Sadə dildə desək, proqnozlaşdırıcı təkliflər hər bir fərdi reklam hərracı üçün dönüşüm hadisəsinin ehtimalını qiymətləndirmək üçün tarixi kampaniya məlumatlarından istifadəni nəzərdə tutur. Bu məlumatlar hərracdan əvvəl emal edilərək, təklif alqoritmləri real vaxt rejimində xüsusi reklam yerləşdirmələri üçün investisiya məbləğini tənzimləyə bilir. Bu avtomatlaşdırılmış yanaşma, dönüşüm həcmini artırmaq və ya reklam xərclərinin gəlirliliyini yaxşılaşdırmaq kimi əvvəlcədən müəyyən edilmiş hədəflərinizə əsasən performansı maksimuma çatdırmağı hədəfləyir. Rəqəmsal marketoloqlar üçün bu texnologiya, əvvəllər əl ilə təklif vermə mühitlərində standart əməliyyat proseduru olan hər bir açar söz və ya auditoriya seqmenti üçün təklifləri əl ilə təyin etmək ehtiyacını aradan qaldırır.
Proqnozlaşdırıcı təkliflər arxa planda necə işləyir?
Mahiyyət etibarilə, proqnozlaşdırıcı təkliflər çoxlu sayda tarixi kampaniya məlumatlarını emal edən qərar qəbul etmə mühərriki kimi fəaliyyət göstərir. İstifadəçi axtarış apardıqda və ya səhifəyə daxil olduqda, reklam platforması həmin istifadəçi, kontekst və oxşar şəraitdə reklamlarınızın tarixi performansı ilə bağlı minlərlə məlumat nöqtəsini qiymətləndirir. Bu məlumat nöqtələrinə əvvəlki dönüşüm tarixi, istifadəçi yeri, cihaz növü, günün vaxtı və brendinizlə keçmiş qarşılıqlı əlaqə daxildir. Alqoritm istifadəçinin dönüşümü tamamlama ehtimalını hesablayır. Ehtimal yüksəkdirsə, sistem reklamın göstərilməsini təmin etmək üçün təklifi artırır. Əksinə, dönüşüm ehtimalı aşağıdırsa, sistem büdcənizi daha yaxşı imkanlar üçün saxlamaq məqsədilə təklifi azalda və ya hərracı tamamilə atlaya bilər. Bu proses millisaniyələr ərzində, insanın bazar dəyişikliklərinə verə biləcəyi reaksiyadan qat-qat sürətli baş verir.
Tipik bir hesabda, dönüşüm izləməni aktivləşdirdikdən və hədəfə əsaslanan təklif strategiyasını seçdikdən sonra bu tənzimləmələrin avtomatik baş verdiyini görəcəksiniz. Sistemin iştirak etdiyi hər bir hərracdan öyrənmək üçün dizayn edildiyinə görə müdaxilə etməyinizə ehtiyac yoxdur. Bu, modelin daha çox dönüşüm məlumatı aldıqca daha dəqiq olduğu daimi kalibrləmə dövrü yaradır. Bu sistemin effektiv işləməsi üçün əsas tələb ardıcıl və təmiz dönüşüm siqnalları axınıdır. Platforma kifayət qədər məlumat almadıqda, etibarlı proqnozlar verməkdə çətinlik çəkir, bu da çox vaxt qeyri-sabit performansa və ya xərclərin dəyişməsinə səbəb olur.
Hesabınızın proqnozlaşdırıcı təkliflərə hazır olduğuna dair ümumi göstəricilər hansılardır?
Avtomatlaşdırılmış proqnozlaşdırıcı təkliflərə keçid hər hansı bir rəqəmsal marketinq komandası üçün əhəmiyyətli bir dəyişiklikdir. Əl ilə təklif vermədən uzaqlaşmazdan əvvəl, hesabınızın quraşdırılmasının bu alqoritmlərin tələblərini dəstəklədiyini yoxlamaq vacibdir. Ümumi bir nümunə odur ki, 30 günlük müddətdə ən azı 30-50 dönüşümü olan hesablar avtomatlaşdırılmış strategiyalar altında daha proqnozlaşdırıla bilən nəticələr verir. Hesabınızda kifayət qədər dönüşüm məlumatı yoxdursa, maşın öyrənməsi modelləri öyrənmə mərhələsində çox vaxt sərf edə bilər və bu da potensial olaraq qeyri-optimal nəticələrə gətirib çıxarır. Veb və mobil tətbiq hadisələri daxil olmaqla, bütün platformalarda dönüşüm izləmə ardıcıllığını yoxlamalısınız.
Kampaniyanızı proqnozlaşdırıcı təkliflərə hazırlamaq üçün yoxlama siyahısı
- Dönüşüm izləmə pikselinizin bütün əsas səhifələrdə düzgün quraşdırıldığını yoxlayın.
- Dönüşüm pəncərənizin tam müştəri səyahətini əhatə edəcək qədər uzun olduğundan əmin olun.
- Daha çox məlumatı vahid təklif modelinə daxil etmək üçün kampaniya strukturunuzu birləşdirin.
- Alqoritmin öyrənməsini poza biləcək kənar göstəriciləri aradan qaldırmaq üçün tarixi məlumatlarınızı yoxlayın.
- Keçid etməzdən əvvəl reklam xərclərinin gəlirliliyi və ya əldəetmə başına xərc hədəflərini dəqiq müəyyənləşdirin.
Proqnozlaşdırıcı təkliflər hər kampaniya üçün həmişə ən yaxşı seçimdirmi?
Proqnozlaşdırıcı təkliflər dönüşümə yönəlmiş kampaniyaların miqyasını artırmaq üçün yüksək effektiv olsa da, hər ssenari üçün həmişə doğru cavab deyil. Yeni məhsul təqdimatları və ya brend məlumatlılığı kampaniyaları kimi xüsusi hallarda əl ilə nəzarətin daha uyğun olduğunu görə bilərsiniz. Məhsul təqdimatı zamanı alqoritmin dəqiq proqnozlar verməsi üçün lazım olan tarixi dönüşüm məlumatları çatışmaya bilər. Bundan əlavə, büdcəniz çox məhduddursa, avtomatlaşdırılmış təklif tənzimləmələri ilə bəzən əlaqəli olan dəyişkənlikdən qaçmaq üçün xüsusi açar sözlərə nə qədər xərcləndiyinə dəqiq nəzarət etməyə üstünlük verə bilərsiniz. Xüsusi hesabınız üçün hansı yanaşmanın daha yaxşı nəticələr verdiyini görmək üçün əl ilə təklif vermə ilə avtomatlaşdırılmış proqnozlaşdırıcı təklifləri müqayisə etmək üçün split test keçirmək çox vaxt faydalıdır.
Ardıcıl nəticələr verən qurulmuş kampaniyalar üçün proqnozlaşdırıcı təkliflər adətən əl ilə edilən səylərdən daha yaxşı nəticə verir. Əsas səbəb icra sürətidir. Avtomatlaşdırılmış sistem minlərlə dəyişəni eyni vaxtda əsas götürərək təklifləri tənzimləyə bilir ki, bu da insan menecer üçün əl ilə edilməsi qeyri-mümkündür. Bununla belə, məhdud büdcə ilə işləyirsinizsə, klik başına xərc göstəricilərini yaxından izləməlisiniz. Avtomatlaşdırılmış sistemlər dönüşüm hədəflərinizə çatmaq üçün nəzərdə tutulub və bəzən yüksək dəyərli istifadəçini ələ keçirmək üçün təklifləri əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilərlər, bu da gözlənilən orta klik başına xərci müvəqqəti olaraq keçə bilər.
Alien Road müştəri hesablarında proqnozlaşdırıcı təklifləri necə tətbiq edir
Alien Road-da biz müştərilərimiz üçün proqnozlaşdırıcı təklif strategiyalarını tətbiq edərkən sistemli bir prosesi izləyirik. Biz hər bir toxunma nöqtəsinin düzgün işlədiyini təmin etmək üçün müştərinin cari dönüşüm izləməsinin hərtərəfli auditi ilə başlayırıq. Məlumat keyfiyyəti proqnozlaşdırma uğurunun təməlidir, ona görə də ilk bir neçə həftəni dönüşüm məlumatlarını təmizləməyə və yüksək dəyərli dönüşüm hadisələrini müəyyən etməyə sərf edirik. Məlumat təmizləndikdən sonra, mövcud əl ilə idarə olunan kampaniyaların performansını avtomatlaşdırılmış proqnozlaşdırıcı təkliflərdən istifadə edən yeni kampaniyalarla müqayisə etdiyimiz sınaq mərhələsinə keçirik. Məsələn, elektron ticarət müştərisi üçün tipik bir işdə, biz dörd həftəlik müddət ərzində performansı izləyərək, hədəf reklam xərclərinin gəlirliliyi strategiyasını sınaqdan keçirmək üçün xüsusi məhsul kateqoriyasını ayıra bilərik.
Hesabat prosesimiz yalnız boş göstəricilərə deyil, faktiki biznes nəticələrinə diqqət yetirir. Biz müştərilərimizə alqoritmin dönüşüm nisbətlərini və ümumi gəliri yaxşılaşdırmaq üçün təklifləri necə tənzimlədiyi barədə aydın fikirlər təqdim edirik. Biz həmçinin biznes hədəfləri dəyişdikcə və ya alqoritm hesabda daha çox yetkinlik qazandıqca, hədəf reklam xərclərinin gəlirliliyi və ya əldəetmə başına xərc parametrlərini tənzimləmək üçün müntəzəm ünsiyyət ritmini saxlayırıq. Bu yanaşma, platformanın dəqiqəlik hərrac tənzimləmələrini idarə etməsinə imkan verərkən, avtomatlaşdırmanın müştərinin daha geniş maliyyə məqsədləri ilə uyğunlaşmasını təmin edir.
Proqnozlaşdırıcı təkliflərə keçdikdən sonra hansı göstəriciləri izləməlisiniz?
Proqnozlaşdırıcı təklifləri aktivləşdirdikdən sonra, marketoloq kimi diqqətiniz fərdi açar sözləri tənzimləməkdən yüksək səviyyəli performans göstəricilərini idarə etməyə keçməlidir. Siz artıq təklif məbləğinə görə məsuliyyət daşımırsınız, lakin alqoritmə təqdim etdiyiniz məhdudiyyətlərə görə məsuliyyət daşıyırsınız. Sistemin biznes tələblərinizdən kənara çıxmamasını təmin etmək üçün hədəf göstəricilərinizi gündəlik izləyin. Siz həmçinin axtarış təəssüratı payındakı dəyişiklikləri izləməlisiniz, çünki bu, alqoritmin xərcləmə nümunələri ilə çox aqressiv və ya çox mühafizəkar olub-olmadığını göstərə bilər.
Aktivləşdirmədən sonrakı monitorinq üçün əsas performans göstəriciləri
- Trafik keyfiyyətinin sabit qalmasını təmin etmək üçün dönüşüm nisbəti tendensiyaları.
- Sistemin kifayət qədər imkanlar tapdığını təsdiqləmək üçün ümumi dönüşüm həcmi.
- Hədəf diapazonunuzda qalmasını təmin etmək üçün əldəetmə başına orta xərc.
- Büdcənizin potensial performansı məhdudlaşdırıb-məhdudlaşdırmadığını ölçmək üçün axtarış təəssüratı payı.
- Avtomatlaşdırılmış strategiyanın ümumi gəlirliliyini qiymətləndirmək üçün reklam xərclərinin gəlirliliyi.
Keçid etdikdən sonra performansda qəfil azalma olduqda nə etməli
Ümumi bir nümunə, yeni təklif strategiyasının ilkin öyrənmə mərhələsində performansın qısamüddətli azalmasıdır. Bu, alqoritmin xüsusi dönüşüm hədəfiniz üçün optimal nöqtəni tapmaq üçün müxtəlif təklif səviyyələrini sınaqdan keçirməsi səbəbindən baş verir. Əgər eniş görürsünüzsə, parametrlərinizdə və ya kampaniya strukturunuzda tez-tez, böyük dəyişikliklər etmək həvəsindən çəkinin. Sürətli dəyişikliklər etmək öyrənmə prosesini sıfırlayır və alqoritmin sabitliyə çatmasına mane olur. Bunun əvəzinə, nəticələri təhlil etməzdən əvvəl kampaniyaya normallaşması üçün müəyyən bir müddət—adətən 14 gün—verin.
Öyrənmə dövründən sonra performans aşağı qalarsa, dönüşüm izləmə quraşdırmanızı yoxlayın. Bəzən sayt yeniləməsi dönüşüm piksellərini poza bilər ki, bu da alqoritmin səhv məlumat almasına səbəb olur. Məlumat axını pozulubsa, proqnozlaşdırıcı təklif modeli səhv qərarlar qəbul edəcək və nəticədə xərclər boşa gedəcək. Həmişə dönüşüm izləmənin aktiv olduğunu və teqlərin bütün dönüşüm səhifələrində düzgün işlədiyini yoxlayın. İzləmə qaydasındadırsa, sistemə kəşf etmək və yüksək dəyərli dönüşümlər tapmaq üçün daha çox yer vermək üçün hədəf göstəricilərinizi daha az məhdudlaşdırıcı olacaq şəkildə tənzimləməli ola bilərsiniz.
Bu həftə haradan başlamalı
Bu həftə proqnozlaşdırıcı təkliflərdən istifadə etməyə başlamaq üçün kifayət qədər tarixi dönüşüm həcmi olan bir kampaniya seçin. Hər hansı bir dəyişiklik etməzdən əvvəl, əldəetmə başına orta xərc və ümumi aylıq dönüşüm sayınız daxil olmaqla cari performans göstəricilərinizi sənədləşdirin. Platforma icazə verirsə, kampaniyanızın qaralama və ya eksperiment versiyasını yaradın və proqnozlaşdırıcı təklif strategiyasını orada tətbiq edin. Bu, canlı, yüksək performanslı kampaniyalarınıza təsir etmədən performansı müşahidə etməyə imkan verir. Yeni strategiyanı tətbiq etdikdən sonra, heç bir böyük dəyişiklik etmədən nəticələri ən azı iki həftə izləyin. Bu yavaş, metodik yanaşma avtomatlaşdırılmış sistemin dönüşümlərinizi effektiv şəkildə proqnozlaşdırdığını və biznes məqsədlərinizə çatmağınıza kömək etdiyini yoxlamağa imkan verir.
Oxumağa davam edin: AI Reklam Optimizasiyası · AI Reklam Optimizasiyası