MGCom, Roxot и Росбанк: нейросеть ChatGPT позволила снизить CPL на 27%

Диджитал-агентство MGCom и Roxot протестировали запуск рекламной кампании по кредитным картам для одной из крупнейших финансовых организаций в стране – Росбанка. Команда протестировала рекламные активации с использованием новой технологии для сбора таргетингов при помощи ChatGPT. Благодаря этому удалось получить post-view заявки на 27% дешевле, чем в среднем у других программатик-размещений, при этом CTR (отношение кликов к показам) такой кампании оказался в 2 раза выше.

Росбанк обратился к агентству MGCom за продвижением одного из главных продуктов - кредитных карт. Перед командами MGCom и Roxot стояла задача в поиске нового уникального охвата и снижении стоимости post-view заявок.

Требовалось найти эффективный сегмент аудитории и сравнить результаты с показателями стандартного таргетинга на схожих площадках. Новым инструментом стала нейросеть. Подбор сегмента осуществлялся Roxot на основании технологии, позволяющей вместо человека анализировать текстовое наполнение страниц, которые посещает пользователь, определять его интересы по контексту и смыслу контента, а не только по ключевым словам, и подбирать релевантную рекламу.

В качестве основных KPI для тестового запуска были выбраны post-view (пост-аналитика РК) конверсии), также учитывался и CTR (отношение кликов к показам). При этом, понимая, что запуск является пилотным, команда MGCom прогнозировала итоговый СРL выше бенчмарка, так как требуется время на анализ кампаний и статистики для последующей оптимизации на новых флайтах.

Рекламная кампания для Росбанка шла на протяжении одного месяца. Команда MGCom выбрала в качестве инструмента баннерные размещения в Roxot, а для ChatGPT Таргетинга главным параметром установили заинтересованность клиента в получении кредитной карты.

Немного о механике:

• Roxot собирает текстовое наполнение страниц, которые посещают пользователи.
• Собранная информация отправляется в ChatGPT по API
• Chat GPT анализирует текст для определения тематик и смысла контента
• Roxot на основе анализа проставляет теги к URL страницы и к пользователю в куки
• Реклама таргетируется по всей сети на пользователей, посещавших страницы с релевантным контентом и непосредственно на этих страницах с учетом дополнительных данных

Решение имеет доступ к данным всех площадок рекламной сети Roxot и может распознать релевантный контент, даже если на странице нет ключевых слов по конкретной теме.

Для продукта “Кредитные карты” определили следующие категории:

• Статьи, в которых присутствует терминология, связанная с финансовыми продуктами (например: ставка по кредиту, кэшбэк, денежные переводы),
• Материалы со сравнением/оценкой кредитных продуктов
• Тексты об управлении персональными финансами и бюджетированию
• Страницы с заявками на кредитные карты
• Инструменты для проверки кредитного рейтинга
• Любые описания банковских карт и их функционала
• Советы по преодолению финансовых и жизненных трудностей

При этом ChatGPT Таргетинг позволяет отсекать критические материалы, тем самым показывает рекламу только на страницах с brand safety контентом. При запуске кампании команда исключила дополнительные ограничения (кроме пользователей, которые ранее уже оставляли заявку на сайте) по другим таргетингам, так как в работе с узкой аудиторией присутствует риск полностью реализовать сегмент за несколько дней или столкнуться с остановкой в РК.

Перед началом рекламной кампании MGCom настроили автовыгрузку post-view и post-click конверсий из системы аналитики Adriver. В пиксель записывался дополнительный кастомный параметр Roxot – он давал статистическую выгрузку на сегменты по заранее определенному принципу, а команда MGCom ежедневно предоставляла выгрузки по post-click и post-view конверсиям из Adriver в удобной для анализа разбивке. Благодаря этому специалисты из Roxot могли проводить ежедневную оптимизацию на основе PC показателей, распределяя бюджет на более конверсионные таргетинги, подобранные нейросетью.

По итогам РК размещение рекламы при помощи ChatGPT оказалось на 27% дешевле по PV+PC заявкам в сравнении со стандартным аудиторным и поведенческим таргетингом. При этом CTR – в 2 раза, что привело к снижению СРС и стоимости привлечения пользователя на сайт.

По итогам кампании оказалось, что ChatGPT Таргетинг может быть эффективнее, если сравнивать показатели с традиционным таргетингом по интересам.

Заполнение заявки более трудозатратное действие, чем просто клик по баннеру, и для этого пользователь должен быть мотивирован на оформление кредитной карты. ChatGPT таргетинг позволяет найти таких людей и показать им рекламу в момент проявления интереса к продукту, в отличие от традиционного способа, работающего с ретроспективными данными. Благодаря настройке аудитории по тематике потребляемого контента, охват и уровень релевантности кампании получается высоким, что и отражают метрики.

Нейросеть помогает собирать аудиторию, у которой есть интент к совершению целевого действия. При стандартном подходе к поиску узкой аудитории мы сталкиваемся с проблемой маленького охвата. ChatGPT позволяет справиться с поиском ЦА гораздо быстрее и эффективнее и показывает хорошие результаты не только по CTR, но и ниже по воронке (PV+PC заявкам). Важно при этом обогащать данные DSP ежедневными выгрузками post-view из системы аналитики, чтобы оставалась возможность оптимизации по целевым действиям.

ChatGPT Таргетинг доступен для всех рекламодателей Roxot. Для размещения рекламных кампаний можно связаться с основателем и генеральным директором компании Roxot, Радмиром Насыровым, в Telegram.