Оптимизация рекламной кампании: от классики к современным подходам

Российский сегмент интернет-рекламы и маркетинга продолжает стремительно расти. По данным Российской ассоциации электронных коммуникаций объём сектора по итогам 2023 года составил 478,8 млрд рублей, что на 22% превышает показатели предыдущего года. В условиях динамичного развития оптимизация рекламной кампании становится необходимостью, чтобы отстроиться от конкурентов и максимально эффективно расходовать бюджет. В статье рассказываем о классических способах оптимизации и с помощью ML-моделей, которые становятся всё более востребованными. 

Ручные методы оптимизации

Ручные методы предоставляют маркетологам ценные инструменты для адаптации и улучшения рекламных стратегий — от тщательного анализа аудитории до мониторинга конкурентов и проведения различных экспериментов. 

Рассмотрим подробнее основные принципы, которые помогут максимизировать эффективность ваших кампаний и снизить затраты:

— Изучение своей аудитории. Чем лучше вы понимаете свою целевую аудиторию, тем точнее вы сможете настроить таргетинг и избежать показа рекламы тем, кому она не интересна. Это поможет снизить CPM и повысить конверсионные показатели;

— A/B-тестирование. Проводите эксперименты с различными вариантами рекламы и медиаканалов, чтобы определить наиболее эффективные стратегии. Это поможет снизить CPA и CPC за счёт выбора лучших вариантов;

— Оптимизация объявлений. Персонализированные и релевантные креативы увеличат CTR и помогут снизить CPM и CPC;

— Изучение конкурентов. Следите за их рекламными подходами, идентифицируйте успешные методы и адаптируйте их для своей кампании;

— Эксперименты и новые стратегии. Разнообразие параметров поможет выявить наиболее эффективные варианты и найти оптимальные решения. Проще говоря — чем больше вы пробуете, тем лучше будет результат. 

Удобство использования ML-моделей

С появлением инструментов машинного обучения оптимизация рекламных кампаний стала более точной и результативной. ML-модели — это специальные алгоритмы, которые обрабатывают данные и на их основе делают прогнозы, помогая автоматизировать процессы и повысить эффективность рекламы.

Возможности ML-моделей:  

—  Прогнозирование результатов. ML-модели могут анализировать большие объёмы данных и предсказывать результаты рекламной кампании на основе множества факторов, таких как географическое распределение, демография аудитории, погода и прочее;

—  Персонализация. ML-алгоритмы способны адаптировать рекламные сообщения и предложения под конкретного пользователя на основе его предпочтений, поведения и истории взаимодействия с вашим брендом;

— Автоматизация. ML-модели могут упростить процессы принятия решений в реальном времени на основе данных о производительности кампании, что позволяет быстро реагировать на изменения и оптимизировать рекламу;

—  Оптимизация бюджета. Модели машинного обучения могут оптимизировать распределение бюджета между различными каналами рекламы и объявлениями, чтобы достичь максимального ROI — показателя прибыли относительно инвестиций.

ML-модели Hybrid позволяют оптимизировать кампании по таким ключевым показателям, как стоимость за клик (CPC), стоимость за тысячу показов (CPM), кликабельность объявлений (CTR) и стоимость за просмотр видеоролика (CTV). Недавние обновления включают возможность оптимизации по стоимости за действие (CPA) и стоимости за установку приложения (CPI).

Оптимизация ставок является одним из главных преимуществ ML в Hybrid. Алгоритмы ML оценивают вероятность достижения желаемого результата и регулируют ставки в реальном времени, чтобы достигнуть целевых показателей эффективности кампании. 

ML также помогает улучшить такие показатели, как CPC, CTR и процент просмотров путём анализа объявлений и медийных каналов. Hybrid анализирует различные события CPA от показа до повторной покупки и адаптирует ставки в реальном времени в соответствии с прогнозируемой вероятностью их совершения.

Таким образом, использование ML-моделей Hybrid позволяет не только оптимизировать рекламные кампании, но также прогнозировать и контролировать результаты на основе ключевых показателей.

Плюсы слияния — ML+человек

Ручная оптимизация с уникальными преимуществами в виде человеческого анализа и интуиции играет важную роль в успешности рекламных кампаний. Однако, несмотря на свои плюсы, имеет и недостатки. 

Во-первых — значительные временные и человеческие ресурсы, особенно при работе с большими объёмами данных. 

Во-вторых — человеческий фактор, приводящий к ошибкам, субъективным предпочтениям и не оптимальным решениям. В современном быстро меняющемся мире, где скорость и точность играют ключевую роль, ручная оптимизация может оказаться неэффективной или недостаточно гибкой для полного удовлетворения потребностей рекламной кампании.

ML предоставляет нам возможность обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, выявлять скрытые паттерны и прогнозировать поведение аудитории. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения, компании могут получить ценные инсайты о своей аудитории и рыночных тенденциях, которые могут использоваться для более точной и эффективной оптимизации РК. Кроме того, ML позволяет автоматизировать процессы принятия решений на основе данных о производительности кампании, что сокращает время на принятие решений и позволяет быстро реагировать на изменения в рыночной среде.

Преимущества слияния ручной оптимизации и ML актуальны в современном мире цифрового маркетинга. Этот подход включает в себя улучшение точности и скорости оптимизации, увеличение ROI и адаптацию к быстро меняющимся условиям рынка. Такая комбинация позволяет не только эффективно оптимизировать рекламные кампании, но и оставаться гибкими и конкурентоспособными.

Оптимизация рекламной кампании — это непрерывный процесс, требующий постоянного анализа, тестирования и улучшения. Ручные методы позволяют поддерживать контроль, в то время как применение ML-моделей значительно упрощает и улучшает эффективность оптимизации. Комбинация этих подходов поможет вам достичь максимального успеха в вашей рекламной деятельности.

Запустим рекламную кампанию вместе?