Многие рекламодатели традиционно делят свои рекламные бюджеты между платформами, такими как Google Ads и LinkedIn Ads, часто основываясь на том, что они всегда делали. Однако, новые AI инструменты предоставляют маркетологам лучшие способы определения того, куда инвестировать. Вместо простого распределения денег, основываясь на количестве просмотров каждой платформы или прошлых результатах, они теперь могут использовать AI, чтобы сосредоточиться на том, что потенциальные клиенты *actually* ищут, и насколько вероятно, что клик по рекламе приведет к продаже или другому ценному результату. Это позволяет более разумно корректировать бюджет, основываясь на реальном интересе покупателей.
Существует множество различных способов планирования бюджета на платную медиа. Подход, который мы рассмотрим здесь, особенно полезен, поскольку он соответствует тому, как ИИ на рекламных платформах теперь понимает и взаимодействует с клиентами на протяжении всего процесса покупки.
Другой подход, отличный от бюджетирования по каналам.
Традиционно, бюджеты PPC распределялись простым способом: фиксированный процент направлялся на Google Search, другой – на Meta, а остаток делился между видео- и дисплейной рекламой. Хотя это и легко управлять, этот метод часто удерживает расходы в рамках конкретных платформ, даже когда поведение клиентов предполагает, что другая стратегия была бы более эффективной.
Это часто приводит к разногласиям относительно того, какое маркетинговое усилие — реклама в Facebook или окончательный поиск в Google — фактически привело к продаже. Команды, как правило, сосредотачиваются на самом последнем шаге, который предпринял клиент, вместо того, чтобы рассматривать весь путь, который он прошел.
Платформы искусственного интеллекта теперь способны объединять информацию из различных источников, таких как результаты поиска, видео, карты, ленты социальных сетей и рекомендации контента. Эти системы постоянно учатся и улучшают свои прогнозы, анализируя огромные объемы поведения пользователей и то, что люди ищут.
Современные клиенты используют множество различных каналов – они ищут информацию онлайн, просматривают социальные сети, сравнивают цены и изучают варианты одновременно. Традиционное бюджетирование, которое распределяет средства по конкретным каналам, испытывает трудности, чтобы угнаться за таким поведением. Это часто приводит к неэффективным расходам на каналы, которые получают признание только за последний клик, в то время как в области, где клиенты действительно готовы к покупке, инвестируется недостаточно. Решение заключается в переходе от измерения эффективности каналов к прогнозированию вероятности конверсии. Искусственный интеллект может помочь, анализируя данные для выявления закономерностей и понимания намерений клиентов способами, которые были бы невозможны для ручного анализа.
Большинство экспертов по PPC (и я согласен) предлагают организовывать ваши бюджеты, основываясь на том, где находятся клиенты в процессе покупки – например, на этапе осведомленности или рассмотрения – вместо простого разделения их по платформам. Этот подход лучше соответствует тому, как люди фактически переходят от первого знакомства с вашим продуктом к принятию решения о его покупке.
Многие статьи, такие как «Budget Allocation: When To Choose Google Ads vs. Meta Ads» и «From Launch to Scale: PPC Budget Strategies for All Campaign Stages,» подчеркивают важность фокусировки ваших рекламных расходов на том, чего вы хотите достичь, а не просто выбора платформы, такой как Google или Meta. Эти ресурсы также последовательно указывают на то, что адаптивность является ключевым фактором, поскольку то, что работает лучше всего, может меняться по мере работы ваших кампаний и изменения привычек пользователей.
Основываясь на предыдущих концепциях, в этой статье представлен новый подход к бюджетированию, называемый бюджетированием на основе сигналов, который выходит за рамки традиционных методов, основанных на воронке. Мы объясним, как работает эта новая модель, и почему она разработана для эффективной работы с тем, как ИИ понимает, чего хотят пользователи.
Как сигналы перемещаются внутри платформ, но не между ними
Директорам по маркетингу необходимо знать, как крупные платформы, такие как Google и Meta, используют данные. Эти платформы объединяют информацию из всех своих сервисов – таких как Google Search, YouTube, Maps и Discover – в единую систему. Это позволяет им практически мгновенно реагировать на действия пользователей.
Платформы, такие как Google и Meta, не делятся информацией о том, чего пытаются достичь отдельные пользователи. Например, Google не сообщает Meta, что кто-то искал, а Meta не делится данными о лайках или репостах обратно с Google. Каждая компания использует свои собственные отдельные системы для анализа поведения пользователей.
Общая нить, связывающая разные платформы, заключается в том, как ведут себя пользователи. Кто-то может увидеть обзор продукта на YouTube, просмотреть варианты в Instagram, а затем вернуться в Google, чтобы сравнить цены. Каждая платформа реагирует на основе активности внутри себя, не обязательно зная, что произошло в других местах.
Понимание этой разницы является ключевым. При принятии бюджетных решений сосредоточьтесь на опыте пользователя по мере его продвижения, а не на том, как разные системы взаимодействуют друг с другом. Речь не о том, чтобы платформы делились информацией; речь о том, чтобы пользователи приносили свои потребности и цели с собой.
Три сигнальных слоя, которые направляют распределение бюджета на основе искусственного интеллекта
Я заметил, что AI-платформы последовательно реагируют на три основных типа сигналов. Эти сигналы те же, которые модели машинного обучения используют для определения того, вероятно ли совершит кто-то покупку и в конечном итоге станет клиентом.
1. Намерения Сигналов
Определенные модели поведения сильно указывают на то, что кто-то готов совершить покупку. К ним относятся более конкретные поисковые запросы, многократное возвращение на веб-сайт, тщательное изучение продуктов, просмотр с явным намерением покупки и проявление характеристик, схожих с характеристиками существующих клиентов, которые часто совершают покупки. Например, Microsoft Ads использует искусственный интеллект для анализа данных пользователей – в сочетании с информацией, предоставляемой рекламодателями, такой как их реклама и контент веб-сайта – для автоматического определения потенциальных клиентов, которые с наибольшей вероятностью превратятся в покупателей.
Отслеживая эти сигналы, ИИ платформы фокусируется на показе рекламы людям, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку или выполнят желаемое действие.
2. Discovery Signals
Фаза обнаружения – это когда люди начинают искать решения. Они исследуют и сравнивают различные варианты или выясняют, что им нужно. Исследования Google показывают, что большинство покупателей просматривают много разных видов контента, прежде чем принять решение.
Эти данные соответствуют закономерностям, которые Google заметил в том, как люди используют интернет – постоянно просматривая, ища информацию и совершая покупки.
Люди часто начинают проявлять интерес к продуктам раньше, чем маркетологи это осознают. Важно предусмотреть бюджет для понимания этих ранних сигналов, поскольку они впоследствии могут повлиять на решение человека о покупке чего-либо.
3. Сигналы доверия
Элементы, укрепляющие доверие, такие как отзывы клиентов, демонстрации продуктов, видео, социальное доказательство и экспертные советы, могут улучшить эффективность рекламы и помочь заключить сделки. Эти сигналы помогают рекламным платформам оценить, насколько вероятно, что кто-то выберет определенный бренд, когда он будет готов к покупке.
Когда веб-сайты предоставляют достоверный контент – такой как обзоры, четкая информация и правдоподобные заявления – у пользователей появляется лучший опыт. Это часто приводит к тому, что больше посетителей становятся клиентами, чем если бы эта информация была недоступна.
Когда люди доверяют веб-сайту, они с большей вероятностью становятся клиентами, и Google Ads это признает. Google Ads учитывает такие факторы, как взаимодействие пользователей с целевой страницей и рейтинги магазинов, при определении того, какие объявления показывать. Веб-сайты, обеспечивающие хороший пользовательский опыт и приводящие к большему количеству конверсий, пользуются поддержкой автоматизированных систем Google Ads, что означает, что они, вероятно, получат больше видимости при использовании стратегий назначения ставок, ориентированных на конверсии. По сути, Google отдает приоритет веб-сайтам, которые превращают посетителей в клиентов.
Вместе эти три уровня могут сформировать современную структуру для распределения бюджета.
Как директорам по маркетингу применить эту модель прямо сейчас
Как SEO-эксперт, одно из самых больших изменений, которое я вношу для своих клиентов, — это изменение способа распределения бюджетов. Вместо того чтобы фокусироваться на *где* мы рекламируемся (каналах), мы теперь строим бюджеты вокруг *того*, что сигнализируют пользователи — их намерений. Я группирую все существующие кампании в три ключевые категории: ‘Intent’ (таргетинг пользователей, готовых к покупке), ‘Discovery’ (привлечение новой аудитории) и ‘Trust’ (построение доверия к бренду). Этот подход дает моей команде четкое представление о том, как каждый маркетинговый доллар работает с точки зрения стимулирования намерения совершить покупку или улучшения качества сигнала, что в конечном итоге приводит к лучшему ROI.
После подключения кампаний к конкретным сигналам, вы можете установить бюджеты, основываясь на том, чего вы хотите достичь. Сигналы, ориентированные на намерение – показывающие, что кто-то готов купить – должны получить самый большой бюджет, поскольку они напрямую приводят к продажам. Сигналы открытия, которые повышают осведомленность, и сигналы доверия, которые улучшают будущие результаты, получают свою собственную аллокацию бюджета.
Этот процесс проще, чем кажется.
Во-первых, категоризируйте каждую из ваших маркетинговых кампаний на основе основного сигнала, который она стремится создать: ориентирована ли она на намерение, обнаружение или доверие? Это поможет вам визуализировать, как эти сигналы связаны между всеми вашими маркетинговыми платформами.
Далее, решите, сколько денег потратить на каждую из ваших целевых аудиторий (или ‘сигнальных групп’). Это изменение подхода к планированию бюджетов, основанное не на конкретных маркетинговых каналах.
Наконец, распределите средства в каждой категории между кампаниями, которые наиболее тесно соответствуют её направленности. Это обеспечивает целевое расходование средств и даёт каждой кампании конкретную цель.
Пример, чтобы показать, как это может работать.
Директор по маркетингу с общим бюджетом в 10 000 долларов может выделить средства следующим образом:
Мы потратим 6 000 долларов на ретаргетинг в Google Search и Meta, ориентируясь на людей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Поскольку эти платформы отдают приоритет показу рекламы тем, у кого сильное намерение совершить покупку, их системы искусственного интеллекта помогут нам получить максимальное количество конверсий за наши деньги.
Мы инвестируем 3 000 долларов в рекламу в Meta и образовательные видео на YouTube, чтобы помочь алгоритму выявить потенциальных клиентов. Отслеживая просмотры видео, лайки и то, как люди взаимодействуют с нашим контентом, мы можем показать алгоритму, кто наиболее заинтересован в том, что мы предлагаем.
Мы запрашиваем 1 000 долларов США для создания видео-отзывов для YouTube. Эти видео повысят доверие к нашему бренду и помогут конвертировать потенциальных клиентов. Даже небольшие инвестиции в укрепление доверия могут значительно повысить эффективность всех наших маркетинговых усилий за счет повышения уверенности клиентов и увеличения вероятности покупки.
Финансирование определяется целью контента, а не способом его доставки. Платформы финансируются для поддержки конкретных целей, а не просто из-за того, как они работали в прошлом.
Почему это может быть сложнее в управлении
Бюджетирование на основе сигналов требует изменения в нашем обычном подходе к расходам, поскольку оно отличается от традиционных маркетинговых кампаний. Командам необходимо адаптироваться и интерпретировать результаты по-новому.
Вместо того, чтобы просто смотреть на последний клик перед покупкой, маркетинговым командам необходимо отслеживать ранние признаки успеха, такие как увеличение поисковых запросов по их бренду, сколько людей активно смотрят их видео, повторные посетители веб-сайта и действия, которые помогли привести к продаже. Отслеживание эффективности также становится все более сложным, потому что то, как люди впервые узнают о бренде, варьируется на таких платформах, как Google, Microsoft и социальные сети. Это требует сравнения данных, таких как вспомогательные конверсии, влияние просмотров и время, необходимое для конвертации кого-либо, вместо того, чтобы просто сосредотачиваться на одном отчете о конверсиях.
Почему это может быть более прибыльно
Хотя это может быть сложно, эффективное использование AI-платформ стоит усилий. Эти системы определяют, куда инвестировать ресурсы, основываясь на том, что с наибольшей вероятностью принесет успех. Если ваши расходы сосредоточены на тех областях, которые AI выделяет в приоритете, вы увидите лучшие результаты для клиентов на каждом этапе их взаимодействия.
Прибыль может увеличиться, потому что:
- Намерения, основанные на долларах, фокусируются на пользователях, наиболее склонных к конверсии.
- Доллары Discovery генерируют новые сигналы обучения, повышая точность предсказаний.
- Доверие к долларам повышает вероятность будущей конверсии и снижает затраты на нижнем уровне воронки.
- Тратьте смены на самые сильные результаты.
Используя этот подход, команды могут улучшить результаты и привлечь больше клиентов, не тратя больше денег.
A New Way To Think About PPC Budget Allocation
Вот основные выводы для CMO:
- Бюджетирование на основе искусственного интеллекта работает лучше всего, когда расходы соответствуют намерениям покупки, а не каналам.
- Группировка кампаний по намерениям, обнаружению и сигналам доверия дает вам более четкое представление о том, что стимулирует доход и что питает будущие результаты.
- Бюджет, основанный на сигналах, повышает эффективность нижней воронки, узнаваемость бренда и ускоряет обучение в рамках существующего общего бюджета.
- Эта модель может помочь командам оставаться в курсе того, как перемещаются пользователи, и как машинное обучение предсказывает конверсии.
Главное преимущество заключается в более эффективном использовании имеющихся ресурсов. Вместо того, чтобы тратить больше денег на улучшение результатов, вам нужна система, которая автоматически направляет ваш бюджет на тех людей, которые с наибольшей вероятностью отреагируют.
По мере того, как искусственный интеллект в рекламных платформах становится умнее, те, кто сосредотачивает свои рекламные расходы на том, что люди активно ищут, добьются наибольшего успеха. Этот подход предлагает последовательный метод, позволяющий опережать конкурентов и максимизировать отдачу от ваших рекламных инвестиций.
Смотрите также
2026-02-09 15:42
