Машинное обучение улучшает Google AdWords в 2017 году

На ежегодном мероприятии Google по запуску AdWords, Analytics и DoubleClick ключевой темой 2017 года было то, что машинное обучение позволяет маркетологам делать то, что мы давно хотели, но не могли из-за их сложности. Вот что они объявили .

Некоторые из основных моментов того, что они объявляют:

• Аудитории заинтересованных покупателей для поиска
• Атрибуция Google
• Улучшенные данные о посещениях магазина и интеграция с видеорекламой YouTube
• Измеряйте продажи в магазине, генерируемые онлайн-кликами

Для Optmyzr это означает, что теперь мы сможем делать некоторые классные вещи, которые раньше не могли:

• Наши инструменты корректировки ставок помогут вам установить правильные ставки для аудитории заинтересованных покупателей.
• Наш механизм правил сможет назначать ставки на основе более полных данных о конверсиях, которые теперь можно собрать с помощью Google Атрибуции.
• Используя те же самые данные, наши инструменты распределения и прогнозирования бюджета помогут улучшить предложения по распределению максимального бюджета на самые прибыльные кампании.
• Наши автоматизированные отчеты будут включать более точные данные о конверсиях, а также данные о продажах в магазине.

Обратите внимание, что, как обычно, многие анонсированные функции находятся в стадии бета-тестирования или запланированы на конец этого года, и Optmyzr сделает новые возможности доступными для наших клиентов, как только сценарии AdWords или API AdWords будут поддерживать их.

Представление аудиторий заинтересованных покупателей для поиска

Аудитории заинтересованных покупателей помогают рекламодателям ориентироваться на потребителей, которые, похоже, что-то ищут на рынке. Это невероятно ценно, потому что AdWords, предназначенный для нацеливания на нужного пользователя в нужный момент и превращения этого взаимодействия в дополнительный доход для вашей компании, теперь позволяет вам больше узнать о том, насколько вероятно, что пользователь заинтересован в том, что вы предлагаете.

Аудитория заинтересованных покупателей — это надстройка над всеми традиционными методами таргетинга, в которых используются такие ставки, как ключевые слова, местоположение, время суток и т. д. Теперь вы сможете устанавливать более высокие ставки для аудитории заинтересованных покупателей.

Optmyzr уже предлагает оптимизацию, которая поможет вам установить правильные корректировки ставок для географических регионов, устройств и времени суток, и теперь мы сможем добавить в этот список аудиторию заинтересованных покупателей.

Доступные аудитории заинтересованных покупателей включают:

• Одежда и аксессуары
• Автомобили и транспорт
• Детские товары
• Косметические товары и услуги*
• Бизнес-услуги*
• Компьютеры и периферия
• Бытовая электроника
• Потребительское программное обеспечение
• Службы знакомств*
• Образование
• Трудоустройство
• Финансовые услуги
• Подарки и праздники
• Дом и Сад
• Недвижимость
• Спорт и фитнес*
• Телеком
• Путешествовать
• В бета-версии

Представляем Google Атрибуцию

Во время последней прямой трансляции Google Partners мы с Беном Тайсоном, руководителем программы Google, обсуждали контекстную рекламу для компаний, оказывающих услуги на дому. В среднем потребитель проверял в среднем 4,2 ресурса, прежде чем купить услугу на дому 6 лет назад. Сегодня это число выросло в среднем до 22,4 ресурса. Точки взаимодействия могут включать в себя различные форматы рекламы и контента, такие как видео, медийная реклама, поиск и социальные сети на нескольких устройствах и смартфонах.

Обещание онлайн-рекламы заключается в том, что ее можно очень измерить и, следовательно, можно избежать напрасных расходов. Но реальность такова, что правильное измерение стало чрезвычайно сложным. Оценка взаимодействий и разработка разумной модели атрибуции достаточно сложны для крупных компаний с выделенными аналитиками, так как же небольшой местной компании разобраться во всем этом?

Вот где на помощь приходит Google Атрибуция. Она упрощает три вещи, которые традиционно вызывали затруднения при атрибуции:

1. Отслеживайте все данные без лишних тегов
2. Анализируйте эффективность с помощью сложных моделей атрибуции
3. Действуйте в соответствии с выводами

Атрибуция включает унифицированное отслеживание

Сегодня есть несколько проблем с отслеживанием. Большой из них заключается в том, что добавление utm_tags для Google Analytics — это проблема, поэтому ее часто упускают из виду или делают неправильно. Затем рекламодатель может использовать несколько систем для анализа данных, и когда эти системы не унифицированы, данные учитываются дважды, как в следующем примере:

Благодаря унифицированным данным у рекламодателей будут чистые данные, на основе которых они смогут принимать взвешенные решения.

Модель атрибуции на основе данных стала бесплатной

Но даже с чистыми данными все равно сложно оценить все взаимодействия, которые привели к конверсии. Вот что такое модели атрибуции. Как правильно оценить каждое взаимодействие… Теперь Google упростит тестирование различных моделей атрибуции. Ключом к этой части объявления является то, что атрибуция на основе данных включена и теперь будет бесплатной для всех.

Модели атрибуции на основе данных используют большие данные и машинное обучение, чтобы делать очень конкретные прогнозы о том, какие комбинации точек взаимодействия могут привести к конверсии.

Вот пример того, как работает атрибуция на основе данных. Он использует машинное обучение, чтобы найти корреляции между миллионами уникальных способов, которыми путь потребителя может привести к конверсии, и присваивает веса важности каждого возможного шага. Затем он может предоставить рекламодателям настраиваемую модель атрибуции, которая максимально точно отражает реальный мир.

Имейте в виду, что модели атрибуции — это всего лишь приблизительные значения, которые помогают рекламодателям связать влияние своих кампаний с результатами, происходящими в реальном мире. Когда Google предоставляет свои потрясающие вычислительные ресурсы, чтобы помочь маркетологам получить лучшую модель, это большое дело.

Данные атрибуции передаются в AdWords, чтобы вы могли действовать

Третий аспект объявления заключается в том, что действовать станет легче. Даже когда я работал в Google, мы часто обсуждали несоответствие между пониманием и возможностью действовать в соответствии с этим пониманием, что привело к капитальному ремонту внешнего интерфейса AdWords.

Это также проблема, которую мы пытаемся решить с помощью наших инструментов в Optmyzr. Например, Shopping Attribute Bidder , который мы запустили на прошлой неделе, позволяет розничному продавцу легко понять, какие аспекты делают определенные продукты бестселлерами, и мгновенно позволяет им изменять ставки для всех продуктов, которые имеют эти желаемые комбинации атрибутов.

С сегодняшним объявлением Google обещает, что расширенная информация, которую они получают в рамках Google Attribution, будет перенесена обратно в AdWords, где рекламодателям будет легко использовать их, чтобы устанавливать более выгодные ставки или перераспределять бюджеты.

Улучшенные измерения посещений магазинов

Машинное обучение значительно улучшилось с тех пор, как Google в 2014 году ввел измерение посещений магазинов . Это означает, что теперь они могут предоставлять больше и более качественные данные о посещении магазинов для всех рекламодателей. Чтобы получить эти данные, рекламодателям не нужно ничего делать, кроме как включить расширения с адресами. В магазинах не нужно устанавливать сложные технологии, потому что передовые технологии машинного обучения и картографирования от Google справляются со всем этим.

И когда рекламодатели включат расширение местоположения, они теперь также смогут получать трафик магазина от видеообъявлений YouTube.

Хранить данные о продажах для любого ритейлера

Розничные продавцы отслеживают данные о продажах из онлайн-заказов, чтобы измерять рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) и назначать более выгодные ставки. То, что Optmyzr также помогает достичь с помощью наших разнообразных инструментов управления ставками. Теперь Google упростит для розничных продавцов любого размера ввод данных о продажах в AdWords. Рекламодатели просто предоставляют Google данные о продажах и соответствующий адрес электронной почты из своей программы лояльности, а Google связывает точки с действиями в Интернете, которые привели к покупке в магазине.

А для розничных продавцов, которые не отслеживают адреса электронной почты, они все равно могут воспользоваться программой, поскольку у Google есть сторонние партнерские отношения, которые охватывают примерно 70% транзакций по кредитным и дебетовым картам в Соединенных Штатах.

Вывод

Сегодня будет еще много объявлений от AdWords, но на данный момент это самые важные. Мы расскажем больше подробностей в ближайшие дни.