1.jpg
Поисковые системы постоянно изменяют алгоритм своей работы, вносят новшества в функционал и расширяют возможности пользователям быстрее и качественнее находить нужную информацию. Звучит это здорово, но только вебмастера часто от нововведений, в том числе связанных с работой рекламных сетей, начинает болеть голова. Только арбитражник адаптируется под новые условия, как тут же, например тот же Гугл, анонсирует еще такие-то «свеженькие» ноу-хау.

Автоматические стратегии Google Ads – одни из таких нововведений, которые вносят коррективы в работу вебмастеров. С помощью нейронных сетей они управляют рекламными кампаниями. Такие программы подстраиваются под конкретный проект/бизнес/компанию, а после самообучения помогают получать максимальный профит.
2.jpg

Преимущества использование автоматических стратегий от Гугл

Во-первых, автоматические стратегии призваны взять на себя всю рутинную работу многих специалистов, деятельность которых завязана на рекламе. В теории такие механизмы приводят к повышению КПД рекламной деятельности и экономят значительную часть времени.

Во-вторых, автоматические стратегии помогают владельцам бизнеса, которые не представляют, как правильно работать с рекламой и управлять маркетингом.

В-третьих, такие системы имеют закономерные связи с алгоритмом подбора потенциальных лидов (и всего, что с этим связано), что приводит к оптимизации всей деятельности вебмастера, помогая привести трафик с точки «А» в точку «В», а потребителям найти самый доступный и качественный товар/услугу.

Работают нейронные сети по такому алгоритму: они запоминают различные действия пользователей в сети (поисковые фразы, клики по баннерам и т.д.), фиксируют их местоположение (ГЕО, время суток в фазе активности) и устройства, которыми пользуются (ПО). На основе полученной информации, данные группируются, анализируются и оптимизируются. Использование таких систем значительное повышает конверсии по офферам.

При сравнении поведения группы пользователей с одинаковыми характеристиками возникают нейронные связи. В результате система по этим связям понимает, к какому результату приведут тот или иной набор характеристик пользователя.

Например, нейронные связи у автоматических систем формируются после того, как определенный пользователь последовательно в один временной таймфрейм (вечер пятницы) просматривает объявления из одной категории товаров. Это значит, что получить с него целевое действие именно в пятницу в определенные часы, возможно с высокой долей вероятности.

Далее после такого сигнала, система направляет поток рекламного контента такому пользователю, чтобы подтолкнуть его к приобретению товара в самый подходящий для этого период времени. Использование автоматических стратегии Google Ads дает конкурентное преимущество вебмастеру перед коллегами, которые их не используют в своей работе.
3.jpg

Минусы в работе автоматических стратегий от Гугл

К сожалению, автоматические стратегии пока не работают безупречно. Возможно со временем, когда по итогам определенного периода их функционирования, разработчики найдут все баги и смогут их откорректировать, такие системы смогут бесперебойно «доставлять» лидов вебмастерам без каких-либо проблем.

Их сбои в работе часто связаны с тем, что после парочки дней анализа действий пользователей, системы выносят необъективные выводы, формирующие их нейронные связи. За такой короткий период нельзя всецело просчитать «ход мыслей» потенциального покупателя, чтобы потом подсовывать ему нужную рекламу.

Отложенные конверсии также вносят негативные нотки в работу автоматических стратегий от Гугла. Дело в том, что клиент, перешедший по ссылке на посадочную страницу рекламодателя, может сомневаться относительно приобретения продукта день, неделю, а то и месяц. В результате анализ данных стратегий без учета этого срока также будет необъективным.

Автоматизированные системы могут давать сбой из-за неверной интерпретации полученных результатов анализа по определенным показателям. Если цель кампании – снизить стоимость одной конверсии, то нужно и смотреть на соответствующие метрики.

На данном этапе развития компьютерных технологий у ПО еще нет возможности отличать простейшие тонкости в поведении человека, которые понятны не только обычному аффилиат-маркетологу, но и рядовому пользователю сети. Например, автоматические стратегии будут стараться выжать максимум конверсий там, где их реально нет смысла искать, например, по запросам купить автомобиль для аудитории, которая не может себе этого позволить.

Автоматические стратегии Google Ads ограничены в плане получения и адекватной обработки данных по некоторым параметрам, например, объединить данные CRM и оффлайн продаж. Пока, только человек способен свести такого рода информацию воедино для формирования объективного умозаключения.

Стоит ли арбитражнику пользоваться автоматическими стратегиями?

На этом вопрос нельзя дать однозначного ответа, но симбиотические связи человека и автоматических стратегий на поле рекламной деятельности все таки можно конвертировать в прибыль. Если грамотно подойти к использованию такого ПО, тогда и конверсии однозначно повысятся.

Если вы будете тестировать несколько лендингов на одну ЦА, излишне дробить кампании на основе ГЕО, запускать автостратегию сразу, не давая времени обучиться компьютеру и сформировать объективные нейронные связи, тогда и эффективности от запуска таких систем не стоит ожидать.

Только после 20-30 конверсий можно дать старт автоматическим стратегиям, на основе полученного опыта и анализа результатов. Для корректирования стоит использовать списки для ремаркетинга – это облегчит работу ПО.

В следующей статье обсудим, зачем нужен вебмастеру кросспостинг в социальных сетях?!