Как SmartBid меняет правила игры в рекламе: кейсы и цифры

Запуск рекламной кампании «сам по себе» уже давно не гарантирует успеха. Сегодня, чтобы не просто достичь KPI, но и сделать это эффективно, бизнесу нужны умные инструменты. Именно таким решением стал SmartBid, который с помощью машинного обучения оптимизирует ставки и делает рекламу не только точной, но и экономичной.

Это инструмент для оптимизации ставок в Hybrid Platform, который с помощью ML-модели рассчитывает вероятность получения нужного результата и приводит рекламную кампанию к желаемому KPI.

В условиях высокой конкуренции стандартные подходы к рекламе уже не работают. SmartBid доказывает это на практике, показывая такие результаты:

Ниже мы рассмотрим эти цифры подробнее.

Механика работы следующая: ML-модель анализирует реквесты пользователей и рассчитывает вероятность того, что конкретный пользователь выполнит нужное действие. На основании этого прогноза SmartBid корректирует ставки — увеличивает их для более релевантных пользователей и снижает для тех, кто менее вероятно совершит целевое действие.

Чтобы ML-алгоритмы работали эффективно, сначала запускаются рекламные кампании без использования машинного обучения. Этот этап нужен для сбора следующих данных:

1. Какие сайты посещают пользователи?

2. Какие действия они на них совершают?

Для успешного обучения модели достаточно от 100 до 500 post-click и post-view событий за последние 30 дней с нашего источника. После этого ее можно добавить к рекламной кампании и она начнет ее оптимизировать.

Со SmartBid вы можете добиться самых разных целей:

Этот инструмент не только упрощает работу с рекламой, но и экономит ваше время и ресурсы, позволяя сосредоточиться на других задачах.

С апреля по сентябрь 2024 года мы провели масштабное исследование, чтобы проверить, как SmartBid влияет на эффективность рекламных кампаний, запущенных в Hybrid Platform. Сравнивались усредненные результаты в сегментах FMCG, Beauty, Fashion и Pharma за 2-й и 3-й кварталы.

В сегменте FMCG во 2-м квартале соотношение количества кликов по объявлению к его показам (CTR) выросло в 8,1 раза. Цена за клик (CPC) уменьшилась в 2,6 раз.

В 3-м же квартале результаты получились следующие: CTR вырос в 29 раз, а CPC подешевел в 2,7 раз. Пост-клик конверсия (Cost PC) стала дешевле на 20%, а пост-вью конверсия (Cost PV) — на 14%. Стоимость за целевое действие в мобильных приложениях (CPA In-app) уменьшилась на 13%.

В Beauty-сегменте во 2-м квартале результаты показали, что в кампаниях с оптимизацией соотношение количества кликов по объявлению к его показам (CTR) уменьшилось всего на 10%. Цена за конверсионное действие в десктопе (CPA Web) и в мобильном приложении (CPA In-App) уменьшились на 25% и 10% соответственно. Количество целевых действий в In-App (MMP) увеличилось на 20%.

В 3-м квартале Cost PV уменьшилась на 25%, а CPA In-app — на 30%.

В сегменте Fashion во 2-м квартале СТR вырос в 2,5 раза. CPC уменьшилась в 3,5 раза, Cost PC — в 5,5 раз, а Cost PV — в 1,5 раза.

В 3-м квартале CTR стал выше на 36%, CPC подешевел в 3,1 раза, а Cost PV стал меньше в 2,6 раз.

В сегменте Pharma за 3-й квартал CTR вырос в 6 раз. CPC подешевел на 58%, а Cost PV уменьшился на 20%

Теперь же перейдем к реальному кейсу.

С июля по октябрь 2023 года мы вместе с диджитал-агентством MGCom запустили рекламную кампанию по продвижению кредитных карт от «Росбанка». Главной задачей было снижение стоимости оформления заявки на сайте без потери объемов. На подготовительном этапе мы запустили несколько рекламных кампаний с разным набором интересов. Из них мы выбрали наиболее успешные связи и уже на их основе создали кампании с подключением ML-оптимизации. Параллельно с этим собирались необходимые данные о пользователях.

После того как было получено более 500 конверсий за 30 дней, мы перешли к оптимизации исключительно на сложные конверсии. На этом этапе можно успешно переобучить ML-модель на основе полученных данных.

Итоги по перформанс-показателям следующие: стоимость конверсии уменьшилась в цене до 54,24 %. А CR стал выше до 130 %.

Подробнее про этот кейс можно прочитать здесь.

«Проведённое исследование и кейсы подтвердили гипотезу о том, что рекламные кампании с использованием SmartBid работают эффективнее и экономичнее, чем без него. Для обучения ML-модели достаточно 500 событий за последние 30 дней. Таким образом, появится возможность точнее подбирать целевых пользователей, что невозможно без машинного обучения», — Илья Лысенко, Data Science Product Manager Hybrid.

Если вы хотите улучшить свои показатели эффективности, попробуйте SmartBid. Это не просто инструмент, а ваш билет в новый мир умной и экономичной рекламы.