Как работает машинное обучение в платном поисковом маркетинге?

Машинное обучение влияет почти на все элементы платного поиска, и понимание того, как научить алгоритм, имеет решающее значение для успеха PPC.

Все современные рекламные платформы теперь включают машинное обучение в свои алгоритмы. Управление успешными кампаниями требует понимания машинного обучения в каждой рекламной сети.

“Как работает Google, работает ли машинное обучение в платном маркетинге?

В этой колонке вы узнаете:

  • Что такое машинное обучение?
  • Как машинное обучение влияет на платные поисковые кампании?
  • Как оптимизировать машинное обучение для платного поиска.

Поскольку вопрос был конкретно о поиске, мы сосредоточимся на использовании в первую очередь поиска.

Что такое машинное обучение?

Алгоритмы учат обрабатывать информацию с помощью машинного обучения. Чем больше у него данных, тем быстрее он поймет, что делать с этой информацией.

Различные точки данных могут иметь разный вес в алгоритме. Важно понимать, как оцениваются точки данных.

Точки данных могут быть полностью объективными, субъективными или гибридом человеческого взаимодействия и чистого алгоритмического обучения.

Знать, что вы можете контроль имеет решающее значение для вашего успеха, поскольку вы сотрудничаете с машинным обучением рекламной сети.

Другим важным фактором является период обучения (и то, что алгоритму дается достаточно времени для обработки точек данных).

Как машинное обучение влияет на платные поисковые кампании?

Машинное обучение влияет почти на весь платный поиск. Любое серьезное изменение может повлиять на то, как алгоритм обрабатывает вашу кампанию.

Эти изменения включают:

  • Ставки и бюджеты: радикальные изменения в бюджетах или изменение стратегии назначения ставок.
  • Аудитории: изменение целей или исключение целей.
  • Креатив: Изменение или добавление объявления создает новую версию объявления, у которой не будет доступа к статистике старого объявления.
  • Статус кампании: приостановка кампаний сбрасывает период обучения.

Важно отметить, что эти изменения не затронули кампании с ручным управлением, однако становится все труднее запускать кампании исключительно с ручным управлением.

Ручной запуск Кампания означает отказ от более чем 60 сигналов, которые рекламные сети используют в своих интеллектуальных ставках.

Эти сигналы используются для корректировки ставок в соответствии с выбранной стратегией назначения ставок и заданным бюджетом.

Кроме того, несмотря на то, что вердикт о том, что лучше — расширенные текстовые объявления (ETA) или адаптивные поисковые объявления (RSA), до сих пор не решен, RSA, как правило, получают больший процент полученных показов.

Машинное обучение не всегда является активным выбором. Сопоставление ключевых слов и пометка аудитории выполняются в фоновом режиме и основаны на исторических данных.

Собственная аудитория (присутствующие на рынке, сходство и т. д.) основана на алгоритме, изучающем, что люди, выполняющие одно действие, скорее всего, выполнят другое действие/имеют другие связанные характеристики.

Когда вы запрашиваете у рекламной платформы поиск «похоже» аудитории к загруженному списку/посетителям веб-сайта, вы используете исходную аудиторию, чтобы помочь рекламной платформе понять, какие потенциальные клиенты вы считаете ценными, а какие нет.

Соответствие ключевых слов и близкие варианты зависят от вероятности прибыльных результатов, а также поведение пользователей в режиме реального времени.

Алгоритмы теперь достаточно умны, чтобы определить, говорит ли пользователь на двух языках, и разрешить показ рекламы на другом языке.

Как оптимизировать машинное обучение для платного поиска

Это намного легче оптимизировать, когда кто-то помогает машинному обучению платного поиска.

Наиболее важным механизмом является соблюдение периодов обучения и предотвращение случайного сброса.

Если вам нужно масштабировать кампанию, например, убедитесь, что бюджет составляет две недели между каждым значительным увеличением бюджета.

Если вам нужно замедлить (или остановить) кампанию, уменьшите бюджет вместо приостановки, чтобы не сбрасывать период обучения.

Минус-слова и аудитории могут помочь алгоритмам рекламной платформы понять, какие идеи и поведения, которым следует соответствовать бюджету (и каких следует избегать).

Это самый мощный способ повлиять на машинное обучение, и его следует использовать во всех платных поисковых аккаунтах.

Конверсии и конверсии. значения являются недостаточно используемыми инструментами машинного обучения. Это самый простой способ взаимодействия с алгоритмом платного поиска, который позволяет вам видеть поведение пользователей, не запрашивая у рекламного канала оценку действия.

Выводы

Машинное обучение влияет практически на все элементы. платного поиска и понимания того, как научить алгоритму, имеет решающее значение для успеха PPC.

Источник: vsearchenginejournal.com

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Ведение Яндекс Директа. Контекстная реклама
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Капча загружается...