Для эффективного распределения рекламного бюджета необходимо обрабатывать большие объемы данных, с чем не справиться при ручном управлении ставками, особенно в рекламной сети Яндекса, которая оперирует на принципах RTB (Real-Time Bidding):
- Быстрота RTB-аукционов требует мгновенной реакции, которую человек обеспечить не способен. Это уменьшает шансы на успешный выкуп рекламных показов по оптимальной цене.
- Алгоритмы машинного обучения оптимизируют ставки лучше и быстрее, чем это могут делать маркетологи вручную, что приводит к повышению стоимости клика и снижению ROI.
Принимая во внимание отзывы пользователей, которые сталкивались с трудностями при ручном управлении своими кампаниями, Яндекс активно работает над созданием более интуитивных и эффективных инструментов.
Кроме того, упрощение процесса управления рекламными кампаниями повышает общую удовлетворенность пользователей, устраняя серьезные сложности, с которыми сталкиваются маркетологи при ручном подходе.
В связи с этим, Яндекс стремится помочь своим пользователям и обучил свои алгоритмы таким образом, чтобы отключить ручное управление ставками. Это позволит улучшить эффективность рекламных кампаний и сделать процесс управления ими более простым и удобным.