Агентство Realweb и hh.ru: с помощью GPT-Таргетинга от Roxot уменьшили стоимость PV- и PC-конверсий на 56% и увеличили CTR в 2 раза
Рассказываем, как GPT-Таргетинг от Roxot снизил стоимость PV- и PC-конверсий на 56%, CPC — на 47% и увеличил CTR в 2 раза – в сравнении с традиционным таргетингом по интересам.
Вводные
Агентство Realweb давно сотрудничает с сервисом «HH». В b2b-направлении он сфокусирован на поиске работодателей. Чтобы привлечь их, агентство постоянно предлагает клиенту новые инструменты и подходы. В частности Realweb предложили протестировать GPT-Таргетинг от Roxot и сравнить показатели со стандартным таргетингом по интересам.
Период РК: 3 месяца
ЦА: работодатели, заинтересованные в поиске сотрудников
Формат: баннерная реклама
Цели
Агентству было важно отследить несколько уровней воронки — от осведомленности пользователей до принятия решения. Поэтому в качестве основных KPI выбрали:
- CPC и CTR. Roxot использует ML-оптимизацию вместо ручной. Система может автоматизироваться под любые метрики, тестируя сотни микросегментов. Оптимизация под каждую метрику воронки от клика на рекламу до конверсии помогает добиваться результата даже при небольших бюджетах.
- Post-view и Post-click конверсии в регистрацию работодателя. Необходимы для оценки эффективности получаемого трафика. Для отслеживания использовали платформу Weborama.
В итоге запустили две кампании: со стандартным таргетингом по интересам и с GPT-Таргетингом для сравнения результатов.
Как именно работает GPT-Таргетинг от Roxot?
Нейросеть детально анализирует текстовое наполнение страниц, чтобы точно определить текущие интересы посетителя сайта. Это позволяет избежать необоснованных предположений на основе общего поведения пользователя.
GPT обучается на больших массивах данных и тонко понимает смысл текста. Так достигается высокий уровень кастомизации аудиторий. Например, реклама покажется не просто предположительно заинтересованным в недвижимости, а IT-специалистам, изучающим на сайтах, информацию об IT-ипотеке.
Ход кампании в Roxot
1. Подбор уникальных аудиторий GPT-Таргетингом
На основе предоставленных данных по интересующим тематикам GPT-Таргетинг подобрал следующие аудитории для рекламной кампании hh.ru:
- Люди, интересующиеся статьями, в которых есть терминология, связанная с поиском сотрудников;
- Аудитория, изучающая порталы о бухгалтерии и юридической поддержке;
- Пользователи ресурсов для бизнеса с новостями различных индустрий;
- Посетители сайтов о локальной торговле, ведении бизнеса, импорте и экспорте;
- Люди, изучающие страницы с заявками на кредиты для бизнеса;
- Пользователи, изучающие инструменты и технологии для бизнеса.
Также агентству Realweb было важно сформировать черный список, чтобы не показывать рекламу на нежелательных ресурсах. Roxot размещает баннеры только на сайтах с brand safety контентом, которые проверяет ежедневно. Этот список был дополнен Realweb – было важно также отсечь некоторые СМИ.
2. ML-оптимизация (автоматическая оптимизация)
Автоматическая оптимизация основана на точном анализе большого массива данных и распределяет трафик – между площадками и сегментами – в режиме реального времени. Можно оптимизироваться под любые метрики. ML-оптимизация эффективнее ручной в достижении целевых показателей. Человек не может обработать столько данных.
- Сначала автоматически тестируются разные комбинации аудиторий (до 500)
- Отключаются неэффективные группы
- Остается трафик, который приносит конверсии
Перед запуском кампании клиенту на сайт устанавливается пиксель, в который записывается дополнительный кастомный параметр RoxotID. Он показывает число конверсий и поведение пользователя на странице. Это нужно для качественной ML-оптимизации и автоматического перераспределения бюджета на более конверсионные таргетинги, подобранные GPT-Таргетингом.
Результаты
Одновременно с GPT-Таргетингом от Roxot агентство Realweb запустило баннерную рекламу по интересам: кредиты для бизнеса, услуги для бизнеса, юридическая поддержка.
По итогу теста результаты у GPT-Таргетингом от Roxot получились лучше, чем у классического.
Так как результаты порадовали, Realweb включили Roxot в медиасплит на постоянной основе и стали наблюдать за динамикой метрик.
В течение 3 месяцев CTR оставался высоким, а CPA каждый месяц снижался. К третьему месяцу удалось снизить его на 62% по сравнению с показателем первого месяца, при этом бюджет наращивался на 20% ежемесячно.
Итог
Если резюмировать, то при равном бюджете удалось добиться следующих результатов:
- на 2,4 млн больше количество показов у Roxot
- на 56% ниже стоимость PV- и PC-конверсий
- на 47% ниже стоимость CPC-конверсий
- на 49% выше CTR
Отзывы
GPT-Таргетинг не только упрощает поиск аудитории, но и позволяет это сделать быстрее, показывая крутые результаты на разных уровнях воронки. Но важно обязательно установить пиксель в начале кампании и обогащать площадку данными из систем аналитики в разрезе кастомного параметра Roxot ID. Это позволит лучше проводить качественную оптимизацию.
GPT-Таргетинг выгодно дополняет классические таргетинги. Не всегда в работной тематике удается найти таргетинги под нашу сегментацию пользователей в hh, особенно в digital media. Будем расширять опыт работы с ИИ-таргетингами и другими нестандартными вариантами нахождения аудитории
GPT-Таргетинг совместно с эксклюзивными местами и приоритетным размещением на сайтах сети Roxot позволяют добиться большей эффективности рекламных кампаний.
🚀 Среднее пересечение аудиторий Roxot с крупными DSP не превышает 10%.
👉 Инструменты доступны всем рекламодателям Roxot. Оставляйте заявку на сайте.
Что-то вы прям зачастили с кейсами, недавно же только выпускали. Классные результаты, молодцы. 🔥
Спасибо! Да, прошлый совместный кейс был агентством RTA и и «Четыре Лапы»: https://vc.ru/marketing/1226200-agentstvo-rta-i-chetyre-lapy-s-pomoshyu-gpt-targetinga-ot-roxot-snizili-dolyu-reklamnyh-rashodov-na-495
Можно ознакомиться с еще парой наших кейсов.
Например, с Росбанком: https://vc.ru/marketing/828273-mgcom-roxot-i-rosbank-neiroset-chatgpt-pozvolila-snizit-cpl-na-27
И кейс с ПЭК: https://vc.ru/marketing/802874-ingate-i-pek-targeting-s-pomoshyu-ii-ot-roxot-uvelichil-postvyu-konversiyu-v-22-raza
Мне как раз хотелось изучить какое-то сравнение с обычным таргетингом. Здорово, что затестили.
Спасибо нашим коллегам, что провели такое сравнение
Здесь у вас больше примеров аудиторий расписано в отличие от прошлого кейса. Для меня вот это самое интересное, какими могут эти микросегменты
В каждом кейсе приводим примеры. Но, конечно, это не все, их значительно больше, сотни. Выше размещали ссылки на прошлые кейсы.
Еще у нас на сайте https://roxot.com/ есть примеры сегментов под разные продукты.
Ручная автоматизация, конечно, уступает ML