Как нейросети и автоматизация изменили запуск рекламы. Гость — Яндекс Реклама

Далеки ли мы от того, чтобы настраивать эффективную рекламу под запросы любого бизнеса в один клик? Как автоматически находить новых клиентов, используя данные по существующим сделкам? Есть ли место ручной настройке рекламы в 2023? Читайте новую статью по 19 выпуску 3 сезона подкаста «Маркетинг и реальность» — и обо всем узнаете первыми.

В последние полгода в сфере диджитал в трендах нейросети, автоматизация и ИИ. Всего пара клавиш — и у нас все готово: красивая картинка, складный текст и идеальный звук. А что же в сфере рекламы? Можем ли мы нажатием клавиши запустить любую рекламу и получить заявки, клиентов, лояльность и узнаваемость по выгодным ценам? Во всем этом поможет разобраться Яков Пейсахзон — руководитель перфоманс-направления Яндекс Рекламы.

В интернет-маркетинге я около 14 лет. Последний год развиваю в Яндексе performance-рекламу: все то, что завязано на конце воронки с конкретным результатом — когда приходит рекламодатель и говорит, что хочет получить звонок, заявку или покупку. Моя задача — развивать эти инструменты, чтобы они были эффективнее, лучше, автоматизированнее.

За последнее время рынок сильно изменился. Я помню времена, когда закупка рекламы была чем-то сложным и магическим, суперручным (закупка только по показам, а не по кликам).

Сейчас интернет-маркетинг связан с любыми типами оптимизации — это полностью пришло на повестку дня. Уже странно покупать что-то по кликам или показам, когда можно покупать за конкретные деньги.

С одной стороны, это связано с автоматизацией и технологиями, которые пришли в нашу жизнь. Уже кажется моветоном, если ты не работаешь за конкретное финальное действие.

С другой стороны — e-commerce: он плотно вошел в нашу жизнь, мы видим это и как со стороны пользователей, так и клиентов. Порядка 40% всех денег — это e-commerce-клиенты. Тренд активно растет с точки зрения денег и количества клиентов.

С одной стороны, мы пойдем в сторону бОльшей автоматизации, с другой — все станет e-commerce.

ML (прим.автора — machine learning — машинное обучение — методики анализа данных, которые позволяют аналитической системе обучаться в ходе решения множества сходных задач) — который трансформировался, и вошел в нашу жизнь довольно давно. В целом люди боятся робота, но как только он получает имя — как робот-пылесос или посудомоечная машина — все страхи пропадают.

Яндекс — компания про технологии, которые ты не замечаешь. Вызывая Яндекс.Такси, мы не думаем о том, что машину нам подбирает нейросеть.

ML помогает нам поддерживать и закупать трафик, делает скучные вещи, которые мы, люди, давно не хотим делать.

Автоматические стратегии — оптимизация конкретного результата. Если посмотреть на объем запущенных рекламных кампаний в РСЯ — рекламной сети Яндекса — там порядка 90% рекламных кампаний на автостратегии.
Автотаргетинг — нейросеть, анализирующая бизнес и помогающая подбирать ключевые слова: все, либо те, которые человек пропустил. Контекстная реклама ассоциируется с тем, что ты сидишь и подбираешь ключевые слова руками. Но сейчас это необязательно. 7 из 10 наших рекламодателей пользуются автотаргетингом, из него приходит каждая четвертая конверсия.
Тренд этого полугодия — автогенерация. Коллеги недавно выпустили Шедеврум — сервис, который по описанию генерирует картинки. Хитрые маркетологи поняли, что незачем заказывать картинки и платить деньги дизайнерам. Мы не отстаем, и активно идем в сторону автогенерации креативов.

Все рутинные и неинтересные вещи с анализом огромного количества данных берет на себя ML, а человеку остаются все самое важное: стратегия и бизнес-процессы.

На больших цифрах мы видим, что автоматизация дает ощутимый результат: по итогам минувшего года эффективность нашей рекламной системы выросла до 42%. За ту же цену рекламодатели получили конверсию больше в полтора раза.

Жизнь предпринимателя состоит из огромного количества проблем, и последнее, о чем ты хочешь думать — попала ли твоя реклама в таргетинг. После ряда других задач на контроль рекламы сил не остается. Здесь и выручает оптимизация.

7 из 10 человек, о которых я говорил выше, используют автотаргетинг, но они не перешли на него на 100%.

У меня два аргумента:

Посмотреть на эффективность: с помощью автотаргетинга можно дожать от 5 до 40% конверсий за ту же стоимость.
Посмотреть на затраты времени при ручной настройке. Мы смотрим на эффективность конверсий и на их объем в сутки. Высвободившееся время можно потратить на новые подходы, гипотезы и креативы.

Частая ошибка при настройке рекламных кампаний: люди не используют видео. Это performance-инструмент, который классно работает. У нас достаточно видео-инвентаря — Яндекс не только про картинки и текст. Обязательно добавляйте видео в каждую рекламную кампанию, даже самое простое слайд-шоу — это добавляет 30% конверсии.

Важен объем данных, на которых мы обучаем ML. Когда приходишь в любую рекламную систему, сперва тебе нужно настроить аналитику — чтобы было понимание, что для тебя хорошо, а что плохо. Для грамотной настройки аналитики подключаем два этапа ML:

Автостратегию:

Шаг №1: аналитика Яндекс.Метрики — правильно настроить передачу событий и финальную цель. Шаг №2: продолжить кормить ML всеми существующими конверсиями, которые приходят к вам со всех сторон.

Автотаргетинг: нужно делать A/B тесты. Если вы умеете запускать таргет вручную, рекомендую попробовать автотаргет, и посмотреть, как это работает в параллели.

Между друг другом конкуренции не будет — мы это видим. Аукцион очень большой, его невозможно забить настолько, чтобы конкурировать с собой. Можно запускать рекламные кампании параллельно, но я бы не советовал это делать долго и постоянно — они могут мешать друг другу с точки зрения обучения.

Если автоматическая рекламная кампания дает хорошие конверсии — не трогайте ее: дайте машине обучиться, и запускайте, что хотите, параллельно.

Недавно мы запустили пакетные стратегии: несколько похожих рекламных кампаний из одного блока (например, ТГО и ТГО) объединяем в одну пакетную стратегию, чтобы они обменивались данными. Пакетная стратегия помогает объединить 5-10 рекламных кампаний в одну: внутри себя они обучаются быстрее, а вы получаете больше конверсий. На конкретных кейсах мы видим, что это дает дополнительно 20-30% конверсии.

Текстово-графическое объявление — основное объявление, базово используемое в Яндекс Директе. Есть и другие инструменты:

Мастер кампаний — ставим нужную цель, закидываем ссылку — и автоматически запускается рекламная кампания.
Товарные кампании — объединение внутри себя всех форматов и инструментов для e-commerce. Минимальное количество действий — и вы будете показываться отовсюду и оптимизироваться на ДРР — долю рекламных расходов (соотношение затрат и доходов).

У нас есть для этого инструмент — Центр конверсий — он создан для того, чтобы удобно работать с загружаемыми данными.

Данные можно выгружать двумя способами:

Интеграция с большим количеством CRM-систем — автоматическая выгрузка из них;
Загрузка готового файла руками — в этом случае вы сами указываете ценность конверсий.

Когда человек приходит из офлайна — нужно получить его данные с помощью карточек лояльности и т.д. Вы загружаете все данные, рекламная система их обрабатывает и ищет людей с похожим поведением. ML ранжирует и находит похожих людей по тысячи параметрам.

У нас три варианта: Мастер кампаний, Товарные кампании, о которых я говорил выше, и для новичков — Рекламная подписка — автоматическая история, когда вы просто даете ссылку на сайт, а дальше происходит магия. Но даже если нет сайта — Яндекс Бизнес может его создать.

Рекомендую использовать все варианты размещения: люди покупают везде, и перед покупкой смотрят минимум 5-6 мест. Конверсию нужно тащить отовсюду.

У предпринимателей, в среднем, 60% конверсии идет с маркетплейсов, а 40% — с сайтов. Но на сайте выше средний чек и LTV (прим.автора — пожизненная ценность клиента — количество принесенных денег от первой до последней покупки) по пользователю.

В Товарных кампаниях вы приносите ссылку на сайт или на маркетплейс. Люди используют и то, и другое. Товарные кампании — сборная солянка всех возможных мест размещения.

Она состоит из двух частей: Яндекс Карты и Яндекс Директ. Это полностью автоматизированный ML, который закупает для вас трафик.

Карты для Яндекса — это второй поиск. Если раньше они были просто навигацией, то сейчас люди огромное количество вещей, товаров и услуг ищут сразу на Яндекс Картах.

Есть два варианта:

Покупка Яндекс Карты напрямую — выделение места, приоритет в поиске;
Покупка внутри Рекламной подписки — часть бюджета идет на Яндекс Директ, часть — на Яндекс Карты.

Я бы так не делил. Приходит огромное количество e-commerce и онлайн-магазинов: рекламная система понимает, что нет офлайн-точки, а значит Яндекс Карты не нужны, и 100% бюджета идет на Яндекс Директ. А если это барбершоп — подходят и Яндекс Карты.

Это второй этап. Рекламная подписка — для суперновичков, еще есть экспертный формат, а Мастер кампаний где-то посередине. Он для тех, кто хочет тратить меньше времени на настройку, но при этом смотреть, что происходит с рекламными кампаниями. Мастер кампаний можно подключить к экспертному формату — он даст дополнительные конверсии.

Мы следим за всей обратной связью: у нас настроена система мониторинга, чтобы слышать наших клиентов. Конкретно с iOS — в некоторых случаях действительно были определенные сложности. Нам понадобилось время, чтобы их поресерчить. Сейчас мы их пофиксили — вскоре вы увидите изменения.

Это абсолютно нормально. Задача рекламной стратегии — давать максимальное количество конверсии по задаваемой цене и эффективности. Если в процессе обучения ML видит, что один товар лучше другого — он будет стараться выжимать из него максимум. Нет задачи равномерно размазывать трафик по всем товарам.

Чтобы давать возможность поработать ML с другими товарами, необходимо нарезать товары по разным параметрам и категориям. А бывает, что бюджет зажимается, и автостратегии не хватает топлива и огня, чтобы раскачаться.

Поддерживайте достаточное количество бюджета, чтобы рекламная кампания не голодала, и разделяйте товары по категориям, чтобы у ML была возможность поработать с теми и другими.

Настроить всю аналитику;
Кормить автостратегию всеми существующими данными — от офлайна до заказа через чат;
Не дергать постоянно автостратегию, не сбивать и не мешать ей обучаться;
Достаточное количество денег, чтобы автостратегия не голодала;
Выключать неэффективные рекламные кампании.

Под неэффективными подразумеваются:

те, которые дают результат не по той цене, которую вы ожидали;
те, которые не могут раскрутиться и выйти на нормальный объем и конверсии. Такие кампании лучше отключать.

Профессии останутся, но они трансформируются. ML — про что-то рутинное и скучное, а человеку всегда остаются стратегии, идеи бизнеса, аналитика крупного уровня со смыслами, поиск новых точек роста, подходов и креативов. Используя все это вместе человек умело подчиняет технологии — инструмент, который должен быть в умелых руках.
Яков Пейсахзон — руководитель перфоманс-направления Яндекс Рекламы.

По вопросам рекламы, участия, спонсорства и нативных интеграции в бренд-медиа и подкаст «Маркетинг и реальность».