Il comportamento d’acquisto online dei consumatori italiani è complesso. In particolare, quando si tratta di moda e abbigliamento le persone sono più indecise rispetto al passato. Non partono, cioè, con un brand già chiaro in mente, ma esplorano le diverse opzioni, cercando ispirazione online.1
Negli ultimi anni, le soluzioni pubblicitarie della rete di Ricerca Google si sono adattate al modo in cui le persone cercano online prodotti, servizi, luoghi, consigli, recensioni. Con il machine learning le aziende hanno una comprensione più profonda e olistica dell’intento delle persone, di ciò che amano o potrebbero scegliere di acquistare.
Ora le parole chiave sono più intelligenti: sono semantiche, basate sul significato (“Vans scarpa”), anziché sintattiche, basate su una formulazione specifica o sull'ordine delle parole (“scarpa da skate Vans per donna”). Questo significa che gli inserzionisti possono raggiungere un maggior numero di query con un minor numero di parole chiave. La granularità è, quindi, stata sostituita dalla semplificazione, che è alla base dell’approccio che definiamo Modern Search.
Che cosa significa Modern Search
Per Modern Search intendiamo un insieme di strategie che partono dalla semplificazione della struttura delle campagne pubblicitarie e sono in grado di intercettare più facilmente l’intento sottostante una ricerca.
La struttura semplificata, in contrapposizione a quelle granulari di un tempo, si associa a una strategia automatizzata di offerte. Il machine learning, infatti, considera diversi segnali del consumatore, come le sue ricerche passate, la località o le sue passioni, per capire al meglio l’intento e la probabilità di conversione.
Vans e l’approccio Modern Search alla Ricerca Google
Vans, il celebre brand di scarpe, abbigliamento e accessori, ha già adottato l’approccio Modern Search in diversi Paesi d’Europa, a partire dall’Italia.
La concorrenza sui motori di ricerca si è intensificata, mettendo a dura prova visibilità ed efficienza delle campagne.
L’occasione per testare questa strategia è stata la chiusura dei negozi dovuta al lockdown del 2020 in cui divenne cruciale investire sull’e-commerce. Gli ottimi risultati hanno portato il brand a utilizzare Modern Search ancora oggi.
Diletta Gherardini, Digital & eCommerce Marketing Manager Europa, Medio Oriente e Africa (EMEA) di Vans, afferma: “Negli ultimi due anni la concorrenza all’interno dei motori di ricerca si è intensificata, mettendo a dura prova visibilità ed efficienza delle campagne.”
Per questo il team e-commerce di Vans, tra i primi in Europa, ha deciso di ristrutturare le proprie campagne, insieme all’agenzia partner iProspect. Il loro focus? Semplificazione e automazione. Il brand ha scelto di partire dai principali mercati, in cui gli investimenti pubblicitari erano maggiori, come Italia, Gran Bretagna e Germania.
Come Vans ha semplificato e automatizzato le campagne della Ricerca Google
Innanzitutto, Vans ha messo in pratica la semplificazione rimuovendo le segmentazioni di traffico non necessarie e raggruppando le parole chiave sotto un numero inferiore di campagne. Ad oggi, infatti, il numero di quelle attive nella regione EMEA, è 5 volte inferiore rispetto al passato. Il numero di gruppi di annunci pubblicati è diminuito di 16 volte. Questa strategia permette di consolidare il traffico al proprio sito e massimizzare le performance.
Il brand ha utilizzato, poi, un mix di strumenti che hanno come fattore comune l’automazione, a partire dalla creatività. Gli annunci adattabili della rete di ricerca utilizzati da Vans offrono la possibilità di aggiungere una grande varietà di messaggi rilevanti ad un maggior numero di ricerche. Il machine learning mostrerà i messaggi più pertinenti, arricchiti di una maggiore quantità di scelta tra titoli e descrizioni. I copy degli annunci di Vans, inoltre, indirizzano le chiaramente persone verso le azioni che il brand intende far loro compiere. Nell’esempio riportato di seguito, il brand esplicita l’uscita della nuova collezione e invoglia le persone a scoprirla.
Vans ha adottato, poi, le soluzioni Smart Bidding, che si avvantaggiano del machine learning per accrescere le conversioni. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano un ampio insieme di dati per prevedere con maggiore accuratezza come diversi importi dell'offerta possono influire sulle conversioni o sul loro valore.
I risultati ottenuti da Vans con Modern Search
Con questa strategia, Vans ha ottenuto risultati importanti in termini di copertura e vendite. Nel primo trimestre 2022, le campagne impattate dalla ristrutturazione hanno registrato in Italia un incremento del numero di conversioni online del +134% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, generando un aumento del valore delle vendite del +195%. Il ROAS si attesta del +52% su base annua.
Gherardini continua: “La struttura più semplice delle campagne e l’utilizzo di smart bidding ha fatto sì che avessimo più tempo da dedicare alla strategia a fronte di meno operatività”.
Il Gruppo VF Corporation, a cui appartiene Vans, visto il successo in termini di vendite e organizzazione, ha deciso di adottare l’approccio Modern Search anche nelle campagne della Ricerca Google di altri brand in Italia ed Europa.
I vantaggi di Modern Search per il marketing
I brand che applicano la strategia e gli strumenti Modern Search, grazie al machine learning, possono:
- ottenere performance migliori in termini di conversioni online;
- gestire più facilmente i propri account pubblicitari, perché semplificati, risparmiando così tempo da dedicare alla strategia e alla ricerca di nuove opportunità di crescita;
- identificare insight più agevolmente, per prendere decisioni di business basate sui dati e le informazioni a disposizione;
- avere un margine di errore più basso dovuto ad un approccio automatizzato che sostituisce quello manuale.
