×
Россия +7 (495) 139-20-33

YaC/m 2013, часть 2: big data в рекламе : обзор

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 3794

16 мая в Москве прошла конференция Яндекса Yet Another Conference on Marketing, посвященная обсуждению опыту и проектов, связанных с Machine Learning, большими данными, вычислениями в маркетинге и рекламе.

Послеобеденную секцию открыл Игорь Ларин, IBM, который рассказал о том, как будет трансформироваться профессия маркетолога в ближайшие 5 лет, какие новые вызовы встанут, и как с помощью новых технологий можно эффективно решать задачи. Для этого был проведен опрос почти 2000 директоров по маркетингу по всему миру (60 из них из России и стран СНГ).

Как показали результаты исследования, в ближайшие 5 лет профессия директора по маркетингу станет сложнее – так считает 79% респондентов. Это связано с цифровой революцией, большим количество данных, менее лояльными и более требовательными заказчиками, которые к тому же становятся гораздо информированнее.

Однако к этим усложнениям полностью готовы лишь 48% опрошенных.

При сравнении факторов, которые будут больше всего влиять на маркетинговую деятельность, и факторов, к которым меньше всего готовы, выявилось три проблемы:

1) Взрывной рост объема данных – многие просто не знают, что с ними делать.

2) Социальные сети – не умеют работать с ними.

3) Разнообразие каналов связи и устройств.

Чтобы приспособиться к трудностям и трансформировать сложности в новые возможности 73% опрошенных ответили, что готовы инвестировать в технологии управления информацией, 69% — в сбор и хранение данных, 65% - в анализ информации.

Кроме того, по словам респондентов, компании готовы повышать применение цифровых технологий:

Внедрению новых информационных технологий мешает, прежде всего, их высокая стоимость и отсутствие уверенности в окупаемости. Около половины респондентов также назвали проблемы с внедрением инструментов и недостаток навыков у потенциальных пользователей.

Что касается измерений эффективности маркетинга, на первом месте стоит ROI.

Секцию продолжил Михаил Левин, Яндекс, который рассказал о прогнозировании кликов в контекстной рекламе.

Задача Яндекса – это не только показать объявление, по которому кликнут пользователи, но и выбрать именно то, которое принесет наиболее высокий доход. В каждом из блоков идет аукцион – CPM (вероятность клика умножить на ставку) - Яндекс оценивает вероятность клика, сколько за него получит денег.

Очень важно правильно прогнозировать цену клика. Это можно сделать несколькими способами:

- Хранить статистику показов объявления – но это примитивный подход, вероятность будет сильно зависеть от запроса,

- Можно добавить к этому учет поискового запроса.

Но реализовать такой подход невозможно, т.к. получается слишком много данных.

- Хорошая альтернатива поисковому запросу – ключевая фраза. Данных получается также немало, но ими можно управлять.

Но данную модель также можно улучшить. Например, у нас есть объявление о продаже iPhone, ключевая фраза iPhone и запросы “iphone 5”, “iphone 4” и “iphone инструкция”. Одно слово или даже цифра может сильно повлиять на вероятность запроса, и тут приходится использовать «хвост» запроса. Их много, но нужно выбирать самые важные.

При прогнозировании клика нередко возникают проблемы - например, объявление новое и по нему нет статистики. В данном случае следует посмотреть на статистику всего домена. Если же и сам домен новый, то необходимо использовать релевантностные факторы.

Как смешивать статистику? Примеры формул:

Кроме статистических факторов можно учитывать регион, номер страницы, время дня, день недели, релевантность текста объявления... и копить статистику, а потом делать срезы. Но это нецелесообразно: количество срезов будет расти, но какой бы срез не взять, по нему будет мало кликов, что не позволит сделать выводы.

От обычных статистических подсчетов переходим к машинному обучению. Но как определить, стало ли лучше? Можно использовать метрики:

Но даже если метрики показывают, что стало лучше, на самом деле это может быть не совсем так: если мы ориентируемся на исторические данные – это может быть совпадение, до и после запуска формулы может измениться поведение пользователей и рекламодателей. Кроме того, некоторые метрики меняются очень медленно, а полгода – слишком большой срок для внесения изменений.

В итоге получается новая сложная функция качества, постепенно меняющаяся:

Новый алгоритм запускается на 2% пользователей, проверяется отличается ли эксперимент от контроля, а дальше принимается решение.

Станислав Видяев, Google, рассказал об инструменте Universal Analytics.

Основная идея нового инструмента – это переход от сессий к пользователям

Вечная проблема веб-аналитики – это отслеживание по кукам. Куки принадлежат к конкретному устройству и их сложно передавать между ними - до сегодняшнего дня не существовало большой индустриальной платформы (к тому же бесплатной), которая бы позволяла это делать. Проблема усугубляется тем, что между браузерами куки тоже не передаются, и в итоге у нас получается огромное количество уникальных посетителей. И наконец, есть еще одна проблема – невозможность отследить действия пользователей в офлайне.

Что делает в этом отношении Google Analytics. В рамках стандартной версии есть серия отчетов – многоканальные последовательности. И тут можно посмотреть, с каких источников приходил пользователь, и где конвертировался. Но вся эта последовательность выстраивается в рамках 1 куки. Тут мы опять сталкиваемся с ограничением – у нас есть возможность провести атрибуцию только в рамках 1 устройства и 1 браузера.

Инструмент Universal Analytics будет работать на другой куке. Так выглядит стандартная кука:

Universal Analytics использует новые куки + User ID. Преимущества: все реферальные данные хранятся на сервере Google, что позволяет быстрее их обрабатывать.

Разница между старым и новым подходом. Например, пользователь зашел на сайт со смартфона, потом 2 раза с ноутбука(зарегистрировался и совершил покупку), и еще раз со смартфона. В рамках стандартной куки – это три разных пользователя.

В рамках Universal Analytics - это 2 разных пользователя. Если пользователь идентифицирует себя, куки переписываются, и мы получаем всю историю взаимодействий пользователя. Если пользователь себя не идентифицирует, это посещение выпадает из Universal Analytics.

Как Universal Analytics позволит связать онлайн и офлайн: все User ID через API можно будет забрать себе в CRM, где их можно будет связать с Client ID. Когда произойдет офлайн действие, через особый Measurement-протокол можно будет отдавать эти действия в качестве метрик Google Analytics в формате CSV в Universal Analytics.

(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


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
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
14
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
demimurych
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
demimurych - о господи. это для регионального сайта? в яндексе? где у сайта по региону конкурентов меньше чем выдачи на двух страницах из которых перваш это реклама москвы? потешно ей богу. ктото чего то не понеимает.
Зачем подменять контент на сайте: разбираем инструмент и развенчиваем мифы
Дмитрий Сульман
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Сульман - Все верно, об этом я и говорю. У крупных компаний есть много данных и они имеют доступ к дорогим технологиям и решениям для персонализации контента. Топовые западные сервисы для персонализации, такие как RichRelevance или Dynamic Yield, стоят от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов в месяц. Понятно, что малый бизнес не может себе этого позволить. Да даже если бы чисто теоретически и мог, то это вряд ли бы имело хоть какой-то смысл. Во-первых, у малого бизнеса недостаточно данных, чтобы подобные алгоритмы персонализации начали эффективно работать, а во-вторых, тот профит, который МСБ получит от персонализации, никогда не покроет таких расходов. Мы же предлагаем решение, доступное как раз для малого и среднего бизнеса. При этом наше решение комплексное: МультиЧат - это одновременно и инструмент для персонализации, и для коммуникации.
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
Евгений
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений - Воообще, на самом деле здесь двоякое впечатление от таких аудитов. Конечно, для полного глубокого анализа и подготовки рекомендаций по сайту - нужны доступы к системам аналитики и инструментам вебмастера. Но если оценивать подобные аудиты с точки зрения чистого SEO (которое все больше и больше становится лишь малой частью digital-маркетинга, лишь одним из каналов) - они имеют место быть. Но с оговоркой, что они сделаны с учетом анализа конкурентов/отрасли. Современные инструменты и алгоритмы позволяют делать это маркетологам в автоматическом режиме, и даже давать рекомендации - возможностями машинного обучения уже никого не удивишь. Да, полное перечисление "мифического" списка ошибок, построенного по предикативным правилам, да еще и с учетом устаревших особенностей ПС - это явный признак некачественного аудита. В первую очередь потому, что эти "ошибки" следует рассматривать в качестве рекомендаций от ПС (как и говорится в справочнике вебмастера у Яндекса/Google). Однако если эти данные даются с отсылкой на данные о конкурентах, об отрасли, используются методы ML и Natural language processing для обработки исходных данных, кластеризации запросов, классификации страниц/запросов/сайтов, определения структуры документа - такие отчеты имеют право на существование. Но ключевым моментом является то, что подобные инструменты достаточно сложны в разработке, а значит требуют квалифицированных специалистов для их разработки. Которых просто нет у студий рассылающих подобные "сео отчеты". Подобные отчеты по "ошибках" тоже неплохой источник информации, но лишь на 0 этапе анализа сайта. И в принципе, теоретически, возможно почти полное составление "хороших аудитов" без участия маркетолога, на основе лишь открытых данных сайта/внешних источников, но только при соответствующем применении всех современных возможностей анализа данных и рекомендательных систем. И в любом случае подобный "хороший отчет" требует конечного заключения от эксперта.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
Как вывести сайт в ТОП 10 Google в 2019 году
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Интересная статья. Подскажите на каких ресурсах расположить ссылки бесплатно по автобезопасности? Наш сайт bastion-center.ru/
Как провести анализ содержания страниц товаров и категорий
Никита Седнин
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Никита Седнин - Спасибо!
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Kosta Bankovski
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Kosta Bankovski - Спасибо за приятные слова! Буду и дальше делиться наработками ;)
Как улучшить репутацию сайта недвижимости с помощью крауд-маркетинга
Евгений
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Евгений - а у вас какое впечатление от статьи?
10 элементов сайта, которые гарантированно отпугнут посетителей
Андрей
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Андрей - Ну типа потому что клиентское seo больше для коммерции предназначено. Типа контентники и сами знают что делать. В коммерции можно тысячу причин найти чтобы поработать с сайтом, а с контентными такие фокусы уже не прокатят, поэтому и не пишут. Всё продвижение для контентников сеошники описывают в трех словах: скорость, качество, систематичность. А, ну ещё конечно же СЯ, как же я про него забыл (фундамент жеть!).
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
362
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
107
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
83
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!