Google Ads додає приклади зображень із лендингу для Performance Max

Google Ads додає приклади зображень із лендингу для Performance Max

Експерт із Google Ads Томас Екель звернув увагу на оновлення в інтерфейсі Performance Max. У кампаніях з’явився окремий блок із прикладами зображень, які система може автоматично використовувати з лендингу.

Функція працює, якщо увімкнути опцію Landing Page Images. Google аналізує сторінку призначення та формує зображення для оголошень на основі контенту сайту.

Як працює новий перегляд

У розділі з прикладами доступні дві вкладки: Search і YouTube. Ви можете бачити, як саме зображення з сайту виглядатимуть в різних форматах розміщення.

Фактично лендинг стає частиною креативної стратегії. Сайт тепер впливає на вигляд самого оголошення, окрім конверсії.

Експерти PPC News Feed радять бізнесу:

  • прибрати застарілі банери зі сторінок;
  • відмовитися від небрендованих стокових зображень;
  • перевірити якість відображення на мобільних пристроях;
  • переконатися, що всі візуали відповідають бренду;
  • аналізувати, які автообрані зображення отримують покази та конверсії;
  • не покладатися лише на автоматичний підбір і завантажувати ключові креативи вручну.

Google посилює роль автоматизації в Performance Max. Контент на сайті стає частиною рекламної системи. Бізнесу варто регулярно переглядати сторінки призначення з погляду медіастратегії, а не лише UX.

Джерело: PPC News Feed

Читайте також
  • Новини
    86% сторінок у топі Google мають ШІ-контент, але надмірність шкодить позиціям — дослідження Ahrefs 
    Яна Поліщук
  • Новини
    Nike запускає кампанію до лінійки Air Max з абсурдними сценами 
    Гнатюк Дмитро
  • Новини
    LinkedIn дозволяє редагувати заплановані пости
    Ольга Беспалько
  • Новини
    Meta заявила що бумери і зумери поводяться майже однаково в соцмережах
    Гнатюк Дмитро
  • Новини
    TikTok запускає інструмент Travel ads, що допомагає туристичним агенціям залучати клієнтів 
    Гнатюк Дмитро
  • Новини
    Google Ads припиняє надавати дані про підкатегорії пошукових термінів у API й Scripts
    Яна Поліщук