Стратегии назначения ставок на основе ценности используют машинное обучение для более агрессивных ставок на пользователей, которые, по прогнозам, принесут более высокую ценность конверсии. Этот метод смещает фокус с простых целей, основанных на объеме, таких как клики или общие конверсии, на фактическую денежную стоимость каждого взаимодействия. Анализируя исторические данные и сигналы пользователей в режиме реального времени, автоматизированная система решает, какие аукционы заслуживают более высоких инвестиций. Цифровые рекламодатели используют этот подход, чтобы согласовать расходы на рекламу с прибыльностью бизнеса, а не просто с видимостью.
Почему вам следует выйти за рамки простых целей конверсии?
Многие кампании начинаются с фокуса на максимизации количества конверсий. Хотя это генерирует трафик, это часто игнорирует тот факт, что не каждая конверсия приносит одинаковую пользу вашей компании. Клиент, который тратит десять долларов, воспринимается стандартными алгоритмами так же, как и тот, кто тратит пятьсот долларов. Отсутствие дифференциации приводит к пустой трате бюджета на низкоценных лидов или клиентов с небольшими заказами. Приняв модель, основанную на ценности, вы даете платформе указание отдавать приоритет пользователям, которые, скорее всего, принесут наибольший доход.
В типичном аккаунте переход на ставки на основе ценности требует чистого набора значений конверсии. Вы должны убедиться, что ваш пиксель отслеживания или серверная интеграция фиксируют правильную сумму транзакции каждый раз, когда происходит продажа. Если вы управляете бизнесом, основанным на услугах, вам следует присвоить лидам статические значения на основе их исторического коэффициента закрытия и среднего размера сделки. Эта подготовка позволяет системе машинного обучения понять относительную важность различных конверсий и соответствующим образом оптимизировать их для достижения целевой рентабельности расходов на рекламу.
Как работают стратегии назначения ставок на основе ценности на практике?
Механизм основан на моделях машинного обучения, которые оценивают миллионы точек данных для каждого отдельного аукциона. Когда пользователь ищет термин, платформа учитывает такие факторы, как тип устройства, местоположение, время суток и предыдущие взаимодействия с вашим брендом. Затем она прогнозирует вероятность того, что пользователь совершит конверсию, и потенциальную ценность этой конверсии. Если прогноз высокий, система делает более высокую ставку, чтобы выиграть показ. Если прогноз низкий, она корректирует ставку в сторону понижения или решает не конкурировать.
Эта постоянная корректировка происходит за миллисекунды для каждого аукциона. Вам не нужно вручную менять ставки для определенных демографических групп или мест размещения. Вместо этого вы устанавливаете целевое значение, например, целевую рентабельность расходов на рекламу (ROAS), и алгоритм работает над достижением этой эффективности, максимизируя при этом общую доставленную ценность. Это позволяет вашей команде сосредоточиться на стратегических входах, таких как структура кампании и креативные активы, вместо того чтобы тратить время на ручное управление ставками для отдельных ключевых слов или групп объявлений.
Сравнение ручных ставок и ставок на основе ценности
| Функция | Ручное назначение ставок | Назначение ставок на основе ценности |
|---|---|---|
| Основная цель | Максимум кликов/объема | Максимальная ценность конверсии |
| Оптимизация | Ручная корректировка | Машинное обучение |
| Использование данных | Ограниченное/Историческое | Сигналы пользователей в реальном времени |
Каковы общие требования к настройке для этих стратегий?
Перед включением любого автоматизированного назначения ставок убедитесь, что ваше отслеживание конверсий точно. Неполные данные или отсутствующие теги ценности введут алгоритм в заблуждение, что приведет к плохим результатам. Вы должны проверить, что ваша настройка отслеживания последовательно фиксирует значения по всем каналам. Если у вас длинный цикл продаж, вам может потребоваться использовать импорт офлайн-конверсий, чтобы вернуть данные о ценности в систему. Это дает алгоритму полную картину того, как первоначальные клики в конечном итоге приводят к фактическому доходу.
- Убедитесь, что ваш пиксель или тег отслеживания установлен на всех страницах оформления заказа.
- Убедитесь, что динамические значения передаются для каждой уникальной транзакции.
- Настройте отслеживание офлайн-конверсий, если ваши продажи происходят вне цифровой платформы.
- Отслеживайте объем конверсий, чтобы убедиться, что данных достаточно для обучения алгоритма.
- Назначьте разумные значения лидов для нетранзакционных целей, таких как отправка форм.
Как Alien Road применяет ставки на основе ценности
В Alien Road наш подход начинается с глубокого аудита текущей инфраструктуры данных клиента. Мы ищем пробелы в отслеживании, которые могут помешать моделям машинного обучения получать высококачественные сигналы. Например, в типичном проекте мы можем обнаружить, что клиент отслеживает отправку форм, но не качество этих лидов. Мы помогаем им внедрить систему скоринга лидов, присваивая разные значения лидам на основе их статуса в CRM. Затем эти данные синхронизируются обратно с рекламной платформой.
Как только отслеживание готово, мы поэтапно переводим аккаунты на ставки на основе ценности. Мы начинаем с наблюдения за работой алгоритма в тестовой среде, прежде чем масштабировать бюджет. Мы постоянно контролируем настройки целевого ROAS, чтобы гарантировать, что они остаются согласованными с фактической маржой прибыли клиента. Наша команда фокусируется на уточнении креативных и аудиторных сегментов, что предоставляет системе машинного обучения лучшие входные данные, позволяя ей со временем более эффективно находить ценных клиентов.
Каковы риски использования ставок на основе ценности?
Хотя ставки на основе ценности эффективны, это не волшебное решение. Один из основных рисков связан с установкой нереалистичного целевого ROAS. Если вы установите слишком высокую цель, системе может быть трудно найти достаточно аукционов, соответствующих вашим критериям, что приведет к значительному падению охвата и трафика. Вы всегда должны начинать с цели, основанной на вашей исторической производительности, чтобы дать алгоритму стабильную основу. Если вы установите ее слишком низко, вы можете переплатить за низкоценный трафик, который не способствует достижению ваших бизнес-целей.
Еще один риск — период обучения. Каждый раз, когда вы вносите существенные изменения в свою стратегию назначения ставок или значения конверсии, алгоритм входит в фазу обучения. В это время результаты могут колебаться, и вам следует избегать внесения дальнейших изменений. Требуется терпение. Лучше дать системе стабилизироваться как минимум на две недели, прежде чем вносить серьезные корректировки. Ведите учет своих изменений, чтобы позже понять, что привело к конкретным тенденциям производительности.
С чего начать на этой неделе
Если вы хотите начать использовать ставки на основе ценности, начните с проверки ваших текущих данных о конверсиях. Отслеживаете ли вы фактическую ценность каждой продажи? Если нет, начните с внедрения отслеживания динамической ценности на вашем веб-сайте. Как только у вас появится стабильный поток данных о ценности, посмотрите на свой исторический ROAS. Это число будет служить вашим ориентиром. Выберите одну кампанию, которая уже имеет здоровый объем конверсий, и переключите ее стратегию назначения ставок на целевой ROAS. Внимательно следите за этой конкретной кампанией в течение следующих четырнадцати дней, прежде чем применять стратегию к остальной части вашего аккаунта.
- Проведите аудит вашего текущего отслеживания конверсий, чтобы убедиться, что каждая продажа имеет назначенную денежную стоимость.
- Рассчитайте свой средний исторический ROAS, чтобы установить базовую линию для вашей новой стратегии.
- Выберите одну кампанию с низким уровнем риска, чтобы протестировать переход на ставки на основе ценности.
- Проверьте настройки вашего аккаунта, чтобы убедиться, что вы не ограничены строгими дневными бюджетами во время фазы обучения.
- Запланируйте пересмотр результатов после двух недель стабильной, непрерывной работы.
Часто задаваемые вопросы
Сколько времени требуется для обучения ставок на основе ценности?
Алгоритму машинного обучения обычно требуется фаза обучения около двух недель для стабилизации. В это время вам следует избегать внесения серьезных изменений в ваши ставки или настройки кампании. Системе необходимо наблюдать достаточно данных о конверсиях, чтобы делать точные прогнозы о том, какие пользователи, скорее всего, принесут высокую ценность. Терпение в этот период необходимо для получения стабильных результатов.
Нужен ли мне большой бюджет для использования ставок на основе ценности?
Вам не обязательно нужен большой бюджет, но вам нужен достаточный объем данных о конверсиях. Если ваш аккаунт получает очень мало конверсий в месяц, системе машинного обучения будет трудно найти закономерности. Рекомендуется иметь не менее тридцати-пятидесяти конверсий в течение тридцатидневного окна, прежде чем переходить к полностью автоматизированной стратегии назначения ставок на основе ценности.
Могу ли я использовать ставки на основе ценности для лидогенерации?
Да, вы можете использовать ставки на основе ценности для лидогенерации, присваивая статические значения разным этапам лидов. Например, подписка на рассылку может стоить один доллар, а запрос на консультацию — пятьдесят долларов. Передавая эти значения в вашу систему отслеживания, алгоритм может научиться отдавать предпочтение пользователям, которые с большей вероятностью отправят ценные формы.
Что делать, если у меня нет динамических значений конверсии?
Если вы не можете передавать динамические значения, вам следует использовать статические значения, основанные на ваших исторических коэффициентах конверсии. Рассчитайте среднюю ценность одной конверсии и используйте ее как фиксированную сумму в вашей настройке отслеживания. Хотя это не так точно, как динамическое отслеживание, это все равно позволяет алгоритму понять, что конверсия лучше, чем ее отсутствие.
Совместимы ли ставки на основе ценности со всеми типами кампаний?
Большинство основных рекламных платформ поддерживают ставки на основе ценности для поисковых, медийных и видеокампаний. Однако доступность может зависеть от истории вашего конкретного аккаунта и объема предоставляемых вами данных. Проверьте настройки вашей кампании в разделе назначения ставок, чтобы увидеть, какие параметры доступны для вашего текущего типа кампании. Убедитесь, что ваше отслеживание полностью настроено, прежде чем выбирать эти автоматизированные параметры.
Продолжить чтение: Оптимизация рекламы с ИИ · Оптимизация рекламы с ИИ