5 ошибок в настройках конверсионных стратегий

Делимся советами, как помочь алгоритмам обучиться и получить максимальный эффект от рекламы

74% рекламных кампаний в Яндекс Директе управляются с помощью искусственного интеллекта. Использование стратегий не только экономит время на настройку и управление рекламными кампаниями, но и помогает повышать эффективность рекламы. Но что делать, если стратегия отрабатывает не так эффективно, как ожидалось? Старший менеджер продукта Директа Артур Семикин рассказывает, как правильно настраивать конверсионные стратегии и избегать ошибок, которые тормозят обучение алгоритмов.

Автоматические стратегии — это технологии на базе искусственного интеллекта, которые управляют рекламными кампаниями в Директе.

При ручном управлении РК приходится много времени тратить на корректировку ставок, анализ трафика и аудитории, определение, какие источники и какие пользователи приносят больше полезных действий (конверсий), настройку РК согласно этим выводам и тд.

При использовании стратегий в Директе все это делает система.

Стратегии автоматически управляют ставками в аукционе в режиме реального времени, оптимизируют количество конверсий и кликов, удерживают необходимые бюджет, стоимость конверсий и кликов, а также долю рекламных расходов.

У системы самые актуальные данные, так как они обновляются в реалтайме и их намного больше: есть в том числе такие, которых нет у самого рекламодателя.
При управлении РК алгоритмы учитывают сотни факторов: не только настройки кампании и объявлений, но и конкурентную среду, сезонность, демографический портрет и интересы аудитории, географию, качество посадочной страницы и т.д.
Технологии машинного обучения позволяют систематизировать и анализировать эти данные за считанные секунды. У человека на это ушли бы часы или даже дни.

Однако чтобы алгоритмы работали максимально эффективно, им необходимо получить достаточно данных о том, кто ваша целевая аудитория, какие рекламные сообщения приводят к конверсиям, в какое время совершается больше покупок и т.д.

Алгоритмы используют полученные данные для обучения и оптимизации кампаний. Чем больше данных система получит, тем лучше алгоритмы будут оптимизировать рекламные кампании и достигать желаемые KPI

Если система получит недостаточно данных для обучения, стратегии не смогут полноценно управлять кампанией: показов, кликов и конверсий будет мало, и кампания вообще может остановиться.

Рассмотрим ошибки на примере стратегии «Максимум конверсий». Эта стратегия позволяет получать целевые действия на сайте или в офлайне в рамках заданного бюджета, целевой цены конверсии или доли рекламных расходов.

Ошибка №1. Слишком низкая целевая стоимость конверсии или клика

Пять из шести жалоб в поддержку, почему стратегия не приносит результата, связаны с заниженной целевой стоимостью конверсии или клика.

Целевая цена конверсии или клика — важная настройка, которая напрямую влияет на процесс обучения стратегий. Стратегия подбирает максимально возможные ставки в каждом аукционе таким образом, чтобы попадать в целевую цену. При заниженном значении целевой цены конверсии или клика стратегия не сможет выиграть аукцион. А если стратегия не выигрывает аукционы, то сокращается объем показов, кликов и конверсий.

Выставляйте целевую цену на основе собранной статистики: посмотрите, сколько стоили конверсии в прошлых кампаниях. Если таких данных нет, то сначала соберите их в кампаниях с другими стратегиями — например, «Максимум кликов».

Ошибка № 2. Неправильно выбрана цель

Если цель в стратегии не часто достигается, то, скорее всего, вы выбрали неправильную цель. Обычно для обучения стратегий необходимо не менее 10 конверсий в неделю. Недостаточное количество конверсий означает, что алгоритму не хватает данных для обучения и соответственно, стратегия не будет работать стабильно и приносить новые конверсии.

Если вы получаете меньше 10 конверсий в неделю, попробуйте один из способов, которые помогут набрать достаточно данных для обучения кампаний:
1. Выберите в качестве дополнительной цели оптимизации стратегии цель выше по воронке. Например, если вы выбрали в качестве основной цели оплаченный заказ из CRM, но за неделю получаете меньше 10 таких заказов с рекламы, добавьте в качестве дополнительной цели оформление заказа на сайте.
2. Объедините несколько кампаний разного типа в Единую перфоманс-кампанию или объедините кампании одного типа в Пакетную стратегию.

Ошибка № 3. Недельного или периодного бюджета не хватает на 10 конверсий в неделю

С недостаточным недельным или периодным бюджетом стратегия не может получить нужное количество конверсий для стабильного обучения.

Чтобы стратегии могли эффективно обучаться, закладывайте в недельный бюджет, как минимум, стоимость 10–12 конверсий. Больше — можно, но меньше не стоит. То есть при расчете недельного бюджета нужно умножить цену конверсии на 10, а лучше — на 12, чтобы у системы был небольшой запас и ей не приходилось ограничивать показы, если она сможет привести еще больше конверсий.

В стратегии с оплатой за клики также можно установить настройку “Минимальный бюджет” — это желаемый минимум расхода за неделю или период. С помощью этой настройки стратегия будет продолжать обучение и не сокращать показы ниже определенных объемов. Это особенно полезно в ситуациях, когда из-за недостатка данных стратегия не может уложиться в целевую CPA или долю рекламных расходов и снижает ставки, или когда цель на сайте перестала работать и данные не поступают. Настройку можно использовать и для ускорения обучения на старте, если установить значение выше рекомендуемого.

Ошибка № 4. Выбранная модель атрибуции ограничивает получаемый объем данных

Если использовать узкие модели атрибуции, система может терять часть данных о конверсиях, совершенных вне этой модели. В результате алгоритмы обучаются на ограниченных данных, и стратегия работает не так эффективно, как могла бы.

Может так случиться, что 8 из 10 конверсий, которые так или иначе связаны с определенной РК, совершаются сразу, в то время как 2 оставшиеся — спустя время при переходе из другого источника. Выбрав расширенную модель атрибуции мы подскажем стратегии, что конверсионных пользователей на самом деле не 8, а 10. Да, не все из них совершают конверсию здесь и сейчас. Но те 2, которые возвращаются спустя время, куда более ценные пользователи, чем те, что вообще не совершат конверсию ни сейчас, ни потом. А ведь именно этих двух конверсий может недоставать стратегии с более узкой моделью атрибуции для разгона обучения.

Используйте расширенные модели атрибуции, например, автоматическую — это позволит стратегии получить наибольшее количество данных.

Ошибка № 5. Часто менять настройки, особенно во время обучения

Частые изменения в настройках вредят, потому что они запускают каскад переобучения внутри системы. Системе нужно какое-то время, чтобы адаптироваться к изменениям. Осознанное решение о необходимости изменений настройки можно принять только на основе какого-то существенного объема данных. Если у вас произошло всего 1, 2, 3 конверсии/покупки — выводы делать слишком рано. Решения об изменении настроек нужно принимать на основе данных о нескольких десятках конверсий.

Если у вас малый и микро бизнес — то лучше не менять настройки кампании в течении нескольких недель, чтобы накопилось достаточно данных. Для среднего или крупного бизнеса нормально менять настройки раз в неделю.

Огромное влияние на качество обучения алгоритмов играют данные об офлайн-конверсиях. Если передавать в Метрику эти данные, например, через Центр конверсий в Директе, появится возможность настраивать на них стратегии. Благодаря данным об офлайн-конверсиях алгоритмы получают полную картину о том, какие пользователи совершают самые ценные действия и доходят до конца воронки не только на сайте, но и вне его. Таким образом стратегия будет стремиться привести именно такой трафик.

Данный материал был сделан командой Яндекс Рекламы. Чтобы не пропускать актуальные новости, кейсы и советы - рекомендуем подписаться на блог.

Подписаться на блог