Что делать, если автостратегия не хочет обучаться, потому что не хватает данных?
✔️Использовать более «широкие» модели атрибуции
✔️Объединить несколько кампаний в одну или в пакетную стратегию
✔️Использовать несколько макроцелей, если они есть
✔️Перейти на обучение по микроконверсиям или связке «микро + макро»
Микроконверсии — это промежуточные действия пользователя, которые нам интересны, но не являются итоговым желаемым результатом.
Что может выступить в роли микроконверсии:
— «Выше по воронке»: добавление в корзину вместо оформленного заказа, первый шаг квиза вместо последнего, заполнение полей заявки без финальной отправки
— Клики по ключевым элементам: кнопки, номера телефонов, email-ы, социальные сети
— Просмотры видео, пролистывание фотографий, скачивание файлов
— Копирование элементов: номера телефонов, email-ы, адреса
— Скрипты для отслеживания вовлеченных визитов
— Время на странице, прокрутка страницы
— Переход с хороших площадок в РСЯ
Важно: на каждом проекте сработают свои микроцели, а другие уведут обучение в сторону (микроцели будут достигаться, но без макро — например, «корзины» есть, а «заказов» нет, либо есть «заказы», но «подтвержденных» нет).
Как этого избежать «игрой» с ценностью целей писала здесь. Но иногда это может не помочь. Алгоритм всё равно будет упорно идти не туда. А перебор микроцелей и их сочетаний ограничен бюджетом и терпением клиента.
Что делать? В заначке есть еще вариант.
Моделирование конверсий с помощью ИИ. Как это работает:
На реальных макроконверсиях (например, на «квалифицированных лидах») обучается предиктивная модель искусственного интеллекта. Ей достаточно 20-50 конверсий. Что важно — без ограничения в 7 дней для набора данных.
Далее модель передает в Метрику «моделируемые конверсии» — предсказания🙂
Они могут помочь:
— Показывать рекламу «верной» аудитории, которая с высокой долей вероятности станет «квалицифированным лидом»
— Поддерживать работу автостратегии при недостатке макроконверсий, чтобы открутка не падала
— Оптимизировать CPL и соблюдать KPI клиента
— Отсечь большую часть ботов
— Растить средний чек
По каким данным строится ИИ-модель:
— Поведение пользователя (микроконверсии, клики, скроллы, посещенные страны)
— Устройство пользователя (экран, стоимость, железо, батарейка, интернет)
— Социальные данные по гео (сколько машин угнали, домов построили и какая средняя зарплата в городе, откуда пришел пользователь)
— Текущая погода и еще более 600 параметров
Больше 200 крупных компаний обучают рекламу этим способом. Среди них: ОТП банк, divan.ru, Otus, JustFood, Trivio, Alter и другие.
Прочитать подробнее и попробовать можно по ссылке. Для читателей канала особые условия на пилотное внедрение, которые можно узнать, оставив заявку на сайте.
Реклама. ИП Салахутдинов Рустам Русланович, ИНН 645312938587, erid: 2VtzqwteDQu