5 klaidos konversijos strategijos nustatymuose. Dalinamės patarimais, kaip padėti algoritmams mokytis ir gauti maksimalų reklamos efektą.

Dalinamės patarimais, kaip padėti algoritmams mokytis ir gauti maksimalų reklamos efektą.

74% reklamos kampanijos „Yandex Direct“ valdomos naudojant dirbtinį intelektą. Naudodami strategijas sutaupysite ne tik reklamos kampanijų nustatymo ir valdymo laiko, bet ir pagerinsite reklamos efektyvumą. Bet ką daryti, jei strategija neveikia taip efektyviai, kaip tikėtasi? Tiesioginis vyresnysis produkto vadovas Arturas Semikinas pasakoja, kaip tinkamai nustatyti konversijos strategijas ir išvengti klaidų, trukdančių išmokti algoritmus..

Kaip veikia automatinės strategijos

Automatizuotos strategijos yra dirbtiniu intelektu pagrįstos technologijos, kurios valdo reklamines kampanijas tiesioginiame tinkle..

Rankiniu būdu valdant reklamines kampanijas tenka daug laiko skirti kainų koregavimui, srauto ir auditorijų analizei, nustatymui, kurie šaltiniai ir kurie vartotojai atlieka naudingesnius veiksmus (konversijas), pagal šias išvadas nustatant reklamines kampanijas ir kt..

Naudojant „Direct“ strategijas, sistema visa tai daro.

Strategijos automatiškai valdo aukciono pasiūlymus realiuoju laiku, optimizuoja konversijų ir paspaudimų skaičių, palaiko reikiamą biudžetą, mokestį už konversijas ir paspaudimus bei dalį reklamos mokesčių.

Kodėl automatinis KPI valdymas yra efektyvesnis nei rankinis valdymas?

• Sistema turi pačius naujausius duomenis, nes jie atnaujinami realiu laiku ir jų yra kur kas daugiau: yra ir tokių, kurių reklamuotojas neturi.
• Valdydami reklaminę kampaniją, algoritmai atsižvelgia į šimtus faktorių: ne tik kampanijos ir reklamos nustatymus, bet ir konkurencinę aplinką, sezoniškumą, demografinį profilį ir auditorijos pomėgius, geografiją, nukreipimo puslapio kokybę ir kt..
• Mašininio mokymosi technologijos leidžia susisteminti ir analizuoti šiuos duomenis per kelias sekundes. Tam žmogui prireiktų valandų ar net dienų..

Tačiau norint, kad algoritmai veiktų kuo efektyviau, jie turi gauti pakankamai duomenų apie tai, kas yra jūsų tikslinė auditorija, kokie reklaminiai pranešimai veda į konversijas, kuriuo metu dažniausiai perkama ir pan..

Algoritmai naudoja gautus duomenis kampanijoms apmokyti ir optimizuoti. Kuo daugiau duomenų gaus sistema, tuo geriau algoritmai optimizuos reklamines kampanijas ir pasieks norimus KPI

Jei sistema negaus pakankamai mokymo duomenų, strategijos negalės visiškai valdyti kampanijos: bus mažai parodymų, paspaudimų ir konversijų, o kampanija gali visiškai sustoti..

Pažvelkime į dažniausiai pasitaikančias strategijos nustatymų klaidas, kurios neleidžia AI mokytis

Pažiūrėkime į klaidas strategijos pavyzdžiu «Maksimalus konversijų skaičius». Ši strategija leidžia gauti tikslinių veiksmų svetainėje arba neprisijungus pagal nurodytą biudžetą, tikslinį konversijos mokestį arba dalį reklamos išlaidų..

Klaida #1. Tikslinis mokestis už konversiją arba paspaudimą yra per mažas

Penki iš šešių pagalbos skundų, kodėl strategija neduoda rezultatų, yra susiję su mažu tiksliniu mokesčiu už konversiją arba paspaudimą.

Tikslinis mokestis už konversiją arba paspaudimą — svarbi aplinka, kuri tiesiogiai veikia strategijų mokymosi procesą. Pagal strategiją kiekviename aukcione parenkami didžiausi galimi pasiūlymai taip, kad patektų į tikslinę kainą. Jei tikslinė konversijos arba paspaudimo kaina yra per maža, strategija negalės laimėti aukciono. O jei strategija aukcionų nelaimi, tada parodymų, paspaudimų ir konversijų kiekis mažėja.

Nustatykite tikslinę kainą pagal surinktą statistiką: pažiūrėkite, kiek konversijų kainavo ankstesnėse kampanijose. Jei tokių duomenų nėra, pirmiausia surinkite juos kampanijose, kuriose naudojamos kitos strategijos, pvz., „Maksimalus paspaudimų skaičiaus padidinimas».

Klaida Nr. 2. Pasirinktas neteisingas tikslas

Jei strategijos tikslas dažnai nepasiekiamas, greičiausiai pasirinkote netinkamą tikslą. Paprastai mokymosi strategijos reikalauja bent 10 konversijų per savaitę. Nepakankamas konversijų skaičius reiškia, kad algoritmas neturi pakankamai duomenų mokymui, todėl strategija neveiks stabiliai ir atneš naujų konversijų..

Jei sulaukiate mažiau nei 10 konversijų per savaitę, išbandykite vieną iš šių būdų, kad gautumėte pakankamai duomenų kampanijoms apmokyti:

1. Pasirinkite aukštesnio kanalo tikslą kaip papildomą strategijos optimizavimo tikslą. Pavyzdžiui, jei pagrindiniu tikslu pasirinkote apmokėtą užsakymą iš CRM, bet iš reklamos gaunate mažiau nei 10 tokių užsakymų per savaitę, kaip papildomą tikslą pridėkite užsakymo pateikimą svetainėje..2. Sujunkite kelias skirtingų tipų kampanijas į vieną našumo kampaniją arba sujunkite to paties tipo kampanijas į paketo strategiją.

3 klaida: savaitės arba periodinio biudžeto nepakanka 10 konversijų per savaitę

Esant nepakankamam savaitiniam ar periodiniam biudžetui, strategija gali nesulaukti reikiamo skaičiaus konversijų, kad būtų užtikrintas tvarus mokymasis..

Norėdami užtikrinti, kad strategijas būtų galima veiksmingai lavinti, savo savaitės biudžete numatykite bent 10–12 konversijų. Daugiau galima, bet mažiau neverta. Tai yra, skaičiuojant savaitės biudžetą, konversijos kainą reikia padauginti iš 10, o dar geriau – iš 12, kad sistema turėtų nedidelę maržą ir nereikėtų riboti parodymų, jei gali sulaukti dar daugiau konversijų..

Mokėjimo už paspaudimą strategijoje taip pat galite nustatyti nustatymą “Minimalus biudžetas” — tai yra pageidaujamas minimalus suvartojimas per savaitę ar laikotarpį. Pasirinkus šį nustatymą, strategija toliau mokysis ir nesumažins parodymų žemiau tam tikro kiekio. Tai ypač naudinga tais atvejais, kai dėl duomenų trūkumo strategija negali pasiekti tikslinio MUĮ arba reklamos išlaidų dalies ir sumažina kainos pasiūlymus, arba kai tikslas svetainėje nustojo veikti ir duomenys negaunami. Šis nustatymas taip pat gali būti naudojamas norint pagreitinti treniruotę pradžioje, jei nustatote didesnę reikšmę nei rekomenduojama.

4 klaida: pasirinktas priskyrimo modelis riboja galimų gauti duomenų kiekį.

Jei naudojate siaurus priskyrimo modelius, sistema gali prarasti kai kuriuos duomenis apie konversijas, atliktas ne pagal šį modelį. Dėl to algoritmai mokomi naudojant ribotus duomenis, o strategija neveikia taip efektyviai, kaip galėtų..

Gali atsitikti taip, kad 8 iš 10 konversijų, kurios kažkaip yra susijusios su tam tikra reklamine kampanija, atliekamos iš karto, o likusios 2 – po kurio laiko pereinant iš kito šaltinio. Pasirinkę išplėstinį priskyrimo modelį, pasakysime strategijai, kad iš tikrųjų yra ne 8, o 10 konvertuojančių vartotojų Taip, ne visi jie atlieka konversiją čia ir dabar. Tačiau tie 2, kurie sugrįžta po kurio laiko, yra daug vertingesni vartotojai nei tie, kurie visiškai nekonversuos nei dabar, nei vėliau. Tačiau būtent šių dviejų konversijų gali trūkti strategijoje su siauresniu priskyrimo modeliu, siekiant pagreitinti mokymąsi.

Naudokite išplėstinius priskyrimo modelius, pvz, automatinis — tai leis strategijai gauti daugiausia duomenų.

5 klaida: dažnai keiskite nustatymus, ypač treniruotės metu

Dažnas nustatymų keitimas yra žalingas, nes sukelia perkvalifikavimo pakopą sistemoje. Sistemai reikia šiek tiek laiko prisitaikyti prie pokyčių. Pagrįstas sprendimas dėl būtinybės keisti konfigūraciją gali būti priimtas tik remiantis tam tikru reikšmingu duomenų kiekiu. Jei turite tik 1, 2, 3 konversijas / pirkimus, dar anksti daryti išvadas. Sprendimai dėl nustatymų keitimo turėtų būti priimami remiantis kelių dešimčių konversijų duomenimis.

Jei turite mažą ar labai mažą verslą, tuomet keletą savaičių geriau nekeisti kampanijos nustatymų, kad sukauptų pakankamai duomenų. Vidutinėms ar didelėms įmonėms įprasta keisti nustatymus kartą per savaitę.

Neprisijungę duomenys taip pat pagerina strategijų efektyvumą

Konversijų neprisijungus duomenys turi didžiulę įtaką algoritmų mokymo kokybei. Jei šiuos duomenis perkelsite į „Metrica“, pavyzdžiui, per „Direct“ konversijų centrą, galėsite nustatyti jų strategijas. Dėl konversijų neprisijungus duomenų algoritmai gauna išsamų vaizdą, kurie naudotojai atlieka vertingiausius veiksmus ir pasiekia kanalo pabaigą ne tik svetainėje, bet ir neprisijungę. Taigi strategija sieks atnešti būtent tokį srautą.

Šią medžiagą sukūrė „Yandex Advertising“ komanda. Kad nepraleistumėte naujausių naujienų, atvejų ir patarimų, rekomenduojame užsiprenumeruoti tinklaraštį.

Prenumeruokite tinklaraštį