Будущее контекстной рекламы: машинное обучение и способы адаптации к этой новой динамике

Недавно я провел вебинар с Марком Пуарье, генеральным директором Acquisio. На этом веб-семинаре мы обсудили влияние машинного обучения на платные поисковые кампании. С тех пор Google объявила о внедрении новых «умных» функций, таких как поисковая аудитория на рынке, и расширила функциональность «умного назначения ставок», внедрив новую стратегию назначения ставок под названием «максимальное количество конверсий». Соедините эти функции с текущими функциями, такими как универсальные кампании для приложений и умная контекстно-медийная сеть, и станет ясно одно: будущее PPC лежит в машинном обучении и преимуществах автоматизации, которые оно предоставляет.

В этой статье рассказывается, как можно адаптироваться к этой новой динамике, и рассказывается о некоторых новых машинных функциях, которые доступны в AdWords сейчас или будут доступны в ближайшее время.

Пройдите путь от специалиста по контекстной рекламе до специалиста по контекстной рекламе

Во-первых, я считаю, что машины не сделают работу профессионалов ppc устаревшей. Однако появление машинного обучения и его способности автоматизировать ключевые задачи изменит характер роли. Ценность профессионалов PPC в будущем будет напрямую зависеть от их способности быть стратегическими. Победит тот, кто видит общую картину, полностью понимает рынок, на котором работает бизнес, который они представляют, и способен подключить PPC к общему росту всей программы цифрового маркетинга своей организации. Машины могут обрабатывать данные, определять тенденции и выполнять рутинные тактические задачи намного быстрее, чем мы когда-либо могли. Недавно я использовал технологическое решение, автоматизирующее оптимизацию. В течение часа система обнаружила 1500 ключевых слов, которые можно было добавить в мою учетную запись, определила расходы на сумму около 1500 долларов США, которые могут быть сопоставлены с отрицательным соответствием, выявила сотни ставок, которые можно было повысить, чтобы лучше позиционировать мой список ключевых слов, и автоматически приостановила неэффективные объявления.

Хотя эти рутинные задачи выполнялись машиной за считанные минуты против часов, это не означало, что я был менее занят. Это означало, что я мог сосредоточиться на приоритетах более высокого уровня, таких как анализ данных, чтобы я мог лучше понимать общую производительность и преобразовывать полученные знания в стратегию, планировать следующий набор тестов, которые я хотел провести, и исследовать новые платформы, которые можно было бы использовать для расширения возможностей моего клиента. программа ppc.

Вот несколько советов, которые помогут вам стать более стратегическим и поднять производительность на новый уровень:

• Твердо возьмитесь за метрику, наиболее важную для ваших заинтересованных сторон, и сфокусируйтесь на ней, как лазерный луч. Например, у меня есть учетная запись, в которой объем потенциальных клиентов и хорошая цена за конверсию имеют одинаковое значение. Однако, когда я подталкиваю своего клиента определить для него самый важный показатель, он всегда будет склоняться к росту.
• Поймите все препятствия, которые могут помешать достижению или превышению самого важного показателя или цели вашей заинтересованной стороны. Это конкуренция? высокая цена за клик? низкие коэффициенты конверсии? Твердое понимание препятствий поможет вам спланировать эти непредвиденные обстоятельства и позволит разработать стратегии, которые помогут вам преодолеть эти препятствия.
• Хорошо знать основные движущие силы производительности, чтобы принимать более обоснованные стратегические решения.

На протяжении всей своей карьеры я был склонен сосредотачиваться на механике работы с PPC-счетом за счет того, что делал шаг назад, чтобы увидеть более широкую картину. Машинное обучение и автоматизация, которые оно обеспечивает, помогли расширить мои учетные записи, потому что у меня есть больше времени, чтобы сосредоточиться на стратегии. В процессе работы я увеличил ценность, которую несу клиентам, поскольку могу давать более качественные советы и предлагать больше новых идей.

Новые машинные функции:

Ниже приведены некоторые функции машинного обучения AdWords, которыми можно воспользоваться как сейчас, так и в ближайшем будущем.

Интеллектуальное назначение ставок Google. Интеллектуальное назначение ставок Google состоит из целевой цены за конверсию, целевой рентабельности инвестиций, максимальной конверсии и расширенных стратегий назначения ставок за клик. Преимущество машинного назначения ставок заключается в возможности анализировать сотни «сигналов», которые могут помочь лучше понять вашу аудиторию и их потенциал к конверсии. У Google есть огромные объемы данных, которые обрабатываются в режиме реального времени. Система AdWords оптимизирует ставки на основе этих факторов одновременно, чтобы размещать рекламодателей на наиболее ценных для них аукционах.

Главное при использовании умного назначения ставок - не отказываться от него слишком рано. Системе нужно время на обучение, а это значит, что вначале производительность может быть немного нестабильной. По мере того, как система учится, вы должны начать замечать улучшения производительности и, в конечном итоге, рост объема и эффективности cpa. Если ваши тесты хорошо продуманы и контролируются, вы сможете протестировать эти новые стратегии с минимальным риском для вашей учетной записи.

Умные кампании в контекстно-медийной сети : этот тип медийной кампании полностью контролируется машинным обучением. Просто введите целевую цену за конверсию и бюджет своей учетной записи, предоставьте рекламные ресурсы, такие как заголовок и изображения, и система учится и оптимизируется для достижения ваших целей. Как и при умном назначении ставок, важно дать системе возможность учиться, позволяя умным кампаниям в контекстно-медийной сети накапливать достаточный объем данных об эффективности и трафике. Чем больше данных содержит кампания, тем проще машинам Google оптимизировать и повышать производительность.

Аудитории заинтересованных покупателей : эта функция существует уже несколько лет в контекстно-медийной сети и скоро будет запущена для поиска. И снова Google идентифицирует такие сигналы, как предыдущий поиск и история конверсий, а также потребляемый контент, чтобы определить тех, кто с наибольшей вероятностью совершит конверсию или находится на заключительной стадии цикла покупки. Единственный способ идентифицировать эти типы пользователей - это машинное обучение и способность машины обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени на основе аукциона за аукционом.

Заключение

Это захватывающее время для нас, работающих в индустрии PPC. Машинное обучение дало возможность узнавать больше и работать быстрее. Однако единственное, что машины не могут делать так же хорошо, как люди, - это переводить все данные, полученные из ppc, и превращать их в согласованные стратегии.

Более стратегический подход повысит вашу ценность. Способность получить общую картину и связать ее с результатами поможет увеличить ваше влияние и поможет вам продвинуться по карьерной лестнице.