Еще пять лет назад в рекламном мире Google было твердое убеждение, что автоматизация — это всего лишь способ Google тратить больше денег на пользователей платформы. Практически во всех рекламных материалах Google Adwords, таких, как название платформы в то время, настоятельно не рекомендовалось любое использование автоматизации.
Использование скриптов для захвата позиций, ручное управление предлагаемой ценой за клик, вплоть до нескольких раз в день, бесконечный анализ часов, устройств и дней недели с более высокими показателями конверсии, а также множество минус-слов были в основе мира контекстной рекламы в Google. И компаниям, предоставляющим услуги контекстной рекламы, 80 % работы приходилось посвящать решению вышеперечисленных задач, и только 20 % времени — реальным цифровым стратегиям и творческому мышлению о том, как реально повысить ценность клиента или бизнеса с помощью рекламы.
Фото: digitalart.in.ua
Но реклама Google прошла долгий путь за это короткое время. Даже настолько долго, что сменили название самой платформы. Google Ads так платформа называется с июля 2018 года, и требует от рекламодателей совершенно нового мышления, отмечают эксперты агентства полного цикла интернет-маркетинга DIGITALART. Главное приобретение – это продвинутое машинное обучение, которое после многих лет недоверия окончательно развилось до такой степени, что его просто уже нельзя игнорировать.
Машинное обучение
Что такое машинное обучение и как оно работает? Машинное обучение как ветвь искусственного интеллекта ищет закономерности в больших объемах данных и на их основе предсказывает будущее поведение.
Основное различие между скриптами, которые когда-то использовали в рекламе, и машинным обучением заключается в том, что скрипты только проверяют, являются ли правила, прописанные в них, «истинными» или «ложными», и соответствующим образом изменяют определенный параметр. Дело в том, что они никогда не учатся, они просто проверяют и подчиняются командам, в то время как машинное обучение совершенствует свой процесс с каждым новым сигналом, обучаясь и адаптируя будущее поведение.
Как все это может помочь с рекламой в Google?
В первые годы реклама в Google Adwords была простой, так как у пользователей, было доступно только одно устройство. Они заходили в сеть с одного, максимум с двух устройств дома или на работе.
Затем появились сотовые телефоны, планшеты и дополнительные точки входа. Пользователи, стали мобильными. Они стали любопытными, требовательными и нетерпеливыми. Они ожидают немедленных и актуальных решений.
Поэтому реклама достигла такой сложности, когда человек больше не может вручную реагировать на намерения потребителя в режиме реального времени, потому что теперь просто слишком много данных для обработки. Необходимы возможности машин, которые могут учитывать все эти факторы в режиме реального времени.
Раньше рекламодатель мог полагаться только на контекстную рекламу, где ключевые слова представляли контекст, запускающий рекламу, и все пользователи были абсолютно одинаковыми, независимо от их предыдущего поведения.
Только определенные приносящие доход ключевые слова в нижней части воронки продаж были прибыльными, а ключевые слова в верхней части воронки имели меньше шансов.
Теперь пришло время для машинного обучения Google. Как это работает?
Google знает, что пользователь в прошлом проверял веб-сайт с каким-то товаром и смотрел видеоролики на YouTube тоже на эту тематику. Наконец, он купил товар в известном интернет-магазине, который ему рекомендовали в видео. Теперь все, что ему нужно, это аксессуары к этому товару.
Google знает, что этот поиск чрезвычайно ценен, и ему нужно убедиться, что рекламное объявление появится в нужном месте. Для такого пользователя он устанавливает высокую цену за клик, в то время как для другого пользователя, который в прошлом посещал веб-сайты похожих товаров и подписался на электронную рассылку новостей какой-нибудь компании, он предлагает минимальную цену или, в лучшем случае, аукцион. С каждым новым кликом по объявлению система становится умнее, а коэффициент конверсии ключевого слова выше, так как алгоритм узнает, какой пользователь совершил конверсию в прошлом.
Так мы увидим плавный переход от контекстной рекламы к поведенческой.
Что можно ожидать?
Цена за клик будет выше, но и коэффициент конверсии будет выше, так как трафик будет более релевантным. Цены будут выше, но тут надо понимать, что только потому, что это будет действительно релевантный пользователь.
Рекламный бюджет будет расходоваться гораздо оптимальнее, при правильной настройке компании. Поскольку раньше все аукционы были одинаковыми, рекламодатели теряли некоторые конверсии из-за низкой цены за клик и потратили рекламные бюджеты на другие, которые никогда не приводили к конверсиям. При использовании так называемой интеллектуальной цены за клик вероятность конверсии оценивается во время аукциона на основе прошлых конверсий и дополнительных сигналов во время аукциона.
Оценка релевантности и ручная настройка цены за клик будут постепенно упразднены и больше не будут доступны. Прогнозируемый коэффициент конверсии отдельного поиска выйдет на первый план, поэтому насколько вероятно, что индивидуальный поиск приведет к желаемой конверсии.
Доля показов рекламы в поисковой сети снизится, так как система просто больше не будет участвовать в аукционах, которые, по ее мнению, не будут иметь вариантов конверсии.
Что это значит для рекламодателей?
Теперь нужно очень хорошо понимать, как сообщить системе, для какого действия на веб-сайте оптимизировать рекламу. В то же время нужно будет очень хорошо объяснить системе, какое поведение игнорировать или на что обращать внимание. Минус-слова, некачественные списки пользователей, повышение коэффициента конверсии в дни крупных покупок — все это сигналы, которые подпитывают и направляют ИИ, стоящую за платформой. В конце концов, это будет просто система, качество вывода которой будет зависеть от данных.
Таким образом, роль сместится с ручного управления кампаниями к их адаптации к машинному управлению. Теперь нужно ориентироваться на алгоритм. Когда-то с предлагаемыми ценами за клик, сегодня с аудиториями (списками пользователей), ключевыми словами и конверсиями на веб-сайте.
На стратегическое обдумывание целей клиента/компании останется больше времени, поскольку ручные задачи (управление ценами за клик) будут автоматизированы раньше.
Останется больше времени для тестирования новых объявлений, улучшения взаимодействия с пользователем и коэффициента конверсии на веб-сайте.
Конечно, новая эра также принесет много проблем. Самыми большими из них, безусловно, являются рекламные аккаунты, которым просто не хватает конверсий, чтобы эффективно использовать машинное обучение Google, потому что системе, как мы уже упоминали, требуется достаточно данных, чтобы начать обучение и использовать свой потенциал.