Как измерить эффективность PPC, когда аукционом управляет ИИ?

Традиционно, измерение успеха платного поиска было простым – вы могли легко увидеть, как конкретные действия приводили к результатам.

Рекламодатели имели полный контроль над своими кампаниями, включая сумму, которую они предлагали за ставку, ключевые слова, которые они использовали, организацию кампаний, содержание их рекламы и куда эти объявления вели пользователей. Все эти элементы играли роль в том, насколько хорошо кампании конвертировали посетителей в клиентов.

Обычно мы могли точно определить причину изменения производительности. Например, добавление новых ключевых тем часто приводило к большему количеству конверсий, а корректировка наших стратегий назначения ставок часто улучшала эффективность расходования нашего рекламного бюджета.

Эта простая схема причинно-следственных связей разрушается в реальном времени, и это происходит уже некоторое время.

За последние месяцы Google активно движется к вариантам рекламы на базе искусственного интеллекта, таким как Performance Max и Demand Gen кампании. Это включает в себя использование ИИ для создания рекламных компонентов и максимизации эффективности кампаний.

Эти изменения влияют как на создание и проведение кампаний, так и на отслеживание их успеха.

Рекламодатели сейчас видят результаты от поисковых запросов, на которые они специально не нацеливались, рекламу, созданную автоматически, и рекламу, появляющуюся на многих различных платформах. Из-за этого отслеживание эффективности, рассматривая каждую отдельную часть кампании, не так полезно, как раньше.

Настоящая задача заключается в понимании того, как автоматизированные системы генерируют результаты.

Эта статья предлагает способ оценить текущее состояние рекламы. В ней подробно описывается, как развивались рекламные платформы, помогает PPC-командам оценить свои результаты, когда автоматизация играет более важную роль в рекламных аукционах, и предоставляет рекомендации о том, как эффективно представлять эти результаты руководству компании.

Текущий кризис измерений в PPC

В настоящее время, когда люди говорят об ИИ в рекламе с оплатой за клик (PPC), разговор обычно сосредотачивается на том, как он может автоматизировать такие задачи, как создание кампаний, поиск целевой аудитории, разработка рекламы и управление ставками.

Но происходит более глубокий сдвиг в измерениях, о котором говорят не так много.

Автоматизированные системы добавляют сложности в онлайн-аукционах. Поскольку платформы постоянно корректируют таргетинг, ставки и размещение рекламы, трудно точно определить, что влияет на эффективность кампании.

Недавние изменения на платформе влияют как на запуск кампаний, так и на понимание их результатов. Теперь сложнее напрямую связывать конкретные действия с результатами, и взаимосвязь между ними часто менее ясна.

Изменения на различных платформах показывают, что старые способы отслеживания больше не работают так хорошо, как раньше.

AI Max Расширяет Запросы За Пределами Списков Ключевых Слов

На мой взгляд, AI Max представляет собой самый агрессивный шаг Google к сопоставлению, основанному на намерениях.

Вместо того, чтобы просто использовать ключевые слова, выбранные рекламодателями, ИИ теперь анализирует общий контекст, поведение пользователей и прошлые результаты, чтобы связывать рекламу с релевантными запросами, даже если эти конкретные поисковые термины еще не настроены в рекламном аккаунте.

Как вебмастер, я действительно впечатлен AI Max. Он не просто фокусируется на ключевых словах, как традиционные инструменты. Он идет еще дальше и может автоматически корректировать ваши рекламные креативы – такие вещи, как заголовки и описания – чтобы доставлять более релевантные сообщения потенциальным клиентам, основываясь на том, что, по мнению Google, будет работать лучше всего. Это как наличие постоянно оптимизирующейся рекламной системы, работающей на вас.

Это меняет то, как PPC-менеджеры отслеживают успех. Теперь конверсии могут поступать из поисковых запросов, на которые они специально не нацеливались.

Мы предвидели это изменение. Google впервые упомянул идею перехода за пределы ключевых слов в 2023 году, когда обсуждались Search и Performance Max кампании.

Например, продавец, который делает ставку на «trail running shoes», теперь может отображаться в результатах поиска по запросам, таким как:

• лучшая обувь для бега по каменистой местности
• «обувь для ультрамарафонов»
• прочные гибриды для походов, бега и тренировок

Эти поисковые запросы показывают, чего хочет пользователь, но они не совсем соответствуют ключевым словам, которые мы изначально планировали.

Вместо того чтобы сосредотачиваться на отдельных ключевых словах, попробуйте изучить, как работают группы похожих поисковых запросов. Отслеживая коэффициенты конверсии и доход по каждой поисковой теме, команды могут оставаться сосредоточенными на общих целях, даже когда добавляется больше поисков.

Google Ads в настоящее время предлагает часть этой функциональности в разделе Insights своей платформы. Отчет ‘Search terms insights’ организует поисковые запросы по категориям, позволяя вам просматривать коэффициенты конверсии и частоту, с которой люди ищут эти термины.

Performance Max Распределяет расходы по нескольким каналам

Кампании Performance Max могут усложнить отслеживание результатов, поскольку они автоматически распределяют ваш бюджет по множеству различных платформ Google, включая Поиск, YouTube, Медийную сеть, Discover, Gmail и Карты.

Раньше было сложно понять, как тратятся деньги на различных рекламных каналах. Однако в апреле 2025 года Google наконец-то выпустил отчётность по каналам для кампаний Performance Max. Эта новая функция предоставляет более чёткую разбивку расходов по каналам, улучшенные данные по поисковым запросам и более подробные сведения о том, как работают рекламные материалы.

Например, предположим, у вас есть месячный бюджет PMax в размере 40 000 долларов и вы видите следующую структуру каналов:

Канал	Тратьте	Преобразования
Поиск	18 500 долларов США	310
YouTube	10 200 долларов США	82
Display	7100 долларов США	45
Discover	4200 долларов США	28

Если большинство ваших продаж поступает из поиска, но вы тратите много на рекламу в YouTube, вот что маркетологи PPC могут учитывать:

• Тест отделения брендовых поисковых запросов от PMax.
• Улучшите группы активов для повышения точности поиска.
• Проводите контролируемые эксперименты, сравнивая PMax и Search.

Вместо непосредственного управления тем, куда тратятся деньги, измерение результатов теперь сосредоточено на понимании того, как сама система распределяет средства.

Реклама начинает появляться внутри AI-бесед.

Разговорный поиск вводит совершенно новый уровень сложности в измерение PPC.

Я заметил, что Google начинает тестировать кое-что довольно интересное – теперь они показывают результаты покупок прямо в их AI Mode. По сути, пользователи теперь могут сравнивать продукты и находить то, что им нужно, не покидая этот опыт, основанный на искусственном интеллекте. Это действительно плавный способ совершать покупки, и я внимательно слежу за тем, как это влияет на поведение пользователей на сайтах.

Google не единственная, кто экспериментирует с рекламой. 16 января 2026 года ChatGPT объявила о начале тестирования рекламы для своих бесплатных и платных пользователей в США.

Независимо от того, где размещаются или тестируются рекламные объявления в рамках диалогов с использованием искусственного интеллекта, очевидно, что точное измерение их эффективности остается сложной задачей, оставляя многих менеджеров, работающих с оплатой за клик (PPC), неуверенными в своих результатах.

Я недавно заметил рекламу, появляющуюся внизу темы обсуждения об ИИ, когда искал ‘noise cancelling headphones’.

Как цифровой маркетолог, одна из моих главных задач сейчас – понять, как точно отслеживать конверсии, когда клиенты взаимодействуют с множеством точек касания, особенно с рекомендациями на основе искусственного интеллекта. Например, если кто-то нажимает на спонсорскую рекламу, но ничего не покупает до позже – возможно, после просмотра карточки товара или даже выполнения брендового поиска – трудно понять, какое взаимодействие *фактически* привело к продаже. Стоит ли приписывать эту конверсию первоначальному клику по спонсорской рекламе, рекомендации искусственного интеллекта, которая привела их к карточке товара, или последующему поиску, который они выполнили самостоятельно? Это сложный вопрос, и получение точной атрибуции имеет решающее значение для понимания того, что *действительно* работает.

Эти новые пользовательские опыты не соответствуют старым способам отслеживания результатов, которые предполагали, что люди кликали по прямой линии, а не имели сложные взаимодействия с AI.

Почему традиционные метрики PPC больше не достаточны.

Большинство отчётов по рекламе с оплатой за клик по-прежнему сосредоточены на ключевых показателях, таких как количество просмотров рекламы, количество кликов по ней, процент кликов, которые привели к желаемому действию, и прибыль, полученная за каждый потраченный на рекламу доллар.

Хотя некоторые традиционные метрики все еще полезны, они не дают полной картины поведения пользователей, когда задействованы автоматизация и ИИ.

Эти три сдвига объясняют почему.

1. Окна атрибуции расширяются.

Поиск с помощью ИИ увеличивает как длину, так и сложность пользовательских сценариев.

Исследования, проведенные Google и Boston Consulting Group, показывают, что то, как люди находят и взаимодействуют с брендами, фундаментально изменилось под влиянием таких действий, как просмотр потокового видео, бесконечная прокрутка лент, онлайн-поиск и покупки.

Показ рекомендаций по продуктам слишком рано в процессе взаимодействия с клиентом может фактически задержать покупку. Вероятно, это связано с тем, что люди всё ещё проводят своё первоначальное исследование и не готовы покупать только потому, что увидели предложение. Простое представление продукта раньше не означает, что они будут готовы купить его быстрее.

Теперь, когда мы определили эту проблему, какие шаги могут предпринять маркетологи? Вот несколько полезных предложений, чтобы получить более четкое представление о том, как клиенты взаимодействуют с вашей компанией:

• Просмотрите отчеты о задержках конверсий в Google Ads.
• Проанализируйте время до конверсии в GA4. Есть ли какие-либо различия или сдвиги за последние три, шесть или девять месяцев?
• Расширьте окна атрибуции до 60–90 дней, где это уместно.

Это помогает автоматизированным системам лучше понимать, какие действия приводят к успешным результатам и когда эти действия происходят.

Органический поиск теряет долю кликов.

Результаты поиска теперь отображают больше информации, чем когда-либо, включая краткие обзоры на основе искусственного интеллекта, избранные продукты, которые можно прокручивать, и больше рекламы на всех устройствах.

Где это оставляет органические результаты поиска?

Исследования SparkToro и Datos показывают, что почти 60% поисковых запросов в Google не приводят к тому, что люди нажимают на какие-либо результаты.

Это ещё больше снижает органический трафик и перенаправляет больший объём захвата спроса на платную рекламу.

С точки зрения измерений, PPC следует оценивать вместе с органической производительностью, когда это возможно.

Анализ доходов от всех источников поиска – как платных, так и бесплатных – даёт лучшее понимание того, насколько эффективны ваши усилия по поиску, по сравнению с фокусировкой только на платной рекламе.

ИИ-системы оптимизируются для результатов, а не для входных данных.

В прошлом управление рекламой с оплатой за клик (PPC) означало сосредоточение внимания на таких вещах, как ключевые слова, размер ставки и текст самих объявлений, в надежде напрямую улучшить результаты.

ИИ-системы отличаются от традиционных методов, которые фокусируются на настройке одного параметра за раз. Они анализируют множество различных факторов одновременно, чтобы мгновенно определить, что наиболее эффективно для достижения результатов.

Этот сдвиг требует изменения в том, как мы измеряем успех. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на отдельных корректировках ключевых слов или стратегии ставок, маркетологам теперь следует сосредоточиться на том, обеспечивает ли платформа желаемые бизнес-результаты.

С учетом того, что платформы берут на себя все больше работы, важно уделять меньше внимания *тому, как* все делается, и больше – тому, действительно ли автоматизация приводит к положительным и ценным результатам.

Новый измерительный стек для PPC, управляемого искусственным интеллектом.

С развитием ИИ, всё чаще управляющего онлайн-аукционами, командам PPC необходимо найти новые методы измерения успеха.

Наша предыдущая система отслеживания результатов кампаний была сосредоточена на понимании *как* мы всё настраивали – такие вещи, как ключевые слова, текст объявлений и целевая аудитория. Она помогала нам видеть, что работает, основываясь на нашем выборе. Но эта система больше не работает так хорошо, потому что теперь автоматизированные инструменты принимают многие из этих решений за нас.

Рекламодателям следует сейчас рассмотреть новый способ измерения результатов, разделенный на эти четыре ключевые области:

• Прибыльность.
• Инкрементальность.
• Смешанная эффективность приобретения.
• Качество конверсии от первого лица.

Эти объединенные данные дают маркетологам более четкое понимание того, действительно ли автоматизация способствует росту бизнеса.

Начните с прибыли, а не только с ROAS.

Хотя Return on Ad Spend (ROAS) по-прежнему полезен, он не должен быть основным способом измерения успеха для кампаний, которые в основном работают самостоятельно.

Искусственный интеллект превосходно определяет существующий потребительский спрос, что может создавать *видимость* успешных маркетинговых кампаний, не приводя к значительному росту бизнеса. По сути, статистически показатели могут *выглядеть* хорошо, но не приносить особой дополнительной ценности.

Даже если маркетинговая кампания генерирует сильную отдачу от рекламных расходов – например, 700% – она может оказаться не такой успешной, как кажется. Это особенно верно, если она в основном продает товары с низкой прибылью, привлекает существующих клиентов или выполняет заказы, которые произошли бы в любом случае, независимо от кампании.

Именно поэтому прибыльность должна находиться на вершине стека измерений.

Маркетологам не следует сосредотачиваться на том, просто ли кампания принесла деньги, а на том, принесла ли она *прибыль*. Вместо вопроса ‘Сгенерировала ли эта кампания достаточно выручки?’, они должны спросить ‘Сгенерировала ли эта кампания прибыльную выручку?’

Для брендов электронной коммерции это может означать включение:

• Маржа вклада.
• Прибыль по категориям товаров.
• Средняя прибыльность заказа.
• Доход от новых клиентов против дохода от вернувшихся клиентов.

Хорошим первым шагом будет посмотреть, сколько денег приносят ваши кампании, и сравнить это с тем, сколько вы тратите на рекламу и стоимостью производства вашей продукции.

Для рекламодателей, занимающихся лидогенерацией, применяется тот же принцип, просто другие реализации:

• Коэффициент квалифицированных лидов.
• Коэффициент принятия продаж.
• Коэффициент закрытия по кампаниям.
• Выручка на каждую возможность.

Если ИИ сосредотачивается на получении быстрых результатов, которые на самом деле не приводят к продажам, он учится неправильному.

Добавьте Инкрементальность, чтобы отделить захват спроса от его создания.

Следующая важная часть — измерение изменений во времени. Многие системы для отслеживания эффективности PPC ещё не освоили этот аспект.

В то время как автоматизация отлично справляется с выявлением потенциальных клиентов, она не всегда создает *новый* бизнес. Зачастую, ИИ просто улучшает свою способность достучаться до людей, которые, вероятно, собирались купить в любом случае.

Как вебмастер, который проводил множество кампаний, я усвоил, что впечатляющие цифры внутри самой рекламной платформы не всегда отражают полную картину. Если вы в основном привлекаете людей, *уже* ищущих то, что вы предлагаете, ваша реклама может *казаться* отличной, но фактическое увеличение бизнеса может оказаться на удивление небольшим. По сути, хорошая рекламная эффективность не автоматически означает значительный рост бизнеса – вам также нужно привлекать *новых* клиентов.

Именно поэтому инкрементное тестирование стало гораздо важнее в эпоху ИИ.

Для команд, запускающих рекламу с оплатой за клик, важно отслеживать, произошла бы конверсия, даже если бы реклама не была показана. Это помогает определить истинное влияние рекламы.

Вам не нужно использовать сложные, дорогие инструменты, чтобы начать анализировать свой маркетинг. Вот несколько простых способов начать:

• Гео-тесты удержания. Приостановите или сократите расходы на небольшом количестве рынков, сохраняя при этом нормальную активность в других.
• Используйте инкрементное тестирование Google. Google снизил минимальный порог для инкрементного тестирования в своей платформе до всего 5 000 долларов, что делает его более доступным для многих рекламодателей.
• Тесты подавления брендового поиска. В определенных регионах или временных рамках протестируйте влияние снижения расходов на брендовый поиск там, где спрос на бренд уже высок.

Решение этой проблемы не означает утверждение о том, что автоматизация — это негатив. Это просто означает, что командам PPC необходимо найти более чёткие способы измерения того, связаны ли улучшения с самой платформой или с реальной выгодой для бизнеса.

Используйте Blended CAC для более реалистичной оценки поиска.

Третий слой новой измерительной стека — это объединенная эффективность получения.

С появлением функций поиска на базе искусственного интеллекта, таких как AI Overviews и AI Mode, которые снижают количество традиционных кликов по веб-сайтам из органических результатов поиска, важно оценивать эффективность рекламы с оплатой за клик (PPC) в связи с общей картиной, а не изолированно.

Это особенно заметно для брендов, где как платные, так и органические поисковые усилия направлены на привлечение одних и тех же клиентов.

Иногда маркетинговая кампания может показаться неэффективной, если смотреть только на данные платформы, но она все равно может быть важна для поддержания видимости вашего бренда в результатах поиска и увеличения общего дохода.

Именно здесь становится полезным объединенная стоимость привлечения клиента (CAC).

Смешанная стоимость привлечения клиента (CAC) рассчитывается путем суммирования всех денежных средств, потраченных на привлечение клиентов по различным каналам, а затем деления этой суммы на количество привлеченных новых клиентов.

Формула для этого проста:

Общие расходы на привлечение клиентов ÷ общее количество новых клиентов = усредненный CAC

Это даёт руководству гораздо более реалистичную картину того, во что на самом деле обходится развитие бизнеса.

Как SEO-эксперт, я заметил изменение, когда функции поиска на основе ИИ влияют на органическую видимость. Это означает, что мне часто приходится объяснять клиентам, почему нам может потребоваться инвестировать больше в контекстную рекламу (PPC) для поддержания общей представленности в поиске, когда органические позиции падают. По сути, нам нужно сбалансировать нашу стратегию и убедиться, что мы по-прежнему достигаем нашей целевой аудитории, даже с этими изменениями.

Проще говоря, этот показатель смещает фокус с простой проверки того, достигли ли Google Ads наших целей по возврату инвестиций в рекламу, к пониманию общей стоимости привлечения нового клиента через современные поисковые платформы.

Сделайте качество конверсии от первого лица основой.

Самым важным элементом является качество ваших собственных данных, чего многие рекламодатели не до конца осознают.

Поскольку платформы все чаще автоматически обрабатывают таргетинг рекламы, ставки и выбор рекламы, предоставляемые вами им данные имеют решающее значение. Поскольку платформа решает, кто видит вашу рекламу и на каких результатах она фокусируется, ваша ответственность — убедиться, что она учится на точной и ценной информации.

Это означает, что не все преобразования следует рассматривать одинаково.

Отношение ко всем действиям клиентов – таким как заполнение формы, совершение небольшой покупки, заказ постоянного клиента или новая прибыльная продажа – как к равнозначным приведет к тому, что автоматизированные системы будут сосредоточены на увеличении *количества* действий, а не на приоритете тех, которые наиболее ценны.

Для команд, запускающих кампании с оплатой за клик (PPC), важно тщательно изучить, как измеряются конверсии. Это включает в себя внимательное изучение данных, используемых для определения того, является ли конверсия действительно ценной, например:

• Импорт офлайн-конверсий.
• Отображение доходов на основе CRM.
• Сегментация новых и возвращающихся клиентов.
• Импорт качества лидов или этапов сделок.
• Показатели пожизненной ценности клиента, где они доступны.

Здесь измерение и оптимизация начинают перекрываться.

Если измеряются неправильные преобразования, будут оптимизироваться неправильные результаты.

Первичные данные — это не просто создание отчетов; это основной строительный блок для всех будущих измерений, особенно по мере того, как искусственный интеллект становится все более важным.

Что показать вашему CMO или клиентам

Распространенная проблема при запуске автоматизированных маркетинговых кампаний — это четкое донесение результатов до руководителей компании.

Как человек, который годами создаёт веб-сайты и отслеживает их производительность, я заметил кое-что важное. Часто люди, стоящие на более высоких позициях, хотят отчёты, которые фокусируются на том, как *раньше* управлялись кампании – например, клики и показы. Но когда вы работаете на автоматизации, одних этих цифр недостаточно, чтобы получить полную картину. Это лишь небольшая часть того, что действительно происходит, и вам нужно смотреть глубже, чтобы понять, что движет результатами.

Более эффективный способ отслеживания результатов рекламы связывает их напрямую с общим успехом бизнеса посредством трехэтапного процесса.

Начните с отслеживания метрик, которые наиболее важны для руководителей компании – таких как рост выручки, рентабельность и стоимость привлечения нового клиента. Эти цифры наглядно демонстрируют, как маркетинговые усилия влияют на общие результаты бизнеса, позволяя руководителям оценивать маркетинговые расходы точно так же, как и любые другие инвестиции.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на мелких деталях, таких как ключевые слова, PPC-менеджеры должны начинать отчёты с чёткого обзора того, как платная реклама повлияла на доход и прибыль. Например, увеличение дохода на 18% от одного квартала к другому, особенно если стоимость привлечения клиентов осталась прежней, намного важнее, чем любая отдельная деталь кампании.

Вторая часть вашего отчёта должна подробно описать, как платная реклама работает в рамках вашей общей стратегии привлечения клиентов. С тем, как ИИ меняет способы поиска информации в интернете и влияет на результаты органического поиска, платная реклама становится всё более важной для охвата потенциальных клиентов.

Расчёт объединённой стоимости привлечения клиента — полезный способ оценить, насколько эффективны ваши усилия по привлечению клиентов. Это делается путём суммирования всех ваших маркетинговых расходов по различным каналам, а затем деления этой суммы на количество новых клиентов, которых вы привлекли. Это даёт вам чёткое представление о том, насколько эффективно вы привлекаете новых клиентов в целом.

Этот метод также позволяет лидерам увидеть, как платная поисковая реклама работает вместе с органической поисковой рекламой, рекламой в социальных сетях и другими маркетинговыми усилиями. Вместо того чтобы рассматривать рекламу с оплатой за клик по отдельности, они могут понять, насколько хорошо работает весь процесс привлечения клиентов.

Отчеты должны в конечном итоге подчеркивать то, что мы узнаем из тестов и как эти уроки влияют на нашу стратегию. Поскольку автоматизированные системы постоянно меняются, наиболее эффективный способ оценить их успех – это хорошо спланированные эксперименты.

Отчёты должны включать сводки по экспериментам кампаний, включая:

• Проверенные гипотезы.
• Оцененные метрики.
• Наблюдаемые результаты.

Если использование ИИ для предложения дополнительных поисковых запросов приводит к увеличению числа клиентов без значительного увеличения рекламных расходов, это сильный сигнал о том, что этот подход следует использовать при планировании будущих кампаний.

Не менее важно выявлять метрики, которые становятся менее актуальными.

Традиционно, отчёты PPC фокусировались на таких вещах, как ключевые слова, размещение рекламы и ручные изменения ставок. Однако, с учётом того, что сейчас всё больше кампаний запускаются автоматически, эти детали не так полезны для принятия стратегических решений. Сосредоточение на них может отвлекать внимание от того, что действительно влияет на результаты.

В эпоху ИИ отчёты должны быть сосредоточены на прогрессе, доходах и том, что мы узнаём для улучшения нашей стратегии, вместо простого детального описания того, как всё работает день ото дня.

Пробелы в измерениях, которые все еще существуют

Несмотря на то, что реклама становится все более автоматизированной и прозрачной, все еще сложно точно отслеживать результаты некоторых новых рекламных форматов.

Искусственный интеллект все чаще используется для создания персонализированных торговых возможностей, и одним из примеров является возможность показывать покупателям индивидуальные скидки. Функция Direct Offers от Google позволяет ритейлерам отображать эти динамические скидки во время рекомендаций продуктов на основе искусственного интеллекта. Однако в настоящее время рекламодатели не имеют достаточного представления о том, как часто появляются эти предложения или какое влияние они действительно оказывают на решение покупателя о покупке чего-либо.

Без чёткого понимания данных о продажах маркетологи испытывают трудности с определением того, действительно ли скидки увеличивают общую выручку или просто снижают прибыль от продаж, которые произошли бы в любом случае.

Новая проблема в отслеживании онлайн-активности возникает из-за роста разговорной коммерции. Google сейчас тестирует ‘agentic commerce’ – ИИ-помощников, которые помогают людям находить и покупать продукты из различных магазинов.

Когда люди взаимодействуют с ИИ, покупка чего-либо часто требует множества обменов информацией. Обычные способы измерения рекламы – такие как показы или клики – не совсем отражают то, что происходит, когда ИИ помогает кому-то исследовать и решить, что купить.

По мере того, как клиентский опыт становится все более сложным, маркетологам потребуются обновленные методы измерения того, что движет результатами, сосредотачиваясь на всем взаимодействии клиента с брендом, а не только на отдельных точках контакта.

Эти изменения показывают, насколько важно для рекламодателей продолжать тестировать новые подходы и выражать свои потребности. Способы, которыми мы измеряем эффективность рекламы, должны адаптироваться по мере того, как платформы продолжают меняться.

Будущее измерения PPC

В то время как инструменты автоматизации трансформировали работу платной рекламы, они не уменьшили важность наличия продуманной стратегии и человека, который будет её контролировать.

Если что и изменилось, то роль человеческой экспертизы стала даже более важной.

Искусственный интеллект преуспевает в проведении маркетинговых кампаний на больших объемах данных и в сложных аукционных средах. Однако он не может самостоятельно определить, что представляет собой успех для бизнеса, или понять, как результаты кампании способствуют общему росту компании.

Высокоэффективные команды PPC меняют свой подход. Они выходят за рамки простого управления кампаниями и теперь уделяют приоритетное внимание измерению успеха с точки зрения прибыли, тестированию, чтобы доказать, что реклама действительно приносит результаты, и созданию отчетов, которые четко показывают влияние рекламы на общий бизнес.

Измерение успеха с использованием ИИ будет отличаться от того, как мы измеряли его с помощью раннего платного поиска. Вместо того, чтобы сосредотачиваться на ручной настройке кампаний, мы сосредоточимся на понимании того, как системы ИИ создают бизнес-ценность.

Для тех, кто управляет или контролирует кампании с оплатой за клик, это изменение знаменует собой следующий шаг в развитии стратегий платной медиарекламы.

Смотрите также

• Акции EUTR. ЕвроТранс: прогноз акций.
• Акции FESH. ДВМП: прогноз акций.
• Руководство по стратегии органического SEO: как повысить видимость в поиске и стимулировать рост
• Акции CHMK. ЧМК: прогноз акций.
• Google уточняет заголовки H1-H6 для SEO
• Google незаметно запускает новый робот с искусственным интеллектом
• Google заменил ссылку на кэш на Wayback Machine от Internet Archive
• Лорд Связей: Связи Силы [Вебинар]
• Новая эра SEO: использование YouTube, LinkedIn и межканальных стратегий для достижения успеха
• Показ индекса обзора искусственного интеллекта Google задерживается по сравнению с результатами в Интернете

2026-04-13 16:17