Dəyərə əsaslanan təklif strategiyaları, daha yüksək konversiya dəyərinə sahib olacağı proqnozlaşdırılan istifadəçilər üçün daha aqressiv təkliflər vermək üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Bu metod diqqəti kliklər və ya ümumi konversiyalar kimi sadə həcm əsaslı hədəflərdən hər bir qarşılıqlı əlaqənin faktiki pul dəyərinə yönəldir. Avtomatlaşdırılmış sistem tarixi məlumatları və istifadəçi siqnallarını real vaxt rejimində təhlil edərək hansı hərracların daha yüksək investisiyaya layiq olduğuna qərar verir. Rəqəmsal reklamçılar bu yanaşmadan reklam xərclərini yalnız görünürlüklə deyil, biznesin gəlirliliyi ilə uyğunlaşdırmaq üçün istifadə edirlər.
Niyə sadə konversiya hədəflərindən kənara çıxmalısınız?
Bir çox kampaniya konversiyaların sayını maksimuma çatdırmağa fokuslanaraq başlayır. Bu trafik yaratsa da, çox vaxt hər konversiyanın şirkətiniz üçün eyni faydanı təmin etmədiyi faktını nəzərdən qaçırır. On dollar xərcləyən müştəri, standart alqoritmlər tərəfindən beş yüz dollar xərcləyən müştəri ilə eyni cür qəbul edilir. Bu fərqləndirmənin olmaması aşağı dəyərli potensial müştərilərə və ya kiçik sifarişli müştərilərə büdcənin israf edilməsinə səbəb olur. Dəyərə əsaslanan modeli tətbiq etməklə, platformaya ən çox gəlir gətirməsi ehtimalı olan istifadəçilərə üstünlük verməyi tapşırırsınız.
Tipik bir hesabda, dəyərə əsaslanan təkliflərə keçid təmiz konversiya dəyərləri dəsti tələb edir. İzləmə pikselinizin və ya server tərəfi inteqrasiyanızın hər satış baş verdikdə düzgün əməliyyat məbləğini tutduğundan əmin olmalısınız. Xidmət əsaslı bir biznes idarə edirsinizsə, potensial müştərilərə tarixi bağlanma dərəcələrinə və orta sövdələşmə ölçüsünə əsasən statik dəyərlər təyin etməlisiniz. Bu hazırlıq maşın öyrənməsi sisteminə müxtəlif konversiyaların nisbi əhəmiyyətini anlamağa və reklam xərclərinə hədəf gəlirinizi əldə etmək üçün müvafiq şəkildə optimallaşdırmağa imkan verir.
Dəyərə əsaslanan təklif strategiyaları praktikada necə işləyir?
Mexanizm hər bir hərrac üçün milyonlarla məlumat nöqtəsini qiymətləndirən maşın öyrənməsi modellərinə əsaslanır. İstifadəçi bir termin axtardıqda, platforma cihaz növü, yerləşmə, günün vaxtı və brendinizlə əvvəlki qarşılıqlı əlaqələr kimi amilləri nəzərə alır. Daha sonra istifadəçinin konversiya etmə ehtimalını və bu konversiyanın potensial dəyərini proqnozlaşdırır. Proqnoz yüksəkdirsə, sistem təəssüratı qazanmaq üçün daha yüksək təklif verir. Proqnoz aşağıdırsa, təklifi aşağı salır və ya rəqabət aparmamağı seçir.
Bu daimi düzəliş hər hərrac üçün millisaniyələr ərzində baş verir. Xüsusi demoqrafik göstəricilər və ya yerləşdirmələr üçün təklifləri əl ilə dəyişməyə ehtiyac yoxdur. Bunun əvəzinə, reklam xərclərinə hədəf gəlir (ROAS) kimi bir hədəf dəyər təyin edirsiniz və alqoritm çatdırılan ümumi dəyəri maksimuma çatdırarkən bu səmərəliliyə nail olmaq üçün işləyir. Bu, komandanıza fərdi açar sözlər və ya reklam qrupları üçün əl ilə təklif idarəetməsinə vaxt sərf etmək əvəzinə, kampaniya strukturu və kreativ aktivlər kimi strateji girişlərə diqqət yetirməyə imkan verir.
Əl ilə və dəyərə əsaslanan təkliflərin müqayisəsi
| Xüsusiyyət | Əl ilə təklif | Dəyərə əsaslanan təklif |
|---|---|---|
| Əsas hədəf | Maksimum kliklər/həcm | Maksimum konversiya dəyəri |
| Optimallaşdırma | Əl ilə düzəliş | Maşın öyrənməsi |
| Məlumat istifadəsi | Məhdud/Tarixi | Real vaxt rejimində istifadəçi siqnalları |
Bu strategiyalar üçün ümumi quraşdırma tələbləri hansılardır?
Hər hansı avtomatlaşdırılmış təklifi aktivləşdirməzdən əvvəl konversiya izləməyinizin dəqiq olduğundan əmin olun. Natamam məlumatlar və ya çatışmayan dəyər etiketləri alqoritmi çaşdıracaq və zəif nəticələrə gətirib çıxaracaq. İzləmə quraşdırmanızın bütün kanallarda dəyərləri ardıcıl olaraq tutduğunu yoxlamalısınız. Uzun satış dövrünüz varsa, dəyər məlumatlarını sistemə geri qaytarmaq üçün oflayn konversiya idxalından istifadə etməli ola bilərsiniz. Bu, alqoritmə ilkin kliklərin necə faktiki gəlirə çevrildiyinə dair tam mənzərəni təqdim edir.
- Pikselinizin və ya izləmə etiketinizin bütün ödəniş səhifələrində quraşdırıldığını yoxlayın.
- Hər unikal əməliyyat üçün dinamik dəyərlərin ötürüldüyünə əmin olun.
- Satışlarınız rəqəmsal platformadan kənarda baş verirsə, oflayn konversiya izləməni qurun.
- Alqoritmin öyrənməsi üçün kifayət qədər məlumat olduğundan əmin olmaq üçün konversiya həcminizi izləyin.
- Forma göndərilməsi kimi qeyri-əməliyyat hədəfləri üçün ağlabatan potensial müştəri dəyərləri təyin edin.
Alien Road dəyərə əsaslanan təklifləri necə tətbiq edir
Alien Road-da yanaşmamız müştərinin cari məlumat infrastrukturunun dərin auditi ilə başlayır. Biz izləmədə maşın öyrənməsi modellərinin yüksək keyfiyyətli siqnallar almasına mane ola biləcək boşluqları axtarırıq. Məsələn, tipik bir əməkdaşlıqda biz müştərinin forma göndərilmələrini izlədiyini, lakin bu potensial müştərilərin keyfiyyətini izləmədiyini aşkar edə bilərik. Biz onlara CRM statuslarına əsasən potensial müştərilərə müxtəlif dəyərlər təyin edərək, potensial müştəri qiymətləndirmə sistemini tətbiq etməyə kömək edirik. Bu məlumat daha sonra reklam platformasına geri sinxronlaşdırılır.
İzləmə hazır olduqdan sonra hesabları mərhələli şəkildə dəyərə əsaslanan təkliflərə keçiririk. Büdcəni miqyaslandırmadan əvvəl alqoritmin performansını sınaq mühitində müşahidə etməklə başlayırıq. Hədəf ROAS parametrlərinin müştərinin faktiki mənfəət marjaları ilə uyğunlaşdığını təmin etmək üçün daimi nəzarəti saxlayırıq. Komandamız kreativ və auditoriya seqmentlərini təkmilləşdirməyə diqqət yetirir ki, bu da maşın öyrənməsi sisteminə daha yaxşı girişlər təmin edir və zaman keçdikcə yüksək dəyərli müştəriləri daha effektiv tapmağa imkan verir.
Dəyərə əsaslanan təkliflərdən istifadə etməyin riskləri nələrdir?
Dəyərə əsaslanan təkliflər effektiv olsa da, bu sehrli bir həll yolu deyil. Əsas risklərdən biri qeyri-real hədəf ROAS təyin etməkdir. Hədəfinizi çox yüksək təyin etsəniz, sistem meyarlarınıza cavab verən kifayət qədər hərrac tapmaqda çətinlik çəkə bilər ki, bu da çatdırılma və trafikin əhəmiyyətli dərəcədə azalmasına səbəb olur. Alqoritmə sabit bir təməl vermək üçün həmişə tarixi performansınıza əsaslanan bir hədəflə başlamalısınız. Onu çox aşağı təyin etsəniz, biznes hədəflərinizə töhfə verməyən aşağı dəyərli trafikə çox xərcləyə bilərsiniz.
Digər bir risk öyrənmə dövrüdür. Təklif strategiyanızda və ya konversiya dəyərlərinizdə hər dəfə əhəmiyyətli dəyişikliklər etdikdə, alqoritm öyrənmə fazasına daxil olur. Bu müddət ərzində nəticələr dəyişə bilər və əlavə dəyişikliklər etməkdən çəkinməlisiniz. Səbir tələb olunur. Əsas düzəlişlər etməzdən əvvəl sistemin ən azı iki həftə sabitləşməsinə icazə vermək daha yaxşıdır. Dəyişikliklərinizin qeydini aparın ki, sonradan hansı performans tendensiyalarına səbəb olduğunu başa düşə biləsiniz.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Dəyərə əsaslanan təkliflərdən istifadə etməyə başlamaq istəyirsinizsə, cari konversiya məlumatlarınızı nəzərdən keçirməklə başlayın. Hər satışın faktiki dəyərini izləyirsinizmi? Əgər yoxdursa, veb saytınızda dinamik dəyər izləməni tətbiq etməklə başlayın. Sabit dəyər məlumatı axınına sahib olduqdan sonra tarixi ROAS-ınıza baxın. Bu rəqəm sizin meyarlarınız kimi xidmət edəcək. Artıq sağlam konversiya həcminə malik olan bir kampaniya seçin və onun təklif strategiyasını hədəf ROAS-a dəyişin. Strategiyanı hesabınızın qalan hissəsinə tətbiq etməzdən əvvəl növbəti on dörd gün ərzində bu xüsusi kampaniyanı yaxından izləyin.
- Hər satışın təyin olunmuş pul dəyərinə malik olduğundan əmin olmaq üçün cari konversiya izləməyinizi yoxlayın.
- Yeni strategiyanız üçün baza xətti təyin etmək üçün orta tarixi ROAS-ınızı hesablayın.
- Dəyərə əsaslanan təkliflərə keçidi sınaqdan keçirmək üçün bir az riskli kampaniya seçin.
- Öyrənmə fazası zamanı ciddi gündəlik büdcələrlə məhdudlaşmadığınızdan əmin olmaq üçün hesab parametrlərinizi yoxlayın.
- İki həftəlik sabit, fasiləsiz performanstan sonra nəticələri nəzərdən keçirməyi planlaşdırın.
Tez-tez verilən suallar
Dəyərə əsaslanan təkliflərin öyrənilməsi nə qədər vaxt aparır?
Maşın öyrənməsi alqoritmi adətən sabitləşmək üçün təxminən iki həftəlik öyrənmə fazası tələb edir. Bu müddət ərzində təkliflərinizdə və ya kampaniya parametrlərinizdə böyük dəyişikliklər etməkdən çəkinməlisiniz. Sistem hansı istifadəçilərin yüksək dəyər yaradacağını dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün kifayət qədər konversiya məlumatlarını müşahidə etməlidir. Bu müddət ərzində səbirli olmaq ardıcıl nəticələr üçün vacibdir.
Dəyərə əsaslanan təkliflərdən istifadə etmək üçün böyük büdcəyə ehtiyacım varmı?
Mütləq böyük büdcəyə ehtiyacınız yoxdur, lakin kifayət qədər konversiya məlumatı həcminə ehtiyacınız var. Hesabınız ayda çox az konversiya alırsa, maşın öyrənməsi sistemi nümunələri tapmaqda çətinlik çəkəcək. Tam avtomatlaşdırılmış dəyərə əsaslanan təklif strategiyasına keçməzdən əvvəl otuz günlük müddətdə ən azı otuz-əlli konversiyaya sahib olmağınız tövsiyə olunur.
Potensial müştəri əldə etmək üçün dəyərə əsaslanan təkliflərdən istifadə edə bilərəmmi?
Bəli, müxtəlif potensial müştəri mərhələlərinə statik dəyərlər təyin edərək potensial müştəri əldə etmək üçün dəyərə əsaslanan təkliflərdən istifadə edə bilərsiniz. Məsələn, bülletenə abunəlik bir dollar dəyərində ola bilər, məsləhət sorğusu isə əlli dollar dəyərində ola bilər. Bu dəyərləri izləmə sisteminizə daxil etməklə, alqoritm yüksək dəyərli formaları göndərmə ehtimalı daha yüksək olan istifadəçilərə üstünlük verməyi öyrənə bilər.
Dinamik konversiya dəyərlərim yoxdursa nə etməliyəm?
Dinamik dəyərləri ötürə bilmirsinizsə, tarixi konversiya dərəcələrinizə əsaslanan statik dəyərlərdən istifadə etməlisiniz. Bir konversiyanın orta dəyərini hesablayın və onu izləmə quraşdırmanızda sabit məbləğ kimi istifadə edin. Dinamik izləmə qədər dəqiq olmasa da, bu, alqoritmə konversiyanın heç bir konversiyadan daha yaxşı olduğunu başa düşməyə imkan verir.
Dəyərə əsaslanan təkliflər bütün kampaniya növləri ilə uyğun gəlirmi?
Əksər böyük reklam platformaları axtarış, displey və video kampaniyalarında dəyərə əsaslanan təklifləri dəstəkləyir. Bununla belə, mövcudluq xüsusi hesab tarixçənizdən və təqdim etdiyiniz məlumat miqdarından asılı ola bilər. Cari kampaniya növünüz üçün hansı seçimlərin mövcud olduğunu görmək üçün təklif bölməsindəki kampaniya parametrlərinizi yoxlayın. Bu avtomatlaşdırılmış seçimləri seçməzdən əvvəl izləməyinizin tam qurulduğundan əmin olun.
Oxumağa davam edin: AI Reklam Optimallaşdırılması · AI Reklam Optimallaşdırılması