22 марта 2019 V Бизнес-конференция Я – ДИРЕКТОР ПО МАРКЕТИНГУ

Какие сервисы сделают вашу рекламу умнее?

Англоязычный Albert – маркетинговая платформа искусственного интеллекта, позиционируется как полностью автономный организм. За 20 000 долларов в месяц разработчики обещают, что все каналы общения с клиентом – электронную почту, SMS-рассылки, соцсети, поисковой трафик и рекламу – Albert возьмет на себя. А попутно будет оптимизировать и анализировать рекламные кампании, которые уже есть. Более доступные по цене Zeta Global и Trapica не такие умные, как Albert, так как умеют работать только с рекламными кампаниями.

Российский Origami позиционирует себя как платформа по управлению контекстной рекламой. С ее помощью рекламные кампании должны приносить еще больше конверсий, продаж и дохода, а также сокращать затраты. Делается это с помощью «гибридного оптимизатора». Он умеет: анализировать все возможные типы данных – «Яндекс.Метрику», Google Analytics, сделки из CRM-систем, коллтрекинг; учитывать текущее состояние аукциона и каждый час выставлять ставки; прогнозировать эффективность каждой ключевой фразы и размещать эффективные фразы на высоких позициях, а менее эффективные фразы – на позициях ниже; выдерживать заданные KPI; управлять даже низкочастотными запросами с 1-3 кликами в месяц; работать с учетом статистики за год и сезонность; учитывать ассоциированные конверсии. Настроить сервис несложно: подключаем счетчик Google Analytics и/или CRM-систему, указываем цели, которые приводят к продажам, и желаемый СРА. Использование Origami в тестовом проекте привел к росту показов и кликов (10-13%), конверсии на 63% при снижении ее цены на 24%.

Российский MARILYN — платформа для управления интернет-маркетингом. Она также управляет ставками и рекламным бюджетом, но помимо этого предлагает интересные функции вроде управления рекламой в зависимости от погоды. Но, в отличие от Origami, MARILYN не использует машинное обучение, поэтому настроить сервис сложнее. Чтобы добиться результата, маркетолог должен сам задать правила. Например, повысить ставку по ключевым словам, у которых была конверсия, и снизить ставку или вовсе отключить рекламу у тех ключей, которые не приносят конверсий. В рамках тестового периода рост показа составил 22% и количества кликов 18%, конверсия выросла на 62%, но при этом цена лида выросла на 34%. Так что результат зависит от настройки правил.

Машинное обучение нужно внедрять в работу маркетологов. Такие инструменты отлично будут работать в крупных проектах где большая семантика, например, в интернет-магазинах. А вот для B2B они не подходят. Конверсий в разы меньше, а для эффективной работы со ставками сервисам нужно как можно больше данных. В B2B также есть процент спамеров, которые хотят что-то вам продать и переходят по рекламным объявлениям. Их невозможно отсечь на уровне показа объявления, а это может повлиять на работу сервисов. Кроме того, если в вашем проекте есть лиды, которые заказывают товар через звонки, то у вас должен быть настроен коллтрекинг. Или таких заявок должно быть не больше 10%. Иначе система не будет повышать ставку по тем ключевым словам, у которых конверсия – это звонок.

Автор: Яна Троицкая

Полная статья: http://leadmachine.ru/2018/12/07/iskusstvennii-intellekt-v-marketinge/