Автостратегии Директа: как работают алгоритмы и можно ли им доверять рекламные бюджеты?

Сейчас на Поиске почти половина закупок рекламы происходит с помощью автоматического управления ставками, а в Рекламной сети Яндекса — почти 80%. При этом каждый второй рубль, который бизнес инвестирует в рекламу, также доверяют алгоритмам. О том, как работает машинное обучение в Директе и может ли нейросеть заменить человека рассказывает руководитель службы релевантности рекламы Яндекса Андрей Мищенко.

На рекламном рынке представлены разнообразные системы управления ставками: от крупных до небольших, самописных, под конкретные задачи бизнеса. Все они взаимодействуют с API (открытый протокол для взаимодействия приложений) Яндекс Директа — выставляют ставки на аукционе и получают обратную связь от сервиса в виде статистики. Процесс можно сравнить с аукционом предметов искусства — только вместо картин и старинных ваз борьба идет за право показать свое рекламное объявление определенному пользователю. Но в намного больших масштабах: миллионы ставок совершаются ежеминутно, а выиграть каждый раз может лишь несколько.

Необходимо учитывать, что каждый пользователь, которому хотят показать рекламное объявление, в каждом случае имеет разную ценность для рекламодателя. Например, пока одни раздумывают над приобретением робота-пылесоса и изучают характеристики, другой уже готов к покупке.

Как работает алгоритм конверсионных автостратегий, где оплата происходит за целевое действие пользователя, как рассчитывается ценность показа и почему ему можно доверять деньги? Немного покопаемся в деталях.

Сам алгоритм состоит из двух частей. Первая часть алгоритма — это так называемый биддер. Его задача — выставить базовую ставку на рекламную кампанию так, чтобы выполнялись заданные в настройках стратегии ограничения (стоимость конверсии, недельный бюджет).

У Яндекса есть свой биддер, который мы много лет развивали — это нейросеть, ответственная за автоматическое выставление ставок в Директе. Еще есть внешние биддеры — это может быть как таргетолог, так и алгоритм. Но все биддеры ограничены только разными ставками на разные условия показа — например, ключевые фразы. Если разные пользователи заходят на условный сайт по одной фразе, биддер отличить их не может, хотя они будут иметь разные вероятности конверсии (это покупка, установка приложения и т.д.) и установит базовую ставку.

Почему так? Дело в отсутствии возможности определить ценность каждого просмотра. За это отвечает вторая часть алгоритма — которую мы называем "оптимизатор".

По сути это Machine Learning формула, применяемая на каждом рекламном запросе к каждому объявлению каждой кампании под управлением конверсионных автостратегий. На основании всей доступной информации алгоритм прогнозирует разницу вероятности конверсии для данного объявления в данном запросе от средней вероятности конверсии по всей рекламной кампании этого объявления.

Объясню на простом примере. В рекламной кампании средняя вероятность конверсии составляет 3%. Но для конкретного объявления может быть на уровне 10%. В таком случае прогнозируемая конверсионность для этого объявления будет более чем в 3 раза выше.

Что такое доступная для алгоритма информация:

- Профиль пользователя, которому будем показано рекламное объявление. Он включает в себя, в том числе, и историю взаимодействия с рекламой

- Контентная и статистическая информация рекламного объявления (про что объявление и что в себе содержит, насколько успешно в прошлом)

- Дополнительные доступные данные про место (сайт или приложение), формат и прочая информация показа рекламы

Если конверсионность вдвое выше средней, то прогнозируется 2, если равна средней, то 1, если вдвое хуже средней, то 0,5 и так далее. Это математика с колоссальными объемами данных, которая работает за доли секунды, пока загружается страница и рекламные блоки.

Биддер воспринимает работу оптимизатора как чёрный ящик, получая только конечный результат процесса. Прогноз, полученный благодаря формуле, используется для корректировки базовой ставки, с которой объявление будет участвовать в рекламном аукционе для данного просмотра. В итоге получается, что за просмотры с большей потенциальной конверсионностью алгоритм предложит большую ставку, а менее конверсионные постарается выкупить дешевле.

Подход со ставками с пропорциональной вероятностью конверсии (целевого действия) позволяет получить максимально возможное количество конверсий при выполнении бюджетных ограничений, указанных в настройках стратегии. При этом нужно понимать, что есть математическое ожидание их количества, поскольку мы имеем дело со случайными процессами с большой неопределенностью. Таким образом одна конверсия может стоить дороже целевой суммы, а другая — дешевле. Но в итоге средняя стоимость в определенном периоде всей кампании все равно будет приближена к заданной целевой.

Кто-то может подумать, что алгоритмы и автоматика могут оставить без работы маркетологов или воспринимают автоматику как некую магическую кнопку — можно нажать и сразу все будет хорошо. На самом деле они помогают повысить эффективность специалистов по настройке рекламы и берут на себя часть сложных рутинных математических задач.

При этом благодаря автоматическим стратегиям у специалистов становится больше времени для развития, масштабирования, изучения целевой аудитории и поиска идей для креативов. Специалистам важно следить за эффективностью автостратегии для конкретного бизнеса и проводить правильное A/B тестирование.

0
12 комментариев
Написать комментарий...
Дима Вербняков

Во многих проектах используем автостратегии с оплатой за конверсию. Но по некоторым все же ручное управление. Непонятно почему, но есть сферы бизнеса в которых CPL стратегии работают менее эффективно, в основном это услуги срочного типа, например "вызов эвакуатора".

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Кошелев

Автостратегии пока лишь только инструмент для дополнительного охвата, ни в b2b, ни в b2c реального толка от них не увидел. Пока имею только ощущение, что они для тех, кто может залить рынок деньгами, как только сталкиваемся с исходящими от заказчика ограничениями по бюджету, так про автостратегии приходится забывать, т.к., к примеру, нет возможности платить 2 тыс. за заявку при расчетной стоимости до 1,5 тыс.руб./заявка.

А вот "товарка" с оплатой за заявку (b2b) неожиданно дала относительно большое их, заявок, количество при цене квалифицированного лида в 2 раза ниже, чем при стратегии "оптимизация кликов". Осталось только понять насколько они друг-друга канибализируют и не снизится ли количество лидов при полном отключении "старой" кампании.
Очень жду когда появятся нормальные данные в отчетах и пояснения по этим самым трем кампаниям, созданных для одной, @Дмитрий Громов

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Громов

Сергей, здравствуйте. Да, ребята из продуктовой команды знают о таком пожелание рекламодателей. Возможность анализировать Торговую кампанию в Мастере отчётов рассматривается после выхода товарных кампаний из беты.

Ответить
Развернуть ветку
Feliks Polov

Если зпускаете рекламу не на 2-3 дня и с бюджетом 5 тысяч, то норм. Идеально начинает работать примерно через две недели

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Сиротинский

и на достаточно конверсионных целях. т.е. если конверсия по цели меньше процента (например, в сегменте "премиум" такое бывает) - стратегия может не работать вообще/работать плохо. в таком случае можно настраивать на более конверсионные промежуточные цели типа добавления в корзину.

Ответить
Развернуть ветку
Сергей Сиротинский

Автостратегии хороши, но есть и минусы. Например, они часто недобирают трафик с iOS. В одной кампании на ручном управлении доля визитов с iOS была 13%, при этом с них приходило 20% заявок. После перехода кампании на оптимизацию конверсий, доля визитов с iOS сократилась до 5% и объем заявок до 6,5% от общей массы. Возможно, рекламу для айфонов сейчас лучше оставлять на ручном управлении. Также, если кампания с автостратегией общая на несколько товаров, то стратегия может отдавать приоритет одному товару, за который "зацепится", остальные товары могут недополучать трафик.

Ответить
Развернуть ветку
Deputy Corruption

А что лучше: Яндекс Бизнес или Директ? Проблема в том, что я не профессионал

Ответить
Развернуть ветку
Jacov Borisov

Директ.

Ответить
Развернуть ветку
Jacov Borisov

Если бизнес очень геозависимый, типо автосервиса, тогда можно думать про подписку на бизнес

Ответить
Развернуть ветку
Deputy Corruption

Да, думаю, что Бизнес лучше подойдёт, всё-таки Центр Спортивный

Ответить
Развернуть ветку
Андрей Цымбалюк

Только если карточка в яндексе уже собрала отзывы и максимально заполнена.
А лучше, опираясь на опыт, директ, там конверсия в сделку выше.

Ответить
Развернуть ветку
Кирилл Самодуров

Рекламирую приложения - ставлю оплату за установки. Дешевле. Смысла платить за клики не вижу

Ответить
Развернуть ветку
9 комментариев
Раскрывать всегда