In questo articolo scoprirai i principali KPI da tenere sotto controllo per ottimizzare le performance, ridurre gli sprechi di budget e massimizzare le conversioni.
Per aumentare l’efficienza delle nostre pubblicità su Google Ads, non basta solo impostare la campagna: il vero successo dipende dal monitoraggio costante e dalla corretta interpretazione dei dati. In questo articolo scoprirai i principali KPI da tenere sotto controllo per ottimizzare le performance, ridurre gli sprechi di budget e massimizzare le conversioni. Leggere i dati nel modo giusto ti permetterà di fare scelte strategiche e ottenere i risultati sperati.
Partiamo definendo cosa sono le campagne Search di Google Ads
Le campagne Search di Google Ads sono un tipo di campagna pubblicitaria che permette di mostrare i tuoi annunci agli utenti che effettuano ricerche su Google utilizzando parole chiave rilevanti per il tuo prodotto o servizio. Quando un utente cerca qualcosa su Google, gli annunci search appaiono tra i primi risultati, sopra o sotto quelli organici.
Questi annunci sono testuali e altamente targetizzati, progettati per intercettare l’intenzione dell’utente proprio nel momento in cui sta cercando una soluzione o un’informazione specifica. Grazie alle campagne Search, puoi aumentare la tua visibilità, attrarre traffico qualificato e generare conversioni, come l’acquisizione di lead o vendite.
Gli obiettivi principali di una campagna Google Ads Search
Le campagne Google Ads Search possono essere strutturate per raggiungere diversi obiettivi, a seconda della strategia aziendale e del pubblico target.
I due obiettivi principali per questa tipologia di campagne sono:
- Generare lead (Lead generation)
- Aumentare le vendite online
A seconda dell’obiettivo, è importante tenere sotto controllo specifici indicatori di prestazione (KPI).
I KPI da monitorare sempre sono:
Tasso di conversione (Conversion Rate)
Percentuale di clic che portano a una conversione.
Formula: (Conversioni / Clic) x 100
Quota impressioni
Quanto traffico stiamo effettivamente catturando rispetto al totale disponibile. Formula: Impressioni ottenute / Impressioni totali disponibili) x 100
ROAS (Return on Ad Spend)
Misura il ritorno in base all’investimento pubblicitario, soprattutto se i lead hanno un valore economico misurabile.
Formula: Entrate generate dai lead / Spesa pubblicitaria x 100
CTR (Click-Through Rate)
Percentuale di persone che cliccano sull’annuncio dopo averlo visto.
Formula: (Clic / Impressioni) x 100
CPC medio (Cost per Click)
Costo medio per ogni clic sull’annuncio. Importante per valutare l’efficienza del budget.
Formula: Spesa totale / Numero di clic.
Successivamente, in base all’obiettivo, dobbiamo concentrarci su parametri specifici.
Nel caso della Lead Generation, uno dei KPI essenziali è il Costo per Lead (CPL), che indica quanto costa, in media, acquisire un singolo lead. Formula: Costo totale della campagna / Numero di lead generati.
Per un E-commerce, invece, diventano cruciali altri indicatori, come:
CAC (Customer Acquisition Cost)
Costo totale per acquisire un cliente pagante, includendo spese pubblicitarie e altri costi.
Formula: (Totale spese di marketing + vendite) / Numero di clienti acquisiti.
AOV (Average Order Value)
Valore medio di ogni ordine effettuato.
Formula: Entrate totali / Numero di ordini.
Tasso di abbandono del carrello (Cart Abandonment Rate)
Percentuale di utenti che aggiungono prodotti al carrello ma non completano l’acquisto.
Formula: (Carrelli abbandonati / Carrelli creati) x 100
CLV (Customer Lifetime Value)
Valore totale previsto generato da un cliente durante l’intera relazione con l’azienda.
Formula: AOV x Frequenza di acquisto x Durata media del cliente.
Tasso di ritorno degli utenti (Repeat Customer Rate)
Percentuale di clienti che ritornano per fare un altro acquisto.
Formula: (Clienti di ritorno / Totale clienti) x 100
Monitorare costantemente una campagna Google Ads non è un compito semplice. Ognuno di questi KPI può fornirci informazioni utili solo se sappiamo interpretarli correttamente. Per farlo, è fondamentale un’analisi continua delle variazioni nel tempo (se stanno aumentando o diminuendo) e un mix di esperienza e abilità nella lettura dei dati.
