Эксперты Google о том, как машинное обучение помогает рекламодателям

Технологии машинного обучения активно применяются в поиске, почте, переводчике, и по мере обучения алгоритмы справляются с задачами всё эффективнее. Готовы ли они к тому, что помочь в решении бизнес-задач? Безусловно.

С развитием интернета у маркетологов появилась потребность отслеживать не десятки, а десятки тысяч показателей. Вручную это уже невозможно. Качественная персонализация, замешанная на хайтек-решениях, — пожалуй, главный вызов для рекламодателей.

Благодаря машинному обучению мы можем мгновенно обрабатывать большие массивы данных, прослеживать путь потребителя к покупке и учитывать сферы его интересов. Наши технологии в реальном времени анализируют сигналы, которые поступают от потребителей, создают релевантные объявления и показывают их в нужное время в нужных местах.

IT-конференция МТС True Tech Day 17 мая

Что будет:

• 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science;
• 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое;
• 10 часов нетворкинга;
• Цифровые зоны и digital-интеграции;
• А ещё вечеринка со звездой.

Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное.

Реклама. ПАО «МТС». ИНН 7740000076. ОГРН 1027700149124

Расскажем, как это работает.

Оптимизация ставок на аукционе

Машинное обучение помогает оптимизировать ставки во время аукциона. Технологии анализируют широкий диапазон сигналов — от контента, в котором будет размещаться реклама, до обезличенных данных о пользователе, который её увидит. Алгоритм учитывает устройство и местоположение, поисковые запросы, время суток и язык интерфейса. На основании этой информации система самостоятельно рассчитывает оптимальную ставку и применяет её на каждом аукционе.

Инструмент «Интеллектуальное назначение ставок» в Google Рекламе также позволяет устанавливать цели по показателям эффективности в соответствии с коммерческими задачами компании.

Как использовать интеллектуальное назначение ставок в праздничный сезон (есть русские субтитры)

Настройка кампаний в контекстно-медийной сети

Достаточно загрузить элементы объявлений — заголовки, изображения, логотипы и строки описания, — установить целевую цену за конверсию и бюджет. Всё остальное инструмент «Умные кампании в контекстно-медийной сети» сделает сам. Оптимизация кампаний происходит автоматически в течение нескольких дней. Когда накапливается достаточно данных, система создаёт отчёты по эффективности. В них можно увидеть, какие элементы работают лучше, и внести необходимые изменения.

Тизер умных кампаний для онлайн- и офлайн-бизнеса

Продвижение мобильных приложений

Машинное обучение позволяет продвигать не только компании, товары и услуг, но и мобильные приложения. «Универсальные кампании для приложений» автоматически составляют объявления разных форматов и для разных сетей, используя заданный текст и объекты со страницы приложения в магазине. Система сама настраивает таргетинг и назначает ставки, чтобы рекламодатели могли охватить пользователей, которые готовы установить приложения и платить больше.

Как настроить умные кампании для приложений (есть субтитры)

Примеры использования машинного обучения в рекламе

Онлайн-клиника DOC+ использовала универсальные кампании для приложений, чтобы привлечь новых пользователей. Оптимизировали рекламу на конкретные действия: регистрацию, вызов врача и получение удалённой консультации. Система автоматически оптимизировала показы рекламы для пользователей, которые с большей вероятностью могут их совершить.

Для оценки результатов и эффективности кампаний использовали инструменты аналитики AppsFlyer, Google Analytics и Power BI. По итогам стоимость привлечения клиента оказалась на 40% ниже, чем в других каналах, а стоимость установки приложения — на 20% ниже. В среднем универсальные кампании для приложений приносили от 1,5 до 5 тысяч установок в месяц.

Примеры рекламы DOC+

В августе 2017 года компания Дом.ru начала тестировать умные кампании в контекстно-медийной сети в пяти регионах. После шести недель оптимизации и «обучения» кампаний они показали 40% снижение стоимости лида (CPL) по сравнению с первыми двумя неделями. Благодаря высокой самообучаемости умных кампаний было принято решение в конце ноября того же года масштабировать их на все регионы присутствия Дом.ru.

По результатам на январь 2018 года средний CPL сократился на 61% относительно августа 2017-го, а по первым пяти регионам — на 65%.

Это стало возможным благодаря постоянной оптимизации кампаний по каждому отдельному городу, включая корректировку по CPL. Умные кампании также дополнительно приносили Дом.ru 13% одобренных заявок ежемесячно. Количество новых заявок в среднем увеличилось на 30% по всем регионам, а доля новых пользователей — на 80%.

Каждый человек оставляет за собой в сети цифровой след, по которому можно узнать о его предпочтениях. Технологии машинного обучения анализируют эту информацию и позволяют создавать максимально релевантные рекламные объявления.

Мы уже видим результаты: 41% пользователей покупает больше, когда получает персональные предложения. В будущем нейросети помогут компаниям и сервисам улучшить взаимодействие, контент и товар, смогут объединить каналы уведомлений, создать персонализированные лендинги и сформировать экосистему вокруг каждого пользователя.