Использование данных первой стороны для оптимизации рекламы с помощью AI

Основная причина сосредоточиться на собственных данных — это контроль. Когда вы зависите от внешних файлов cookie или отслеживания на базе браузера, вы находитесь во власти обновлений конфиденциальности и изменений платформ. Создавая защищенное хранилище информации о пользователях, вы закладываете прочный фундамент для своих маркетинговых усилий. Эти данные уникальны для вашего бизнеса и отражают реальное поведение ваших клиентов. Передавая их рекламным платформам, вы помогаете AI точно понять, кто ваши лучшие покупатели, а не гадать на основе обобщенных сегментов аудитории.

В типичном аккаунте опора на настройки платформы по умолчанию часто приводит к широким и неэффективным расходам. Эти модели созданы для поиска пользователей, но им не хватает специфического контекста ваших ценных клиентов. Дополняя данные платформы своими внутренними списками, вы переводите модель от общего поиска потенциальных клиентов к точному таргетингу. Такой подход сокращает пустые расходы на рекламу и гарантирует, что ваш бюджет направляется на людей, наиболее склонных совершить покупку или подписаться на услугу.

Загрузка списков сопоставления клиентов позволяет рекламным платформам связывать ваши автономные или внутренние данные с онлайн-профилями пользователей. После загрузки этого списка платформа выполняет безопасный процесс сопоставления. Затем модели AI используют этих подтвержденных пользователей для выявления ценных шаблонов с помощью поиска похожих аудиторий (lookalike) и сигнального моделирования в своей сети. Этот процесс происходит автоматически после обработки списка, помогая системе находить новых потенциальных клиентов с теми же характеристиками, что и ваши текущие лучшие клиенты.

Например, рассмотрим бренд электронной коммерции, у которого есть список клиентов, совершивших покупку по крайней мере три раза за последние шесть месяцев. Когда этот список загружается в качестве пользовательской аудитории, AI сканирует поведение этих пользователей — историю поиска, интересы и шаблоны взаимодействия с сайтом. Затем он ищет других пользователей в интернете, которые демонстрируют схожие сигналы. Это значительно эффективнее выбора широких категорий вроде «интересующиеся товарами для дома», поскольку основано на реальных, проверенных транзакционных данных.

В Alien Road мы уделяем особое внимание аудиту качества данных до того, как они попадут на рекламную платформу. Многие аккаунты страдают от некачественных сигналов, которые уводят AI в ложном направлении. Мы начинаем с проверки интеграции CRM, чтобы убедиться, что ценные действия, такие как повторные покупки или бронирование услуг с высокой маржой, правильно передаются в качестве конверсионных событий. Это гарантирует, что при загрузке данных первой стороны модель получает не просто объем, а высококачественные сигналы, стимулирующие рост бизнеса.

Для типичного проекта мы проверяем структуру аккаунта, чтобы узнать, используются ли существующие клиентские данные для подавления или исключения. Это предотвращает трату бюджета на пользователей, которые уже совершили конверсию, позволяя AI сосредоточить усилия на привлечении совершенно новых клиентов. Затем мы внедряем списки сопоставления клиентов в активные кампании, отслеживая стоимость привлечения, чтобы убедиться, что модель положительно реагирует на новые, более точные сигналы.

Распространенная ошибка — отсутствие обновления списков сопоставления клиентов. Если загрузить список один раз и больше к нему не возвращаться, AI застаревает. Он продолжает искать людей, похожих на ваших клиентов годичной давности, игнорируя изменения на рынке или в ассортименте продукции. Вам следует установить график обновления этих списков по крайней мере раз в 30 дней, чтобы сигналы оставались свежими.

Другая ошибка — игнорирование ценности данных о транзакциях. Многие рекламодатели загружают только адреса электронной почты. Включая денежную стоимость покупок, вы позволяете AI выполнять «ценностное назначение ставок» (value-based bidding). Это позволяет системе делать более агрессивные ставки на пользователей, склонных совершить крупную покупку, и меньшие — на тех, кто склонен к мелкой. Такая точная настройка — один из самых эффективных способов улучшить окупаемость расходов на рекламу.

Крупные рекламные платформы используют технологию хеширования для защиты ваших данных. При загрузке списка клиентов платформа преобразует PII (персональные данные) в закодированную строку, которую человек не может прочитать. Это позволяет системе сопоставлять ваших клиентов с их существующими онлайн-профилями, не раскрывая сырую конфиденциальную информацию широкой публике или посторонним лицам.

Хотя многие платформы позволяют начать с нескольких сотен записей, AI-модель работает лучше всего с более крупными и последовательными наборами данных. Для сигнального моделирования обычно рекомендуется иметь не менее 1 000–5 000 записей активных клиентов. Если ваш список мал, сначала сосредоточьтесь на сборе большего количества подписок по электронной почте или конверсий лидов, чтобы сформировать необходимый для обучения AI объем.

Да, B2B-компании могут использовать свои списки клиентов для создания похожих аудиторий на основе компаний или лиц, принимающих решения. Загрузив список своих текущих ценных аккаунтов, AI может искать похожие должности, отрасли и размеры компаний. Это отличный способ охватить потенциальных клиентов, обладающих тем же профессиональным профилем, что и ваши существующие успешные клиенты.

Низкий процент совпадений обычно возникает, если адреса электронной почты или номера телефонов в вашем списке не совпадают с теми, под которыми пользователи вошли на рекламную платформу. Проверьте форматирование, убедитесь, что используете основные адреса электронной почты, и проверьте актуальность данных. Процент совпадений выше 50% обычно считается надежным для большинства кампаний.

Читать далее: Оптимизация рекламы с помощью AI · Оптимизация рекламы с помощью AI