3 mitos PPC yang tidak mampu Anda bawa di tahun 2026

Saran PPC pada tahun 2025 sangat bergantung pada AI dan alat-alat baru yang cemerlang.

Sebagian besar pernyataannya terdengar kredibel. Sebagian besar dari hal tersebut memerlukan biaya bagi pengiklan.

Tim mengikuti narasi platform, bukan batasan bisnis. Anggaran bertambah. Efisiensi tidak.

Ketika tahun 2026 dimulai, meneruskan keyakinan tersebut akan menjamin hal yang sama.

Artikel ini menguraikan tiga mitos PPC yang secara teori tampak cerdas, menyebar dengan cepat pada tahun 2025, dan sering kali menghasilkan keputusan yang buruk dalam praktiknya.

Tujuannya sederhana: mengatur ulang prioritas sebelum mengulangi kesalahan yang mahal.

Mitos 1: Lupakan penargetan manual, AI melakukannya dengan lebih baik

Kami telah melihat klaim ini di mana-mana:

AI mengungguli manusia dalam hal penargetan, dan struktur manual sudah ketinggalan zaman.

Konsolidasikan kampanye sebanyak mungkin.

Biarkan AI yang menjalankan pertunjukan.

Pernyataan tersebut ada benarnya – tetapi hanya dalam kondisi tertentu.

Performa AI sepenuhnya bergantung pada masukan. Tidak ada volume berarti tidak ada pembelajaran. Tidak ada pembelajaran berarti tidak ada hasil.

Versi yang lebih berbahaya dari masalah yang sama adalah kualitas sinyal yang buruk. Tidak ada sinyal konversi tingkat bisnis berarti tidak ada pengoptimalan yang berarti.

Bagi merek e-niaga yang memasukkan kembali data pembelian ke Google Ads dan secara konsisten menghasilkan setidaknya 50 konversi per strategi penawaran setiap bulannya, mempercayai AI dalam penargetan adalah hal yang masuk akal.

Dalam kasus tersebut, volume dan kualitas sinyal biasanya cukup. Sederhananya, AI lebih mengutamakan skala dan hasil yang jelas.

Logika tersebut dengan cepat rusak untuk kampanye bervolume rendah, terutama kampanye yang mengoptimalkan prospek sebagai konversi utama.

Tanpa konversi berkualitas tinggi yang cukup, AI tidak dapat belajar secara efektif. Hasilnya bukanlah kinerja yang lebih baik, namun otomatisasi tanpa perbaikan.

Bagaimana cara memperbaikinya

Sebelum menyerahkan keputusan penargetan sepenuhnya kepada AI, Anda harus bisa menjawab “ya” untuk ketiga pertanyaan di bawah ini:

• Apakah kampanye dioptimalkan berdasarkan KPI tingkat bisnis, seperti ambang batas CAC atau ROAS?
• Apakah cukup banyak konversi yang dikirim kembali ke platform iklan?
• Apakah konversi tersebut dilaporkan dengan cepat, dengan latensi minimal?

Jika jawabannya adalah tidak, tahun 2026 harusnya adalah menilai kembali dasar-dasar PPC.

Jangan takut untuk menjadi kuno ketika situasi mengharuskannya.

Pada tahun 2025, saya menggandakan margin klien dengan menerapkan struktur pencerminan jenis pencocokan dan menjeda kata kunci pencocokan luas.

Hal ini bertentangan dengan praktik terbaik yang ada, namun berhasil.

Keputusan tersebut didasarkan pada data kinerja historis, yang ditunjukkan di bawah ini:

Jenis kecocokan	Biaya per prospek	Biaya akuisisi pelanggan	Pangsa tayangan penelusuran
Akurat	€35	€450	24%
Frasa	€34	€1.485	17%
Luas	€33	€2.116	18%

Ini adalah kasus klasik Google Ads yang mengoptimalkan prospek dan memberikan apa yang diminta untuk dilakukan: mendorong biaya per prospek serendah mungkin di semua audiens.

Algoritmenya literal. Hal ini tidak memperhitungkan hasil hilir, seperti KPI tingkat bisnis.

Dengan mengambil kembali kendali, Anda dapat mengarahkan pembelanjaan ke audiens dengan performa terbaik yang belum jenuh. Dalam hal ini, itu berarti kata kunci pencocokan tepat.

Jika Anda merasa tidak nyaman dengan struktur lama seperti pencerminan tipe pencocokan – atau bahkan SKAG – mempelajari teknik semantik tingkat lanjut adalah alternatif yang tepat.

Pendekatan tersebut dapat memberikan titik awal yang lebih terkendali tanpa bergantung sepenuhnya pada otomatisasi.

Mitos 2: Meta Andromeda berarti lebih banyak iklan, hasil lebih baik

Mitos ini sangat membuat frustrasi karena kedengarannya logis dan menyebar dengan cepat.

Klaimnya sederhana: lebih kreatif berarti lebih banyak pembelajaran, sehingga menghasilkan kinerja lelang yang lebih baik.

Dalam praktiknya, hal ini jauh lebih dapat diandalkan untuk meningkatkan biaya produksi materi iklan dibandingkan meningkatkan hasil – dan sering kali lebih menguntungkan agensi dibandingkan pengiklan.

Volume materi iklan hanya membantu jika platform iklan menerima sinyal konversi berkualitas tinggi yang cukup.

Tanpa sinyal tersebut, semakin banyak iklan berarti semakin banyak aset yang harus dirotasi. AI tidak memiliki pelajaran berarti.

Andromeda menarik perhatian yang signifikan pada tahun 2025, dan memberikan istilah baru bagi pemasar untuk mendukungnya.

Faktanya, Andromeda adalah salah satu komponen sistem pengambilan iklan Meta:

• “Tahap ini [Andromeda] bertugas memilih iklan dari puluhan juta kandidat iklan menjadi beberapa ribu kandidat iklan yang relevan.”

Penentuan posisi tersebut bertepatan dengan poros Meta yang lebih luas dari narasi metaverse ke AI. Itu berhasil.

Namun hal ini juga membuat beberapa tim menyimpulkan bahwa diversifikasi materi iklan yang agresif kini diperlukan – lebih banyak kaitan, lebih banyak format, lebih banyak variasi, dan semakin banyak diproduksi dengan AI generatif.

Mirip dengan dorongan Google Ads seputar penawaran otomatis, pencocokan luas, dan iklan penelusuran responsif, Andromeda telah menjadi pembenaran yang tepat untuk mengadopsi penargetan Advantage+ dan materi iklan Advantage+.

Pendekatan tersebut dapat bekerja dengan baik dalam kondisi yang tepat. Mereka tidak dapat diandalkan secara universal.

---

Bagaimana cara memperbaikinya

Diversifikasi kreatif membantu platform mencocokkan pesan dengan masyarakat dan konteks. Nilai itu nyata. Ini juga bukan hal baru. Prinsip dasar yang sama masih berlaku:

• Pengujian kreatif memerlukan strategi. Menguji tanpa niat akan membuang-buang sumber daya.
• Pengukuran harus direncanakan terlebih dahulu. Jika tidak, Anda sedang mempersiapkan diri untuk gagal.
• KPI tingkat bisnis harus ada dalam jumlah yang cukup agar dapat menjadi penting.

Mitos ini terpecah dengan jelas ketika sumber daya terbatas – anggaran, keterampilan, atau waktu. Dalam kasus tersebut, platform sering kali merotasi iklan dengan sedikit arahan berdasarkan sinyal.

Ketika sumber daya terbatas, CRO dapat menggunakan sumber daya Anda dengan lebih baik:

• Tinjau pelacakan. Semakin banyak konversi terlacak akan meningkatkan kinerja.
• Tingkatkan perjalanan pelanggan untuk meningkatkan tingkat konversi dan volume sinyal.
• Petakan produk dengan margin lebih tinggi untuk mendukung pembelanjaan yang lebih efisien.
• Uji saluran atau jaringan baru menggunakan anggaran yang dihemat dari produksi materi iklan yang berlebihan.

Polanya konsisten. Skala materi iklan mengikuti skala sinyal, bukan sebaliknya.

Mitos 3: GA4 dan atribusi memiliki kelemahan, namun pemodelan bauran pemasaran akan memberikan kejelasan

Dapatkah Anda memikirkan 10 pemasar yang percaya bahwa GA4 adalah alat yang bagus? Mungkin tidak.

Hal ini menunjukkan betapa buruknya Google dalam menangani peluncurannya.

Akibatnya, kini semakin banyak klien yang mengatakan hal yang sama: GA4 tidak selaras dengan data platform iklan, juga tidak terasa dapat dipercaya, dan solusi yang lebih “serius” harus diperlukan.

Seringkali, jalur tersebut mengarah pada biaya yang lebih tinggi dan hasil yang rata-rata.

Kebanyakan merek tidak mempunyai pembelanjaan, skala, atau kompleksitas yang dibutuhkan MMM untuk menghasilkan wawasan yang berarti.

Daripada menambahkan lapisan abstraksi lain, lebih baik mereka dilayani dengan belajar menggunakan alat yang sudah mereka miliki.

Bagi sebagian besar merek, pengaturannya tampak familier:

• Pembelanjaan media terkonsentrasi paling banyak pada dua atau tiga saluran – biasanya Google dan Meta, dengan YouTube, LinkedIn, atau TikTok sebagai opsi sekunder.
• Bisnis ini bergantung pada basis pelanggan yang berulang namun sempit, sehingga menciptakan kerapuhan jangka panjang.
• Di luar audiens inti tersebut, pemasaran hampir tidak bersifat inkremental, atau bahkan bersifat inkremental.

Dalam kondisi seperti itu, MMM tidak menambah kejelasan. Itu menambah abstraksi.

Dengan gabungan channel yang terbatas, fokusnya harus tetap pada fundamental.

Tantangannya bukanlah memodelkan kompleksitas, namun mengidentifikasi apa yang sebenarnya berdampak.

Bagaimana cara memperbaikinya

Prioritas di bawah ini memberikan nilai lebih dibandingkan MMM dalam skenario berikut:

• Membedakan dengan jelas dari pesaing.
• Meningkatkan margin, bahkan perencanaan anggaran dasar pun dapat membantu.
• Bangun fondasi data yang kuat, termasuk pelacakan, CRO, dan jalur konversi.
• Diversifikasi saluran atau jaringan iklan.
• Kunci eksekusi materi iklan ke titik kesulitan pelanggan nyata.
• Perbaiki eksekusi pemasaran jika ada kerusakan.

MMM – seperti alat canggih lainnya – menjadi berguna ketika kompleksitas menuntutnya. Tidak sebelumnya.

Jika digunakan terlalu dini, pendekatan ini menggantikan akuntabilitas dengan abstraksi, bukan wawasan.

Realitas di balik mitos

Benang merah dari ketiga mitos ini bukanlah AI, kreatif, atau analitik. Ini adalah penyalahgunaan.

Platform melakukan persis apa yang diminta. Mereka mengoptimalkan sinyal yang diberikan, sesuai batasan anggaran dan struktur.

Ketika fundamental bisnis rusak, AI tidak dapat menyelesaikan masalah tersebut.

Tahun 2026 bukanlah tentang mengejar abstraksi berikutnya. Ini adalah tentang fokus bisnis dan operasional, dipadukan dengan eksekusi yang disiplin, untuk meningkatkan skala bisnis secara menguntungkan.