Автоматизация оптимизации рекламы Amazon работает лучше всего, когда ей дают работу, которую люди делают плохо: наблюдение за тысячами поисковых запросов каждый день, реакция на изменения запасов, ловля ставки, которая ушла, применение одного и того же правила последовательно в два часа ночи. Она работает хуже всего, когда ей дают решения, зависящие от информации, которую система не может видеть, например, товар, который будет снят с производства в следующем месяце, изменение маржи, проблема с поставщиком или осознанное решение купить долю рынка в новой категории. Большинство разочаровывающих проектов автоматизации — это не технические сбои. Это сбои в охвате.
Поэтому полезный вопрос не в том, автоматизировать ли, а в том, где проходит граница. Мы проводим ее в определенном месте: автоматизация владеет частотой и последовательностью, люди владеют стратегией и исключениями. Это означает, что машина корректирует ставки, собирает поисковые запросы, применяет минус-слова, распределяет бюджет и отмечает аномалии, в то время как люди решают, для чего нужен аккаунт, какие товары заслуживают инвестиций, какова приемлемая стоимость привлечения и когда полностью отменять правила. Эта статья излагает, как мы реализуем это разделение, и защитные механизмы, которые удерживают систему, основанную на правилах, от уверенного совершения неправильных действий в масштабе.
Задачи, которыми должна владеть автоматизация
Самые ясные кандидаты — высокочастотные, малодвусмысленные и обратимые. Корректировки ставок в определенном диапазоне на основе недавней эффективности подходят. То же самое касается сбора поисковых запросов, где конвертирующиеся термины продвигаются в кампании с точным соответствием, а постоянно неконвертирующиеся — отрицаются. Дневное распределение, распределение бюджета, чтобы кампании не исчерпали свое распределение до часов с самым высоким намерением, и приостановка рекламы товаров, которые закончились на складе, — все это механические задачи, и они получают огромную выгоду от выполнения каждый день, а не когда кто-то вспомнит.
Обнаружение аномалий — еще одна большая победа, и ее часто упускают из виду, потому что она сама по себе ничего не меняет. Система, которая замечает, что расходы удваиваются в одной кампании, коэффициент конверсии рушится за ночь или товар внезапно теряет Buy Box, а затем сообщает об этом человеку в течение часа, предотвращает больше потерь, чем большинство алгоритмов ставок приносят в виде прибыли.
Решения, которые должны остаться за людьми
Все, что зависит от контекста вне рекламных данных, должно оставаться человеческим. Целевая стоимость привлечения зависит от маржи, позиции запасов и стратегического намерения. Защищать ли категорию от нового конкурента или уступить ее — это бизнес-решение. Стратегия запуска нового товара включает в себя осознанное принятие плохой эффективности в течение периода, что любой оптимизатор интерпретирует как сбой и исправит. Брендовые термины, завоевание конкурентов и все, что имеет юридические или реляционные последствия, принадлежат людям, которые понимают последствия.
- Установка целевой эффективности на товар, основанная на марже и пожизненной ценности, а не на истории кампании.
- Решение о том, какие товары получают бюджет на рост, а какие собираются для прибыли.
- Периоды запуска и распродажи, когда обычные правила эффективности намеренно приостанавливаются.
- Изменения в креативах, объявлениях и предложениях, которые стимулируют результат больше, чем когда-либо сделают ставки.
- Любая реакция на конкурента или событие политики, не имеющее прецедентов в данных.
Защитные механизмы для автоматизации оптимизации рекламы Amazon
Каждое автоматизированное правило нуждается в ограничениях, и ограничения важнее правила. Мы ограничиваем, насколько далеко ставка может сдвинуться за один шаг и за неделю, чтобы шумный день не мог отправить ключевое слово в крайность. Мы требуем минимальный объем данных, прежде чем правило начнет действовать, что предотвращает постоянное отрицание ключевого слова с тремя кликами и без продаж. Мы запрещаем правилам действовать на товары, помеченные как отсутствующие на складе или находящиеся под операционной проверкой, потому что их данные об эффективности не говорят правду о спросе.
Мы также ведем журнал аудита. Каждое автоматизированное изменение регистрируется с правилом, которое его вызвало, и данными, которые оно видело, что превращает загадочное падение эффективности в пятиминутное расследование. Без этого журнала команды в конечном итоге отключают автоматизацию оптом после одной плохой недели, потому что никто не может сказать, какое правило что сделало.
Работа с автоматизацией платформы
Рекламная платформа предлагает свои собственные автоматизированные ставки и таргетинг, и разумный подход — не отказываться от них и не передавать все полностью. Автоматизация платформы имеет доступ к сигналам, которые вы не можете видеть, включая поведение покупателей на маркетплейсе. Ваша собственная автоматизация имеет доступ к марже, запасам и стратегии, которых нет у платформы. Комбинация, которая работает, обычно заключается в том, чтобы позволить платформе оптимизировать внутри кампаний, в то время как ваши правила решают распределение бюджета между ними, исключают товары, которые не следует продвигать, и обеспечивают соблюдение целевых показателей эффективности, отражающих реальную прибыльность.
Начало работы без поломок
Мы внедряем автоматизацию оптимизации рекламы Amazon поэтапно. Первый этап — наблюдение: правила работают, но производят только рекомендации, которые человек просматривает ежедневно. Это быстро выявляет плохую логику и ничего не стоит. Второй этап позволяет низкорисковым правилам действовать автоматически, обычно это приостановка на основе запасов, минус-слова с четким порогом и небольшие корректировки ставок. Третий этап расширяет диапазоны, как только журнал аудита показывает, что правила ведут себя разумно в течение полного цикла, включая рекламный период.
Ожидайте постоянного еженедельного человеческого обзора. Его задача — не проверять каждое изменение, а искать закономерности: правила, которые постоянно срабатывают на одном и том же ключевом слове, кампании, дрейфующие к крайности, категории, где цель больше не соответствует реальности. Хорошая автоматизация оптимизации рекламы Amazon убирает рутинную работу и выводит на поверхность решения, над которыми стоит подумать. Она не убирает мышление, и к любой настройке, которая утверждает обратное, следует относиться с подозрением, а не с облегчением.
Читать далее: Оптимизация рекламы Amazon · Amazon