- Як автоматичні стратегії Google та машинне навчання впливають на ефективність контекстної реклами?
- Що потрібно знати про алгоритми рекламної системи, щоб отримати максимальний результат від штучного інтелекту та машинного навчання?
- Практичний погляд на технології, які забезпечують потрібний результат у Google Рекламі.
Інтелектуальне призначення ставок у Google Рекламі
- Автоматичне призначення ставок в режимі реального часу
- Навчання алгоритму на рівні пошукових запитів
- Розширені користувацькі сигнали і перехресний аналіз
Призначення ставок в режимі реального часу
Алгоритми призначення ставок Google Реклами оцінюють релевантні контекстуальні сигнали, присутні під час аукціону, як-от час доби, конкретне рекламне оголошення, що відображається, або пристрій користувача, його місцезнаходження, браузер чи операційна система.
Алгоритми системи враховують параметри, у такій кількості, яку одна людина чи навіть команда спеціалістів не здатні навіть порахувати кількісно, не кажучи вже про ефективне використання при призначені коригувань ставок.
Для порівняння – за 60 хвилин, за ключовим словом з високим рівнем частотності, може бути ініційовано понад 1000 показів. При ручному призначенні ставок, в кращому випадку, ви зможете скорегувати ставку для 10 аукціонів, в той час як алгоритм системи буде підбирати ставку для кожного аукціону, і встановлювати індивідуальну ціну для 1000 аукціонів.
Навчання алгоритму на рівні пошукових запитів
Алгоритми призначення ставок Google Ads не обмежені тим, де знаходиться ключове слово в рамках вашого рекламного акаунта. Система збирає й аналізує дані про конверсії на рівні облікового запису, обираючи як показник Пошуковий запит, а не Ключове слово. Такий підхід дає змогу забезпечити обмін даними про ефективність між різними кампаніями в автоматичному режимі, і уникнути додаткових витрат на тестування ключових слів.
Крім того, коли ви додаєте нові ключові слова в існуючу кампанію або переміщуєте ключові слова в іншу групу оголошень, алгоритми призначення ставок Google Реклами не запускають процес навчання з нуля, якщо додані ключові слова ініціюють покази за схожими Пошуковими запитами.
Розширені користувацькі сигнали та перехресний аналіз
- Час
- Аудиторія
- Пристрій
- Місцезнаходження
- Намір у пошуковому запиті (система визначає не тільки наявність у запиті ключового слова, а й аналізує текст запиту для того, щоб визначити намір користувача)
- Браузер
- Операційна система
- Відгуки та рейтинг додатка в Playmarket
- Показ на сайті Пошукового партнера або в Пошуку
- Мова пристрою
- Текст і суть оголошення
Але головна перевага розширених користувацьких сигналів полягає не в кількості, а в можливості комбінувати призначені для користувача сигнали між собою, і встановлювати ставки залежно від наявної кореляції між показниками.
Як застосувати знання про інтелектуальне призначення ставок на практиці?
- Використовуйте ключові слова в широкій відповідності
- Надайте системі достатньо часу на навчання – під час запуску нової рекламної кампанії, оцінити її ефективність можна не раніше ніж через 5 тижнів
- Процес навчання алгоритмів безперервний, а це означає, що чим довше працюють ваші кампанії, тим ефективнішими вони стають
- Не обмежуйте алгоритм ручними коригуваннями ставок, або виключенням аудиторій, без гострої необхідності
Наразі в Гугл Рекламі доступними є 4 стратегії інтелектуального призначення ставок:
- Цільова ціна за конверсію
- Цільова рентабельність витрат на рекламу,
- Максимум конверсій
- Максимальна цінність конверсії
Для переходу на автоматичні стратегії інтелектуального призначення ставок, потрібно мати в рекламному акаунті від 30 конверсій за останній місяць (для tROAS кількість має бути дещо іншою – від 50 конверсій).
