Почему ML-оптимайзер — хорошая альтернатива для оптимизации рекламных кампаний

Рекламная кампания не может быть эффективной, если ее просто включить и ждать, пока открутятся бюджеты. Спрос постоянно меняется, данные устаревают, конверсии падают — чтобы реклама имела максимальный ROI, важна корректировка стратегии в режиме real time.

Вручную постоянно оптимизировать кампании невозможно даже большой командой — один человек не будет успевать учитывать сотни показателей и переменных. А привлекая нескольких специалистов, нужно делать поправку на взаимодействие. Команда из 10 человек не даст х10 к количеству и качеству действий. Итог: затраты на аналитику растут, а корректно обрабатывать Big Data в реальном времени все равно невозможно.

Тут человека вполне выручает машина, но готовые автостратегии рекламных систем долго обучаются, и на это снова требуется открутить солидный бюджет. Полноценно оптимизировать рекламные кампании и выжать максимум из бюджета поможет только собственный ML, работающий в интересах рекламодателя.

На примере платформы AnData рассказываем, как работает ML в контекстной рекламе и малому и среднему бизнесу получить доступ к ML-оптимизации без крупных затрат и долгих интеграций.

Маркетинг, основанный на ручном управлении, не может полноценно использовать данные для максимального профита из рекламы, и поэтому постепенно уходит в прошлое. Крупные рекламодатели активно используют разработку и ML-решения, чтобы гибко обрабатывать информацию в режиме реального времени, анализировать большие массивы данных и делать точные предикты. И это влияет на весь рынок, среднему и малому бизнесу нужно учиться адаптироваться и тоже работать по-новому.

Машинное обучение (ML) решает проблемы ручной обработки данных и повышает качество рекламных кампаний. Пример — стратегии Яндекс.Директа, где даже в ручном управлении используются ML-алгоритмы для биддеров ставок.

ML-платформа применяет к собранным данным математические модели, которые рассчитывают сценарии поведения пользователей. Когда бизнес накапливает достаточный объем данных, обученный искусственный интеллект позволяет точно определять условия, на которых трафик дойдет до максимальной конверсии.

Например, ML рассчитает время: в зависимости от сегментов целевой аудитории, особенностей товаров и рыночных колебаний время до конверсии варьируется, и это влияет на оптимизацию.

Оптимизация с помощью ML более выгодна, чем автостратегии рекламных систем, что подтверждается опытом крупных компаний. Банки и большие маркетплейсы используют ML для предиктивных расчетов конверсии и экономят крупные деньги, повышая ROI и LTV, и исключая нецелевое расходование рекламного бюджета. 

Отказ от использования ML в аналитике снижает эффективность рекламной кампании — невозможность охватить все переменные при анализе и небольшая выборка данных приводят к выкупу дорогого трафика или недостатку лидов. 

Аналитика, основанная на машинном обучении и использовании Big Data — главный инструмент в современных компаниях, без которого уже невозможно стабильно выкупать трафик для лидогенерации по выгодным ставкам.

Разработать машинное обучение рекламной кампании с нуля дорого и зачастую нецелесообразно для SMB. Платформа по оптимизации рекламы AnData поможет стартапам, малому и среднему бизнесу получать профит от ML-технологии и выдержать конкуренцию с крупными игроками рынка.

AnData оптимизирует кампании в 1 клик и позволяет гибко использовать все возможности ML для рекламы.

• Данные о клиентах непрерывно собираются и обогащаются. AnData отслеживает все касания пользователей с брендом и формирует динамически обновляемый цифровой профиль. Благодаря кроссканальной и кроссдевайсной атрибуции данных платформа распознает пользователей по цифровому отпечатку, что исключает возникновение дублей в базе данных и уточняет аналитику. При этом AnData не семплирует данные — все собранные и обогащенные данные используются для улучшения ML-технологии, повышая точность предиктов. 

• Машинное обучение в рекламе постоянно улучшает алгоритмы. ML-оптимайзер постоянно совершенствует алгоритмы и умеет делать предикты, основываясь на исторических данных в системе. Для обучения AnData требуется меньше времени, чем стратегиям ML Директа, а собранные данные позволяют задействовать персонализированные стратегии автооптимизации. Для запуска рекламы с AnData не нужно 2 недели тратить бюджет на обучение автостатегий.

• Ставки и настройки кампаний корректируются в режиме онлайн. Платформа включает биддер ставок, который способен автоматически управлять ставками и корректировать настройки кампании, подстраиваясь под рыночный спрос. Это позволяет стабильно выкупать нужную часть трафика и рационально использовать рекламный бюджет. 

Управление рекламой машинным обучением с помощью ML-оптимайзера — сильная альтернатива ручному управлению или готовым автостратегиям рекламных систем. AnData хранит все данные согласно 152-ФЗ, а все сервера компании находятся на территории РФ, что исключает влияние санкций.

Переход на ML-оптимизацию с AnData улучшит результаты кампаний Директа и Ads, при этом платформа станет надежным хранилищем данных и витриной для аналитики.

Наша machine learning предиктивная аналитика для оптимизации рекламы поможет выжимать максимум из бюджета кампании. С помощью AnData возможно постоянно выкупать целевой трафик и снижать расходы для сохранения высокого ROI в режиме real time — платформа постоянно обогащает и обучается на собранных данных, и корректирует ставки каждые 15 минут и добивается того, чтобы рекламные системы применяли эти корректировки.

Тарифная сетка платформы удобно разделена для SMB и крупных компаний — стоимость сервиса зависит от бюджета, ограничений по функциональности нет.