Как машинное обучение помогает развивать бизнес. Часть 2

Бизнесу очень важно учитывать эти тенденции. В ближайшие две недели мы рассмотрим некоторые из продуктов AdWords и узнаем, как машинное обучение помогает рекламодателям соответствовать растущим ожиданиям потребителей, экономить время и повышать эффективность рекламы.

Управление рекламными кампаниями требует много времени. Однако вместо того, чтобы вручную добавлять тысячи ключевых слов или тестировать каждый заголовок по отдельности, можно научить платформу машинного обучения Google выбирать самые эффективные сочетания за вас.

Представим, что вы недавно расширили ассортимент вашего магазина или добавили новый контент на сайт. В динамические поисковые объявления будут автоматически добавлены недостающие ключевые слова, чтобы вашу рекламу увидели те, кого интересуют новые товары или услуги.

А чтобы показывать релевантную рекламу, которая будет отлично смотреться на миллионах сайтов контекстно-медийной сети, вам достаточно лишь загрузить различные объекты для создания объявлений в умные кампании в КМС. Все это стало возможным благодаря машинному обучению.

Число разработчиков, чьи приложения скачивают более миллиона раз в месяц, растет на 35% в год1. Никогда раньше конкуренция за внимание и деньги пользователей приложений не была столь жесткой. В этой отрасли машинное обучение также меняет правила игры.

Универсальные кампании для приложений помогают таким рекламодателям, как Rappi (служба доставки из Латинской Америки), находить наиболее ценных клиентов в Google Play, Google Поиске, на сайтах контекстно-медийной сети и YouTube в рамках одной рекламной кампании.

Специалисты Rappi загрузили в AdWords все объекты для создания объявлений, а платформа машинного обучения Google протестировала различные варианты и выбрала из них наиболее эффективные для каждого из каналов. Всего за месяц компании Rappi удалось увеличить коэффициент конверсии в 10 раз и выйти на рынки Бразилии, Мексики и Аргентины.

Всего за пять недель компании AutoGravity, работающей на рынке автокредитования, удалось предложить свои услуги десяткам тысяч потенциальных клиентов и повысить уровень их вовлечения на 120%. AutoGravity планирует увеличить вложения в универсальные кампании в три раза, чтобы привлечь ещё больше пользователей, которые с максимальной вероятностью получат одобрение кредита.

Как универсальные кампании для приложений позволяют обратиться к самым ценным клиентам? Платформа машинного обучения Google использует информацию о приложении, а также данные из Google Поиска и Google Play, историю браузера и другие сигналы. Эти данные анализируются для каждого из каналов рекламы AdWords и обновляются в режиме реального времени. Благодаря этому AdWords быстро распознает набирающие популярность ключевые слова, например связанные с праздниками и событиями, и показывает вашу рекламу заинтересованным пользователям.

После этого AdWords анализирует данные пользователей, выполнивших и не выполнивших нужное действие (например, получивших одобрение кредита), а также другие сигналы, уникальные для каждого аукциона. Данные о типе устройства, операционной системе, сети и уже установленных приложениях позволяют создать модели для идентификации самых ценных пользователей. Они используются, чтобы прогнозировать последующие аукционы, выбирать ставки и способ их назначения, а также объявления с учетом целевой аудитории.

Машинное обучение помогает маркетологам не только добиваться высокой эффективности рекламы при проведении масштабных кампаний, но и высвобождает для них самый ценный ресурс – время.

Пол Терези (Paul Teresi), директор по развитию сервиса Skyscanner, рассказывает, что универсальные кампании для приложений сэкономили его время:»Теперь я могу уделять больше внимания потребностям наших пользователей, анализу показателей, поиску возможностей для развития и роста, благодаря которым мы остаемся на шаг впереди конкурентов».

В последней статье цикла мы рассмотрим применение машинного обучения для оптимизации ставок и познакомимся с интересным примером от специалистов Google по медийной рекламе.