×
Россия +7 (495) 139-20-33

Go Analytics! 2018: прогнозирование покупки и оптимизация рекламных кампаний на его основе

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 14207
Подпишитесь на нас в Telegram

5 апреля в Москве прошла конференция по онлайн-аналитике для бизнеса Go Analytics!. Среди спикеров были представители Google – Арсений Алиханов и Ладо Лебанидзе. Они рассказали о прогнозировании покупки и оптимизации рекламных кампаний на его основе.

Арсений Алиханов начал выступление с рассказа о том, что в 2016 году Google объявил о том, что становится AI-first компанией. То есть, все действия компании теперь направлены на развитие технологий машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта. До этого Google был mobile-first компанией.

Смена курса означает, что почти во всех продуктах компании применяются технологии искусственного интеллекта (AI), в том числе и в рекламе. Арсений отметил, что несколько лет назад достаточно было анализировать два показателя – демографию и местоположение, и это можно было делать вручную. Теперь картина изменилась, добавилось множество новых параметров (длительность просмотра, посещенные сайты, категория приложения, сессии и т.д.) и отследить их довольно сложно, так комбинация этих метрик рождает миллионы вариантов таргетинга. И здесь на помощь приходят различные автоматические или полуавтоматические решения.

Арсений рассказал, что есть одно направление, в котором таргетинг полностью автоматизирован. Речь об Универсальных кампаниях для приложений (Universal App Campaigns). Они позволяют размещать рекламу на крупнейших ресурсах Google. Рекламодателям нужно только добавить текст, указать ставку и требуемые ресурсы, а остальное берет на себя система.

Универсальные кампании в некотором смысле представляют собой нейронную сеть, которой подаются целевые действия. Чтобы этот инструмент работал, ему необходимо как можно больше данных. Однако иногда происходит так, что данных не хватает – например, в случае с отложенной конверсией. Здесь может помочь прогноз целевого события:

2.png

Арсений отметил, что прогнозы можно (и нужно) делать самостоятельно. Схема выглядит следующим образом:

Первый шаг:

  • Исторические данные
  • Выбор прогнозной модели

Второй шаг:

  • Ежедневная выгрузка
  • Программирование модели
  • Обмен данными

Третий шаг:

  • Отправка конверсий в AdWords
  • UAC Action с оптимизацией по прогнозу

Ладо Лебанидзе продолжил выступление и рассказал о том, как готовить данные для ML-модели.

Подход Google в приведенном примере «заточен» на ситуацию, когда предсказание должно прийти как можно быстрее после установки приложения. То есть, цель – как можно быстрее по первому поведению пользователя в приложении определить, является ли он потенциальным покупателем (в идеале конверсия должна происходить до седьмого дня после установки).

Ладо рассказал, что с помощью машинного обучения нужно тренировать модель предсказывать результат по пользователю за период предсказания (90 или 180 дней после установки приложения), используя данные поведения за каждый день периода наблюдения (14 дней после установки). Затем необходимо взять данные тренировочной когорты – пользователей, которых уже наблюдали на протяжении периода предсказания (в тренировочном сете данные о пользователях должны быть в определенном формате):

3.png

Затем следует этап определения параметров (колонок для обучающего дата-сета). Для первого прогона рекомендуется использовать как можно больше данных:

4.png
5.png

Результатом будет подобный дата-сет:

6.png

Арсений отметил, что желательно, чтобы в первичном дата-сете было много колонок (в идеале – сотни).

Затем следует этап ежедневной настройки:

7.png

Ладо дал следующие советы по моделированию:

  • Собирайте как можно больше параметров для первого прогона.
  • Модель необходимо валидировать по количеству покупателей, которых успели предсказать до факта покупки.
  • Лучше начинать с простой линейной модели.
  • При использовании для оптимизации UAC оценивать модель можно по Precision и Recall.

Друзья, теперь вы можете поддержать SEOnews https://pay.cloudtips.ru/p/8828f772
Ваши донаты помогут нам развивать издание и дальше радовать вас полезным контентом.

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Примеры использования ChatGPT в SEO-стратегии
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Если кто то хочет протестировать Cat GPT в SЕО проектах на базе нашего агенства, приглашаем наудалкнную работу Tg: @thegoodlink
Эффективное продвижение сайтов: 10 лет опыта в SEO в Рунете и Буржунете
Павел Горбунов
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Павел Горбунов - Вы учтите, что за такие водные статьи хейтеры повалят жесткие. Сеошники воды не любят.
Особенности внутренней перелинковки для крупных сайтов
Злобная булочка
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Злобная булочка - Ну это ж ингейт)
'SEO глазами клиентов 2023'
Валерия Власова
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Валерия Власова - Приветствую! На момент проверки сайтов клиентов получились такие показатели. Возможно, самостоятельно вы проверяете свои проекты по другим параметрам. Поэтому получились разные результаты.
Увеличили трафик в 4 раза с помощью узких ключей и контентного SEO: кейс ОТП Банка
Бурлуцкий Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Бурлуцкий Сергей - В работе по ссылочному делаем упор по получению естественных ссылок в сочетании с краудом. Более подробно об этом мы рассказывали на нашем недавнем митапе - www.youtube.com/watch?v=dbl_vFHWqWQ (Второй доклад).
Что такое Яндекс Советник, и кому от него жить хорошо
Мама Стифлера
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Мама Стифлера - Вызывает сожаление, что вы не осознаете, что Яндекс.Советник может быть рассмотрен как форма рэкета, которая заставляет компании, размещающиеся в Яндекс.Маркете, выплачивать дополнительные финансовые средства, повышая в конечном итоге прибыль Яндекс.Маркета, но не принесет пользы для посетителей сайта.
Как быстро улучшить рейтинг компании на сайтах отзовиков
Zorgy Rihard
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Zorgy Rihard - давай я
Самые быстрорастущие доменные зоны в 2023 году. Исследование RU-CENTER
Станислав
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Станислав - С 2019 года количество доменов в зоне .ru остается на одном и том же уровне - около 5 млн. Все изменения на уровне 1% от этого объема в плюс или минус
Как за месяц увеличить количество заявок в 1,7 раза, а их стоимость снизить в 1,6 раза. Кейс
Sputniki
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Sputniki - Добрый день, Василий. Спасибо за вашу наблюдательность. На самом деле ошибки нет. Если вы сталкивались на практике с выгрузкой заявок из кабинета VK Рекламы, то заметите, что количество заявок не бьется с цифрами по рекламному кабинету (по статистике). Поэтому средняя цена заявки получается ниже чем у самых эффективных трех.
Приставы сняли все средства с банковских счетов российской «дочки» Google
Гостьываыявчаываычваы
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гостьываыявчаываычваы - И ведь кто-то этому радуется, а потом скажут "были не правы", но будет поздно. Мда...
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
386
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
119
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
64
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!