Optymalizacja kampanii remarketingowych w Google Ads opartych na zachowaniach użytkowników wymaga nie tylko podstawowej wiedzy o ustawieniach, ale także głębokiej analizy danych, precyzyjnego segmentowania oraz zaawansowanych technik automatyzacji. W tym artykule skupimy się na szczegółowych, technicznych aspektach, które pozwolą ekspertom osiągnąć pełen potencjał remarketingu, wykraczając poza standardowe rozwiązania. Warto zaznaczyć, że solidne fundamenty tej wiedzy znajdą Państwo w naszym artykule {tier1_theme}, a głębsze źródła specjalistycznej wiedzy można odnaleźć w materiale {tier2_theme}.
1. Metodologia optymalizacji kampanii remarketingowej na podstawie zachowań użytkowników
a) Analiza danych behawioralnych: metody i narzędzia do szczegółowego segmentowania użytkowników
Podstawą skutecznej optymalizacji remarketingu jest dogłębne zrozumienie zachowań użytkowników na stronie internetowej. Do tego celu wykorzystujemy narzędzia takie jak Google Analytics 4, Google Tag Manager oraz własne rozwiązania API. Kluczowe jest implementowanie niestandardowych zdarzeń (custom events), które odzwierciedlają konkretne działania — np. dodanie produktu do koszyka, przejście do formularza kontaktowego, czy przewinięcie strony do określonego punktu.
Ważną techniką jest tworzenie własnych segmentów opartych na atrybutach behawioralnych: czas spędzony na stronie, liczba odwiedzonych stron, interakcje z elementami UI, a także częstotliwość wizyt. W praktyce, dzięki Google Tag Manager, można skonfigurować reguły, które wyzwalają tagi przy określonych warunkach (np. odwiedziny 3 razy w ciągu tygodnia, czas spędzony powyżej 5 minut na stronie, itp.).
b) Definiowanie kluczowych wskaźników efektywności (KPI) i ich monitorowanie w kontekście zachowań użytkowników
Ekspert musi zidentyfikować KPI, które odzwierciedlają realne zachowania prowadzące do konwersji. Przykłady obejmują: współczynnik powracających użytkowników, średnią wartość sesji, wskaźnik interakcji z produktem lub usługą, a także wskaźnik odrzuceń w kontekście poszczególnych segmentów. Dla każdego KPI tworzymy dedykowane raporty w Google Data Studio lub BigQuery, które pozwalają na segmentację według zachowań (np. użytkownicy, którzy spędzili na stronie powyżej 10 minut i odwiedzili co najmniej 3 podstrony).
Ważne jest automatyczne alertowanie o odchyleniach od normy — np. spadku liczby powracających użytkowników — co umożliwia szybkie reakcje i korekty strategii.
c) Ustalanie celów remarketingowych na podstawie segmentacji zachowań i ich wpływ na strategie kampanii
Każdy segment behawioralny wymaga precyzyjnie zdefiniowanego celu remarketingowego — np. zwiększenie konwersji wśród użytkowników, którzy dodali produkty do koszyka, ale nie dokonali zakupu, lub reaktywacja użytkowników, którzy ostatnią wizytę mieli przed miesiącem.
Na tym etapie warto stosować modelowanie predykcyjne — np. regresję logistyczną — aby ocenić prawdopodobieństwo konwersji dla każdego segmentu. W praktyce, korzystając z Google Analytics 4 i własnych modeli ML, można wyznaczyć progowe wartości, które decydują o wyświetlaniu konkretnych kreacji lub ustawieniach ofert licytacji.
d) Integracja danych z różnych źródeł (Google Analytics, CRM, dane offline)
Kluczem do skutecznej segmentacji jest pełna integracja danych. Proces rozpoczyna się od synchronizacji CRM z Google BigQuery, co pozwala na analizę zachowań klientów offline (np. zakupów w sklepach stacjonarnych) w kontekście działań online.
Technicznie, można to osiągnąć za pomocą API BigQuery i własnych skryptów ETL, które ładują dane o transakcjach, kontaktach i statusach klientów do systemu analitycznego. Następnie, korzystając z Google Data Studio, można wizualizować pełny obraz zachowań klientów, uwzględniając dane offline, co pozwala na tworzenie bardziej precyzyjnych list remarketingowych.
2. Szczegółowe kroki wdrożenia zaawansowanej segmentacji użytkowników w Google Ads
a) Konfiguracja niestandardowych list remarketingowych opartych na zachowaniach na stronie
Pierwszym krokiem jest utworzenie niestandardowych list remarketingowych (Custom Audience), które bazują na specyficznych zdarzeniach i atrybutach. W Google Ads można to zrobić poprzez odwołanie do danych z Google Analytics 4 lub danych własnych w Google Tag Manager.
Przykład: Utwórz listę o nazwie „Użytkownicy z czasem spędzonym powyżej 5 minut” — konfigurując warunek w Google Analytics, np. `ga:sessionDuration > 300`. Następnie, w Google Ads, importujesz tę listę, ustawiając ją jako segment docelowy lub wykluczający w kampanii remarketingowej.
Ważne — listy takie mogą być dynamicznie aktualizowane co minutę, co pozwala na śledzenie najnowszych zachowań.
b) Tworzenie dynamicznych list remarketingowych z wykorzystaniem danych z GA4 i GTM
Dla zaawansowanych kampanii rekomenduje się korzystanie z dynamicznych list opartych na zdarzeniach GA4 i GTM. Proces obejmuje:
- Krok 1: Konfiguracja zdarzeń niestandardowych w GA4, np. „ProduktDodany”, „FormularzKontakt”, z dodatkowymi parametrami (np. ID produktu, wartość);
- Krok 2: Utworzenie tagów w GTM, które wyzwalają te zdarzenia na stronie oraz przesyłają dane do GA4;
- Krok 3: Import danych do Google Ads za pomocą funkcji „Dynamic remarketing” lub własnych API, tworząc listy oparte na warunkach, np. użytkownicy, którzy dodali do koszyka, ale nie kupili w ciągu 24 godzin.
Ważne — korzystanie z funkcji „User ID” w GA4 umożliwia śledzenie tych samych użytkowników na wielu urządzeniach i tworzenie spójnych segmentów.
c) Automatyzacja segmentacji za pomocą reguł warunkowych i skryptów Google Ads API
Zaawansowani użytkownicy powinni korzystać z Google Ads API, aby automatycznie tworzyć i aktualizować listy segmentów. Proces obejmuje:
- Krok 1: Przygotowanie skryptów w Pythonie lub innym języku obsługującym API — przykładowo, skrypt, który co godzinę pobiera dane z Google Analytics i tworzy listę użytkowników spełniających warunki (np. czas spędzony > 10 minut, brak konwersji w ostatnim miesiącu);
- Krok 2: Użycie metod API do dynamicznego tworzenia i wyłączania list remarketingowych, ustawiając odpowiednie parametry (np. czas życia listy, wykluczenia);
- Krok 3: Harmonogram zadań (cron jobs), które automatycznie aktualizują listy, zapewniając, że wyświetlane są tylko najbardziej aktualne segmenty.
Przy tym rekomenduje się stosowanie wersji API v10 lub nowszej, aby korzystać z funkcji automatyzacji i lepszej kontroli nad listami.
d) Ustalanie priorytetów segmentów w kampaniach – strategia wykluczania i wyświetlania
W praktyce, segmenty należy hierarchizować, ustalając priorytety wyświetleń. Segmenty najbardziej wartościowe (np. użytkownicy, którzy powrócili i dodali produkt do koszyka) ustawiamy jako główny cel, a mniej istotne (np. odwiedzający stronę główną bez interakcji) wykluczamy lub ograniczamy wyświetlenia.
Proces obejmuje:
- Tworzenie list wykluczających, np. „Użytkownicy już kupili” — aby nie wyświetlać im reklam;
- Ustawianie priorytetów w kampaniach, np. w Google Ads można przypisać wyższą wartość licytacji dla segmentów o największej konwersji;
- Wykorzystanie funkcji wykluczających segmentów w poziomie kampanii i grup reklamowych — np. w ustawieniach zaawansowanych wykluczeń.
Takie podejście pozwala uniknąć nadmiernych wyświetleń i zwiększa skuteczność budżetu.
3. Precyzyjne ustawienia kampanii remarketingowych na podstawie zachowań użytkowników
a) Dobór odpowiednich typów kampanii (np. display, search, discovery) dla różnych segmentów
Podczas optymalizacji, należy dobrać najbardziej odpowiedni typ kampanii do segmentu. Dla użytkowników, którzy już odwiedzili stronę i wykazali konkretne zachowania, rekomenduje się:
- Display remarketing: dla szerokich segmentów, np. użytkowników z czasem spędzonym powyżej 5 minut, aby zwiększyć rozpoznawalność marki i przypomnienie o produktach;
- Search remarketing: dla segmentów, które już wykazują intencję, np. odwiedzili strony produktowe, ale nie dokonali konwersji; w tym przypadku można stosować listy oparte na słowach kluczowych i zachowaniach wyszukiwania;
- Discovery kampanie: dla segmentów, które wykazują zainteresowanie ofertą, ale jeszcze nie podjęły działań w sklepie lub na stronie; ich celem jest generowanie nowej aktywności.
b) Konfiguracja parametrów wyświetleń i wykluczeń na poziomie kampanii i grup reklamowych
Kluczowe jest precyzyjne ustawienie parametrów, które ograniczą niepotrzebne wyświetlenia. W tym celu:
- Wykluczenia: dodanie list wykluczających, np. użytkowników, którzy już dokonali zakupu, aby nie marnować budżetu na powtarzające się wyświetlenia;
- Targetowanie: ustawianie segmentów jako docelowych w kampaniach, dopasowując je do specyfiki grup reklamowych;
- Opcje wykluczeń dynamicznych: np. wykluczanie użytkowników, którzy odwiedzili podstronę z potwierdzeniem zamówienia w ciągu ostatnich 7 dni, aby uniknąć niepotrzebnego wyświetlania reklamy.
c) Wykorzystanie funkcji frequency capping i limitów wyświetleń
Zaawansowani użytkownicy powinni korzystać z funkcji frequency capping, aby kontrolować liczbę wyświetleń reklamy względem pojedynczego użytkownika. W Google Ads można ustawić limit na poziomie kampanii lub grupy reklam, np. nie więcej niż 3 wyświetlenia na użytkownika w ciągu 7 dni.
Dla segmentów o wysokiej wartości warto rozważyć wyższe limity, ale w celu uniknięcia zjawiska „zmęczenia reklamami”, konieczne jest ciągłe monitorowanie wskaźników CTR i konwersji. Przy tym, warto korzystać z danych z własnych systemów CRM i analiz, aby dostosować limity do realnych zachowań.
d) Tworzenie i optymalizacja niestandardowych ofert licytacji (bidding strategies) pod konkretne segmenty
W celu maksymalizacji ROI, eksperci powinni wdrożyć niestandardowe strategie licytacji, korzystając z funkcji takich jak Target ROAS, Maximize conversions lub Enhanced CPC.
Przykład: dla segmentu „Użytkownicy powracający z wysoką wartością koszyka” można ustawić strategię Target ROAS na poziomie 800%, co pozwala na zwiększenie licytacji dla najbardziej wartościowych użytkowników.
Dodatkowo, można korzystać z własnych reguł opartych na danych ML, np. automaty