Что такое Автостратегия Яндекс и как с ней взаимодействовать

Желание к автоматизации каждого процесса свойственно человеку. Попытки реализации «нажать на кнопку и сделается само» возникают в каждой области. Вот и что касается создания рекламных кампаний в сети Интернет, варианты создания универсального автоматического механизма предпринимаются регулярно.

В настоящее время разработан продуктивный механизм для работы с рекламными кампаниями в Яндекс.Директ — «Автостратегия Яндекс». Принцип действия основан на расчете вероятностей конверсии рекламных проектов. В алгоритм также заложены принципы машинного обучения и корректировки стратегий по мере накопления информации.

Согласно текущим схемам к выбору доступны 3 варианта автостратегий:

• максимум конверсий;
• максимум кликов;
• максимум кликов с ручными вставками.

Разбираемся с вариантами автостратегий

Целесообразной считается выбор стратегии, направленной на поддержание и рост объема конверсий. В этом случае наблюдается как обязательное наличие позитивного эффекта, так и четкое удержание в запланированном бюджете. Кроме того, работа с конверсиями подразумевает гибкий механизм подстройки под накапливающуюся информацию, а также работу с 2–3 целями при построении рекламных стратегий.

Вторым по продуктивности идет вариант автостратегии с ручными вставками. При заданном бюджете алгоритм предлагает вариант подстройки в режиме реального времени в изменении вида рекламных объявлений. Причем вид объявления (текст, баннер, динамический блок) не важен, а это плюс. Конверсии эта автостратегия также учитывает, но добивается не выше среднего уровня.

Автостратегия с максимумом кликов считается относительно ненадежной и спорной из-за малой степени корректировки и контроля.

Помимо указанного деления автостратегии отличаются по способу оплаты:

• оплата по переходу;
• оплата по гибкой схеме, определяемой платформой, показывающей рекламу.

Первый вариант оплаты простой и понятный: стратегия — действие — результат (переход на интернет-ресурс компании). Однако такая жесткая структура регулярно дает сбой, если по определенным причинам переход осуществляет тот же пользователь. Например, произошел спонтанный разрыв соединения, а время на переход истекло. В этом случае стоимость перехода списывается за каждое действие, что убыточно.

Гибкие стратегии нуждаются в дополнительной подстройке оператором, но проблемных и спорных моментов отсекается значимо.

Позитивные моменты применения автостратегий

Мир, идущий по пути автоматизации, закономерно призывает к отказу в работе «живых» операторов, а также за переход к результатам роботизированных расчетов и нейросетевых генераций. Конечно, проще владельцу бизнеса самому «нажать на кнопку», получить стратегию, запустить ее в работу и увидеть результат.

Тем более если учесть, что по мере накопления информации программа самообучается и подстраивается, то позитивный результат на лицо. Однако излишние траты на настройку в первые 2–3 недели работы неизбежны. Это период обучения и избежать его — означает получение некачественной стратегии.

Таким образом, получаем, что продуктивность автостратегий тем выше, чем больше начальной информации ей предоставили и «оставили в покое» на период обучения. Регулярные внесения изменений и корректировок вручную приводят к повторному перезапуску настройки и обучения, а это опять временные потери. При соблюдении указанных условий выгода и результат в наличии. Проявите немного терпения.

«Подводные камни»

Теперь разберем подробнее, почему опасны варианты не следования стратегии, а потворствование желанию регулярно вносить изменения.

Проблемы перезапуска

Предположим, что запустили автостратегию, но спонтанно решили поменять или конкретизировать текущую цель рекламной кампании. Аналогичны ситуации с простоями в кампании, даже на 1–2 дня. В момент смены информации происходит автоматический перезапуск алгоритма обучения автостратегии. Полученная ранее информация считается нецелесообразной и алгоритм простаивает, накапливая обновленную информацию.

В итоге данных мало, наличие «несвежей» информации в расчет не принимается из-за автоматического присвоения пониженной стоимости (ценности). Простаивание и убыток.

Изменения в запланированном бюджете

При расчете рекламной стратегии указывают объем бюджета, на который кампания рассчитана. Предположим, что заказчик, видя планируемый результат автостратегии, увеличивает вкладываемый бюджет, рассчитывая на соответствующий рост отдачи.

На практике срабатывает иначе. Алгоритм, видя больше средств, начинает принимать во внимание рекламные аукционы рангом выше. Однако информации по новому уровню аукционов не хватает и высок риск войти в неподходящие.

В итоге регулярно увеличение выходит в убыток из-за падения конверсий.

Однако это не значит, что изменения бюджета запрещены. Проводить таковые действия следует, укладываясь в рост менее 10% и не чаще 1 раза в 1–2 недели. В этом случае алгоритм гибко подстраивается, а не автоматически запускает дополнительно обучение.

Изменения в ключевых запросах

Вариант расширения или изменения списка ключевых запросов находится в каждом случае. Однако понимайте, что хоть это и способ расширения охватов пользователей, но и потребность в допобучении.

В этом случае затраты не финансовые, а временные. Автостратегия начинает постепенно включать новые запросы и собирать информацию по отдаче с них. Это не мгновенный процесс.

Конверсии в оффлайн-сегменте

Автостратегия рассчитана в первую очередь на сбор и анализ информации с онлайн-источников. Однако регулярно возникают ситуации, когда пользователи, видя рекламное объявление, не инициируют действия в сети, а наоборот «уходят в реал». Например, людям старшего поколения проще сразу позвонить по высветившемуся в объявлении номеру телефона, чем переходить на интернет-ресурс и заказывать звонок или обращаться через форму обратной связи.

Для повышения продуктивности эту информацию также вносят в автостратегию, но вопрос — как. Регулярно прибегают к использованию ряда телефонных номеров. Одни номера размещают на интернет-ресурсе, а другие — в объявлениях. Таким образом, если поступает «внешний» звонок, алгоритм запоминает, что пришел по оффлайн-каналу.

Причем в наличии даже варианты размещения различных номеров на различных типах объявлений — это еще один способ уточнения статистической оффлайн-информации.

Заключение

В итоге получаем, что работать с автостратегиями, предлагаемыми Яндексом для рекламных кампаний — продуктивно и доступно. Однако разобраться в вопросе придется основательно, если хотите снизить риски перерасхода бюджета.

Кроме того, запасайтесь терпением и не ожидайте скорых результатов. Средний срок первых позитивных итогов 2–3 недели. При этом простой в кампании даже на 1–2 дня приводит к значимому снижению продуктивности на тот же срок в 2–3 недели. Получается, что требуется заранее продумывать внесение изменений в бюджет и запросы, делать это регулярно по плану, избегая пауз.

В итоге для значимой постоянной рекламной продуктивности автостратегий оператор в той или иной мере требуется. Как бы не автоматизировали процесс, пока только человек способен провести «тонкую настройку» и снизить временные потери на обучение алгоритма.

Со временем эта потребность в операторе снизится с развитием автоматизации, но пока переложить на нее профессиональные обязанности без потерь не выходит.

Интернет-агентство U-sl+Мирмекс призывает к использованию разумного подхода. Хотите автостратегию — пожалуйста, но присматривать за ней доверьте профессионалу.