Как создать медийный таргетинг, который приводит только покупателей
Уже несколько лет Яндекс разрабатывает различные виды таргетинга, которые основаны на подборе аудитории по заданным параметрам алгоритмами машинного обучения. Для обозначения этой технологии на рынке часто используется термин look-alike, или «поиск похожих».
Так, в 2011 году мы начали таргетировать баннеры в зависимости от пола, возраста и дохода пользователей, а прошлым летом запустили работающий сходным образом инструмент Light TV viewers.
Однако чтобы решить задачи огромного количества рекламодателей в разных тематиках, придется создать множество подобных таргетингов. Вместо них мы решили создать один универсальный, обучив технологию ориентироваться сразу на результат — конверсию на сайте рекламодателя. Назвали его просто по имени технологии — Look-alike.
Таргетинг Look-alike знает все о ваших потенциальных клиентах
Он обучается на пользователях, достигших ключевых целей на сайте рекламодателя, и определяет уникальные паттерны их поведения.
Таким образом, Look-alike изучает особенности именно ваших покупателей и ищет людей, которые ведут себя так же.
Данные о целях мы получаем из счетчика Метрики. Необходимый минимум для выборки — 15 000 посетителей в неделю.
К аудитории «похожих» для настройки таргетинга причисляются только люди, чьи модели поведения в интернете совпадают с искомыми на очень большой процент. Например, не менее 80%.
В каждом случае этот порог соответствия определяется индивидуально и зависит от особенностей аудитории, ее размера и потребностей рекламодателей.
Он уже показал отличные результаты
Разумеется, таргетинг тщательно протестировали. Показатели его эффективности, как и требуемая степень похожести аудитории, разнятся для разных рекламодателей. Но они всегда впечатляют.
Например, компания Quelle поставила задачу недорого привлечь на сайт большое количество целевого трафика. Таргетируя аудиторию с помощью настройки Look-alike, мы смогли добиться увеличения кликабельности баннеров почти в 3 раза.
Для оценки эффективности рекламы мы непременно ориентируемся и на конверсию, в том числе отложенную.
Примером результативности look-alike по этому показателю является тестовая рекламная кампания для бренда KIA.
Контрольное размещение таких же баннеров без настроек таргетинга показало, что поиск людей, похожих на клиентов, сильно повышает результативность размещения. У KIA количество отложенных конверсий возросло до 2,45 раз.
И это не предел
В процессе тестовых размещений мы поэкспериментировали с ручными настройками оптимизации кампаний. На примере Quelle можно видеть, что с 4-й недели размещения за счет этого удалось почти вдвое улучшить первоначальный результат.
В дальнейшем мы планируем развивать Look-alike таким образом, чтобы он автоматически проводил оптимизацию по конверсии уже в процессе размещения баннеров для каждого рекламодателя. А значит, эффективность будет только повышаться.
Все подробности о заказе рекламы с таргетингом Look-alike можно узнать на нашем сайте рекламы.
Поделитесь материалом в соцсетях