Как машинное обучение изменило рекламу Google?

[mostakimvip06]

Чуть меньше двух лет назад в мире рекламы Google существовало твердое убеждение, что автоматизация — это всего лишь способ Google заставить пользователей тратить больше денег на платформе.

Практически все образовательные материалы по теме рекламы в Google Adwords, как в то время называлась платформа, строго рекомендовали не использовать никакую автоматизацию .

Знаете, не стоит доверять лисе присматривать за вашими курами.

Использование скриптов для поиска позиций, ручное управление ценой ставки за клик, даже несколько раз в день, бесконечный анализ часов и устройств, дней недели, в которые вероятность конверсии выше, и непрозрачный массив негатива Ключевые слова были центром мира, вокруг которого вращалась реклама в Google. Не говоря уже об одержимости оценкой релевантности. Очередной день в офисе PPC.

80% работы рекламодателей было посвящено решению вышеуказанных задач, и только 20% их времени было посвящено реальным цифровым стратегиям и креативному мышлению о способах реального добавления ценности клиенту или их собственному бизнесу с помощью рекламы . Логично, что все вышеперечисленное чрезвычайно легко записать, но любой, кто провел хотя бы день в аккаунте Google Adwords, знает, насколько трудоемкими и невыполнимыми могут быть такие задачи. Но, конечно, все было на своем месте.

За это короткое время реклама Google прошла долгий путь. Даже настолько, что они изменили название самой платформы. На то есть причина. Google Ads , как платформа называется с июля 2018 года, требует Список мобильных номеров Цзянси совершенно нового мышления и имеет мало общего с AdWords, каким мы его знаем. В чем главная выгода? Передовое машинное обучение , которое после многих лет недоверия наконец-то развилось до такой степени, что его больше нельзя игнорировать, оправдывая это жадностью Google.

В сегодняшней статье мы рассмотрим преимущества использования автоматизации и то, как будет выглядеть реклама Google в будущем .

Машинное обучение
Что такое машинное обучение и как оно работает? Машинное обучение, как раздел искусственного интеллекта, ищет закономерности в больших объемах данных и использует их для прогнозирования будущего поведения .

Основное различие между скриптами, которые мы привыкли использовать в рекламе, и скриптами машинного обучения заключается в том, что скрипты только проверяют, являются ли правила, записанные в скрипте, «истинными» или «ложными», и на основе этого изменяют определенный параметр. Дело в том, что они никогда не учатся, а просто проверяют и выполняют команды, в то время как машинное обучение совершенствует свой процесс с каждым новым сигналом, изучая и корректируя будущее поведение.

Как все это может помочь нам с рекламой в Google?
В первые годы реклама в Google Adwords была простой , поскольку у пользователей было только одно доступное устройство . Мы выходили в Интернет с одного, максимум с двух устройств из дома или с работы.

Затем появились мобильные телефоны, планшеты и дополнительные точки соприкосновения. Мы, пользователи, стали мобильными. Мы стали любопытными, требовательными и нетерпеливыми. Мы ожидаем немедленных и актуальных решений .



Мы достигли такого уровня сложности , когда человек больше не может вручную реагировать на намерения потребителя в режиме реального времени, поскольку данных для обработки просто слишком много . Возникла потребность в машинах, способных учитывать все эти факторы в режиме реального времени.

Раньше мы могли полагаться только на контекстную рекламу , где ключевые слова представляли собой контекст, вызывающий показ нашей рекламы, а все пользователи были одинаковыми, независимо от их предыдущего поведения.

Только определенные ключевые слова в нижней части воронки продаж были прибыльными и приносили доход, в то время как ключевые слова, расположенные выше по воронке, имели меньший потенциал.

Давайте рассмотрим простой пример:

Раньше нашим самым прибыльным ключевым словом определенно было бы «Купить Salomon Speedcross 5 Black Phantom». Поскольку такие поисковые запросы, вероятно, немногочисленны в словенском пространстве, для увеличения дохода мы начали искать более общие ключевые слова, расположенные выше в воронке продаж, например, «кроссовки Salomon» или даже «кроссовки», где намерением пользователя было не так очевидно. Возможно, пользователь искал кроссовки Salomon для бега по твердым поверхностям, возможно, он искал кроссовки для марафонского бега, но имел в виду кого-то из других специализированных производителей.

В контекстной рекламе такой пользователь был одним и тем же на каждом аукционе, в котором мы участвовали, и, следовательно, коэффициент конверсии по этим ключевым словам был крайне низким.

Теперь настало время машинного обучения от Google .

Google знает, что пользователь ранее посещал сайт с маршрутами для бега по бездорожью в Словении и Европе и смотрел три видеоролика на YouTube с участием известного бегуна о внедорожных маршрутах. Наконец, он купил рюкзак в известном интернет-магазине, который ему порекомендовали в видео. Теперь ему нужна только правильная обувь.

Google знает, что этот поиск чрезвычайно ценен, и ему нужно убедиться, что наше объявление обязательно будет показано. Для такого пользователя он устанавливает высокую цену ставки за клик, в то время как для другого пользователя, который ранее просматривал сайты с марафонами по всей Европе и подписался на электронную рассылку Люблянского марафона, он предлагает минимальную цену или, в лучшем случае, выходит на аукцион. вообще не дает. С каждым новым кликом по объявлению система становится умнее, а коэффициент конверсии нашего ключевого слова повышается, поскольку алгоритм узнает, какие пользователи совершали конверсии в прошлом.

Таким образом, мы увидим переход от контекстной рекламы к поведенческой рекламе .

Чего нам ожидать?
Стоимость клика будет выше, но и коэффициент конверсии будет выше, поскольку трафик будет более релевантным. Цены будут выше, но важно помнить, что это произойдет только в том случае, если это будет действительно релевантный пользователь.

Рекламный бюджет будет расходоваться гораздо оптимальнее . Поскольку раньше все аукционы были одинаковыми, мы теряли определенные конверсии из-за того, что наша ставка была слишком низкой, и при этом тратили рекламный бюджет на другие, которые никогда бы не привели к конверсии. При использовании так называемой интеллектуальной ставки за клик вероятность конверсии оценивается во время аукциона на основе прошлых конверсий и дополнительных сигналов во время аукциона .