Как работают корректировки ставок в Андате

Андата использует алгоритмы машинного обучения (Machine Learning, или просто ML) для анализа больших объемов данных, включая пол, возраст, геолокацию и сезонность, поступающих из Яндекс Директа и других источников. Система обучается на исторических данных о поведении пользователей, их реакции на различные виды рекламы и конверсии, что позволяет формировать предсказательные модели поведения аудитории для создания динамичных корректировок ставок.

В этой статье мы рассмотрим:

В основе этого применяются нейросети, способные обучаться на получаемых данных и самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. Чем больше данных загружено — тем точнее результат. Эти алгоритмы могут выявлять сложные закономерности в данных, недоступные для классических аналитических методов, что позволяет проводить более точную настройку рекламных кампаний.

Интеграция с Яндекс Директом позволяет системе получать актуальные данные о показателях рекламных кампаний, кликах, конверсиях и многом другом. Собственная специально разработанная нейросеть обучается на этих данных, оптимизируя корректировки для улучшения показателей эффективности кампаний.

Представим, что система Андата обнаружила тенденцию: пользователи в возрастной категории 25-34 года, просматривая сайты вечером, чаще совершают покупки. Нейросеть автоматически анализирует эти данные, сравнивает их с другими возрастными группами и временными интервалами и оптимизирует модификатор для максимальной эффективности рекламы в данной аудитории и временном сегменте.

Благодаря ML и нейросетям, Андата может гибко адаптироваться к изменениям в поведении аудитории, рыночной ситуации и эффективности рекламных кампаний, обеспечивая их максимальную рентабельность и результативность.

В Андате аудитория делится на 12 групп в зависимости от пола и возраста:

Алгоритмы платформы вычисляют риски и возможности для каждой группы, анализируя данные из прошлых и текущих рекламных активностей.

При подключении новой кампании в Андате без исторических данных, платформа начинает анализ с нуля, используя стандартные алгоритмы, что может снизить начальную эффективность кампании. Система постепенно адаптируется, собирая новые данные, что улучшает оптимизацию и результативность кампании со временем, но требует дополнительного времени на тестирование и корректировку для достижения оптимального ROI.

Это дает возможность системе гибко адаптировать модификаторы: повышать их для групп с высоким потенциалом конверсии и понижать для тех, кто показывает менее перспективные результаты.

Статистика фильтруется по оставшимся в работе срезам:

• фраза 1 – расход 5000 руб.
• фраза 2 – расход 5000 руб. 1 конверсия
• фраза 3 – расход 200 руб. 2 конверсии

Так как первая фраза потребляет бюджет в 5000 без конверсий, она ставится на паузу, и анализ пола и возраста происходит без её учета.

Рассмотрим разбивку: мужчины 55-64 лет имеют 20 конверсий за 40 дней с ценой конверсии в 1500 руб., в то время как женщины того же возраста достигают 20 конверсий за 20 дней с аналогичной ценой.

Из данного примера можно сделать вывод, что женщины в возрастной категории 55-64 года более эффективная аудитория для данной рекламной кампании по сравнению с мужчинами того же возраста. Несмотря на то, что обе группы принесли одинаковое количество конверсий (20), женщины достигли этого результата за половину времени (20 дней против 40 у мужчин), что указывает на их более высокую долю откликов на рекламу.

Это может служить основанием для Андаты увеличить бюджет или менять модификаторы для рекламы, нацеленной на женщин 55-64 лет, для усиления их охвата и улучшения общей эффективности кампании. При этом модификаторы для мужчин этой возрастной категории могут быть пересмотрены и, возможно, снижены, чтобы оптимизировать расходы и повысить ROI кампании в целом.

Андата использует данные геолокации как ключевой элемент для управления корректировками в рекламных кампаниях. Понимание того, откуда именно приходят пользователи, позволяет Андате оптимизировать рекламные усилия и распределять бюджет более целенаправленно.

Вот как это работает:

• Проводится сегментация по географии, система анализирует, как пользователи из разных регионов взаимодействуют с рекламными объявлениями. Понимание региональных особенностей и поведения пользователей позволяет системе корректировать модификаторы в зависимости от местоположения.

• Во время локализации рекламных кампаний на основе данных о геолокации Андата может увеличивать или уменьшать модификаторы для определенных регионов, чтобы максимизировать эффективность кампаний. Например, если в одном регионе наблюдается высокая конверсия, система может автоматически увеличить их для этой локации.

• Анализ эффективности по регионам, при котором Андата собирает данные о производительности кампаний в разных географических зонах, что позволяет рекламодателям видеть, какие регионы приносят наибольшую отдачу и где может потребоваться корректировка.

• Динамическая корректировка, когда система постоянно мониторит результаты и может автоматически адаптироваться в реальном времени, реагируя на изменения в поведении пользователей по географическим критериям.

• Кросс-региональный анализ, в ходе которого сравниваются показатели по различным регионам, выявляются тенденции и паттерны, которые могут быть использованы для улучшения стратегий на уровне всей кампании.

Анализ исторических данных Андаты помогает выявить сезонные тенденции в рекламных кампаниях, включающие:

• изменения спроса,
• конверсионных рейтингов,
• цен за клик под воздействием времен года,
• праздников и сезонных факторов.

Система анализирует собранную информацию при помощи алгоритмов машинного обучения и на основе этого строит прогноз будущих сезонных тенденций. Таким образом, она заранее адаптирует модификаторы и стратегии, что позволяет максимизировать ROI без переплаты за рекламу в не пиковые периоды спроса. Андата также учитывает географические особенности, адаптируясь к локальным особенностям рынка, что делает рекламную кампанию более точечной и эффективной для каждого целевого рынка. Система непрерывно обучается на основе результатов предыдущих кампаний, совершенствуя алгоритмы прогнозирования и корректировки, что позволяет улучшать результаты в будущем.

Андата интегрирует скорость конверсий, объем и отклонение от целевой стоимости, чтобы ранжировать группы от наиболее до наименее успешных. Введение положительных данных в одну категорию автоматически влияет на остальные, существуя динамика взаимовлияния между группами. Ограничения в изменении модификаторров (+30% или -30%) устанавливаются для того, чтобы основным инструментом управления оставались ключевые слова и площадки, поддерживая центральную роль поисковой и контекстной рекламы.

Теперь мы углубимся в сравнение корректировок в Андате и Яндекс Директе, привнося конкретные цифры и значения для более наглядного понимания различий и сходств.

Яндекс Директ предоставляет возможность изменять ставки в среднем диапазоне от -100% до +900% (диапазоны меняются в зависимости от вида корректировки, и в целом предоставляют широкую настройку) для большинства корректировок. Это обеспечивает значительную гибкость, но требует от рекламодателей активного участия в процессе управления модификаторами.

Андата, используя алгоритмы машинного обучения, автоматически определяет наиболее эффективные корректировки, анализируя пользовательское поведение и рыночные условия. Платформа позволяет настраивать корректировки в двух направлениях: полное отключение показов с модификаторами -100% для пола и возраста и -90% для геолокации, либо динамическое изменение в диапазоне от -30% до +30%, в зависимости от потребностей и целей рекламной кампании.

Яндекс Директ предоставляет инструменты для ручной и автоматизированной корректировки ставок. Рекламодатели могут устанавливать ставки исходя из своего опыта и анализа данных.

В Андате система автоматически адаптирует модификаторы, учитывая не только текущие рыночные условия, но и прогнозируемое поведение пользователей. Алгоритмы Андаты, основанные на искусственном интеллекте, могут предсказывать эффективность с точностью до 95%.

В Яндекс Директе при конфликте корректировок применяется наибольшая из них. Например, если одно условие увеличивает модификатор на 30%, а другое на 50%, будет использовано последнее.

В Андате система автоматически определяет, какая корректировка наиболее эффективна для достижения целей кампании, используя данные о поведении пользователей и эффективности предыдущих кампаний. Например, если Андата определяет, что повышение на 40% принесет лучшие результаты, чем на 60%, она выберет первое значение.

Яндекс Директ позволяет устанавливать модификаторы на уровне кампаний или групп объявлений. Например, рекламодатель может установить корректировку на 20% для одной группы и 30% для другой.

В Андате корректировки могут быть настроены еще более детализировано, например, на уровне отдельного объявления или ключевого слова. Система может автоматически изменять модификаторы, учитывая такие параметры, как пол и возраст аудитории, а также сезонные колебания, обеспечивая максимальную релевантность и эффективность рекламных затрат.

Андата эффективно дополняет и усиливает возможности Яндекс Директа, предлагая глубокий и детализированный анализ, автоматизацию управления модификаторами и корректировку по многим параметрам. В то время как Яндекс Директ предлагает надежную платформу для управления рекламными кампаниями, Андата вносит дополнительный уровень анализа и оптимизации, углубляя возможности стандартного инструментария Директа.

Интеграция Андаты с Яндекс Директом позволяет объединить преимущества обеих платформ, обеспечивая комплексный подход к управлению рекламными кампаниями. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта на платформе Андата предоставляют точные корректировки в реальном времени, что позволяет максимально эффективно распределять рекламный бюджет и достигать поставленных бизнес-целей.