Як алгоритми на базі AI працюють задля підвищення ефективності реклами та чи завжди їм можна довіряти?

Вітаю! Мене звуть Ігор Воловий. І вже тривалий час ми з командою використовуємо у своїй роботі Google Performance Max. Сьогодні я б хотів трохи детальніше розповісти, як працюють автоматизовані рекламні кампанії PMax та як вони «самонавчаються» завдяки AI. 

Що таке Performance Max та як це працює

Performance Max — це відносно новий тип рекламних кампаній в Google Ads, який був презентований у 2021 році. Він допомагає досягати кращих результатів просування та автоматизує більшість процесів, які раніше потрібно було виконувати «вручну». Працює це наступним чином:

1. Ви встановлюєте головні цілі для вашого бізнесу та вказуєте, що саме вас цікавить — кількість конверсій чи їхня цінність.
2. Система автоматично таргетує аудиторію й демонструє рекламу в різних каналах Google, щоб охопити максимум потенційно зацікавлених користувачів. Вона також самостійно налаштовує ставки, щоб оптимізувати витрати на рекламу.
3. Google в реальному часі аналізує реакцію аудиторії й поступово адаптується, щоб робити рекламну кампанію ще ефективнішою.

Як свого часу повідомили в Google після beta-тестування, компанії-учасниці змогли збільшити кількість конверсій на 22%, водночас знизивши їхню вартість на 20%.

Результати дійсно доволі показові, а в майбутньому мають стати ще кращими завдяки новим можливостям AI. До цього я ще повернусь, а поки що розгляньмо, у який спосіб рекламні кампанії Performance Max самонавчаються.

Існує декілька основних способів, як кожна окрема реклама кампанія Performance Max навчається та оптимізується:

1. Аналіз конверсій та інших цільових дій користувачів. Якщо користувач, якому демонструвалася реклама, здійснив бажану дію (купив товар, залишив заявку тощо) — це сигнал, що подібну до нього аудиторію теж варто таргетувати. І навпаки, якщо конверсії немає, алгоритм «викреслює» певний сегмент аудиторії з таргетування.
2. A/B-тестування налаштувань. Система автоматично тестує різні варіанти ціноутворення, таргетування, каналів показу тощо. І надалі вибирає найефективніші для досягнення кращого результату.
3. Аналіз взаємодій — часу перегляду реклами, кліків, повторних переглядів тощо. Це додатково допомагає виявити найзацікавленішу аудиторію й разом із тим з’ясувати, коли вона найактивніша, а коли — ні.
4. Поєднання з іншими даними Google про користувачів (вік, стать, інтереси тощо). У такий спосіб відбуваються пошук та виявлення нових перспективних сегментів, які наразі не застосовуються в рекламній кампанії, але які варто використати.

Performance Max постійно аналізує дані, експериментує, оптимізує рекламну кампанію, чим дійсно суттєво спрощує задачу рекламодавцю. З іншого боку, варто розуміти, що для «навчання» потрібен час. Спочатку рекламна кампанія може не давати бажаного ефекту й не демонструвати кращих результатів, ніж, наприклад, звичайна контекстна реклама в Google. Це нормально, і до цього потрібно бути готовими.

Час навчання рекламних кампаній у Performance Max може сильно варіюватися залежно від низки факторів:

1. Складність продукту та воронки продажів. Для простого, недорогого й популярного товару система може почати показувати непогані результати вже за 2–4 тижні. Для нішевих та дорогих продуктів потрібно більше часу — щонайменше декілька місяців.
2. Розмір бюджету. З маленьким бюджетом система не зможе швидко набрати достатню кількість даних для тестування різних комбінацій та оптимізації. Для швидкого навчання рекомендують бюджет від $10 000 на місяць. Далеко не для всіх підприємців така сума є прийнятною.
3. Сезонність. Якщо на продажі товарів чи послуг впливають сезонні коливання, для ефективного навчання потрібні дані за декілька сезонів.
4. Зрілість ринку. У нових, активно сегментах, що зростають, навчання йде швидше, ніж у висококонкурентних.

З середніми бюджетами та в середньоконкурентних нішах можна розраховувати на отримання дійсно хороших результатів після 3–4 місяців активності рекламної кампанії Performance Max. Так, це доволі довго, але здебільшого витрати часу та коштів цілком виправдані. Досвід наших клієнтів це доводить.

Додаткові можливості використання AI в рекламних кампаніях Performance Max

Схоже, Google і цього року планує робити особливий акцент саме на Performance Max, адже продовжує додавати нові функції та можливості. Так, наприкінці 2023 року рекламодавці в США отримали змогу використовувати нові функції на основі генеративного штучного інтелекту. Вони охоплюють два напрями:

• Генерація тексту. ШІ створює нові заголовки та описи для рекламних оголошень, які будуть релевантнішими для цільової аудиторії та з більшою ймовірністю стимулюють користувачів до дії.

• Генерація зображень. ШІ генерує потрібні зображення, спираючись на текстові підказки, завдяки чому Google надає ще більше можливостей для рекламодавців. Особливо для тих, які мають обмежені творчі ресурси.

Поки що невідомо, коли саме новий функціонал стане доступним рекламодавцям в інших країнах за межами США. Однак можна прогнозувати, що це відбудеться вже цього року.

Звісно, генерація тексту та зображень за допомогою ШІ — це далеко не новинка. Однак той факт, що така можливість з’явиться безпосередньо в рекламному кабінеті, робить ці інструменти значно зручнішими. Зникає необхідність користуватися сторонніми сервісами. Поки що виглядає перспективно, та потрібно буде тестувати на практиці.

Але чи можна повністю покладатися на AI алгоритми Performance Max?

Алгоритми AI Performance Max здебільшого дійсно вдало використовують дані про поведінку користувачів та результати рекламних кампаній, щоб покращувати свою роботу та досягати цілей рекламодавця. Однак, як і будь-який інший продукт Google, вони не можуть гарантувати 100% успіху або точності.

Є чимало причин, чому не варто повністю покладатися на штучний інтелект у рекламних кампаніях:

1. Алгоритми не є ідеальними й можуть припускатися помилок. Вони базуються на статистиці та машинному навчанні, але завжди залишається ймовірність неоптимальних рішень.
2. Система оптимізує лише показники, які вказав рекламодавець, а не загальну ефективність для бізнесу. Наприклад, якщо як цілі вказати лише кількість продажів, система може залучати нецільову аудиторію.
3. Алгоритми не враховують стратегічні цілі та специфіку бізнесу. Іноді потрібно жертвувати швидким прибутком заради довгострокових переваг.

До того ж можливі помилки або неактуальні дані в аналітичних системах, що впливають на роботу Performance Max. А тому в будь-якому разі потрібно аналізувати та контролювати ефективність кампаній, у разі потреби вручну коригувати цілі та налаштування, комбінувати автоматичне й ручне управління. У такий спосіб можна мінімізувати ризики й отримати максимальну віддачу від витрат на рекламу.

На мою думку, Performance Max — це надзвичайно перспективний інструмент. І в Google, схоже, вважають так само, адже просто зараз активно працюють над його розвитком. Але пам’ятайте: ідеальних рекламних рішень не існує, навіть якщо вам намагаються довести протилежне. Користуйтеся Performance Max, однак не покладайте великих надій, що машинне навчання та штучний інтелект виконають всю роботу за вас. Це неможливо, принаймні поки що.

Щиро дякую за вашу увагу та бажаю успіхів у просуванні!