Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое предоставляет системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Машинное обучение фокусируется на разработке компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самостоятельного обучения. Согласно Google:

«Эта технология имеет решающее значение, помогая маркетологам анализировать бесчисленные сигналы в режиме реального времени и показывать потребителям более полезную рекламу в нужные моменты. Машинное обучение также является ключом к измерению потребительских путешествий, которые теперь охватывают несколько устройств и каналов как в цифровом, так и в физическом мире».

Для компании, стремящейся стать лидером технологических инноваций, вполне естественно, что они привнесут машинное обучение в платформу AdWords. Это поможет маркетологам эффективно охватить нужную аудиторию и помочь этой аудитории найти более релевантную рекламу. Эта технология при правильном применении также позволяет рекламодателям проводить более прибыльные кампании, что обычно приводит к увеличению бюджета, что является выигрышем как для Google, так и для их пользователей.

Машинное обучение для поисковых кампаний

Умное назначение ставок

Функция интеллектуального назначения ставок в AdWords существует уже некоторое время, но в 2017 году мы принесли закулисные улучшения в области машинного обучения. Когда выполняется поиск в Google, система AdWords оптимизирует ставки на основе сотен «сигналов». Эти сигналы включают в себя устройство, физическое местоположение, назначение местоположения, день недели и время суток, демографические данные и т. д. Новейшее дополнение к стратегиям Smart Bidding — «Максимальное количество конверсий», для которого не требуется максимальная ставка CPA. Это отличный способ быстро определить оптимальную цену за конверсию для кампании, а затем скорректировать ее в соответствии с целями рентабельности инвестиций.

Ротация рекламы

Одним из самых неприятных изменений для тех из нас, кто долгое время управлял учетными записями AdWords, стал способ ротации объявлений Google. Несколько лет назад, когда вы настраивали свое объявление на равномерную ротацию, они чередовались равномерно. Со временем эта настройка становилась все менее и менее надежной, поскольку Google все больше контролировал, какая реклама показывается в какое время. В 2017 году это стало официальным, и с августа единственными вариантами ротации рекламы были «Оптимизация» и «Поворот на неопределенный срок».

После 4 месяцев тестирования кажется, что разрешение Google оптимизировать рекламу на основе прошлого поведения пользователей с помощью машинного обучения работает хорошо для большинства рекламодателей. Кроме того, добавление «Вариантов объявлений» в новый интерфейс в ноябре 2017 года вернуло контролируемое тестирование в AdWords новыми способами, и раннее тестирование прошло очень гладко.

Аудитории поиска на рынке

Согласно Google, аудитория на рынке использует возможности машинного обучения, чтобы лучше понять намерение совершить покупку. Он анализирует триллионы поисковых запросов и активности на миллионах веб-сайтов, чтобы помочь определить, когда люди близки к покупке, и показывать рекламу, которая будет для них более актуальной и интересной. Это означает, что вы можете ставить больше, если клиент, ищущий ваш продукт или услугу, провел какое-то исследование в прошлом — это мощное использование ИИ, которое должен использовать каждый рекламодатель.

Аудитория поиска событий из жизни

Подобно аудиториям поиска на рынке, Google также запустил таргетинг на события жизни в 2017 году. Этот вариант таргетинга позволяет рекламодателям ориентироваться на пользователей, переживающих важные жизненные события, такие как свадьба, выпускной или переезд. По мере того, как Google запускает больше событий, это станет очень ценным инструментом в наборе инструментов AdWords.

Машинное обучение для медийных кампаний

Умные кампании в контекстно-медийной сети

Машинное обучение не только улучшило поисковую сеть в прошлом году. Google также запустил умные кампании в контекстно-медийной сети. Вот как они работают: введите целевую цену за конверсию и бюджет своей учетной записи, предоставьте рекламные ресурсы, такие как заголовок и изображения, и система автоматически обучится и оптимизируется для достижения ваших целей.

На первый взгляд, подобный продукт вселяет страх в сердца агентств, но важно помнить, что «умные» кампании настолько умны, насколько вы говорите о них при первоначальной настройке. Выбор неправильных целей или использование непроверенных активов потенциально может привести к катастрофе. Другими словами, искусственный интеллект Google справляется с рутинной работой по управлению кампаниями, но рекламодателям все равно придется потратить много времени и усилий, чтобы убедиться, что машины могут эффективно выполнять свою работу.

Машинное обучение для отчетности

Атрибуция на основе данных

Что касается отчетности, AdWords теперь использует машинное обучение, чтобы находить корреляции между миллионами уникальных способов, которыми путь потребителя может привести к конверсии, и присваивает веса важности каждого возможного шага. Рекламодателям, использующим любую из рассмотренных ранее стратегий интеллектуального назначения ставок, было бы целесообразно также включить эту функцию в свои учетные записи. В конце концов, если вы собираетесь позволить машинам управлять вашими ставками, вам лучше предоставить им как можно больше данных.

Что принесет 2018 год?

Хотя 2018 год не станет годом, когда машины заберут нашу работу, они продолжат делать нашу жизнь проще. Список ежедневных задач управления контекстной рекламой с годами сократился, поскольку мы передавали все больше и больше наших рутинных задач автоматизированным решениям. В Greenlane это освободило время в расписании наших менеджеров по работе с клиентами, чтобы они могли больше думать о своих клиентах. Создание и оптимизация целевых страниц продолжают приносить все лучшие и лучшие результаты для наших клиентов B2B, и мы помогаем им создавать красивые ресурсы, которые их посетители стремятся загрузить. Что касается электронной коммерции, мы оптимизируем показатели конверсии, упрощая процесс оформления заказа, тестируя макеты страниц продуктов и улучшая фиды продуктов. Машины облегчили вам жизнь? Дайте нам знать, как в комментариях!