Big Data — технология, которая собирает и анализирует огромные массивы информации. Она может предоставить ценные инсайты для настройки и запуска арбитражных кампаний на нутру, данные по глубокому анализу аудитории и многие полезные рекомендации. Рассмотрим, как можно использовать Big Data, с чего начать внедрение в свою работу, какие типы сервисов, связанные с Big Data, незаменимы в работе арбитражника в 2025.
Приступим!
Особенности технологии Big Data и как она помогает арбитражникам
Big Data — технология, которая обеспечивает сбор, обработку, хранение, анализ огромных объемов данных. Информация собирается и структурируется из различных источников и ресурсов — открытых баз данных, соцсетей, мобильных приложений.
Вручную обработать объем такой информации нереально. Тем более что количество информации увеличивается в геометрической прогрессии. Современный человек потребляет в 150 раз больше информации, чем 100 лет назад.
Технология Big Data получает три разновидности данных:
Арбитражнику Big Data прежде всего полезна тем, что дает много ценных инсайтов по аудитории. Технология помогает узнать более детально, чем люди живут и дышат, и настроить в соответствии с этим кампании на залив нутры. В частности, благодаря Big Data можно понять, какие нутра офферы цепляют, как люди ведут себя на лендинге, какая группа людей принесет наибольшие конверсии и так далее. Используя Big Data, арбитражники могут тестировать связки в разы быстрее и экономить бюджет на стоимости клика или лида.
Использование Big Data в арбитраже нутры
Технологию Big Data предлагают многие сервисы аналитики. Они помогают улучшать кампании. Как используется Big Data в арбитраже и какие типы сервисов полезны для арбитражника:
1. Данные собираются. Информация сначала поступает в трекеры, сервисы аналитики вроде Google Analytics, spy-сервисы, парсеры. Технология Big Data анализирует несколько миллионов кликов, показов, изучает поведение людей в интернете, собирает данные по периодам, месяцам, гео.
2. Информация структурируется. Данные важно очищать, чтобы они были более релевантными. Например, исключить клики ботов. В этом помогут сервисы фильтрации вроде BigQuery.
3. Данные анализируются. Анализ помогает выявить, какие варианты нутра креативов принесут большие конверсии, когда и в какое время лучше запускать рекламу. Для такого анализа арбитражники используют трекеры с опциями аналитики, например Keitaro, Binom. После получения результатов можно оптимизировать кампании, понять, что следует отключить, куда направить бюджет.
4. Выводится прогноз на будущее. Big Data помогает выстроить гипотезы, что будет работать в последующих переводах. Например, можно предсказать конверсии. Используются сервисы ИИ вроде Hootsuite Insights, которые извлекают информацию из трекеров, выявляют закономерности и паттерны.
Многие источники трафика имеют инструменты Big Data в своем арсенале настроек. Например, рекламные сети могут на основе анализа больших данных корректировать стратегию ставок, показывать рекламу именно той аудитории, для которой оффер наиболее интересен.
Благодаря Big Data и ИИ-анализу создаются адаптированные динамические креативы: пользователь видит именно тот вариант, который нужен ему. Технология Big Data собирают данные, где люди бывают, на каких сайтах, на что нажимают, какие видео просматривают дольше, что покупают. Всё это происходит без участия человека. В итоге происходит экономия бюджета и повышение конверсии.
Big Data помогает анализировать путь клиента, выявлять источники конверсий, даже если они не очевидны. На первый взгляд может казаться, что реклама, размещенная в источнике, не приносит результата, но если источник отключить — можно наблюдать снижение конверсий. Big Data помогает это предотвратить.
Пример: арбитражник разместил рекламу оффера в двух источниках, чтобы протестировать их — в рекламной сети и в соцсети. После анализа он решил, что рекламную сеть стоит отключить, так как все переходы на лендинг — из соцсети. После отключения рекламной сети резко упало количество переходов и конверсий. Это связано с тем, что люди сначала видели рекламу в рекламной сети, на какое-то время забывали о ней или решили подумать, а потом они снова видели оффер в другом источнике. И это их "подогревало" к покупке. То есть получилась сложная и неочевидная воронка.
Один из инструментов, который позволяет выявлять, в каких источниках человек мог видеть рекламу, прежде чем дойти до конверсии — инструмент от Google "Ассоциированные конверсии".
Ассоциированные конверсии показывают пути клиента
Вывод
Для быстрой работы с информацией нужно использовать инструменты Big Data, отслеживать их появление, исследовать возможности. Если арбитражник привык пользоваться определенным набором сервисов — важно оценить, дают ли они все необходимое, полный ли анализ они предоставляют, при необходимости заменить инструменты. Внедрение Big Data в свою работу начинается с поиска и изучения доступных инструментов аналитики. Для крупных команд и кампаний с масштабированием подобрать сервисы Big Data особенно важно.
Мы в MetaCPA подготовили для вас новые нутра-офферы. Наши менеджеры Лина, Алиса и Мария готовы поделиться подборкой, ждут ваших сообщений в ТГ.
Удачных кампаний и высоких конверсий!
Регистрируйся в 👉🏻 meta CPA, здесь прямые нутра-офферы и высокий апрув!
