Взгляд изнутри AdWords: умное назначение ставок и стратегии автоматического назначения ставок

Вы много работали, чтобы создать звездный веб-сайт. Вы создали качественные кампании AdWords и провели эксперименты, чтобы найти лучшие целевые страницы после клика для каждой аудитории. Вы повторяли и повторяли тесты копирования объявлений, точно управляя ставками и бюджетами для ключевых слов. Возможно, вы даже потратили какое-то время на события, инициируемые кликом, в GTM, чтобы убедиться, что все ваши конверсии отслеживаются правильно. И все же вы все еще пытаетесь достичь целей по CPA или расширить свой аккаунт.

Пора позволить роботам начать помогать.

Вы делаете все правильно, но у вас нет времени, чтобы точно контролировать каждую ставку ключевого слова, бюджет, вариант объявления и целевую аудиторию. К счастью, вы опытный специалист по техническому маркетингу и готовы воспользоваться преимуществами машинного обучения, чтобы получить еще больше от своих вложений в контекстную рекламу. Один из лучших тестов для знакомства с миром автоматизации и машинного обучения - это стратегии интеллектуального назначения ставок AdWords.

Как AdWords Smart Bidding использует машинное обучение для более эффективной автоматизации ставок

AdWords представила стратегии интеллектуального назначения ставок еще в 2016 году, основанные на предыдущих вариантах автоматического назначения ставок, о которых было объявлено еще в середине 2010 года. За последние два года интеллектуальное назначение ставок продолжало расширяться и становиться все более мощным. Google добавил две новые стратегические цели, и поддерживающие алгоритмы продолжают развиваться по мере того, как машинное обучение становится все более продвинутым. Полный список доступных стратегий рассмотрен ниже, но сначала давайте рассмотрим, как и почему работает Smart Bidding.

Каждый пользователь поиска Google несет в себе несколько идентифицирующих характеристик или «сигналов». К ним относятся такие вещи, как:

• Устройство
• Место нахождения
• Пол
• Возраст
• Уровень дохода
• Время суток
• День недели

Google показывает рекламодателям совокупную эффективность любого из этих сигналов или, в некоторых случаях, даже комбинации двух или более. Опытные менеджеры по контекстной рекламе знают, что модификаторы ставок целесообразно применять для сигналов, совокупная эффективность которых заметно отличается от нормы. В то же время, однако, они также признают, что никто не может полностью охватить все варианты и комбинации сигналов, которые могут возникнуть.

Чтобы еще больше усложнить ситуацию, существуют и другие сигналы, которые требуют решения по принципу "все или ничего", когда сталкиваются с ними вручную:

• В географические настройки можно включить пользователей, заинтересованных в ваших целевых местоположениях, в дополнение к тем, кто присутствует физически.
• Текстовые объявления могут быть допущены к показу на всех партнерах в поисковой сети или вообще не показываться.
• В настройках кампании и группы объявлений можно использовать выборочную автоматизацию для «Оптимизированной» ротации объявлений с учетом различных характеристик рекламы.

Некоторые сигналы полностью невидимы в сегментах данных AdWords, включая браузер и операционную систему, предыдущие взаимодействия с веб-сайтом, атрибуты продукта и другие (см. Полный список сигналов автоматического назначения ставок). Более того, даже если бы данные были доступны для анализа, в настоящее время нет возможности вручную изменять ставки на основе следующих скрытых сигналов:

Войдите в машинное обучение.

Машинное обучение AdWords отслеживает и анализирует каждый видимый и скрытый сигнал при каждом поиске и каждом клике. Машинное обучение может выявить незначительные, но существенные изменения в поведении пользователей, которые связаны с демографическими различиями, использованием устройств, а также выраженными или предполагаемыми интересами и предпочтениями. Затем эти сигналы сопоставляются с данными об эффективности, такими как исторические показатели кликов и конверсий, а ставки увеличиваются или уменьшаются для достижения выбранной вами цели.

В конечном итоге машинное обучение - это чрезвычайно динамичный подход, основанный на данных, что дает ему возможность стать мощным инструментом в вашем арсенале контекстной рекламы.

Сравнение преимуществ распространенных стратегий интеллектуального назначения ставок

Перед тестированием любого интеллектуального назначения ставок убедитесь, что вы понимаете причины НЕ использовать автоматическую стратегию назначения ставок PPC. Если вы уверены, что ваши кампании соответствуют требованиям для успешного интеллектуального назначения ставок (15 или 30 конверсий / 30 дней, только качественные действия-конверсии, указанные в столбце «Конверсии», без предстоящих дат окончания кампании), следующая задача - определить, какая стратегия назначения ставок лучше всего соответствует вашим потребностям.

В настоящее время интеллектуальное назначение ставок AdWords поддерживает четыре стратегии автоматического назначения ставок:

• Оптимизированная цена за клик
• Целевая цена за конверсию
• Целевая рентабельность инвестиций
• Максимум конверсий

Хотя технически это не является стратегией интеллектуального назначения ставок (поскольку она ориентирована на трафик, а не на конверсии), максимальное количество кликов также часто рассматривается при обсуждении вариантов интеллектуального назначения ставок.

Чтобы воспользоваться преимуществами интеллектуального назначения ставок, вы должны учитывать цели каждой стратегии в сочетании со своими собственными:

Выбор правильной стратегии интеллектуального назначения ставок для тестирования

У каждого варианта стратегии интеллектуального назначения ставок есть свой уникальный подход к привлечению высококачественного трафика, вовлеченности и конверсий. Эти подходы определяют основной алгоритм, используемый для управления ставками вашей кампании, группы объявлений и ключевых слов. Таким образом, правильный выбор имеет решающее значение для успешного применения.

Чтобы упростить навигацию по параметрам, вы можете использовать приведенную ниже таблицу, чтобы определить, какую стратегию интеллектуального назначения ставок вы должны протестировать в первую очередь для достижения своих целей:

Рекомендуется протестировать новые стратегии назначения ставок с помощью экспериментов AdWords, которые позволяют напрямую сравнивать эффективность с предыдущей стратегией назначения ставок за исследуемый период времени.

Как определить, работает ли интеллектуальное назначение ставок для вас

После запуска эксперимента может быть сложно определить, действительно ли интеллектуальное назначение ставок работает в вашу пользу. AdWords показывает результаты по сравнению с исходной кампанией при просмотре любой вкладки в рамках эксперимента:

Однако с хорошо названным экспериментом вам будет легче сравнить эффективность, загрузив простой отчет о кампании и изучив KPI для исходной кампании и эксперимента параллельно (или построчно, в данном случае).

Пример 1. Максимальное количество конверсий

Один недавний эксперимент, проведенный от имени клиента по привлечению потенциальных клиентов, показывает, как стратегия "Максимальное количество конверсий" смогла значительно повысить эффективность поисковой кампании с ограниченным бюджетом.

Тест был запущен в двух кампаниях, которые обеспечивали стабильный объем потенциальных клиентов при цене за конверсию ниже средней. Поскольку потенциальных клиентов из этих конкретных кампаний было труднее закрыть изнутри, цель заключалась в том, чтобы привлечь больше лидов без дополнительных затрат. Стратегия назначения ставок "Максимум конверсий" позволила увеличить показатели трафика, вовлеченности и конверсии, снизив общую стоимость и стоимость конверсии:

Обе кампании, в которых проводилось тестирование "Максимальное количество конверсий" с помощью экспериментов, показали больше конверсий по более низкой цене за конверсию, чем их аналоги с Оптимизатором цены за клик. Таким образом, стратегия "Максимальное количество конверсий" была применена в полной мере и продолжает хорошо работать.

Такой результат желает видеть каждый при изучении своих экспериментов в кампаниях, но, к сожалению, большинство из них не совсем таковы.

Пример 2: целевая цена за конверсию

Рассмотрим другой эксперимент с учетной записью лидогенератора, в котором целевая цена за конверсию была протестирована для увеличения количества потенциальных клиентов при указанной цене за конверсию, и результаты были не совсем однозначными.

Этот тест был запущен в двух кампаниях, которые исторически генерировали высококачественные лиды, но в которых цена / конверсия со временем ползли вверх. Поскольку кампании не были ограничены бюджетом, целью была оптимизация показа рекламы, чтобы сократить потери пользователей, которые вряд ли совершат конверсию. Стратегия назначения ставок "Целевая цена за конверсию" позволила снизить затраты при одновременном повышении коэффициента конверсии, но за счет снижения трафика и объема конверсий:

Обе кампании показали неоднозначные результаты, и окончательное решение было принято на основе первоначальных целей эксперимента. Целевая цена за конверсию, как известно, временами ограничивает трафик, чтобы предотвратить превышение ставки CPA, но она действительно снижает цену за конверсию за счет сокращения бесполезных расходов и ориентации показа рекламы на высококачественных поисковиков. Уменьшение количества показов, кликов и конверсий было проигнорировано в пользу более эффективного назначения ставок для привлечения потенциальных клиентов с меньшими затратами.

Заключительные мысли

Интеллектуальное назначение ставок предназначено для привлечения большего числа лучших пользователей на ваши целевые страницы после клика. Однако следует понимать, что алгоритмы могут по-разному выполнить это обещание. Иногда они достигают этого в первую очередь за счет предоставления большего количества трафика. В других случаях трафик может уменьшиться в пользу привлечения более качественных пользователей на ваш сайт или на целевую страницу после клика.

Если результаты вашего эксперимента неоднозначны, не забудьте подумать о своих первоначальных целях при определении победителя и подумайте о корректировке переменных там, где это необходимо, чтобы найти наиболее эффективную стратегию назначения ставок для каждой из ваших кампаний.