Поиск идеального баланса между искусственным интеллектом и ручным управлением в Google Ads

от

Google Ads значительно изменилась с 2019 года. Она отошла от ручного управления с помощью ключевых слов к управлению с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Сегодня автоматизация справляется практически со всем – от установки ставок и поиска целевой аудитории до тестирования рекламных макетов и определения того, как тратить ваш бюджет.

Купил акции на все деньги, а они упали? А Илон Маск снова написал твит? Знакомо. У нас тут клуб тех, кто пытается понять этот цирк и не сойти с ума.

Купить на падении (нет)

Автоматизация предлагает значительные преимущества, такие как повышение эффективности, улучшение стратегий назначения ставок, более быстрый запуск кампаний и сокращение ручных корректировок. Она особенно полезна для рекламодателей, которые заняты или управляют большим количеством аккаунтов, поскольку может значительно улучшить их рабочий процесс.

Если автоматизация не управляется должным образом, она на самом деле может навредить вашим результатам. Простое включение автоматизированных инструментов без надлежащего контроля может привести к пустой трате денег, показу рекламы не той аудитории или фокусировке кампаний на несущественных данных. Хотя автоматизация отлично *выполняет* задачи, она не понимает общих целей вашего бизнеса, специфику вашего рынка или вашу долгосрочную стратегию.

В этой статье рассматривается поиск правильного баланса между использованием искусственного интеллекта и участием человека. Мы рассмотрим сильные и слабые стороны автоматизации и объясним, как создать систему, которая объединяет преимущества обоих подходов — эффективность и тщательное принятие решений.

Измерение прежде всего: Подпитывание машины правильными сигналами

Автоматизация улучшается за счет обучения на данных, которые вы предоставляете об успешных действиях. Если ваше отслеживание неполное, Google будет оценивать недостающие данные. Хотя эти оценки могут дать вам общее представление о производительности, они могут не совсем соответствовать цифрам в вашей CRM-системе.

Существует задержка в отчете о конверсиях. Google отслеживает конверсии, основываясь на моменте *клика* по вашему объявлению, а не на моменте фактической конверсии, что может создавать впечатление более слабых данных по генерации лидов в середине недели, даже если конверсии продолжают поступать. Вы можете увидеть эту задержку, добавив столбец «Конверсии (по времени конверсии)» рядом с обычным столбцом «Конверсии».

Кроме того, вы можете создать пользовательский столбец, чтобы сравнить вашу фактическую стоимость привлечения клиента (CPA) или возврат инвестиций в рекламу (ROAS) с вашими целями. Это поможет вам понять, ограничена ли интеллектуальная ставка настройками, которые слишком строги, а не просто не работает.

При анализе стоимости привлечения клиента (CPA) используйте следующую формулу: (Затраты, деленные на конверсии) минус ваш целевой CPA. Результат показывает, насколько фактический CPA вашей кампании отличается от вашей цели. Положительный результат означает, что вы тратите больше, чем ваш целевой CPA, часто из-за слишком строгих настроек эффективности, из-за чего интеллектуальная ставка ограничивает результаты. Интеллектуальная ставка может уменьшить количество конверсий, при этом не достигая ваших целей по эффективности, или она может обеспечить конверсии по более высокой цене, чем хотелось бы. Отрицательное число означает, что вы работаете *лучше*, чем ваш целевой CPA, что указывает на то, что автоматизированная система работает хорошо и есть потенциал для увеличения конверсий.

Чтобы измерить возврат инвестиций в рекламу (ROAS), рассчитайте (Стоимость конверсии, делённая на Затраты), а затем вычтите желаемый ROAS. Если результат отрицательный, это означает, что ваши умные ставки работают не так эффективно, как должны, и не достигают ваших целей. Положительный результат указывает на то, что вы превышаете свою целевую отметку, что является хорошим признаком того, что система работает хорошо.

Предположим, ваша целевая стоимость привлечения клиента (CPA) составляет 50 долларов. Если пользовательский столбец показывает +12 долларов, ваши кампании тратят на 12 долларов больше, чем планировалось, обычно из-за того, что автоматическая система назначения ставок ограничена настройками, которые вы установили. Если там указано -8 долларов, вы добиваетесь результатов на 8 долларов *лучше*, чем ваша цель, что означает, что система может достичь еще лучших результатов, если ей дать больше свободы.

Чтобы по-настоящему извлечь выгоду из автоматизации, сосредоточьтесь на том, как она влияет на результаты вашего бизнеса – такие вещи, как доход, прибыль и лояльность клиентов – вместо того, чтобы просто отслеживать простые действия, такие как клики или отправки форм. Если вы основываете свою автоматизацию на базовых данных, вы получите только результаты низкого качества. Но если вы обучите её, используя ключевые бизнес-показатели, она лучше поддержит ваши общие цели роста.

Прокладка путей для автоматизации

Автоматизация работает наиболее эффективно, когда маркетинговые усилия сфокусированы. Если вы объединяете различные типы поисковых запросов – например, запросы по вашему бренду и общие термины – или одновременно нацеливаетесь как на новых, так и на существующих клиентов, система обычно будет отдавать приоритет самым простым и быстрым результатам.

Даже при использовании автоматизированных инструментов, продуманная стратегия остается необходимой. Сосредоточьте свои традиционные поисковые кампании на ключевых словах, где вам нужен точный контроль над рекламой и ставками. Используйте Performance Max для поиска новых клиентов и охвата людей в различных сетях Google. Если не разделять их, Performance Max может перехватывать показы у Search, снижая его эффективность. Перекрытие между ними значительно. Исследования Optmyzr показывают, что даже когда Performance Max берет ключевые слова из Search, поисковые кампании все равно показывают лучшие результаты в 28% случаев. А когда оба типа кампаний работают по одним и тем же ключевым словам, Search побеждает в 32% случаев.

Мы наблюдаем схожую проблему при поиске по названию вашего бренда. Кампании максимальной эффективности часто отдают приоритет этим запросам, поскольку они, вероятно, приведут к продажам с низкой стоимостью, что может создать впечатление, будто ваши результаты лучше, чем они есть на самом деле. Даже если вы пытаетесь заблокировать поисковые запросы по бренду, некоторые все равно отображаются. Чтобы полностью предотвратить запуск рекламы по названию вашего бренда, добавьте отрицательные ключевые слова, включающие ваши брендовые термины, в ваши кампании.

Контроль над машиной

За годы работы с веб-сайтами я усвоил суровый урок об автоматизации: она редко *сообщает* о том, что что-то пошло не так. Вместо вывода сообщений об ошибках, она часто просто…молча терпит неудачу. Вам нужно активно отслеживать ситуацию, искать подсказки и внимательно изучать данные, чтобы выявить проблемы. Это не всегда очевидно, и именно это делает процесс сложным.

Отчеты о стратегии ставок показывают, какие факторы использовались системой «Интеллектуальное назначение ставок» для принятия решений. Хорошим знаком будет, если вы увидите сигналы, такие как списки ремаркетинга или ценные группы клиентов. Однако, если в отчетах отображаются несвязанные категории, не соответствующие вашим обычным клиентам, это, вероятно, означает, что ваши данные отслеживания конверсий недостаточно надежны или содержат недостаточно информации.

Google упростила отслеживание поисковых запросов, запускающих ваши кампании максимальной эффективности. Они добавили эти данные в стандартный отчёт о поисковых запросах в Google Ads. Это позволяет вам понять, что именно ищут люди, когда видят и нажимают на ваши объявления, и даже отслеживать конверсии. Вы можете просматривать эту информацию в Google Ads или получать к ней доступ через API для более детального анализа. Кроме того, теперь вы можете видеть ключевые показатели эффективности, такие как показы, клики и коэффициент конверсии, а также быстро добавлять минус-слова непосредственно из отчёта для улучшения таргетинга.

Как веб-мастер, я всегда проверяю долю показов, чтобы получить полную картину. Если у вас высокий показатель «Упущенная доля показов (бюджет)», это довольно очевидный признак того, что вашей кампании нужно больше денег. Но когда высокий показатель «Упущенная доля показов (позиция)» сочетается с низким показателем «Абсолютная доля показов вверху», это обычно означает, что ваши целевые показатели стоимости привлечения клиента (CPA) или рентабельности инвестиций в рекламу (ROAS) слишком агрессивны. Автоматическая система назначения ставок работает *как указано* – она просто не делает достаточно высокие ставки, чтобы выиграть лучшие позиции на аукционе из-за ваших настроек. Решение – не перестраивать все с нуля, а вместо этого я рекомендую постепенно смягчать эти целевые показатели на 10-15% и затем дать системе полный цикл обучения, чтобы увидеть, как она работает.

Вмешательство при изменении контекста

Даже самые передовые автоматизированные системы могут давать сбои, когда обстоятельства быстро меняются, опережая их способность к обучению. Поскольку интеллектуальное назначение ставок полагается на прошлые данные для принятия решений, неожиданные сдвиги на рынке могут привести к неточным интерпретациям и плохим результатам.

Давайте посмотрим, как сезонность может вызывать проблемы. Во время событий, таких как Чёрная пятница, когда продажи растут, автоматизированные системы назначения ставок быстро увеличивают ставки, полагая, что это новый стандарт. Но после окончания распродажи системе может потребоваться время, чтобы адаптироваться, что приводит к пустой трате денег на трафик, который больше не представляет ценности. Аналогично, ошибки отслеживания могут привести к сбоям. Если система неправильно регистрирует дублирующиеся покупки, она считает, что эффективность выше, чем есть на самом деле, и увеличивает ставки, фактически тратя деньги на ложные результаты.

Предохранители, такие как корректировка на сезонные тенденции и исключение определенных точек данных, используются для поддержания точности алгоритмов. По сути, они корректируют алгоритм, когда его прогнозы начинают отклоняться от верного пути.

Автоматически примененные рекомендации: Почему они не попадают в цель

Автоматические рекомендации рекламируются как способ упростить управление вашими аккаунтами. Хотя они кажутся полезными в теории, обещая улучшить эффективность и организацию, на практике они часто вызывают проблемы. Эти рекомендации могут необоснованно расширить охват ключевых слов, добавить несвязанные термины или изменить настройки ставок, не понимая ваших конкретных целей.

Google утверждает, что эти автоматические рекомендации полезны, но многие специалисты по маркетингу с этим не согласны. Я считаю, что они не предназначены для увеличения вашей прибыли по каждому отдельному аккаунту. Вместо этого они сосредоточены на том, чтобы Google мог эффективно тратить ваш бюджет на доступное рекламное пространство. Я рекомендую отключить их и внимательно просматривать предложения самостоятельно, внедряя только те, которые соответствуют вашим общим маркетинговым целям. В конечном счете, автоматизация должна помогать в вашей работе, а не заменять ваши суждения.

Скрипты, которые обнаруживают то, что пропускает автоматизация

Скрипты остаются одним из самых простых способов обеспечить подотчетность автоматизации.

Эти простые инструменты работают как дополнительные меры безопасности. Они не заменяют автоматизированные системы, но помогают выявить потенциальные проблемы и требуют быстрой проверки человеком, чтобы предотвратить ненужные расходы.

Где позволить искусственному интеллекту вести, а где вмешаться самому

Автоматизация работает наиболее эффективно, когда данные, которые она использует, точны, хорошо организованы и обильны. Имея прочную основу данных, вы можете уверенно использовать такие стратегии, как целевая рентабельность инвестиций в рекламу (tROAS), максимизировать ценность конверсий или сосредоточиться на привлечении новых клиентов, позволяя системе интеллектуальных ставок Google обрабатывать тонкости каждого аукциона.

Система испытывает трудности, когда используемые ею данные неточны, когда единая маркетинговая кампания пытается сделать слишком много разных вещей, или когда поставленные перед ней цели слишком сложны для достижения. В такие моменты необходимо вмешательство человека – отфильтровать некачественные данные, реорганизовать кампании, блокировать нежелательную информацию или скорректировать цели, сделав их более реалистичными, чтобы система могла работать лучше.

Заключительные мысли

Рассматривайте функции автоматизации Google Ads как его основную систему. Реальная проблема не в том, работает ли она, а в том, работает ли она *на вас*. Если вы не управляете ею активно, она, как правило, фокусируется на быстрых, легких результатах, которые могут выглядеть хорошо, но не имеют истинного значения. Однако при тщательном контроле автоматизация может значительно улучшить ваши показатели, намного превзойдя то, чего мог бы достичь один человек.

Ключ в понимании того, что, хотя автоматизация невероятно полезна, ей необходимо руководство. Предоставляйте ей точную информацию, чётко определяйте, что она должна обрабатывать, и вмешивайтесь, когда обстоятельства меняются. Если вы будете делать это, вы превратите автоматизацию из потенциальной проблемы в значительное преимущество.

Смотрите также

2025-09-23 14:41