17 апреля11609

Эксперимент. Робот против человека: кто работает лучше в контекстной рекламе?

Product Owner сервиса Rookee Екатерина Хиндикайнен поделилась результатами эксперимента по сравнению эффективности автоматической стратегии и ручного управления ставками. Приводим рассказ о ходе эксперимента от первого лица.

Введение
Если компания занимается контекстной рекламой, то рано или поздно у специалистов возникнет вопрос: как управлять ставками таким образом, чтобы количество конверсий увеличивалось, а расходы не росли? Что эффективней: использовать одну из автоматических стратегий или работать в «ручном» режиме? Ведущие платформы размещения контекстной рекламы делают ставку на машинное обучение. Особое внимание уделяется технологиям интеллектуального назначения ставок, в которых машинное обучение используется для оптимизации ставок по конверсиям. Алгоритм способен учитывать сотни сигналов, в том числе: устройство и местоположение, поисковые запросы, время суток и язык интерфейса.

Но так ли это эффективно, как утверждают ведущие рекламные площадки? Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели эксперименты в Директе и Google Ads.

Эксперимент «Робот против человека» в Яндекс.Директе
В Директе для разных задач рекламодателей предусмотрены разные стратегии. Под определение интеллектуального управления наиболее подходят две из них:

  1. Средняя цена конверсии.
  2. Средняя рентабельность инвестиций (ROI).

Эти стратегии напрямую ориентируются на целевые показатели бизнеса.

Мы сравнили показатели стратегий «Ручного управления ставками» со стратегией «Средняя цена за конверсию» на 10 проектах за месяц работы в тематиках: интернет-магазины, b2b, продвижение услуг, недвижимость.

Тест 1. Пример сравнения «Ручного управления ставками» со стратегией «Средняя цена конверсии»


Результаты:

  1. Целевая конверсия по проекту — 300 рублей.
  2. Стратегия «Средняя цена конверсии» дала 105 конверсий по цене 282,11 рубля.
  3. Ручное управление ставками принесло 64 конверсии по цене 441 рубль.


В 8 из 10 случаев «Стратегия средней цены конверсии» показала лучший результат, чем ручное управление ставками.

В 4 из 10 проектов с ручным управлением были относительно близки к целевому СРА.

В 3 из 10 проектов «Стратегия средней цены» не выполнила удержание стоимости конверсии.

Эксперимент «Робот против человека» в Google Ads
Интеллектуальное назначение ставок в Google Ads — это комплекс стратегий, в которых технологии машинного обучения используются для оптимизации ставок по конверсиям или их ценности непосредственно в ходе аукциона.

Мы сравнили показатели стратегий «Ручного управления ставками» со стратегией «Целевая цена за конверсию» на семи проектах за месяц работы в тематиках: интернет-магазины, сайты b2b-компаний, продвижение услуг, недвижимость.

Тест 2. Пример сравнения «Ручного управления ставками» со стратегией «Целевая цена за конверсию». Результаты:

  1. И автоматическое, и ручное управление удержали желаемый CPA 800 рублей.
  2. Экспериментальный проект, который управлялся роботом, дал на 53 конверсии больше, чем при ручном управлении.
  3. Несмотря на то что робот приносит более дорогие клики, он знает, как сделать количество конверсий больше и достигнуть желаемый СРА!


Во всех проектах стратегия «Целевая цена за конверсию» показала лучший результат, чем ручное управление.

В 5 из 7 проектов автоматическая стратегия увеличила количество конверсий со значительным отрывом от «ручного» управления.

В 4 из 7 проектов с автоматизированным управлением робот удержал целевой СРА. При ручном управлении целевой СРА удалось удержать в 3 из 7 проектах.

Выводы
Как показывают вышеописанные примеры, если делиться с рекламными площадками данными о совершаемых конверсиях (нужна грамотно настроенная веб-аналитика с данными о маржинальности), то автоматические стратегии показывают результаты лучше, чем ручное управление ставками.

Но к сожалению, подойдут они не всем. Существенный минус внутренних автоматических стратегий рекламных площадок — в том, что прежде чем их подключить, рекламодателю придется накопить значительный объем статистики. Но есть и хорошая новость: с таким же успехом можно использовать внешние автоматизированные системы оптимизации, например, К50, Alytics, Origami или «Автопилот контекстной рекламы». Многие из них гораздо проще в управлении и либо имеют небольшой входной порог по количеству конверсий, либо вообще не требуют накопления статистики.

Использовать автоматизированные системы в контекстной рекламе сегодня — это как иметь мобильный телефон: просто, удобно, эффективно, странно не пользоваться. Кроме того, управление рекламой требует очень много времени, которое теперь, с использованием автоматизации, может быть потрачено на важные стратегические задачи.

Как вам статья?

Получить актуальную подборку кейсов

Прямо сейчас бесплатно отправим подборку обучающих кейсов с прибылью от 14 730 до 536 900 ₽.

ИЗБРАННЫЕ ЗАПИСИ
 
slivau_na_vulkan
пиписи специалисты, што с лицом?
17 апреля, 14:12 0
ПОХОЖИЕ СТАТЬИ