Мы рады приветствовать более тысячи маркетологов со всего мира, присоединившихся к Google Marketing Next. Это ежегодное мероприятие, на котором мы представляем свои последние разработки для рекламных и аналитических продуктов, а также для DoubleClick.
Одна из главных тем, о которых шла речь на мероприятии, – машинное обучение. Эта технология нужна для анализа бесчисленных сигналов, поступающих от потребителей в режиме реального времени, и показа релевантной рекламы в наиболее подходящие моменты. Благодаря машинному обучению мы также можем прослеживать путь потребителя к покупке – информацию, которую он получает онлайн и офлайн, через разные рекламные каналы и с помощью разных устройств.
Значимость машинного обучения для маркетологов будет только расти. Эта технология – ключ к успеху как сейчас, так и в будущем.
Далее я коротко расскажу вам о нескольких темах, о которых шла речь в моем выступлении. Но это далеко не всё, о чем вы сможете узнать, если посмотрите
запись трансляции мероприятия.
Прощай, атрибуция по последнему клику – здравствуй, Google Атрибуция
Сегодня мы расскажем вам о Google Атрибуции – новом продукте, который позволяет ответить на вопрос, долгие годы волновавший всех маркетологов: "Приносит ли моя работа результат?" Благодаря Google Атрибуции впервые в истории любой маркетолог сможет оценить эффект своих инициатив – на основе данных, поступающих из разных устройств и каналов, с помощью единого инструмента и без дополнительных затрат.
Путь современного потребителя к покупке сложен как никогда. Вы можете взаимодействовать с одним и тем же человеком множество раз – через медийную, поисковую и видеорекламу, социальные сети, сайт или приложение. Все эти взаимодействия происходят на разных устройствах, что сильно затрудняет сбор и анализ данных.
Разработка инструментов атрибуции ведется не первый год. Однако существующие решения далеки от совершенства. Часто встречаются, например, такие проблемы:
- трудности с настройкой;
- невозможность отследить путь к покупке, если клиент переключается между устройствами;
- отсутствие интеграции с рекламными инструментами и сложность принятия решений на основе полученных данных.
В результате многие маркетологи продолжают применять модель атрибуции по последнему клику, которая не учитывает большинство взаимодействий с пользователем. С помощью Google Атрибуции вы можете понять, как сочетаются все ваши маркетинговые усилия и что нужно сделать, чтобы они приносили лучший результат.
Вот как это работает:
Интеграция с AdWords, Google Analytics и DoubleClick Search позволяет с легкостью собирать данные из любых маркетинговых каналов. В результате вы получаете полное представление об эффективности маркетинга.
Благодаря Google Атрибуции вы также сможете легко перейти к модели
атрибуции на основе данных. С помощью технологии машинного обучения эта модель определяет, какую долю общей ценности назначить тому или иному шагу на пути к покупке – от первого взаимодействия с брендом на стадии общего ознакомления с предложениями до последнего клика перед покупкой. Специальный алгоритм сопоставляет данные из вашего аккаунта о поведении потребителей, которые совершают и не совершают конверсии. Таким образом вы получаете уникальную модель атрибуции, точно отражающую специфику вашего бизнеса.
И наконец, за счет интеграции с такими инструментами, как AdWords и DoubleClick Search, вам доступна оптимизация объявлений. Результаты можно сразу видеть в отчетах, а также применять для назначения ставок и перераспределения бюджета кампании между каналами.
"Сегодня, когда у каждого пользователя есть по несколько устройств, компания HelloFresh просто обязана применять многоканальное отслеживание конверсий и атрибуцию. Это дает полное представление о пути клиентов к конверсии и позволяет принимать оптимальные решения".
Карл Вильянуэва (Karl Villanueva), директор по поисковой и медийной рекламе
Google Атрибуция пока находится на стадии бета-тестирования. В ближайшие месяцы этот инструмент станет доступен более широкому кругу рекламодателей.
Мобильная реклама, приводящая покупателей в магазины
С появлением мобильных устройств потребители получили практически постоянный доступ к Интернету. Они, как и раньше, ходят за покупками в обычные магазины, но перед этим ищут информацию с помощью смартфонов – чаще всего в Google Поиске и на Google Картах.
Чтобы помочь потребителям определиться с выбором, маркетологи применяют такие технологии, как
Promoted Places и
реклама местного ассортимента. Используя их, в объявлениях можно показывать специальные предложения и товары, которые есть в наличии в магазинах поблизости. Теперь у маркетологов появилась ещё и возможность добавлять
адреса в видеообъявления на YouTube.
Чтобы вы могли больше узнать о том, какая информация в Интернете помогает привлекать покупателей в обычные магазины, в 2014 году мы начали
сбор статистики по посещениям. Меньше чем за три года рекламодатели AdWords со всего мира зарегистрировали более 5 миллиардов посещений.
Только у Google есть
передовые технологии машинного обучения и сопоставления данных, помогающие отслеживать посещения магазинов и использовать эту статистику для повышения качества рекламы. Не так давно для обработки больших объемов данных мы начали применять модели глубокого обучения, позволяющие получать результаты даже там, где сбор точных геоданных затруднен. Например, узнавать, какие именно магазины посещают пользователи в многоэтажных торговых центрах или таких плотно застроенных городах, как Токио и Сан-Паулу.
Отслеживать посещения магазинов можно в поисковых, торговых и медийных кампаниях. Скоро эта технология станет доступна также и для кампаний TrueView на YouTube, чтобы вы могли видеть, сколько посетителей приходит к вам магазины после просмотра видеорекламы.
Данные о посещении магазинов – лишь часть информации, которая нужна для оценки эффективности маркетинга. Необходимо также понимать, как реклама в Интернете влияет на продажи – то есть получаете ли вы от нее доход. В ближайшие месяцы мы откроем доступ к отслеживанию продаж в магазинах на уровне устройств и кампаний. Благодаря этому вы сможете оценивать не только количество посетителей, привлеченных поисковыми и товарными объявлениям, но и доход, который они приносят.
Если в вашей программе лояльности зарегистрированы адреса электронной почты клиентов, вы сможете импортировать в AdWords данные о том, что эти клиенты покупают в магазинах (это можно сделать самостоятельно или воспользоваться услугами компании по обработке данных). Даже если у вас нет крупной программы лояльности, вы можете обратиться за данными к партнерам Google, которые отслеживают около 70% транзакций по кредитным и дебетовым картам в США. От вас не потребуется много времени и средств на настройку и интеграцию. Предоставлять личные данные клиентов также не понадобится. Отчеты AdWords о продажах в магазинах будут создаваться автоматически.
При сопоставлении сведений о транзакциях с объявлениями Google обеспечивается полная конфиденциальность информации, а для отчетов используются только анонимные и агрегированные данные.
Маркетологи компании
Virgin Holidays выяснили, что рентабельность поисковых кампаний вырастает вдвое, если при подсчете учесть продажи в магазинах. Также оказалось, что покупатели, которые приходят в магазин после клика по поисковому объявлению, приносят в три раза больше дохода, чем те, кто совершает конверсии в Интернете. "Отслеживание продаж в магазинах позволило нам собирать более точную статистику и узнавать, как вложения в цифровой маркетинг, особенно в мобильную рекламу, влияют на продажи. В итоге мы стали тратить больше на рекламу в поиске, чтобы эффективнее привлекать клиентов на этом важном этапе пути к покупке", – говорит Джеймс Лайбор (James Libor), менеджер по маркетингу и технологиям в компании Virgin Holidays.
Ценные данные об аудитории для поисковой рекламы
Как правило, пользователи ищут товары с намерением купить их. Воспользовавшись категорией
Аудитории заинтересованных покупателей,
которая теперь доступна в поисковых кампаниях, вы сможете обратиться к тем, кто готов приобрести ваши товары или услуги. Например, если вы продаете автомобили, можно настроить таргетинг на пользователей, которые уже искали "внедорожники с низким расходом топлива" и "внедорожники с просторным салоном". Аудитории заинтересованных покупателей формируются с помощью технологии машинного обучения, которая анализирует покупательские намерения. Система обрабатывает огромное количество поисковых запросов, а также информацию о действиях на миллионах сайтов, чтобы определить, когда потребитель наиболее близок к покупке, и показать ему в этот момент объявление, которое его заинтересует.
Сочетание мобильных технологий, анализа данных и машинного обучения открывает для маркетологов невиданные ранее возможности. И я счастлив, что в этом есть заслуга нашей компании.
Смотрите запись трансляции, чтобы узнать обо всех новых технологиях в сфере рекламы, маркетинга и аналитики, которым будет посвящена конференция Google Marketing Next.
Автор: Шридхар Рамасвами (Sridhar Ramaswamy), старший вице-президент Google по рекламе и коммерции
