkheden die Google ons biedt. Hierbij geef je je belangrijkste doelen op zoals: Target ROAS, Target CPA of Maximise conversions. Vervolgens kiest Google o.b.v. machine learning de beste bieding per ad en keyword. Hierin wordt rekening gehouden met variabelen als device, weer, moment van de dag, locatie en remarketing lijsten. Het is knap als jij dit algoritme nog weet te verslaan in 2022!

Het tegenantwoord op de macht van Big Tech
In Nederland en België zijn een paar grote publishers die voldoende data hebben om een tegenantwoord op de macht van Big Tech te geven. Partijen als DPG Media, AH, Bol en Coolblue zullen nog gretiger worden op verkrijgen van e-mailadressen (bijv. via gratis abonnementen) en inzicht in jouw online gedrag. Binnen deze organisaties zijn dan ook serieuze media agencies ontstaan. Voor kleine publishers zonder deze data rest slechts een paar kruimels. Zij kunnen hooguit een contextuele bannerplaatsing zonder intelligente targetting verkopen tegen ouderwetse CPM tarieven.

Welke skills hebben marketeers nodig in dit complexe speelveld?
Er is met name behoefte aan technische en analytische skills. Iedereen kan tegenwoordig campagnes opzetten binnen Google, Facebook of LinkedIn. Het onderscheid zit hem echter in het voeden van de campagnes met kwalitatieve data en het continue analyseren en verbeteren van je strategie door een ‘test en learn’ aanpak.

Om machine learning en predictive technieken te begrijpen en toe te passen, zal de marketeer moeten gaan samenwerken met datawetenschappers of analisten, of zichzelf gaan ontwikkelen in dit vakgebied. Om te begrijpen wat je nu precies meet en wat de nuances zijn op hetgeen waarop je het succes beoordeelt, heb je technische marketing skills heb je nodig. Als je bijvoorbeeld gebruik maakt van attributiemodellen moet je begrijpen hoe touchpoints geïdentificeerd worden om vervolgens een goede analyse van de prestaties en kansen in de customer journey te kunnen maken.

Tijd investeren in je merk
Verslavende hulpmiddelen vanuit Big Tech gaan je tijd besparen bij het inrichten van campagnes. Hopelijk gebruik je in 2022 een flink deel van de overgebleven tijd om echt na te denken over je merkstrategie. Want de trend uit 2021 dat het merk bouwen aan een ongekende terugkeer bezig is, zet ook in 2022 onverminderd door. Je merk is alles, zonder een duidelijke positionering en het juiste merkvertrouwen hebben de ads weinig zin. Ook in 2022 zal de consument (en B2B prospect!) in de zoekresultaten eerder klikken op de merken die hij kent en vertrouwt.

Trendrapport
De krapte op de arbeidsmarkt is een van de vijf trends uit het Digital Marketing Trendrapport 2022 van Beeckestijn Business School. Hierin neemt digitaal strateeg Bart Meerdink je mee in de belangrijkste ontwikkelingen. De doorbraak van MarOps en de krapte op de arbeidsmarkt zijn twee andere belangrijke trends voor dit jaar. Ben jij benieuwd naar alle trends met toelichting, voorbeelden en expert interviews?

Download het trendrapport ››

Alex Groenendijk
Voor dit artikel heeft Bart Meerdink Digital Marketing Advertising Specialist Alex Groenendijk geïnterviewd. Alex is interim digital marketing advertising specialist en associate bij MORGENFRISK | the in-housing company. Alex' primaire focus is het creëren en optimaliseren van audience first / data-driven marketingstrategieën. Alex werkt voor o.a. Nederlandse Spoorwegen, Bol.com, ING, IPG Mediabrands.

Make impact   
Werk verandert continu en dat vraagt om de juiste kennis en skills. Beeckestijn Business School helpt hiermee. Met compacte en praktische programma’s binnen digital, marketing, cx, data en communicatie door 100% vakexperts. Op zoek naar gratis kennis en inspiratie? Woon een online clinic bij of download een van de whitepapers. #kennisdelen