Как искусственный интеллект меняет способы измерения успеха в цифровой рекламе

от

Исторически, успех рекламных кампаний с оплатой за клик обычно оценивается по ключевым показателям эффективности, таким как коэффициент кликов (CTR), стоимость одного конверсии (CPA) и возврат инвестиций от рекламы (ROI), часто выражаемый в виде возврата на затраты на рекламу (ROAS).

🌊 Не упусти волну!
CryptoWave подсказывает, когда рынок готов к росту – будь в тренде!

Присоединиться в Telegram

Как эксперт по SEO, я заметил значительные изменения в цифровом ландшафте благодаря прогрессу в технологиях искусственного интеллекта (AI). Эта эволюция изменила то, как мы разрабатываем стратегии, оцениваем эффективность и определяем успех. Поведение клиентов стремительно трансформируется, создавая для нас одновременно вызовы и возможности в сфере поисковой оптимизации.

От метрик, основанных на кликах, к моделированию предсказательной производительности

Традиционно PPC-реклама была ориентирована на метрики, основанные на кликах, как видно из названия этой модели. Хотя эти показатели предлагают быстрые и понятные инсайты, они часто предоставляют ограниченный взгляд.

Искусственный интеллект революционизирует процесс за счет внедрения моделей прогнозирования эффективности: используются методы машинного обучения для изучения прошлых данных, что позволяет предсказать, какие маркетинговые кампании могут привести к конверсиям.

Вместо реакции на прошлые результаты аналитика данных на основе ИИ помогает бизнесу прогнозировать:

  • Поведение будущих клиентов на основе прошлых взаимодействий.
  • Вероятность конверсии для различных сегментов аудитории.
  • Оптимальные корректировки ставок в зависимости от времени суток или географического местоположения.

Это способствует всестороннему разбору и оптимизации распределения бюджета, выходя за рамки базовых метрик вроде показов или кликов для более глубокого анализа производительности.

Показатель качества 2.0 — Метрики релевантности, основанные на ИИ

Как опытный вебмастер могу подтвердить, что Quality Score Google, ключевой компонент системы AdWords, определяется тремя основными факторами: ожидаемым уровнем кликабельности (CTR), соответствием объявления поисковому запросу и качеством пользовательского опыта на целевой странице.

В свете сегодняшнего технологического прогресса он не способен полностью охватить намерения или активность пользователей. Более сложный метод, иногда именуемый ‘Оценка качества 2.0’, предлагается искусственным интеллектом.

Метрики релевантности, основанные на искусственном интеллекте, сейчас анализируют:

  • Более глубокие контекстные сигналы, выходящие за рамки ключевых слов, включая анализ настроений и намерений пользователя.
  • Изучение вовлеченности и поведенческих моделей для определения вероятности конверсий.
  • Автоматизированное креативное тестирование и адаптивное обучение для уточнения рекламного сообщения в режиме реального времени.

Кампании Google Performance Max, основанные на ИИ, используют продвинутые методы машинного обучения для улучшения релевантности рекламы, намекая на возможное будущее, где традиционный показатель качества может стать менее значимым.

Автоматизированные ставки и КПЭ на основе ИИ

Автоматизированные «умные» ставки изменили подход рекламодателей к управлению эффективностью кампаний.

Как профессионал в области цифрового маркетинга, я всегда находил стратегии ручной ставки затратными по времени из-за необходимости постоянного мониторинга. Однако с появлением ИИ ставки теперь автоматически корректируются в реальном времени на основе динамических сигналов данных, таких как поведение пользователей и рыночные тренды, что позволяет мне сосредоточиться больше на стратегическом планировании и меньше на утомительных корректировках.

  • Устройство пользователя, местоположение и поведение при просмотре.
  • Изменения производительности в зависимости от времени суток.
  • Вероятность конверсии на основе предыдущего взаимодействия.

Стратегии, которые автоматически корректируют ставки, такие как «Максимизация ценности конверсии» и «Целевой возврат от расходов на рекламу (ROAS)», оказываются более эффективными, чем ручное установление цены за клик (CPC), что приводит к повышению производительности аккаунта и его эффективности.

Искусственно интеллектуально управляемые KPI (Ключевые показатели эффективности) позволяют рекламодателям перейти к тактикам, ориентированным на результаты и непосредственно связанным с прибылью.

Достижение целевых целей по выручке указывает на эффективность кампаний, что является важным этапом оптимизации инвестиций в PPC, так как способствует более легкому расширению.

Взлет новых PPC метрик, сгенерированных ИИ

ИИ не только улучшает существующие методы оценки эффективности цифровой рекламы, но и является пионером инновационных подходов к этой оценке.

Метрики производительности на основе ИИ для рекламы с оплатой за клик предоставляют более широкое понимание взаимодействия клиентов и долгосрочной ценности.

Атрибутивная модель ИИ

Атрибуция всегда была проблемой в PPC.

Модели атрибуции на основе искусственного интеллекта решают эту проблему путем применения методов машинного обучения для распределения кредита среди различных форм взаимодействия пользователей, таких как клики, просмотр видео, офлайн активности и транзакции через несколько устройств.

Этот метод учитывает весь путь клиента, а не только финальную точку взаимодействия.

Модели атрибуции искусственного интеллекта обычно включают:

  • Атрибуция данных показывает истинный вклад каждого взаимодействия, будь то клик, просмотр или взаимодействие.
  • Динамическая адаптация: непрерывно корректируется при поступлении новых данных, чтобы модель оставалась точной и актуальной.
  • Кросс-канальная интеграция объединяет онлайн и оффлайн данные, чтобы сократить разрывы и пробелы в отслеживании.

Моделирование атрибуции ИИ служит инструментом измерения, предоставляющим полную картину роли различных взаимодействий в создании долгосрочной ценности.

Этот метод также связывает показатель значения вовлеченности (Engagement Value Score, EVS) с пожизненной ценностью клиента (Customer Lifetime Value, CLV), создавая стратегическую связь.

Проще говоря, оценка EVS (оценка заработанного значения) оценивает глубину и качество взаимодействий пользователей помимо простых кликов. В то же время CLV (жизненная ценность клиента) фокусируется на долгосрочной ценности, которую клиент приносит за весь период взаимодействия с компанией.

Объединяя атрибуцию искусственного интеллекта (ИИ) с оценкой ценности опыта (EVS) и пожизненной ценностью клиента (CLV), маркетологи могут глубже понять путь клиента, что позволяет им улучшить свои кампании для создания более значимых взаимодействий и долгосрочного роста, вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на немедленных конверсиях.

Давайте углубимся в эти две более конкретные метрики.

Показатель ценности взаимодействия (ЭВС)

Популярным подходом вместо традиционной CTR (Click-Through Rate) становится оценка значения вовлеченности (Engagement Value Score), которая оценивает значимость взаимодействия, учитывая не только факт нажатия на элемент, но и общую ценность и релевантность этого взаимодействия.

Вместо предположения, что каждое нажатие имеет ценность (как в случае с CTR), EVS специально определяет пользователей, которые по-настоящему взаимодействуют с вашим контентом.

Чтобы оценить показатель ценности вовлеченности (EVS), необходимо объединить несколько индикаторов активности в единую оценку. Начните с определения ваших основных видов деятельности по вовлечению пользователей, таких как:
1. Клики пользователей по ссылкам или кнопкам
2. Время активного взаимодействия с контентом
3. Количество сделанных ответов или комментариев
4. Частота возвратных посещений
5. Завершение задач или целей, установленных на платформе.

  • Время, проведенное на сайте: Сколько времени пользователи проводят на ваших страницах.
  • Многодокументные взаимодействия: просмотр видео, разговоры с чатботом или потребление контента.
  • Поведенческие индикаторы намерения: глубина просмотра или повторные посещения.

Как профессионал в области диджитал-маркетинга, я бы рекомендовал настроить персонализированную метрику в Google Analytics 4. Эта метрика будет подсчитывать значение события (EV) от действий каждого пользователя и автоматически связывать эти данные с моим аккаунтом Google Ads для упрощенного мониторинга и оптимизации.

Этапы реализации

  1. Создавайте события: устанавливайте кастомные мероприятия с условиями, соответствующими высоко оцененным поведенческим стратегиям.
  2. Отметьте как ключевые события: После создания этих пользовательских событий пометьте их как ключевые события в GA4.
  3. Импорт в Google Реклама: После того как кастомная конверсия настроена в GA4, импортируйте её в Google Рекламу.
  4. Согласуйте стратегии ставок: используйте автоматические стратегии, которые оптимизируют конверсии вместо просто кликов.

Использование методологии EVV (Опыт, Ценность, Масштаб) позволяет Google Ads проводить тонкую настройку кампаний для увеличения не только кликов, но и сосредоточения на ценных взаимодействиях пользователей, обеспечивающих более высокий возврат инвестиций.

Стоимость жизни клиента (CLV)

Вместо концентрации на отдельных сделках, пожизненная ценность клиента (Customer Lifetime Value, CLV) подчеркивает значимость, которую клиент приносит за все время своих отношений с компанией.

Анализ пожизненной ценности клиента (LTV), улучшенный с помощью искусственного интеллекта, углубляется больше, чем краткосрочные выгоды, сосредоточиваясь на оценке общей ценности клиента в течение всего периода его взаимодействия с вашим бизнесом.

Это похоже на использование системы EVV, так как она сосредоточена на значимых взаимодействиях вместо быстрых кликов.

Чтобы точно измерить CLV, модели искусственного интеллекта анализируют ключевые точки данных, такие как:

  • Поведение покупателей в прошлом: прогноз будущих трат на основе исторических транзакций.
  • Риск оттока клиентов и вероятность их удержания: определяет, насколько вероятно, что клиент покинет компанию или останется.
  • Кросс-канальные взаимодействия: Отслеживает вовлеченность в социальных сетях, по электронной почте и через поддержку клиентов.

Подобно тому как EVS использует различные показатели для формирования единого понятного измерения, так и пожизненная ценность клиента (CLV) требует объединения множества сигналов в одну согласованную метрику. После сбора соответствующих данных точек разработайте персонализированную метрику в GA4, которая будет подсчитывать общую пожизненную ценность клиентов, полученную из отдельных взаимодействий.

Шаги по реализации:

  1. Создавайте события: настройте пользовательские событийные активности для ключевых действий (например, повторных покупок или социальных взаимодействий).
  2. Отметьте как ключевые события: После создания этих событий отметьте их как ключевые в GA4.
  3. Импортируйте данные о кастомных конверсиях в Google Ads, чтобы определить стратегию ставок.
  4. Оптимизируйте с помощью ИИ: используйте автоматизированные ставки и прогнозную аналитику, чтобы расставить приоритеты среди клиентов с высоким CLV.

Анализ стоимости клиента на протяжении всей жизни (CLV), основанный на искусственном интеллекте, становится все более популярным, поскольку компании переходят к стратегическому росту, нацеленному на долгосрочную перспективу вместо немедленных продаж.

Проведите научное глубокое погружение в эту тему, включая скорректированный на риск CLV, здесь.

Проблемы и вопросы

По мере того как автоматизация ИИ меняет маркетинг Pay-Per-Click (PPC), важно осознавать препятствия, возникающие в связи с этим. Ключевые моменты для размышления лицами, принимающими решения, включают: 1) Обеспечение хорошей интеграции и адаптации алгоритмов ИИ к конкретным потребностям бизнеса. 2) Регулярный мониторинг производительности ИИ для внесения корректировок по мере необходимости, учитывая потенциальные смещения или ошибки данных. 3) Разработка стратегии реагирования на непредвиденные обстоятельства или аномалии, которые могут возникнуть в процессе работы ИИ. 4) Распределение ресурсов для постоянного обучения и развития возможностей ИИ, следя за технологическими инновациями. 5) Балансирование между выгодами скорости и эффективности, предлагаемыми ИИ, и необходимостью сохранения человеческого контроля над стратегическим принятием решений и контролем качества. 6) Обеспечение прозрачности использования ИИ внутри организации, отвечая на любые вопросы или опасения членов команды, заинтересованных сторон или клиентов.

Конфиденциальность и соблюдение правил обработки данных

Возможность систем искусственного интеллекта собирать и анализировать обширные данные пользователей поднимает вопросы защиты конфиденциальности и соблюдения нормативов.

Регулирование защиты данных, такое как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA), определяет, каким образом компании обрабатывают и управляют персональными данными пользователей, включая сбор, хранение и использование.

В соответствии с этими правилами, рекламодателям необходимо найти баланс между использованием ценных аналитических данных и выполнением своих моральных и юридических обязательств. Крайне важно для систем ИИ подчеркивать использование анонимизированных данных и поддерживать открытость по поводу их применения.

Точность ИИ

Модели машинного обучения полагаются на исторические данные, что иногда может привести к неточностям.

Обучение модели ИИ старой или неадекватной информацией может привести к неправильным выводам. Очень важно вмешательство человека, чтобы минимизировать такие риски.

Алгоритмическая предвзятость

Модели искусственного интеллекта иногда могут отражать предвзятость, присутствующую в данных, на которых они обучены.

Оставление без контроля может привести к тому, что предложения по кампаниям станут предвзятыми в отношении конкретных демографических групп вместо сбалансированности. Для бизнеса важно гарантировать, что используемые технологии искусственного интеллекта разрабатываются с учетом принципов справедливости и многообразия как ключевых аспектов.

Интерпретация ИИ-генерированных данных

ИИ предоставляет очень сложные результаты данных, которые могут быть трудны для интерпретации командами маркетинга.

Это хорошая идея для компаний предлагать обучение по искусственному интеллекту своим ключевым лицам принимающим решения и сотрудникам, чтобы они могли эффективно понимать и использовать данные, генерируемые системами ИИ, гарантируя что полученные инсайты применимы и правильно интерпретированы.

Основные выводы

ИИ фундаментально меняет то, как мы измеряем успех в PPC и цифровой рекламе.

Переходя от простых кликов и мгновенных конверсий к сложным метрикам, таким как моделирование прогностической производительности, атрибуция на основе искусственного интеллекта, стоимость жизни клиента (CLV) и оценка заработанной стоимости (EVS), маркетологи получают возможность исследовать более сложные аспекты своих кампаний.

Вместо этого они сосредоточены на более глубоких знаниях, которые обеспечивают устойчивый рост и долгосрочную ценность.

Тем не менее, использование ИИ с умом предполагает преодоление таких барьеров как защита данных, точность, потенциальные предубеждения в алгоритмах и сложная задача понимания выводов, получаемых благодаря нему.

Для максимального использования потенциала этих мощных маркетинговых инструментов важно акцентировать внимание маркетологов на честности, объективности и постоянном обучении.

Ключ к успешному цифровому рекламному путешествию заключается в объединении интеллектуального анализа данных со стратегическим мышлением и поддержании этого победного подхода на долгосрочной основе.

Смотрите также

2025-04-16 12:47