Тема 5. Особливості веб-аналітики за умов використанням інтернет-реклами. Робота з Google Ads та Youtube

Вибір стратегії призначення ставок суттєво впливає на ефективність кампанії, що вимагає аналітичного контролю, починаючи від ручного встановлення ціни за клік (CPC), що забезпечує максимальний контроль, і закінчуючи повністю автоматизованим інтелектуальним призначенням ставок, що використовує машинне навчання. Ручне призначення ставок дозволяє точно контролювати ставки для окремих ключових слів на основі даних про ефективність та стратегічних пріоритетів, що підходить для досвідчених рекламодавців з ресурсами для постійної оптимізації у ситуаціях, що вимагають людського судження. Оптимізована CPC доповнює ручні ставки автоматичними коригуваннями на основі ймовірності конверсії, забезпечуючи гібридний підхід для балансування та контролю з алгоритмічною допомогою. Портфельні стратегії призначення ставок застосовують узгоджену логіку призначення ставок у кількох кампаніях, що дозволяє цілісну оптимізацію для досягнення спільних цілей, таких як цільова ціна за клік (CPA) та цільова рентабельність інвестицій у рекламу (ROAS).

Стратегії розумного ставок використовують машинне навчання для автоматизації оптимізації ставок на основі цілей конверсії, включаючи цільову CPA, цільову ROAS, максимізацію конверсій та максимізацію цінності конверсії. Цільова ціна за конверсію (CPA) встановлює ставки для досягнення середньої ціни за конверсію на заданому рівні, автоматично коригуючи ставки на основі сигналів ймовірності конверсії. Цільова ROAS оптимізує ставки для досягнення цільової рентабельності інвестицій у рекламу, що підходить для кампаній, де значення конверсій значно відрізняються. "Максимізація конверсій" забезпечує максимальний обсяг конверсій у межах бюджетних обмежень, що підходить для кампаній з генерування лідів, де всі конверсії мають подібну цінність. "Максимізація цінності конверсії" надає пріоритет конверсіям з вищою цінністю, що застосовується для електронної комерції, оптимізуючи дохід, а не обсяг транзакцій. Ефективність розумного ставок залежить від достатнього обсягу конверсій для навчання алгоритму, зазвичай це вимагає щонайменше 30-50 конверсій на місяць, та точного відстеження конверсій, що забезпечує якісні навчальні дані.

Моніторинг ефективності автоматичного призначення ставок вимагає змін від мікроменеджменту ставок до стратегічного нагляду та виявлення проблем. Періоди навчання після впровадження стратегії чи значних змін вимагають терпіння перед оцінкою ефективності, зазвичай триваючи 1-2 тижні, поки алгоритми збирають дані та оптимізують. Тестування статистичної значущості визначає, чи різниця в ефективності є справжніми покращеннями, а не випадковими варіаціями, що вимагає достатнього обсягу та часу для впевнених висновків. Виявлення аномалій виявляє неочікувані зміни в ефективності, що потребують дослідження, відрізняючи справжні проблеми від звичайної мінливості. Наслідки моделі атрибуції стають критично важливими, оскільки Smart Bidding оптимізує на основі обраної моделі атрибуції, що вимагає узгодження між підходом до атрибуції та бізнес-реальністю та багатосторонніми процесами. Сезонні коригування повідомляють про очікувані зміни коефіцієнта конверсії протягом рекламних періодів чи сезонних піків, що дозволяє алгоритмам належним чином адаптувати ставки, а не неправильно інтерпретувати тимчасові зміни.