Machine Learning в контекстной рекламе: как алгоритмы изменяют игру?

Пандемия коронавируса и ИИ оставили существенный отпечаток на рекламной индустрии, включая контекстную рекламу. Особенно заметен скачок интереса к машинному обучению в маркетинговых стратегиях, когда машина сама находит решения некоторых задач и за счёт быстрой обработки данных анализирует и выдаёт ответ.

Влияние Machine Learning на рекламный рынок

Нововведения, основанные на этой технологии, становятся все более популярными:

• Яндекс Директ теперь отслеживает конверсии с помощью машинного обучения.
• Google Ads расширяет автоматизацию для различных видов рекламы.
• Пользователям Яндекса предлагаются персонализированные советы по настройке рекламных кампаний.
• Яндекс Аудитории обучается на поведении пользователей для улучшения таргетинга.
• Умные кампании в Google Ads получили обновления, включая новый дизайн объявлений и улучшенные инструменты аналитики.

Google провёл исследование, подтверждающее, что интеграция Machine Learning в рекламу положительно влияет на её эффективность. Игнорирование такого направления, как машинное обучение, означает потерю возможностей для усиления конкурентных преимуществ. Современные реалии требуют от рекламных специалистов готовности к изменениям и освоению новых инструментов автоматизации. Такой подход позволяет добиваться лучших результатов для клиентов, используя, как макро-, так и микроконверсии для настройки эффективных рекламных кампаний. Покупательское намерение для объявлений, персонализированных с помощью ИИ, оказалось на 15% выше, по сравнению с обычной персонализированной рекламой.

Новая роль маркетолога в эпоху автоматизации

Изменения, вызванные ростом влияния машинного обучения, влекут за собой пересмотр задач специалистов по контекстной рекламе. Специалистам больше не нужно тратить время на техническую настройку алгоритмов.

Для успешной работы с автоматизированными рекламными системами маркетологам необходимо постоянно совершенствовать свои знания в области рекламы и аналитики.

Применение машинного обучения для оптимизации рекламы в Яндекс Директ и Яндекс Бизнес

Яндекс активно интегрирует технологии на основе нейросетей для повышения эффективности и удобства создания рекламных материалов в Директе и Яндекс Бизнесе.

Автоматическая генерация объявлений в Яндекс Бизнесе

В Яндекс Бизнесе реализована функция автоматической генерации рекламных объявлений. Одним кликом по кнопке «Сгенерировать» языковая модель создаёт продающий заголовок и текст объявления на основе информации из профиля компании. Параллельно нейросеть YandexART генерирует подходящее изображение. Рекламодатели могут корректировать сгенерированные тексты вручную или запускать процесс создания новых версий для выбора наиболее подходящего варианта. Такой подход показал увеличение целевых действий на 5% в сравнении с традиционно созданными объявлениями.

Нейроизображения в Мастере кампаний Директа

YandexART также используется для создания изображений в Мастере кампаний Яндекс Директа, предлагая рекламодателям выбрать из более чем 3 тысяч иллюстраций для объявлений, связанных с более чем 650 видами предпринимательской деятельности. Такой подход даёт возможность легко находить визуальные материалы, соответствующие тематике объявления, и увеличивает его привлекательность для целевой аудитории.

Как повысить эффективность рекламы

Чтобы полностью раскрыть потенциал данных, маркетологи должны чётко понимать свои цели и использовать ИИ для их достижения. Ключевая задача — создать персонализированные объявления, которые точно соответствуют запросам и потребностям аудитории. При этом важно не вводить потребителей в заблуждение, сохраняя прозрачность и точность рекламного сообщения.

Шесть ключевых параметров для оптимизации:

1. Ключевые слова. ИИ может помочь сгенерировать оптимальный набор ключевых слов и фраз, исключить нерелевантные запросы и повысить вероятность конверсии.
2. Тексты объявлений. Использование ИИ для создания и оптимизации текстов объявлений позволяет делать их более персонализированными и убедительными.
3. Управление ставками. ИИ-инструменты могут анализировать большие объёмы данных и автоматически корректировать ставки для максимальной рентабельности.
4. Посадочные страницы. Содержимое посадочной страницы должно соответствовать рекламному объявлению. ИИ может помочь в анализе и оптимизации элементов страницы для повышения конверсии.
5. Борьба с фродом. ИИ-инструменты могут идентифицировать и блокировать недействительный трафик, повышая таким образом качество и эффективность рекламных кампаний.
6. Предикативная аналитика. Используйте мощь машинного обучения для прогнозирования эффективности кампаний и оптимизации по ключевым метрикам.

Несмотря на всю привлекательность идеи автоматизированной маркетинговой машины, котелок денег на конце радуги — это всего лишь фантазия. Автоматические системы и машинное обучение (ML) не способны полностью заместить маркетолога. ML — это инструмент, требующий квалифицированного использования. Пока мы далеки от времени, когда технологии смогут самостоятельно понять потребности клиентов и вызвать у них желание покупки.

Важно понимать, что компьютер только имитирует процесс рассуждения, в то время как истинное понимание и обучение приходят через человеческий опыт и восприятие, где человек выступает в роли учителя для машины.

Информация, собранная с использованием ИИ и ML, всегда требует толкования со стороны человека — маркетолога. Именно его знания, способность к анализу и определению важных факторов влияния на результаты делают использование Machine Learning действительно эффективным.

Источник: https://seoslon.com/