Искусственный интеллект для оптимизации рекламы и интеллектуальных ставок

Рекламные платформы, такие как Гугл и Мета, используют машинное обучение, чтобы прогнозировать, какие пользователи с наибольшей вероятностью выполнят нужное действие, и в первую очередь показывать рекламу им. Модели машинного обучения обрабатывают тысячи сигналов — устройство, время суток, недавнее поисковое поведение и прошлые взаимодействия, — которые невозможно учесть в одном человеческом правиле назначения ставок. Именно обработка сигналов в режиме реального времени позволяет алгоритмическому назначению ставок стабильно превосходить ручные стратегии в большом масштабе.

Гугл предлагает четыре основные стратегии интеллектуального назначения ставок: целевая CPA (назначение ставок для достижения определенной стоимости привлечения), целевой ROAS (назначение ставок для достижения заданного коэффициента окупаемости рекламных расходов), максимизация конверсий (расходование бюджета для получения максимального числа конверсий независимо от стоимости каждой из них) и максимизация ценности конверсий (расходование бюджета для получения максимальной общей ценности; этот вариант особенно подходит, когда ценность конверсий различается у разных продуктов).

Интеллектуальное назначение ставок работает лучше всего, когда у него достаточно данных для обучения: Гугл рекомендует не менее 30–50 конверсий в месяц на кампанию, чтобы целевая CPA или ROAS были статистически надежными. Для новых кампаний следует использовать максимизацию конверсий, чтобы накопить историю конверсий, прежде чем переходить к назначению ставок на основе ценности. Интеллектуальное назначение ставок также требует точного отслеживания конверсий с корректно заданными значениями для разных типов конверсий.

«Максимальная эффективность» (ПиМакс) — это полностью автоматизированный тип кампании Гугл, который показывает рекламу в Поиске, Контекстно-медийной сети, YouTube, Джимейле, Картах и Дискавере из одной кампании. Рекламодатель предоставляет группы рекламных материалов (заголовки, описания, изображения и видео), а ИИ Гугл собирает и проверяет комбинации на всех площадках. ПиМакс использует сигналы конверсий аккаунта, чтобы находить дополнительных клиентов, которых не охватывают поисковые кампании на основе ключевых слов.

Торговые кампании «Преимущество+» Меты (ASC) с помощью ИИ автоматизируют таргетинг аудитории, одновременно показывая рекламу существующим клиентам, аудиториям ретаргетинга и аудиториям потенциальных клиентов, а также динамически распределяя бюджет между наиболее эффективными аудиториями в каждый момент. Рекламодатель предоставляет рекламные материалы, каталог и бюджет, а ИИ Меты определяет, кто увидит рекламу, когда это произойдет и с какой ставкой.

«Преимущество+» Меты автоматически проверяет варианты Вашей рекламы — разные цвета фона, кадрирование изображений, наложение текста и кнопки призыва к действию — и показывает каждую версию аудиториям, которые с наибольшей вероятностью отреагируют на нее. Такая автоматизация проверки рекламных материалов может повысить эффективность рекламы без ручной проверки вариантов A/B, однако маркетологи должны следить за соблюдением правил бренда в созданных вариантах.

Автоматические правила на рекламных платформах — это логика «если — то», заданная рекламодателем (например, «приостановить рекламу, если CPA превышает 50 долларов»). Они предсказуемы и понятны, но ограничены сигналами, которые рекламодатель способен заранее предусмотреть. Оптимизация с помощью машинного обучения непрерывно работает с гораздо большим числом сигналов и адаптируется к рыночным условиям в реальном времени без заданных условий срабатывания. Интеллектуальное назначение ставок и показ рекламы на основе машинного обучения заменяют большинство сценариев использования автоматических правил.

Оптимизация с помощью ИИ лучше всего работает при сильном стратегическом контроле со стороны человека. Маркетологам следует ежедневно отслеживать ключевые показатели (динамику CPA, ROAS и долю показов), проверять отчеты об эффективности рекламных материалов в ПиМакс, чтобы убедиться, что показываются сильные материалы, проверять сигналы аудитории, чтобы подтвердить охват нужных демографических групп, и немедленно вмешиваться, если бюджет расходуется при ухудшающейся отдаче, а ИИ не исправляет ситуацию самостоятельно.

Развитие платной рекламы движется к полной координации с помощью ИИ: автоматизированной генерации рекламных материалов, таргетингу аудитории, назначению ставок, распределению бюджета и составлению отчетов в единых цепочках машинного обучения. Роль человека будет смещаться от тактического исполнения (написания ключевых слов и установки ставок) к стратегическому управлению (определению бизнес-целей, предоставлению качественных рекламных материалов и интерпретации результатов) и контролю (обеспечению безопасности бренда и этичного размещения рекламы).

Полная передача контроля над оптимизацией ИИ рискованна, когда бизнес-контекст быстро меняется — во время акций, отсутствия товара на складе или кризисов бренда, — поскольку модели машинного обучения медленно реагируют на резкие изменения. Сохраняйте стратегический контроль: устанавливайте жесткие верхние пределы бюджета, используйте списки минус-слов, чтобы предотвращать нерелевантные размещения, задавайте исключения для существующих клиентов в кампаниях привлечения новых клиентов и еженедельно проверяйте автоматические решения.

Качество оптимизации рекламы с помощью ИИ прямо пропорционально качеству сигналов, которые Вы ему передаете. Повышение точности отслеживания конверсий, импорт данных об офлайн-конверсиях (закрытые сделки в CRM и покупки в обычных магазинах), присвоение реалистичной выручки небольшим конверсиям и предоставление списков аудиторий на основе собственных данных дают модели машинного обучения более полную информацию для оптимизации под результаты, действительно важные для Вашего бизнеса.

Проверьте, насколько хорошо Вы понимаете выбор стратегии интеллектуального назначения ставок в рекламе Гугл.

Интеллектуальное назначение ставок и рекламные платформы на основе ИИ (Гугл ПиМакс и Мета «Преимущество+») автоматизируют назначение ставок в реальном времени на основе тысяч сигналов. Передавайте ИИ качественные сигналы конверсий, предоставляйте сильные рекламные материалы, сохраняйте стратегический контроль над бюджетами и безопасностью бренда, понимайте, когда следует вмешаться, а когда довериться алгоритму, и учитывайте, что роль маркетолога меняется: от тактического исполнения к стратегическому управлению системами ИИ.