Без лишних фраз: что такое Автотаргетинг в Директе и как он работает

Каждый четвертый показ рекламы на Поиске Яндекса происходит без использования ключевых фраз, заданных рекламодателем. Это работает благодаря алгоритмам машинного обучения, которые предсказывают для каких запросов эффективнее будет показать объявление и как максимизировать рекламные охваты.

Максим Кузин, руководитель группы семантического поиска в Яндексе, рассказывает, как работает машинное обучение в Рекламе, чем занимаются асессоры и как управлять автотаргетингом, чтобы получить максимум пользы от рекламной кампании, сэкономив время и сфокусировавшись на важном.

Контекстная реклама некоторое время назад была устроена таким образом: рекламодатель создавал объявление и подбирал набор ключевых фраз, при запросе по которым объявление показывалось потенциальному клиенту. Рутинный процесс, не приносящий удовольствия. Поэтому специалисты Яндекса разработали технологию, которая автоматизирует процесс и увеличивает эффективность — это Автотаргетинг. Стало быстрее и удобнее: не нужно подбирать ключевые слова и формировать семантическое ядро вручную — алгоритмы сами анализируют объявление и подбирают подходящую аудиторию для показа.

Приведу пример. Если рекламодатель продает абонементы в свой фитнес-клуб, то его объявление может быть показано по запросам «фитнес в москве», «спортивное питание», «бассейн в хамовниках», если алгоритм определит, что у объявления высокий шанс привести к конверсии. Так автотаргетинг позволяет настроить целевой трафик и охватить более широкую аудиторию, которая изначально может прийти по другому запросу.

Автотаргетинг полезен всем рекламодателям, так как позволяет легко увеличить количество конверсий. Часто рекламодатели сталкиваются со сложностями сбора семантического ядра для целевого охвата. Автотаргетинг помогает расширить семантику, список ключевых слов и показать объявление более широкой, но потенциально целевой аудитории.

Алгоритмы, с помощью которых автотаргетинг определяет, под какой запрос стоит показывать определенное рекламное объявление, постоянно совершенствуются. В этом большую роль выполняют асессоры-маркетологи. Это высококвалифицированные специалисты с релевантным опытом работы. Они размечают выделенный для них блок данных (датасет) из примерно 50 тысяч запросов еженедельно: то есть, оценивают результаты рекламной выдачи — соответствует ли рекламное объявление определенному запросу и буквально указывают, какие объявления следует считать релевантными запросы, а какие нет. На этих размеченных данных и обучаются алгоритмы.

Специально для асессоров разработана подробная инструкция с примерами, по которым можно определить соответствие запроса определенному объявлению.

Ежедневно асессоры размечают примеры, чтобы алгоритмы всегда понимали текущее поведение пользователей, запросы бизнеса и новостную повестку. Сегодня размечены уже несколько миллионов примеров и работа продолжается, что позволяет улучшать алгоритмы на новых, более актуальных данных. Кроме того, специалисты Яндекса постоянно улучшают и саму инструкцию, чему в частности помогает обратная связь от рекламодателей при обращениях в поддержку и общении с менеджерами.

Автотаргетинг в режиме реального времени подбирает объявления для показа, выбирая те, по которым рекламодатель, скорее всего, получит конверсию. При этом учитывается множество факторов: возможные синонимы, формы слов, родственные тематики, заданные для кампании, группы объявлений и другое. Для автотаргетинга наиболее важно контентное оформление объявления. Изучая заголовок, текст и посадочную страницу объявления, наши алгоритмы понимают предложение и соотносят его с поисковым запросом пользователя.

Автотаргетинг позволяет увеличить охват с помощью показа объявления на всех релевантных запросах. Однако не всем подходит вариант «показываться везде». Например, персональный тренер может избегать запросов с поиском фитнес-клубов, а некоторые рекламодатели не хотят платить за сильно широкий трафик. Чтобы результаты были точнее, существуют «Категории автотаргетинга», которые позволяют разделить весь полезный для рекламодателя трафик на пять категорий:

• Целевой – когда пользователь ищет именно ваше предложение. Например, телефон конкретного бренда и модели.
• Широкий – когда рекламное предложение является частью того, что ищет пользователь. Например, потребитель хочет увеличить физическую активность и рассматривает разные варианты занятий спортом. Алгоритм может показать ему объявление о недавно открывшемся бассейне со скидками на годовой абонемент.
• Конкурентный – когда запрос пользователя направлен на ваших конкурентов, но ваши услуги также подходят под его запрос.
• Альтернативный – когда вы можете удовлетворить потребность пользователя, даже если он не искал ваше предложение.
• Сопутствующий – когда после решения своего запроса пользователь может посмотреть и на ваше предложение. Алгоритмы подбирают для него то, что еще может его заинтересовать. Например, объявление с защитным чехлом при запросе на покупку смартфона.

Автотаргетинг позволяет покрыть большое количество низкочастотных запросов, которые сложно предусмотреть в списке ключевых фраз, так как многие из этих запросов уникальны. Помимо этого сервис позволяет отключать конкретные запросы, используя минус-фразы – слова и словосочетания, по запросам с которыми объявление показываться не будет. Минус-слова и минус-фразы могут помочь уточнить тематику объявления, чтобы не показывать его пользователям, которым это неинтересно. Как с ними работать, можно узнать здесь.

Автотаргетинг значительно экономит время специалиста по настройке рекламы, но главное – растит эффективность кампаний. Пока алгоритмы самостоятельно подбирают ключевые фразы, рекламодатель может сосредоточиться на креативе, стратегии, продвижении кампании и улучшении посадочной страницы. Подробнее про настройку автотаргетинга можно прочитать здесь.