Klik əsaslı atributsiya zəifləyir və zəifləməyə davam edəcək. Üçüncü tərəf kukiləri böyük ölçüdə yox olub, mobil tətbiq izləməsi əksər istifadəçilərin rədd etdiyi razılıq tələb edir və konversiyaların artan bir hissəsi heç bir istifadə edilə bilən yol olmadan gəlir. Əksər komandaların reaksiyası eyni son klik hesabatlarını oxumağa davam etmək və rəqəmlərin artıq gəlirlə üst-üstə düşmədiyini səssizcə qəbul etmək olub. AI marketinq miksi modelləşdirilməsi praktik alternativdir: fərdləri izləmək əvəzinə, məcmu xərcləri məcmu nəticələrə qarşı modelləşdirir və hər bir kanalın nə töhfə verdiyini qiymətləndirir.
Bu yanaşma köhnədir. İstehlak malları şirkətləri hər kəsin izləmə pikseli olmamışdan onilliklər əvvəl media xərcləri və satışlar üzrə reqressiya aparırdılar. Yeni olan odur ki, modelləşdirmə artıq orta ölçülü reklamverənin əli çatacaq yerdədir. Açıq mənbə kitabxanaları statistik mexanizmləri idarə edir, bulud hesablama Bayesian qiymətləndirməsini ucuzlaşdırır və model qatı əvvəllər mütəxəssis tələb edən hissələrdə kömək edir: priorların müəyyən edilməsi, uyğunluğun yoxlanılması və nəticənin büdcə qərarına çevrilməsi.
Model əslində nə edir
Əsasında siz həftəlik və ya gündəlik nəticə məlumatlarını kanal üzrə xərclərə qarşı uyğunlaşdırırsınız, reqressiyanın özündən daha çox əhəmiyyət kəsb edən iki düzəlişlə. Birincisi, reklamın dayandıqdan sonra da işləməyə davam etməsi faktını modelləşdirən adstock-dur: televiziya partlayışı və ya displey kampaniyası gecə yarısı bitmək əvəzinə həftələr ərzində davam edən bir təsirə malikdir. İkincisi, azalan gəlirləri modelləşdirən doymadır, çünki bir kanaldakı onuncu min avro ilk min avronun aldığını almır.
Satışları hərəkətə gətirən hər şey üçün nəzarətlər əlavə edin: qiymət dəyişiklikləri, promosyonlar, müşahidə edə bilirsinizsə rəqib fəaliyyəti, mövsümilik, tətillər, stok çatışmazlıqları və hər hansı böyük birdəfəlik hadisə. Nəzarəti buraxmaq səhv mesajı yaratmır. Bu, adətən hadisə zamanı işləyən kanala aid edilən əmin, lakin yanlış bir əmsal yaradır.
AI marketinq miksi modelləşdirilməsi nələrə cavab verə bilər və nələrə yox
Çözünürlük haqqında dəqiq olun. Miks modeli həftələr ərzində kanal səviyyəsində və bəzən kampaniya səviyyəsində suallara cavab verir. O, açar söz səviyyəsində və ya kreativ səviyyədə suallara cavab vermir və heç vaxt sizə hansı fərdi müştərinin haradan gəldiyini demir. Sizə istifadəçi səviyyəsində atributsiya yaradan miks modeli satan hər kəs sizə başqa bir şey satır.
Onun yaxşı cavablandırdığı suallar bahalı olanlardır. Brend axtarış büdcəmiz artımlıdır, yoxsa artıq yaratdığımız tələbi yığırıq? Displeyi otuz faiz azaltsaq, ümumi gəlirə nə olacaq? Ən yaxşı kanalımız hansı nöqtədə miqyaslanmağı dayandırır? Bunlar milyonlarla dəyəri olan qərarlardır və məhz son klik hesabatlarının toxuna bilmədiyi qərarlardır, çünki son klik son toxunuş nöqtəsini kreditləşdirir və tələbi yaradan kanallara qarşı struktur olaraq kordur.
Başlamazdan əvvəl ehtiyacınız olan məlumatlar
Tələblər insanların düşündüyündən daha az tələbkardır, lakin bir nöqtədə sərtdirlər: tarix. Parametrləri uyğunlaşdırmaq üçün kifayət qədər dövrə ehtiyacınız var, bu da praktikada ən azı iki illik həftəlik məlumat və ideal olaraq bu xərclərdə dəyişiklik deməkdir. Əgər hər kanal iki il ərzində sabit büdcə ilə işləyibsə, modelin öyrənəcəyi heç nə yoxdur. Qəsdən dəyişiklik bir girişdir, narahatlıq deyil.
- Kanal üzrə həftəlik xərc, ümumi, əgər həqiqi səmərəlilik oxunuşu istəyirsinizsə, istehsal və agentlik xərcləri daxil olmaqla.
- Həftəlik gəlir və ya biznesin razılaşdığı başqa bir tək nəticə metriki.
- Qiymət və promosyon tarixi, eyni həftəlik dənəvərlikdə.
- Məlum xarici hadisələr: buraxılışlar, kəsilmələr, PR artımları, rəqib kampaniyaları.
- Mümkün olan yerlərdə kanal üzrə təəssüratlar və ya əhatə dairəsi, bu adətən təkcə xərclərdən daha yaxşı uyğunlaşır.
Layihə vaxtının çox hissəsi bu cədvəlin yığılmasına sərf olunur. Məlumat təmizləndikdən sonra modelləşdirmənin özü bir neçə gün çəkir. Əksinə büdcə ayıran komandalar həmişə təəccüblənirlər.
Eksperimentə qarşı yoxlayın
Miks modeli qeyri-müəyyənlik əlavə edilmiş bir sıra qiymətləndirmələrdir və o, əminliklə yanlış ola bilər. Yeganə etibarlı yoxlama real eksperimentdir: bir sıra regionlarda kanalı söndürün, başqa yerlərdə açıq saxlayın və müqayisə edin. Əgər model on iki faiz gəlir düşüşü proqnozlaşdırıbsa və holdout iki faiz göstərirsə, modelin işə ehtiyacı var. İldə ən azı bir geo holdout keçirin və onu təkcə təsdiqləmək üçün deyil, həm də kalibrləmək üçün istifadə edin.
Bu, həm də dəqiqlik sualına dürüst cavabdır. Miks modelləri və klik atributsiyası tez-tez əhəmiyyətli dərəcədə razılaşmır və heç biri yerin həqiqəti deyil. Artımlılıq eksperimentləri mövcud olan yerin həqiqətinə ən yaxın şeydir və hər iki digər metod onlara qarşı qiymətləndirilməlidir.
Nəticəni hökm kimi deyil, istiqamət kimi istifadə edin
Ən çox yayılmış sui-istifadə modelin ROAS rəqəmlərini dəqiq rəqəmlər kimi qəbul etmək və media planını cədvəlin üst hissəsi ətrafında yenidən qurmaqdır. Etibarlı intervallara baxın. Əgər iki kanal ciddi şəkildə üst-üstə düşürsə, model sizə onları ayıra bilmədiyini deyir və nöqtə qiymətləndirməsi əsasında onlar arasında büdcəni dəyişdirmək səs-küyü qovmaqdır.
O, öz xərcini istiqamətli və təkrarlanan yerdə qazanır. Modeli rüblük yeniləyin, cavab əyrilərinin necə hərəkət etdiyini izləyin və klik məlumatlarını və eksperimentləri hər kanal daxilindəki qərarlar üçün saxlayaraq kanallar arasında geniş bölgünü təyin etmək üçün istifadə edin. AI marketinq miksi modelləşdirilməsi mövcud hesabatlarınızı əvəz etmir. O, mövcud hesabatlarınızın heç vaxt cavab vermək üçün qurulmadığı suala cavab verir, bu da heç kim izlənilə bilmədikdə reklamın ümumilikdə nəyə dəyəcəyidir.
Oxumağa davam edin: AI Reklam Optimizasiyası
Əlaqəli xidmət: AI Reklam Optimizasiyası