AI in PPC 2025 Eric Bush on Paid Search at Brafton

Recommendation: lean into automated bidding and test-driven AI for paid search, while maintaining accurate measurement and human review.

Eric Bush presents a focused Brafton studio approach for 2025, pairing AI with hands-on signals to keep campaigns tight. He outlines practical guidance and a clear list of steps that teams should follow across platforms, campaigns, and ad groups, a kind guardrail to anchor decisions in data.

In a controlled test across 12 campaigns, automated bids produced a 14% lift in CTR, an 11% drop in CPC, and a 9% reduction in CPA. ROAS rose 19% when signals aligned with metas and patterns. Marketers should test iterative changes and confirm accuracy in data feeds to keep gains predictable.

Allocation guidance: start with 40% automated in the first four weeks, 60% manual, then shift to 55/45 if the campaign hit target CPA. For campaigns with high search intent, push to 70/30 in favor of automation after two sprint cycles. This approach yields consistent gains while preserving control across campaigns.

Platform mix: core search across platforms accounts for 80% of revenue, plus 15% on shopping and 5% on discovery networks; exclude low-margin terms and low-volume keywords to protect budgets. Use omniseo insights to refine bid strategies and metas, aligning with campaign goals.

Pros include speed, consistency, and reliable signal adapting. A focused list of test ideas stays in the studio and drives results. Apply A/B tests on ad copy and landing pages, track win-rate per campaign, and maintain a cadence of reviews to keep campaigns good.

Closing note: Eric Bush’s take for 2025 is to view automation as a tool that accelerates work, not replaces judgment. With accurate data, a focused set of steps, and a disciplined test program, teams can improve performance across campaigns and platforms, leveraging omniseo outputs and Brafton Studio insights.

Real-Time Bid Optimization with AI Signals

Set up an AI engine that automates bids in real time to hundreds of signals across device, location, time, and intent, adjusting bids within seconds to protect costs while elevating the whole campaign. Certain shifts appear in the data, guiding the pattern and helping you react faster than competitors. When the data shows a new pattern, as signals appear, adjust bids accordingly; remove manual tweaks that slow progress. creating a governance layer using chatgpt-powered rules shows what changed, why, and how to copy successful settings to others ad groups. Focus on your usps and product so bids target the reason customers choose you, ahead of competitors. Exclude low-intent queries, and keep a real-time scorecard that show headline metrics like clicks, conversions, and quality scores, so you can tune bids by campaign and engine performance. thats why this approach improves entire results.

Signals that matter

Identify signals that reliably predict conversions: intent, match type, device, location, time, and ad position. Bind them to dynamic weights that update every 60 seconds, and apply hundreds of adjustments across the whole account. Use a headline KPI to judge impact, such as Cost per acquisition or ROAS, and copy top-performing variants into the engine using chatgpt to craft copy. Align messaging with usps and product so each bid supports the reason customers choose your brand, ahead of competitors. Exclude non-converters and signals with negative lift; this keeps the engine efficient while reducing costs. In practice, expect a measurable uplift in campaign performance within days, with clearer visibility into why changes happened.

AI-Generated Ad Copy: Guardrails, QA, and Brand Consistency

Set guardrails for AI-generated ad copy upfront and lock them into the design document that guides all campaigns. This design serves as the источник for tone, claims, and imagery, so others take input through feedback loops and stay aligned as copy scales across pages and platforms.

Before publishing, implement real-time QA checks: a robust guardrail system brings clarity to copy decisions. Pull data from internal sources, compare claims against verified data, confirm landing-page copy aligns with the ad text, and monitor changes to avoid misalignment across millions of impressions.

Modeling, together with analyzes, helps forecast risk and keep brand voice consistent. Run variants against a standard rubric to ensure headlines, descriptions, and images stay on-brand across campaigns.

Guardrail implementation includes stape 1: tone guard; stape 2: factual checks; stape 3: image and claim consistency. Each stape ties to a policy: claims verified against the источник; visuals adhere to brand guidelines; all copy references the official asset library.

Track outcomes with a centralized dashboard that blends creative design data with performance signals. Compare changes in click-through rate, landing-page coherence, and conversion metrics while preserving brand consistency across millions of pages and campaigns.

Use a mentor-driven loop: human reviewers provide real-time feedback to the model, then the system adapts. This approach keeps the power of automation while staying faithful to brand values and design rules.

Practical steps for teams include maintaining a single source of truth for guidelines, tagging assets with brand-voice metadata, and deploying automated checks on every page of the ad set. Below guardrails, start with small tests and scale the checks as you see improvements. The flow analyzes across channels; yields strong outcomes by reducing risk and sustaining good user experience.

AI-Powered Keyword Discovery and Intent Profiling

Start by implementing an AI-driven keyword discovery workflow that automatically surfaces high-intent terms and creates three distinct intent profiles you can act on. This concrete step sets a clear focus for your campaigns and speeds up learning.

This approach is enabling more precise targeting. Look across europe and travel segments to surface quality match terms and options for bidding and copywriting. Created keyword clusters map to customers’ needs, allowing you to personalize ad text and landing pages before you push live.

llms map queries into three buckets: informational, navigational, and transactional. Each term represents a match and helps you identify high-potential matches earlier, building a robust set of options for your campaigns. The system can automatically cluster terms by intent and generate additional prompts that feed copywriting ideas. Before you write new ad text, you can understand customer needs and tailor messages accordingly. This work ties into digital advertising workflows, keeping signals aligned across channels.

Operational workflow is simple: create a routine to refresh keyword lists weekly, test variations, and measure impact on CTR and conversion rate. The process helps you focus on high-potential segments and reduces guesswork. Use play to run quick experiments on copy variations and landing pages; adjust bids based on observed intent signals. This pipeline created a feedback loop that informs the next batch of keyword ideas and copywriting tasks. Share these insights with others on the team to align strategy.

Eric says this approach empowers teams to move beyond routine data gathering and align more tightly with customers‘ needs, strengthening your digital campaigns. If you want to expand, pilot small sets of keywords in europe and travel segments and scale when you see stable improvements in quality and ROAS.

Testare dinamică a creativelor publicitare și personalizare la scară

Începeți cu un sistem care automatizează testarea creativelor publicitare dinamice și optimizează alocarea în cadrul campaniilor. Construiți un grup de active cu 8-12 titluri, 4-6 descrieri și 2-3 imagini per reclamă, apoi rulați un ciclu de 14 până la 21 de zile. După fiecare ciclu, realocați 40-60% din cheltuieli către cei mai performanți și aduceți în prim-plan câștigătorii în seturi creative viitoare. Utilizați un singur scor de performanță care combină CTR, conversii și veniturile per vizitator pentru a ghida ce active ar trebui să se extindă în continuare.

Ingest first-party customer lists and site signals, then map them into adobe audiences for real-time personalization. Build audience segments around customer status: new, returning, high-value, cart abandoners. These lists influence which creatives serve to which users, helping teams move beyond generic messages. CRM signals have influenced past outcomes, and this approach was proven across sectors and can be done with automation to avoid heavy manual steps. Marketers can refine segments if needed, but this isnt a substitute for strategy and should be guided by clear objectives. When deployed at scale, results were repeatable across campaigns.

Livrați conținut creativ personalizat utilizând token-uri dinamice și șabloane modulare care se adaptează segmentelor de public. De exemplu, următoarea ofertă, locația magazinului sau estimarea costurilor de livrare pot fi schimbate automat în anteturi și descrieri. Șabloanele pot fi scalate în diferite dimensiuni și formate, asigurând coerența în căutări, social media și reclame display. Acest lucru menține reclamele informate și relevante, îmbunătățind ratele CTR și de conversie, reducând în același timp timpul de producție creativă.

Orientări operaționale și măsurători asigură faptul că această abordare rămâne competitivă. Definiți un singur scor de performanță care combină CTR, rata de conversie, venitul per vizitator și marja, și folosiți-l pentru a decide alocarea la nivel de activ. Stabiliți limite pentru a evita oboseala reclamelor și pentru a asigura faptul că explorarea nu destabilizează campaniile. Sistemul ar trebui să joace un rol atât în testare, cât și în scalare, ajutându-vă să obțineți câștiguri incrementale fără a sacrifica controlul. Această abordare îmbunătățește, de asemenea, colaborarea dintre echipele creative și de performanță, iar rezultatele din testele efectuate în campanii au fost mai puternice în medie, cu o creștere ROAS care a atins 15-25% în seturile noastre de referință, iar lecțiile învățate atunci când au fost aplicate lansărilor noi în trimestrul următor. Aceasta nu este un substitut pentru supravegherea strategică; îmbunătățește luarea deciziilor informate și accelerează ciclul atunci când este făcută bine.

Planurile pregătite pentru viitor ar trebui să încorporeze semnalele cross-channel și un ritm regulat pentru refresh. Aduceți cele mai reușite variante în următoarele campanii, reutilizați creativitățile acolo unde au obținut rezultate pozitive și extindeți-vă la audiențe noi, menținând relevanța. Prin utilizarea unui cadru centralizat, echipele rămân înaintea dinamicii competitive și continuă să influențeze călătoriile clienților cu precizie bazată pe date.

AI-Driven ROI, Atribuire și Prognoza Bugetului

Începeți cu un model unificat de atribuire condus de inteligența artificială care leagă datele canalelor de venit și roas, apoi realocați lunar resursele în canalele și segmentele creative cu cele mai bune rezultate pentru a maximiza roas pe întregul palier. Implicați oamenii în ciclu pentru verificări în cazuri extreme; automatizarea gestionează sarcinile rutinare pentru a îmbunătăți eficiența și a elibera resurse pentru munca strategică, în timp ce ei revizuiesc rezultatele și ajustează limitele pentru a rămâne echilibrați.

Pași practici

Integrați un singur strat de date care preia conversiile din canale, site-uri web, CRM și offline, apoi normalizați semnalele într-o metrică consistentă pentru a putea compara performanța între sume și canale.
Aplică reguli de licitare și alocare mai inteligente care optimizează pentru semnalele de intenție; inteligența artificială ajustează bugetele în timp real, dar o aprobare manuală ar trebui să aibă loc pentru modificările cu risc ridicat.
Rulați scenarii weekly roas prin simularea diferitelor mixuri de canale; aceasta relevă modul în care schimbări mici generează câștiguri mari și informează valoarea fiecărui punct de date.
Personalizați audiențele pentru intenții de mare valoare și adaptați variantele creative pentru acele segmente, apoi monitorizați impactul asupra roas și mutați resursele către cei cu cele mai bune performanțe.
Construiește un model de prognoză care proiectează cheltuielile pentru următoarele 8-12 săptămâni folosind date istorice, sezonalitate și performanța pe canale; ajustează ipotezele pe măsură ce observi rezultate reale.

Bazele de date și prognozele

Agregați date din toate canalele, paginile de aterizare și CRM într-un set de date curat; concentrați-vă pe calitatea datelor, nu doar pe volum, astfel încât sumele să se traducă în decizii mai inteligente.
Definiți un punct de referință roas consecvent și o prognoză preliminară; utilizați-l ca o riglă de măsură pentru performanța canalelor și planificarea bugetară.
Încorporați sezonalitatea, promoțiile și factorii de piață; alternativ, testați diferite scenarii de buget pentru a identifica mixul optim și a vă asigura că investiția merită.

AI in PPC 2025 – Eric Bush on Paid Search at Brafton