У ручной стратегии есть несколько минусов: нужно постоянно анализировать статистику, при этом слишком часто менять ставки нельзя.
Если в автостратегиях биддеры Директа корректируют ставки каждые 15 минут, то при ручной корректировке смена доступна раз в 30 минут, при этом специалисту нужно самому изучать статистику. При этом применение ставки может занимать от 5 минут до 3 часов.
Решить оба недостатка ручной стратегии помогают сторонние биддеры — например, ML-платформа оптимизации контекстной рекламы Андата. Сервис автоматизирует все рутинные задачи и сохраняет и масштабирует все преимущества ручного управления ставок — специалисту остается только принять решение.
Вот как это происходит:
1. Платформа формирует динамический цифровой паспорт каждого пользователя, контактирующего с брендом, и использует Big Data для построения точных рекомендаций по оптимизации рекламных кампаний.
2. Встроенная ML-модель непрерывно обучает алгоритмы Андата и может обучаться на исторических данных, что позволяет вносить корректировки в режиме real-time и не требует двухнедельного ожидания на тесты, как у автостратегий Директа.
Платформа может использоваться как средство для полной
автоматизации рекламных кампаний в Яндекс. Директ или как инструмент для мощной аналитики при ручном управлении ставками.