Problem: Domyślny model atrybucji często przypisuje konwersję ostatniemu kliknięciu, ignorując całą ścieżkę klienta.

Rozwiązanie: Przejdź na model Data-driven Attribution. Pozwoli to algorytmowi zrozumieć, które punkty styku z reklamą miały największy wpływ na decyzję klienta. Dodatkowo, włącz Enhanced Conversions (konwersje ulepszone), aby dostarczać Google zaszyfrowane dane (np. e-maile), co znacząco poprawia dokładność śledzenia. Bez tego algorytm strzela w ciemno.

Problem: 100 konwersji po 10 zł jest mniej warte niż 10 konwersji po 500 zł. Wiele kont jest optymalizowanych tylko pod liczbę, ignorując realny zysk.

Rozwiązanie: Jeśli to możliwe, importuj wartości konwersji do Google Ads. W kampaniach Performance Max ustawiaj cele oparte na wartości, a nie tylko na maksymalizacji liczby konwersji. To uczy algorytm, którzy klienci są dla Ciebie najcenniejsi.

Problem: Ręczne zarządzanie stawkami przy szerokim dopasowaniu to prosta droga do przepalenia budżetu.

Rozwiązanie: Połącz dopasowanie przybliżone (broad match) z inteligentnym określaniem stawek (np. Maksymalizacja liczby konwersji z docelowym CPA). Gdy algorytm ma poprawne dane o konwersjach, potrafi precyzyjnie dobierać stawki w czasie rzeczywistym dla każdego zapytania. To najlepszy sposób na skalowanie kampanii. Testuj tę strategię na kampanii z historią wyników.

Problem: PMax bez danych startowych działa wolno i nieefektywnie.

Rozwiązanie: Zawsze dodawaj sygnały odbiorców. Wykorzystaj listy remarketingowe, niestandardowe segmenty i listy klientów. To daje AI potężny "zastrzyk" wiedzy o tym, kim jest Twój idealny klient, co znacząco przyspiesza optymalizację.

Problem: PMax może wyświetlać reklamy na niechcianych słowach kluczowych.

Rozwiązanie: Regularnie dodawaj listy wykluczeń słów kluczowych na poziomie konta lub twórz wspólne listy dla wielu kampanii. To najszybszy sposób na odcięcie śmieciowego ruchu i obniżenie kosztów.

Problem: PMax był kiedyś "czarną skrzynką".

Rozwiązanie: Korzystaj z nowych raportów wydajności kanałów i statystyk zasobów (asset insights). Dzięki nim łatwiej zidentyfikujesz, które kreacje działają najlepiej i gdzie niepotrzebnie rosną koszty.

Problem: Zbyt wiele małych kampanii prowadzi do rozproszenia danych i konfliktów sygnałów dla AI.

Rozwiązanie: Dąż do prostoty. Jeden cel biznesowy = jedna kampania z jedną strategią stawek. Konsolidacja grup reklam i kampanii daje algorytmowi więcej danych do nauki i pozwala mu działać efektywnie.

Problem: Ograniczona liczba nagłówków i tekstów zmniejsza szansę na idealne dopasowanie reklamy.

Rozwiązanie: Google stale zwiększa elastyczność zasobów w reklamach. Dodawaj maksymalną możliwą liczbę nagłówków, tekstów, obrazów i wideo. Im więcej kombinacji, tym częściej system stworzy idealnie dopasowaną reklamę dla konkretnego użytkownika.

Problem: Kreacje generowane przez AI mogą być generyczne.

Rozwiązanie: Wykorzystuj wbudowane w Google Ads narzędzia AI do szybkiego tworzenia wariantów reklam, ale zawsze upewnij się, że zachowują one spójne USP (unikalną propozycję sprzedaży) i mocne wezwanie do działania (call-to-action). To świetny sposób na szybkie iteracje bez angażowania grafika.

Problem: Jakość leadów z formularzy bywa niska.

Rozwiązanie: Przejrzyj nowości i rekomendacje Google dotyczące formularzy kontaktowych, które pojawiły się we wrześniu. Nowe opcje weryfikacji i targetowania pozwalają znacząco podnieść jakość pozyskiwanych kontaktów, zwłaszcza w B2B.

Problem: Kampanie Demand Gen (dawniej Discovery) potrzebują silnego bodźca wizualnego.

Rozwiązanie: Przy akcjach sezonowych i promocjach, zawsze używaj "promotion assets". Dodanie informacji o zniżce bezpośrednio do kreacji znacząco podnosi CTR i obniża koszt.

Problem: Nagłe, duże zmiany w budżecie destabilizują kampanię.

Rozwiązanie: Skaluj budżet małymi krokami, o 10-20% co kilka dni. Taka metoda pozwala algorytmowi na adaptację i zachowuje stabilność CPA.

Problem: Ręczna optymalizacja setek produktów jest niemożliwa.

Rozwiązanie: Skup się na jakości pliku produktowego (feed). Poprawiaj tytuły, opisy i atrybuty. Używaj reguł w Merchant Center do dynamicznych zmian. Czyste dane w feedzie dają większy efekt niż dłubanie w słowach kluczowych.

Fakt: Google przenosi ustawienia związane z "AI Max for Search" i dopasowaniem przybliżonym do nowej sekcji. Regularnie sprawdzaj swoje konto, aby mieć pewność, że Twoje ustawienia nie zostały zmienione automatycznie.

Rada: Traktuj dopasowanie ścisłe i do wyrażenia jako narzędzie do kontroli kosztów na najważniejszych frazach. Prawdziwą skalę i wzrosty buduj na dopasowaniu przybliżonym w połączeniu z automatycznymi stawkami.