Broad Match

Definition af Broad Match

Broad match er en søgeordsmatchtype, der bruges i søgeannonceringsplatforme som Google Ads, Microsoft Ads og Amazon Ads og gør det muligt for annoncer at blive vist på søgninger, der relaterer sig til et søgeord, inklusive synonymer, variationer, stavefejl, relaterede termer og søgninger med forskellige ordstillinger. Det er standardmatchtypen for alle søgeord i Google Ads, hvilket betyder, at når du opretter et nyt søgeord uden at angive en matchtype, sættes det automatisk til broad match. Denne matchtype giver annoncører den bredest mulige rækkevidde og gør det muligt for annoncer at blive vist på et omfattende udvalg af brugersøgninger, som søgemaskinens algoritme vurderer relevante for annoncørens søgeord – også selvom de søgninger ikke indeholder de præcise søgeord. Den primære fordel ved broad match er, at det hjælper annoncører med at opdage nye, værdifulde kundesøgninger, de måske ikke havde forudset, samtidig med at det reducerer den tid og indsats, der normalt kræves for manuelt at opbygge omfattende søgeordslister.

Kontekst og baggrund for Broad Match

Konceptet broad match opstod i de tidlige dage af pay-per-click (PPC) annoncering, da søgemaskiner indså, at brugerne ofte søger med andre termer end dem, annoncører forudser. Omkring 2006 introducerede Google expanded broad match, der markant udvidede algoritmens evne til at matche annoncer med relaterede søgninger ud over simple variationer. Denne udvikling afspejlede Googles stigende investering i maskinlæring og kunstig intelligens for at forbedre relevansen af søgeresultater og annoncer. Gennem de sidste to årtier er broad match blevet mere sofistikeret og inkorporerer nu kontekstuelle signaler som brugersøgehistorik, indhold på landingssiden, temaer i annoncegruppen og enhedsoplysninger for at vurdere relevans. Ifølge forskning fra Adalysis, der analyserede 16.825 søgekampagner, er broad match fortsat et effektivt værktøj, når det kombineres med moderne budstrategier, selvom det kræver omhyggelig håndtering. Skiftet mod AI-drevet broad match har især været tydeligt siden 2021, hvor Google udfasede broad match modifier (BMM) og begyndte at konsolidere søgeordsmatchning omkring tre kerne-matchtyper: broad match, phrase match og exact match. I dag repræsenterer broad match Googles vision for fremtidens søgeannoncering, hvor maskinlæringsalgoritmer håndterer kompleksiteten i forespørgsels-matchning frem for, at annoncører manuelt opbygger restriktive søgeordslister.

Sådan fungerer Broad Match: Teknisk forklaring

Broad match fungerer gennem en avanceret maskinlæringsalgoritme, der analyserer flere signaler for at afgøre, om en brugers søgeforespørgsel er relevant for en annoncørs søgeord. Når du tilføjer et søgeord til en broad match-kampagne, leder Googles system ikke kun efter præcise ordmatch; det vurderer intentionen bag søgeforespørgslen og sammenligner den med intentionen bag dit søgeord. For eksempel, hvis dit broad match-søgeord er “tennis sko”, kan dine annoncer vises på søgninger som “tennis sneakers”, “sportssko”, “løbesko til tennis”, “bedste tennis skomærker” eller endda “hvordan vælger man tennis sko”. Algoritmen tager højde for faktorer som synonymer (sko → fodtøj), ental og flertal (sko → sko), stavefejl og tastefejl (tenis → tennis), variationer i ordstilling (sko tennis → tennis sko) samt relaterede søgninger med tilsvarende intention. Googles system inddrager også indholdet på dine landingssider og de øvrige søgeord i din annoncegruppe for bedre at forstå konteksten og hensigten bag dit forretningstilbud. Desuden spiller brugersøgeadfærd en rolle – hvis mange brugere, der søger på et bestemt ord, også konverterer på dit website, lærer Googles algoritme at matche det ord hyppigere. Platformen tilpasser løbende disse match baseret på performance-data, hvilket betyder, at broad match bliver mere effektivt over tid, efterhånden som algoritmen lærer, hvilke søgninger der fører til konverteringer for din virksomhed.

Broad Match vs. andre søgeordsmatchtyper

Maskinlæring og AI’s rolle i moderne Broad Match

Moderne broad match er fundamentalt transformeret af fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæring. Googles nyeste broad match-implementering bruger avancerede neurale netværk til at forstå brugerintention på et niveau langt ud over simpel nøgleords-matchning. Algoritmen analyserer nu kontekstuelle signaler som brugerens enhedstype, geografiske placering, tidspunkt på dagen, søgehistorik og endda indholdet af websites, de for nylig har besøgt. Ifølge Googles Search Automation-tekniske guide bruger platformen disse signaler for at sikre, at annoncører kun deltager i relevante auktioner på passende budniveauer for hver unik bruger og forespørgsel. Denne AI-drevne tilgang betyder, at broad match nu kan identificere søgninger med høj hensigt, som ville være umulige at forudse manuelt, hvilket gør det særligt værdifuldt for annoncører med betydelig konverteringsdata. Integration af Smart Bidding-strategier – såsom Target CPA, Target ROAS og Maksimer Konverteringsværdi – med broad match har skabt en stærk kombination, hvor algoritmen ikke blot identificerer relevante søgninger, men også optimerer bud i realtid baseret på forudsagt konverterings-sandsynlighed. Forskning fra Adalysis viser, at under Maksimer Konverteringsværdi-bud, overgik broad match andre matchtyper i at levere højere omsætning pr. konvertering, selvom CPA ofte var højere. Dette overraskende fund understreger, hvordan AI-drevet broad match, når det konfigureres korrekt, kan skabe forretningsresultater, der rækker ud over simple effektivitets-målinger.

Broad Match-varianter og relaterede søgetermer

Forståelse af de søgningstyper, broad match fanger, er afgørende for effektiv kampagnestyring. Synonymer er en af de mest almindelige variationer – hvis dit søgeord er “løbesko”, vil broad match matche søgninger som “jogging sko”, “sportssko” eller “sneakers”. Stavefejl og tastefejl inkluderes automatisk, så søgninger som “løbesko” med stavefejl vil stadig udløse dine annoncer. Relaterede termer med lignende hensigt matches, hvilket betyder at et søgeord som “digital marketing tjenester” kan matche søgninger som “online marketing bureau” eller “internet marketing konsulent”. Variationer i ordstilling håndteres fleksibelt, så “sko tennis” matches på samme måde som “tennis sko”. Ental og flertal betragtes som ens, og forskellige tider af verber genkendes. Derudover kan broad match matche søgninger, der inkluderer ekstra kontekst eller modifikatorer – fx “bedste tennis sko til grusbaner” eller “billige tennis sko under 100 kr.” vil matche et broad match-søgeord som “tennis sko”. Algoritmen overvejer også søgeintention-modifikatorer som “hvordan”, “i nærheden af mig”, “anmeldelser” eller “køb”, idet den genkender, at disse repræsenterer forskellige stadier af kunderejsen, men stadig kan være relevante for din virksomhed. Denne omfattende tilgang betyder, at broad match-kampagner kan fange mange forskellige kundesøgninger – fra tidlige researchforespørgsler til købsorienterede søgninger – hvilket er særligt værdifuldt for virksomheder, der vil maksimere rækkevidde og opdage nye kundesegmenter.

Bedste praksis for håndtering af Broad Match-kampagner

Effektiv styring af broad match-kampagner kræver en strategisk tilgang, der balancerer rækkevidde med relevans. Den vigtigste og mest afgørende bedste praksis er at implementere Smart Bidding, som Google understreger er essentielt for broad match-succes. Smart Bidding-algoritmer analyserer kontekstuelle signaler ved auktionstid for at sikre, at du byder passende for hver unik forespørgsel og undgår spild på irrelevante klik, mens du maksimerer konverteringer eller omsætning. Den anden nøglepraksis er at opbygge og vedligeholde en omfattende negativ søgeordsliste. Ved løbende at gennemgå din søgetermsrapport – som viser de faktiske søgninger, der har udløst dine annoncer – kan du identificere irrelevante forespørgsler og tilføje dem som negative søgeord for at forhindre spildte visninger fremover. Hvis du fx sælger premium tennis sko, men bemærker, at søgninger på “billige tennis sko” eller “tilbud på tennis sko” udløser dine annoncer, bør du tilføje disse som negative søgeord. Den tredje praksis er at overvåge søgetermsrapporter jævnligt, helst ugentligt eller hver anden uge, for at finde nye negative søgeordsmuligheder og opdage uventede søgetermer med god performance, der kan blive nye søgeord. Fjerde praksis er at strukturere dine annoncegrupper omhyggeligt ved at gruppere relaterede søgeord, da Google bruger annoncegruppens kontekst til bedre at forstå din forretningsintention. Femte er at optimere dine landingssider for tydeligt at formidle dit værdiforslag, da Googles algoritme medtager landingssides indhold ved vurdering af relevans. Sjette er at bruge korrekt konverteringssporing, så Googles maskinlæring har tilstrækkelige data til at optimere – uden korrekt sporing fungerer Smart Bidding ikke optimalt. Endelig bør du teste broad match gradvist ved at starte med et udvalg af søgeord eller en dedikeret kampagne for at se, hvordan det performer for din virksomhed, før du udruller det bredt.

Broad Match og negative søgeord: Et strategisk forhold

Forholdet mellem broad match og negative søgeord er grundlæggende for kampagnesucces. Fordi broad match kaster et bredt net, fungerer negative søgeord som den afgørende modvægt, der gør det muligt for annoncører at udelukke irrelevante søgninger og samtidig opretholde broad match’s rækkevidde. Tænk på broad match som et fiskenet med store masker, der fanger mange fisk (søgninger), og negative søgeord som et filter, der sorterer de uønskede fangster fra. Når du tilføjer et negativt søgeord, fortæller du søgemaskinen: “Vis ikke min annonce for denne søgeterm.” Negative søgeord kan selv tilføjes på forskellige match-typer – broad match negative søgeord udelukker enhver søgning, der indeholder det ord i en hvilken som helst form, phrase match negative søgeord udelukker søgninger, der indeholder den præcise sætning, og exact match negative søgeord udelukker kun den eksakte søgning. De fleste annoncører bruger en kombination af alle tre negative matchtyper for at skabe en lagdelt udelukkelsesstrategi. Fx kan en luksus-urforhandler tilføje “billig”, “tilbud” og “budget” som broad match negative søgeord for at udelukke prissensitive søgere, mens “falske ure” eller “kopi” tilføjes som exact match negative søgeord for at udelukke søgninger på ulovlige varer. Udfordringen ved negative søgeord er at opdage alle irrelevante søgninger, før de spilder budget – her er regelmæssig analyse af søgetermsrapporter kritisk. Mange succesfulde annoncører opretholder en master-negativ søgeordsliste på kontoniveau, der gælder for alle kampagner, suppleret med kampagne- og annoncegruppe-specifikke negative søgeord for mere granulær kontrol. Ifølge brancheforskning opnår konti, der aktivt styrer negative søgeord, markante forbedringer i CPA og kampagneeffektivitet, hvilket gør dette til en af de mest værdifulde optimeringsaktiviteter for PPC-specialister.

Broad Match performance-målinger og evaluering

Evaluering af performance for broad match-kampagner kræver forståelse for, hvordan denne matchtype påvirker vigtige annoncemålinger forskelligt fra mere restriktive matchtyper. Ifølge omfattende research fra Adalysis, der analyserede over 16.000 søgekampagner, leverer exact match konsekvent de højeste klikrater (CTR), konverteringsrater og ROAS (afkast på annonceforbrug), men med betydeligt færre visninger. Broad match giver derimod langt flere visninger og klik, men typisk med lavere konverteringsrate og højere CPA. Alligevel viste undersøgelsen et overraskende resultat: under Maksimer Konverteringsværdi-budstrategier leverede broad match faktisk højere omsætning pr. konvertering end exact match, trods højere CPA. Dette antyder, at broad match, når det kombineres med passende budstrategier, kan give konverteringer af højere værdi, selv hvis selve konverteringsraten er lavere. De vigtigste performanceindikatorer (KPI’er) at overvåge i broad match-kampagner er: impressions share (procentdel af mulige visninger, du har opnået), klikrate (CTR), konverteringsrate, pris pr. klik (CPC), pris pr. konvertering (CPA), afkast på annonceforbrug (ROAS) og omsætning pr. konvertering. Desuden er det afgørende at spore søgetermperformance – at identificere hvilke søgninger, der driver konverteringer, og hvilke der spilder budget, hjælper din negative søgeordstrategi. Mange annoncører overvåger også quality score, som Google tildeler baseret på forventet CTR, annoncerelevans og landingssideoplevelse. For broad match-kampagner er det især vigtigt at spore performance efter budstrategi (Smart Bidding vs. manuel), da de samme broad match-søgeord kan performe meget forskelligt afhængigt af budtilgangen. Endelig bliver attribution modeling vigtig med broad match, fordi den brede rækkevidde inkluderer både søgninger med høj og lav hensigt, og forståelse af, hvilke søgninger der bidrager til konverteringer gennem kunderejsen, hjælper dig med at optimere budgetallokering.

Broad Match på forskellige annonceplatforme

Selvom Google Ads er den mest fremtrædende platform, der bruger broad match, findes konceptet i flere annoncemiljøer. Microsoft Ads (tidligere Bing Ads) implementerer broad match på lignende måde som Google og lader annoncer vises på relaterede søgninger, inkl. synonymer og variationer. Amazon Ads bruger broad match til sponsorerede produktkampagner, hvor shoppingforespørgsler matches, hvis de relaterer sig til annoncørens søgeord, dog med en algoritme optimeret til e-handelsintention. Apple Search Ads bruger også broad match som standard til app-promoveringskampagner. Hver platforms broad match-algoritme er trænet på sin egen brugerbase og søgeadfærd, så det samme søgeord kan matches forskelligt på tværs af platforme. Fx kan et broad match-søgeord på Google matche andre variationer end det samme søgeord i Microsoft Ads, fordi brugernes søgeadfærd og platformenes maskinlæringsmodeller varierer. Derudover begynder AI-drevne søgeplatforme som Perplexity, ChatGPT og Googles AI Overviews at integrere annoncering og sponsoreret indhold, og forståelsen af, hvordan disse platforme matcher forespørgsler med annoncørindhold, bliver stadig vigtigere. For brands, der bruger AmICited til at overvåge deres synlighed på AI-søgeplatforme, er kendskab til broad match-principper værdifuldt, fordi det hjælper med at forudse, hvor brandomtaler og konkurrentindhold kan dukke op i AI-genererede svar. Konceptet broad matching – at finde relateret indhold og variationer – er også fundamentalt for, hvordan AI-systemer henter og rangerer information, hvilket gør broad match-principper relevante ud over traditionel PPC.

Broad Match Modifier (BMM) og dens udfasning

Broad match modifier (BMM) var en søgeordsmatchtype mellem broad match og phrase match, der gav annoncører mere kontrol end broad match, men større rækkevidde end phrase match. BMM-søgeord blev oprettet ved at tilføje et plus (+) foran ord, der skulle indgå i søgeforespørgslen, fx “+tennis +sko”, som ville matche søgninger, der indeholder både “tennis” og “sko” i en hvilken som helst rækkefølge. BMM var populær blandt annoncører, der ønskede at balancere rækkevidde og relevans, især før nutidens Smart Bidding-algoritmer. Men i februar 2021 meddelte Google, at BMM-adfærd ville blive indarbejdet i phrase match, og fra juli 2021 blev BMM fuldt udfaset. Eksisterende BMM-søgeord blev automatisk konverteret til udvidet phrase match. Denne konsolidering afspejlede Googles strategiske skifte mod at forenkle søgeordsmatchning og i højere grad stole på maskinlæringsalgoritmer frem for annoncørstyrede matchtypebegrænsninger. Udfasningen af BMM var kontroversiel i PPC-miljøet, da mange annoncører følte, at det reducerede deres kontrol over søgeordsmatchning. Googles synspunkt var dog, at moderne Smart Bidding-algoritmer kombineret med forbedret broad match kunne opnå bedre resultater end den manuelle kontrol, BMM tilbød. For annoncører, der var afhængige af BMM, krævede overgangen enten brug af broad match med Smart Bidding eller skift til exact match for strammere kontrol. Denne udvikling viser, hvordan branchen bevæger sig mod større automatisering og AI-drevet optimering med mindre afhængighed af manuel søgeordshåndtering.

Broad Match og brandovervågning i AI-søgning

For organisationer som AmICited, der overvåger brandsynlighed på tværs af AI-søgeplatforme og PPC-netværk, er forståelse af broad match afgørende for omfattende brandbeskyttelse og konkurrenceanalyse. Når konkurrenter byder på broad match-søgeord relateret til dit brand, kan deres annoncer blive vist på søgninger, der indeholder dit brandnavn plus relaterede termer, såsom “dit brand vs. konkurrent” eller “dit brand alternativ”. Tilsvarende – når du tracker, hvor dit eget brand vises i AI-genererede søgeresultater fra platforme som Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews og Claude, hjælper broad match-princippet med at forklare, hvorfor dit brand kan optræde i svar til forespørgsler, der ikke nævner dit brand direkte. AI-systemer bruger broad matching-principper – identificerer relaterede begreber, synonymer og kontekstuelt relevante informationer – til at hente og rangere indhold i deres svar. Hvis dit brand fx er førende inden for “projektstyringssoftware”, kan et AI-system inkludere dit brand i svar på forespørgsler om “samarbejdsværktøjer til teams” eller “workflow automation platforme”, selvom disse termer ikke stod i den oprindelige forespørgsel. Dette gør forståelse af broad match essentielt for brands, der ønsker at overvåge deres position i AI-søgeresultater. Desuden hjælper broad match-indsigt brands med at identificere muligheder for at lave indhold, der rangerer på relaterede søgevariationer og sikrer synlighed på tværs af hele kunderejsen. For PPC-annoncører giver overvågning af konkurrenternes broad match-budstrategier – altså hvilke søgeord konkurrenterne byder bredt på – værdifuld konkurrenceindsigt om deres målgrupper og markedspositionering.

Broad Match og søgeannonceringens fremtid

Fremtiden for broad match er uløseligt forbundet med udviklingen af kunstig intelligens og maskinlæring i søgeannoncering. Google har signaleret, at de vil bevæge sig mod endnu større automatisering med initiativer som AI Max for Search-kampagner, der behandler alle søgeord som broad match og udelukkende lader maskinlæring styre forespørgsels-matchning og budoptimering. Dette markerer et markant skifte fra den traditionelle søgeordsbaserede model mod en intensionsbaseret model, hvor annoncører angiver deres forretningsmål og målgrupper, og AI-systemer håndterer kompleksiteten i at matche brugersøgninger med annoncørtilbud. Eksperter forudser, at forskellene mellem broad match, phrase match og exact match kan blive mindre relevante i løbet af få år, efterhånden som AI-systemer bliver i stand til at forstå intentioner med næsten perfekt nøjagtighed. Denne udvikling rejser dog også spørgsmål om annoncørkontrol, budgeteffektivitet og muligheden for at udelukke irrelevant trafik. Fremkomsten af generativ AI og store sprogmodeller påvirker også, hvordan søgning fungerer – efterhånden som AI-drevne søgeplatforme som Perplexity og ChatGPT vinder markedsandele, kan den traditionelle søgeordsbaserede model udvikle sig til en mere semantisk, meningsbaseret matchning. For brands og annoncører betyder det, at forståelse af broad match-principper i dag forbereder dig på en fremtid, hvor AI-drevet matchning bliver standard på alle søgeplatforme. Desuden – efterhånden som privatlivsreguleringer som GDPR og CCPA begrænser de data, annoncører kan bruge, skal maskinlæringsalgoritmer blive endnu bedre til at udlede brugerintention ud fra begrænsede signaler, hvilket gør broad match’s AI-drevne tilgang stadig mere værdifuld. Sammenfaldet af disse trends antyder, at broad match vil forblive centralt i søgeannonceringsstrategien, men med endnu større afhængighed af automatisering og AI-optimering.

Vigtigste pointer for implementering af Broad Match

• Broad match er standardmatchtypen i Google Ads og andre PPC-platforme og giver den bredeste rækkevidde, men kræver omhyggelig styring med negative søgeord og Smart Bidding
• Smart Bidding er essentielt for broad match-succes, da det bruger maskinlæring til at optimere bud baseret på kontekstuelle signaler og forudsagt konverterings-sandsynlighed
• Negative søgeord er dit kontrolværktøj, så du kan udelukke irrelevante søgninger og stadig få fordelene ved broad match
• Søgetermsrapporter er kritiske for at identificere både spildt budget på irrelevante søgninger og nye søgetermer med god performance
• Broad match kan levere højere omsætning pr. konvertering når det kombineres med passende budstrategier, selvom CPA ofte er højere
• Exact match forbliver mest effektivt til B2B og nichemarkeder, hvor leadkvalitet er vigtigst, mens broad match er bedst i B2C-kampagner med stærk konverteringsdata
• Phrase match er blevet mindre pålideligt og opfører sig ofte som broad match, hvilket gør det mindre brugbart som mellemvej
• AI og maskinlæring forbedrer løbende broad match, så det bliver stadig bedre til at identificere relevante søgninger og optimere performance
• Regelmæssig overvågning og optimering af broad match-kampagner via søgetermanalyse og negativ søgeordshåndtering er afgørende for effektivitet
• Broad match-principper rækker ud over PPC til AI-søgeplatforme, hvor forståelse af systemernes matchning af forespørgsler og indhold er værdifuld for