(
Часть 1,
Часть 2)
Современные потребители обладают
исключительно широкими возможностями и требуют от брендов быстрых и адекватных решений. Именно поэтому среди ведущих маркетологов, которые стремятся оправдать ожидания покупателей, вероятность увеличения инвестиций в машинное обучение и другие передовые технологии на 50% выше по сравнению с остальными [1]. Такие компании,
как Rappi и AutoGravity, уже применяют доступные в AdWords технологии машинного обучения, чтобы привлекать ценных клиентов и развивать бизнес. В последней из трех статей мы расскажем, как машинное обучение помогает компаниям использовать доступные данные для оптимизации ставок и повышения эффективности рекламы.
Больше, чем ставки
Раньше мы могли точно сказать, когда пользователи начинают и заканчивают сеанс работы в Интернете. Сегодня они выходят в Сеть с различных устройств в течение всего дня. Поэтому при назначении ставок маркетологи должны учитывать огромное количество контекстных сигналов, влияющих на эффективность рекламы, например о типе устройства, местоположении и времени суток. И в этом могут помочь технологии машинного обучения.
- Назначение ставок во время аукциона. Система назначает ставки отдельно для каждого аукциона, а не просто меняет их несколько раз в течение дня. Чтобы рассчитать вероятность конверсии и выбрать размер ставки, она анализирует релевантные контекстные сигналы, связанные с аукционом (время показа объявления, вид устройства, тип браузера и т. д.). Благодаря этому каждую секунду назначаются миллионы ставок, что было бы невозможно сделать вручную.
- Анализ комбинаций сигналов. Система учитывает, как на вероятность конверсии влияют не только отдельные контекстные сигналы, но и их сочетания. Например, если владелец магазина заметит, что у его рекламы на мобильных устройствах коэффициент конверсии на 20% выше, чем на компьютерах, он скорректирует ставки (поднимет их на 20% для мобильных устройств). Однако эта корректировка не будет учитывать ситуации, в которых коэффициент конверсии на мобильных устройствах ещё выше – например, в утренние часы, когда много людей пользуются Интернетом в общественном транспорте. Интеллектуальное назначение ставок позволяет сопоставлять данные о миллионах подобных сигналов, выявлять значимые корреляции и рассчитывать ставки с учетом вероятности конверсии.
- Учет статистики запросов. Интеллектуальное назначение ставок позволяет повысить эффективность объявлений, показываемых по новым или редким запросам. При расчете ставки платформа машинного обучения Google принимает во внимание результаты похожих аукционов в вашем аккаунте, что дает возможность поддерживать высокую эффективность рекламы, даже когда статистики по тем или иным запросам недостаточно. Допустим, вы добавили в кампанию ключевое слово "дешевые авиабилеты в Самару". Если объявления из других кампаний вашего аккаунта уже участвовали в аналогичных аукционах по этому запросу, система учтет имеющиеся данные, чтобы подобрать оптимальный размер ставки.
Возможности для роста
Во всем мире маркетологи используют интеллектуальное назначение ставок, чтобы находить новые возможности для развития бизнеса, а также экономить необходимые для их реализации время и деньги.
Новозеландская
компания Harmoney, предоставляющая услуги равноправного кредитования, обратилась за помощью в агентство First Digital, чтобы расширить базу потенциальных заемщиков и добиться при этом высокой эффективности рекламы. Маркетологи применили интеллектуальное назначение ставок и установили
целевую рентабельность инвестиций в рекламу для поисковых кампаний с общими ключевыми словами. В результате им удалось увеличить число ценных клиентов на 219% и снизить цену за конверсию на 37%. Кроме того, компания сэкономила 5 часов рабочего времени маркетологов в неделю и использовала его для решения таких стратегически важных задач, как тестирование текстов объявлений и анализ информации о ценных клиентах.
Перед специалистами швейцарского агентства цифрового маркетинга FirstPoint встала задача максимально эффективно использовать бюджет поисковой рекламы клиента и увеличить количество конверсий. Протестировав интеллектуальное назначение ставок, они решили отказаться от корректировки ставок вручную в пользу стратегии
Максимум конверсий. В результате число конверсий выросло в 2,4 раза, коэффициент конверсии увеличился на 12%, а цена за конверсию снизилась на 59%.
Попробуйте технологии машинного обучения
Совершенно необязательно сразу и полностью переходить на интеллектуальное назначение ставок, отдавая всю сложную работу алгоритмам машинного обучения. Проведите сплит-тестирование с помощью
проектов и экспериментов (разбив объявления в пропорции 50/50) и проанализируйте, как изменится эффективность. Уже через некоторое время вы сможете заметить улучшения. В отделе медийной рекламы Google интеллектуальное назначение ставок используется в 98% кампаний, в которых возможно применение этой технологии.
Чтобы понять, какая стратегия назначения ставок лучше всего подходит для ваших целей, ознакомьтесь с нашим
обновленным руководством.
1) [Econsultancy и Google, Marketing and Measurement Survey, 2017 г.]
Автор: Блейк Риз (Blake Reese), старший менеджер по продукту