Инструменты ИИ Amazon Ads: опыт использования для роста продаж

Amazon в течение нескольких лет добавляла функции автоматизации и генеративные функции в свою рекламную консоль. Те, которые мы чаще всего используем в работе с клиентами, делятся на четыре группы.

• Ставки: динамические ставки (только на понижение, на повышение и понижение), корректировки мест размещения и ставки на основе правил для Sponsored Products.
• Таргетинг: автоматический таргетинг с близким соответствием, широким соответствием, заменителями и дополнениями, плюс тематический таргетинг для Sponsored Brands.
• Креатив: генератор изображений с ИИ и генератор видео в консоли, которые создают сцены образа жизни и короткие видео из изображений товаров.
• Измерение и планирование: Amazon Marketing Cloud (AMC) для анализа аудитории и путей пользователя, а также функции рекомендаций в менеджере кампаний.

Доступность зависит от маркетплейса и типа аккаунта, а функции меняются, поэтому мы проверяем консоль каждого клиента, а не предполагаем, что функция там есть.

Автоматические кампании позволяют Amazon сопоставлять объявления с поисковыми запросами и товарами на основе листинга. Это инструмент для открытия, а не финальная структура. Мы запускаем их с небольшими бюджетами и рассматриваем их отчеты по поисковым запросам как исследование.

Каждую неделю команда экспортирует отчет по поисковым запросам и сортирует термины на три группы. Конвертируемые термины с приемлемой стоимостью рекламы (ACOS) переходят в ручные кампании с точным и фразовым соответствием. Нерелевантные или убыточные термины становятся минус-словами в автоматической кампании. Термины с кликами, но недостаточным количеством данных остаются на следующий цикл.

Этот цикл «сбор и отрицание» не нов, но соответствие на основе ИИ делает его более важным: алгоритм находит более отдаленные соответствия, чем раньше, и некоторые из них полезны, а другие просто дороги.

Динамические ставки на повышение и понижение увеличивают ставки до 100% для размещения вверху поиска и до 50% для других мест, когда Amazon прогнозирует, что продажа более вероятна. Это подходит для кампаний с проверенным ACOS и достаточной маржой. Для новых товаров или при низкой марже мы начинаем с «только на понижение», что снижает ставки, когда конверсия кажется маловероятной.

Простой набор правил

В типичном аккаунте команда записывает правила ставок перед запуском, чтобы изменения были осознанными:

• Запуск нового товара: динамические только на понижение, фиксированные корректировки размещения на ноль, пересмотр через 14 дней.
• Проверенный топовый товар: динамические на повышение и понижение, корректировка вверху поиска на основе данных отчета о размещении.
• Защитные брендовые запросы: фиксированные ставки, так как цель — охват, а не эффективность.
• Распродажа остатков: ставки на основе правил, которые снижают расходы по мере уменьшения запасов.

Это отправные точки. Отчет о размещении определяет корректировки после нескольких недель данных.

У небольших брендов часто есть только фото товаров на белом фоне, которые необходимы для главного изображения листинга, но слабы для Sponsored Brands и Sponsored Display. Генератор изображений с ИИ помещает товар в сгенерированную сцену, например, на кухонную столешницу или на природу, на основе короткой подсказки.

Наши дизайнеры используют его для быстрых вариантов, затем проверяют каждое изображение на соответствие креативным политикам Amazon и стилю бренда. Сам товар не должен быть изменен, а сгенерированные сцены не должны подразумевать функции, которых у товара нет. Если у бренда есть качественная фотосъемка, мы используем реальные фото, а генератор оставляем для тестирования новых концепций.

Видео следует той же логике. Видео Sponsored Brands, как правило, выделяется в результатах поиска, а генератор видео дает брендам без производственного бюджета первую версию для тестирования.

AMC — это среда «чистой комнаты», где рекламодатели выполняют SQL-запросы к данным об объявлениях на уровне событий, с правилами конфиденциальности, которые возвращают только агрегированные результаты. Он отвечает на вопросы, на которые не могут ответить стандартные отчеты: сколько клиентов увидели объявление DSP перед поиском бренда, какова длина пути к покупке или какие кампании привлекают новых для бренда клиентов, которые покупают снова.

Для подходящих клиентов мы используем AMC для создания аудиторий, например, людей, которые просмотрели страницу товара, но не купили, и для проверки того, помогает ли расход в верхней части воронки результатам в нижней части. AMC требует времени аналитика и минимального объема данных для возврата результатов, поэтому это не подходящий инструмент для каждого аккаунта.

Рекомендации в консоли написаны платформой, которая продает рекламу. Многие из них разумны, например, увеличение бюджетов на кампании, которые заканчиваются рано. Некоторые просто увеличивают расходы. Мы оцениваем каждую из них на соответствие согласованным целям, вместо того чтобы принимать их оптом.

Сгенерированный креатив нуждается в проверке, как на соответствие политике, так и на честность. А автоматический таргетинг нуждается в постоянном отрицании; если оставить его на месяц, он может скатиться в широкий трафик с низким намерением.