Як застосовувати машинне навчання для персоналізації реклами в Google і що це дає
Як працює машинне навчання для персоналізації реклами?
Машинне навчання зумовлює справжню революцію у сфері реклами, і це не перебільшення. Раніше, рекламні кампанії були груповими та спрямованими на широкий загал. Рекламодавці сподівалися, що їхні оголошення припадуть до душі якомусь сегменту аудиторії. Однак ця стратегія була малоефективною і часто призводила до витрат рекламного бюджету на непотрібні кліки.
Зараз ситуація кардинально змінилася завдяки машинному навчанню. Основна ідея полягає в індивідуалізації реклами для кожного користувача, і це можливо завдяки обробленню великих обсягів даних.
Персоналізація реклами
Машинне навчання аналізує інформацію про користувачів, як-от їхні інтереси, демографічні дані, історія покупок тощо. На основі цих даних створюється унікальний профіль кожного користувача. Замість загальних оголошень, реклама тепер може бути налаштованою під конкретного користувача. Це зробило рекламу більш релевантною та цікавою для аудиторії.
Торік компанії, які використовували штучний інтелект у своїх рекламних кампаніях на Google Ads, збільшили кількість переходів за посиланнями у середньому на 30%.
Мікроцільова аудиторія
Машинне навчання дозволяє створити мікроцільові аудиторії, в які входять лише користувачі з конкретними характеристиками. Наприклад, якщо ви рекламуєте товари для здорового способу життя, ви можете налаштувати кампанію так, щоб вона показувалася тільки людям, які цікавляться фітнесом та здоровою їжею.
Ретаргетинг
Машинне навчання дозволяє використовувати ретаргетинг для тих, хто вже взаємодіяв з вашими рекламами або відвідував ваш вебсайт. Це дозволяє нагадати про продукт або послугу користувачам, які можуть бути зацікавлені у покупці.
Аналітика й оптимізація
Машинне навчання аналізує великі обсяги даних про результати рекламних кампаній у реальному часі. Рекламодавці можуть отримувати детальну інформацію про те, які оголошення працюють найкраще, і вносити зміни на льоту для підвищення ефективності.
Інструменти, наприклад, Smart Bidding від Google, використовують технології машинного навчання для автоматичного налаштування ставок з метою досягнення максимальної ефективності. Варто наголосити, що автоматизація не веде до втрати контролю, а сприяє підвищенню продуктивності. Рекламодавці, які використовують ці засоби автоматизації, зауважують, що вони зекономили до 15 годин щотижня. Це надає їм можливість більш активно зосередитися на стратегічному плануванні та реалізації проєктів.
Приклади використання штучного інтелекту в Google Ads
Наведу кілька прикладів, як ШІ можуть застосовуватися у рекламних кампаніях.
Динамічні пошукові оголошення
Google Ads використовує машинне навчання для створення динамічних пошукових оголошень, які автоматично адаптуються до пошукових запитів користувачів. Рекламодавці надають до 15 заголовків та 4 описи, і алгоритми машинного навчання Google тестують різні комбінації, щоб визначити, яка рекламна креативність найкраще працює для кожного запиту. Завдяки цьому створюються високоперсоналізовані оголошення, які збільшують ймовірність кліків і конверсій.
Бренд кормів для домашніх тварин Tails.com використовував динамічні пошукові оголошення Google Ads і збільшив свій трафік на 258%. Це також привело до зростання кількості реєстрацій на 182%. Подивитися їхню історію можна за посиланням: https://www.youtube.com/watch?v=gmHqJpRdXKY
Максимізація релевантності на YouTube
Машинне навчання використовують для оптимізації відеореклами на YouTube, забезпечуючи їхній показ найбільш відповідній аудиторії у потрібний час. Це включає стратегію Smart Bidding, яка в реальному часі коригує ставки, щоб максимізувати вплив відеореклами на сприйняття бренда упродовж всього споживчого шляху.
Під час тестування Smart Bidding від Google Ads порівняно з іншими платформами OLX виявив, що Smart Bidding забезпечив на 89% більше конверсій при на 32% нижчій вартості за конверсію.
Локальні кампанії
Локальні кампанії, розроблені з використанням машинного навчання, мають на меті збільшити кількість відвідувань фізичних магазинів. Надаючи базову інформацію, таку як місцезнаходження бізнесу та рекламні матеріали, Google автоматично оптимізує оголошення на своїх платформах, щоб залучити більше клієнтів до стаціонарних магазинів.
Чи ви знали, що 81% споживачів досліджують продукти онлайн перед прийняттям рішення про покупку? За допомогою локальних кампаній у Google Ads можна досягати місцевих аудиторій, коли вони знаходяться на етапі дослідження, та залучати потенційних клієнтів до фізичних магазинів.
Розумні торгові кампанії
Google запровадив розумні торгові кампанії, які використовують машинне навчання для оптимізації ефективності реклами відповідно до різних бізнес-цілей, як-от максимізація вартості конверсій, збільшення кількості відвідувань магазину або залучення нових клієнтів. Ці кампанії автоматизують налаштування ставок і розміщення оголошень на Google.com, пошуку зображень, YouTube та інших сайтах, враховуючи такі чинники, як сезонний попит і ціноутворення.
Один постачальник мулярних продуктів, використовуючи Smart Shopping кампанії Google Ads, зафіксував 3,9 млн показів, десятки тисяч кліків та сотні конверсій протягом трьох місяців, більшість з яких були отримані завдяки їхнім рекламним кампаніям у Google.
Короткий висновок
Завдяки машинному навчанню в Google Ads реклама перестає бути банальною нав’язливістю і перетворюється на мистецтво знаходження точного відгуку. Це не просто алгоритми, а своєрідний діалог між вашими уподобаннями та брендами.
З кожним натисканням і переглядом машинне навчання виточує рекламний ландшафт, виводячи його на новий рівень персоналізації. Відзначаючи ваші потреби та інтереси, воно створює унікальний світ, де кожне оголошення вібрує в унісон з вашими бажаннями. Вітаємо у світі, де кожна реклама ніби говорить: «Я знаю, що ти шукаєш».
