Long tail i crowding
adwords google google adwords wyszukiwarki
Ponad rok temu (takie rozpoczęcie wpisu dodaje autorytetu :-)) pisałem relację z SES. W pierwszym z punktów opisywałem wystąpienie przedstawiciela ASK.com. Wykład był zajmujący, a jedno ze stwierdzeń stało się zaczynem dla tego wpisu. Pan Mascaraque odkrył przed słuchaczami jak działa wyszukiwarka. Nie i nie chodzi tutaj, o magię algorytmów ani o super pomysł jak się pozycjonować. Pokazał on spojrzenie z zupełnie innej strony - opisał model biznesowy. Tyle wstępu przejdźmy do konkretów:
Przychód wyszukiwarki = liczba zapytań X przychód z zapytania
(Search Queries, SQ) X (Revenue Per Search, RPS)
Model biznesowy
Iloczyny mają to do siebie, że by zwiększyć jego wynik należy maksymalizować każdy z czynników. W dzisiejszym wpisie zajmiemy się prawą częścią iloczynu (RPS), na przykładzie największego gracza na Polskim rynku wyszukiwarek. Oczywiście na wstępie warto dać disclaimer, że przedstawione poniżej tezy są jedynie luźnymi przemyśleniami.
Wejdźmy w buty wyszukiwarki. Mamy użytkowników, mamy powierzchnię reklamową. Jak każdy wydawca (firma), chcemy zwiększyć do maksimum przychód z naszego stanu posiadania - zwiększyć SQ. Zatem z jednej strony chcemy maksymalizować częstość używania naszego produktu. Jednak w momencie, gdy ma się ponad 95% rynku, zadanie jakie stoi przed nami można porównać do próby zdobywania Mt. Everest, bez tlenu, zimą… niby jest to możliwe, ale eufemistycznie mówiąc niełatwe.
Maksymalizacja RPS
Z drugiej strony, chcielibyśmy (o ile jest to możliwe) wyselekcjonować grupy użytkowników, którzy będą nam płacić więcej - zwiększać średnie RPS. Proszę zwrócić uwagę na fakt, że w przypadku “normalnej” produkcji, gdy sprzedajemy coraz więcej, zwykle musimy obniżać ceny. W przypadku wyszukiwarek jest inaczej (sic!?). Każda grupa fraz (opony, pożyczki, aparaty, wycieczki) tworzy osobny rynek, gdzie nasi partnerzy konkurują ze sobą o nasz produkt. Wychodząc naprzeciw partnerom (co uważam za bardzo dobre) i dajemy im możliwość aukcji. To (aukcja) jak każdy kij ma dwa końce - jeżeli konkurencja jest duża to istnieje ryzyko, że część graczy przepłaci. Jeżeli konkurencja jest nieduża (np. tylko jeden gracz) to cena może być niższa od naszych kosztów.
Crowding
Zatem mamy taką sytuację, gdzie jeżeli mamy duży tłum (opony ? OFE ?) to czerpiemy stamtąd ponadprzeciętne zyski. To jest ok. Pamiętajmy jednak, że istnieje coś takiego jak długi ogon. Zatem ludzie nie wpisują jedynie fraz ogólnych, ale używają fraz dłuższych, bardziej skomplikowanych. Dzięki dopasowaniu dokładnemu i dowolnemu doborowi słów, reklamodawca mógłby chcieć się reklamować na wybrane, precyzyjne frazy. Weźmy na przykład: “jan brzechwa akademia”. Fraza dość specyficzna, jednak znam bardziej złożone. Google jednak nie pozwala się na świecenie… pisząc, że fraza jest zbyt rzadko wyszukiwana. Jak dla mnie ok, mogę poczekać, mam czas. Jako np. sprzedawca mogę mieć w ofercie jedynie “Akademię Pana Kleksa” i żadnych innych tytułów tego autora.
Zatem dlaczego Google nie chce mnie wyświetlać ? Że niby użytkownikom nie spodoba się moja reklama - jak mogą to wiedzieć, skoro mnie nie przetestowali ? Jako reklamodawca bardzo chciałbym być widoczny na tą frazę. Mało tego, zapewne nie spotkałbym tam konkurencji, więc moja stawka w aukcji byłaby jedyną. Co mam jednak zrobić, gdy zależy mi na wyświetlaniu ? Muszę wejść we frazę bardziej ogólną… czyli na przykład “jan brzechwa”, gdzie jak się już domyślacie spotkam konkurencję.
Kiedy już zgromadzimy reklamodawców w jednym miejscu możemy pobawić się w optymalizację RPS.
QS a RPS
Teraz przyjrzyjmy się systemowi Google. Zastanówmy się chwilę nad działaniem parametru Quality Score. Z oficjalnych informacji wynika, że ten parametr powiązany jest z CTR’em (jako jednym z parametrów, załóżmy, że jest on główny - taka moja teza, niech ktoś mnie poprawi jeżeli się mylę). Uprośćmy dla naszego rozumowania (tak wiem, jest to błędne), że QS = CTR. Ze strony użytkowników sygnał mówiący o wysokiej klikalności nie zawsze musi oznaczać, że reklama jest dla nich dobra, może na przykład pokazywać, że tekst reklamy jest lepiej napisany.
Rozważmy teraz dwa scenariusze, gdzie mamy maksymalizować średnie RPS, zakładamy że reklamy walczą o tą samą pozycję:
a. CPC = 2 CTR = 2%
b. CPC = 1 CTR = 5%
Załóżmy próbę tysiąca wyświetleń:
a. 1000 x 2% x 2 = 20 x 2 = 40
b. 1000 x 5% x 1 = 50 x 1 = 50
Która reklama z punktu widzenia wyszukiwarki, powinna być wyświetlana … ? Proste.
Pójdźmy trochę dalej. Bowiem QS nie jest jedynym parametrem, który służy maksymalizacji RPS. Dodajmy do naszego eksperymentu “First Page Bid” czyli minimalna stawkę CPC dla pierwszej strony. Tutaj mamy do czynienia z dwoma graczami. Przyjmijmy założenie dla wyszukiwarki, że RPS (z tysiąca zapytań) to 20.
a. CPC = 0,7 CTR = 2,2%
b. CPC = 1 CTR = 2 %
daje nam to:
a. 1000 x 2,2% x 0,7 = 15,4 (zbyt mało!)
b. 1000 x 2% x 1 = = 20 (ok)
Co robimy ? Dajemy graczowi A, komunikat, że wymagane jest by zwiększył stawkę do 1. Zatem mamy sytuację:
a. 1000 x 2,2% x 1= 22 (ok)
b. 1000 x 2% x 1 = = 20 (ok)
Uważny czytelnik, w tym momencie zapyta, po co był nam gracz B w naszej analizie. Już tłumaczę. Podniesienie minimalnej stawki dla gracza A, zmienia dość mocno sytuację. Z punku widzenia wyszukiwarki optymalizujemy swoje przychody i po pierwsze gracz A nie przynosi nam strat. Po drugie zaakceptował wyższy poziom kosztów, co prowadzi do sytuacji, że przynosi nam więcej przychodów niż B. Zatem warto wyświetlać go wyżej… Gracz B, po pewnym czasie zauważy spadek pozycji i jednym z jego posunięć może być zwiększenie swojej stawki CPC. Taki mały efekt mnożnikowy 
(albo bidding war, jak kto woli).
