К счастью или к беде, но развитие рекламных сетей никогда не останавливается. Только контекстологи и вебмастера привыкнут к изменениям, тут же Яндекс или Google анонсирует что-либо новенькое. Вроде выглядит оно и круто, но надо ли…

Такое происходит, в том числе, из-за того, что большую часть времени пользователь при настройке рекламы тратит на рутинные, однотипные задачи. Например, несколько больших РК, и в каждом объявлении нужно поменять цены. Вроде и несложно, но когда таких задач несколько в день, на творческую или аналитическую работу не остается времени.

Скажем больше, не исключено, что в недалеком будущем вообще пропадет возможность вручную настраивать таргет и управлять объявлениями, ведь предпосылки уже этого есть (да, мы про Яндекс). Поэтому самое время познакомиться поближе с такими высокоинтеллектуальными инструментами, а начнем мы с автоматических стратегий Google Ads.

Когда нужны автоматические стратегии и вообще, что это?

Автоматические стратегии Google Ads — это инструменты по управлению рекламными кампаниями, основанные на нейронных сетях. Они подстраиваются под конкретный проект/бизнес/компанию, а после самообучения помогают получать максимальный профит.

Выглядит интересно, но кому это надо?

  • Автоматические стратегии Google Ads автоматизируют работу ppc-специалистов — делают за них рутинные задачи. Значит, экономия времени, более высокий КПД такого специалиста да и просто меньше головняков.
  • Они помогают владельцам бизнеса, которые не представляют, как правильно работать с рекламой и управлять маркетингом.
  • Стратегии помогают в том случае, когда хочется что-то такое сделать, чтобы результат рекламы был лучше, а что — непонятно.

Как обучаются нейронные сети

Тут все логично.

  • Пользователи направляют набор характеристик: поисковые фразы, тип устройства, время суток, ГЕО и т.д.
  • В результате группировки таких сигналов формируется результат, например, конверсия.
  • При сравнении поведения группы пользователей с одинаковыми характеристиками возникают нейронные связи. В результате система по этим связям понимает, к какому результату приведут тот или иной набор характеристик пользователя.

Так, появляются логические заключения, например, что при использовании мобильных устройств пользователями из определенного ГЕО вечером в пятницу возникает высокая вероятность получить конверсию. А это, в свою очередь, сигнал о необходимости увеличить поток конкретных объявлений именно на этих людей.

По этому принципу и работают автоматические стратегии, но не все так просто. Компьютер, он на то и компьютер, что не может думать всесторонне как человек, а опирается на конкретные факты. Поэтому система находится в режиме постоянного самообучения, корректируя конкретные связи.

Какие есть автоматические стратегии Google Ads

  • Максимальное количество кликов — обычное стратегия, подразумевающая получить максимум за указанный бюджет.
  • Целевой процент полученных показов — опять же простая стратегия, цель которой — как можно больше получить показов за счет расположения объявления в верхней части результатов поиска.
  • Целевое положение на странице поиска — главное, добиться первого места в выдаче.
  • Максимум конверсий — тут уже работает технология самообучения, которая позволяет за указанный бюджет получить как можно больше целевых действий.
  • Целевой процент выигрышей или нужная цена за конверсию — такая стратегия направлена на получение преимущества на аукционе перед конкурентами.
  • Максимальная ценность конверсии — получение наиболее выгодных целевых действий, которые указал рекламодатель. Для этого используется не только самообучение, но и оптимизация по управлению ставками.
  • Целевая рентабельность инвестиций в рекламу — похожа на предыдущую, но ее цель — не оптимизировать бюджет, а принести максимально возможный профит.

Подробнее о стратегиях и их настройке можно почитать в справке Google.

Почему автоматические решения дают сбой

Есть ряд факторов, которые могут помешать самообучению и привести к плохой работе стратегии.

  • Заранее сделанные выводы. Формирование нейронных сетей занимает долгий срок, обычно, около недели-двух. Если уже через 3 дня по работе стратегии делать выводы, они будут необъективными.
  • Отложенные конверсии. Бывает, что с момента перехода по ссылке и до конверсии проходит много времени: день, неделя, а то и месяц. В результате анализ данных стратегий без учета этого срока также будет необъективным.
  • Постоянные изменения кампании. Этот фактор также основан на долгом сроке самообучения. Если каждый раз менять детали РК, то стратегии придется с нуля самообучаться.
  • Неправильный анализ показателей. Если цель кампании — снизить стоимость одной конверсии, то нужно и смотреть на соответствующие метрики.

Но есть и другая сторона медали — на данном этапе развития автоматические стратегии не могут мыслить творчески и получать информацию из оффлайн-источников.

  • Человек понимает, что под запросом «купить машину» есть вероятность получить конверсию, а «купить машину приколы на youtube» — нет. Компьютер же будет пытаться получить пользу из последнего запроса, тем самым, сжирая бюджет. Аналогичная ситуация и с ложными кликами, когда на объявление нажимает ЦА, которая ну никак не может себе позволить купить авто.
  • Специалист может сравнить несколько источников, в том числе данные CRM, оффлайн продаж и на основе всех данных сделать выводы о перспективности той или иной ЦА. Компьютер же ограничен в возможностях получения информации.

Стоит ли пользоваться автоматическими стратегиями?

В итоге, объективно сказать, хороши ли автоматические стратегии Google — сложно. Как всегда есть плюсы и минусы, поэтому рекламодателю придется виртуозно преодолевать все трудности. А лучший для этого способ — думать как компьютер:

  • ставить простые цели;
  • избегать излишнего дробления кампании, например, лучший ГЕО стратегия выберет и сама, для этого не стоит создавать десятки объявлений;
  • используйте списки ремаркетинга для корректирования;
  • не тестируйте несколько лендингов на одну ЦА, ведь это лишний повод усложнить жизнь системе;
  • не запускайте автостратегию сразу, давайте немного времени обучиться компьютеру, а вот после 20-30 конверсий уже можно и перевести РК в автоматический режим

Источник статьи