Тендеры и лиды
Информация
Знакомый сценарий: запустили кампанию на автостратегии, на третий день посмотрели в кабинет, увидели CPL выше целевого и полезли руками поднимать ставку или менять цель. Алгоритм воспринимает это как новые условия и заново начинает обучение. Через несколько дней специалист снова недоволен цифрами, снова что-то трогает.
Это не ошибка алгоритма. Это ошибка человека, который принял нормальную нестабильность обучения за провал стратегии и не дал ему закончиться.
Автостратегия не знает заранее, какая ставка на каком аукционе приведёт к конверсии. Она учится по мере показов: собирает данные о том, кто кликнул, кто купил, при каких условиях, и постепенно уточняет прогноз вероятности конверсии.
На старте у алгоритма мало данных, поэтому он вынужден исследовать: пробовать ставки и сегменты аудитории шире, чем стал бы делать зрелая модель, чтобы набрать статистику. Именно поэтому в первые дни результат обычно менее стабильный и хуже целевого: это плата за сбор данных, без которых точного прогноза не будет в принципе.
Платформы обычно указывают минимальный объём конверсий, при котором стратегия выходит из обучения и переходит к стабильной оптимизации. Пока этот объём не набран, делать выводы об эффективности кампании по ежедневным цифрам ещё рано.
Не любое действие в кабинете сбрасывает прогресс, но многие сбрасывают. Обычно к таким действиям относятся: заметное изменение целевой цены за конверсию или доли рекламных расходов, резкое изменение дневного бюджета, смена цели оптимизации, существенное изменение аудитории или гео, замена большей части объявлений или полная пауза кампании на длительный срок.
Если условия аукциона, на которых алгоритм строил прогноз, поменялись достаточно сильно, старая модель больше не описывает реальность, и разумнее собрать данные заново, чем продолжать оптимизировать под устаревшую картину. Проблема не в этом правиле, а в том, что специалисты меняют настройки чаще, чем нужно, и почти всегда по неверной причине.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13691 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Клиент или руководитель обычно хочет видеть результат сразу. Нестабильность периода обучения выглядит как повод вмешаться: цифры плохие, значит что-то не так, значит нужно исправить.
Специалист меняет ставку, обучение начинается заново, через несколько дней снова видит нестабильные цифры, снова меняет настройку. Кампания застревает в цикле, где она просто не успевает набрать достаточно данных для выхода на стабильную работу, потому что каждая попытка "улучшить" её сбрасывает накопленные данные обучения.
Первое, что стоит проверить - реальная техническая ошибка: неправильно размеченная цель, битый пиксель, конверсии не долетают до системы. Такую проблему нужно чинить сразу, потому что без корректных данных алгоритм не сможет обучиться правильно.
Если с трекингом всё в порядке, стоит смотреть не на дневные цифры, а на количество накопленных конверсий и общий тренд за весь период с момента запуска или последнего значимого изменения.
Разовый скачок CPL в отдельный день почти всегда шум, а не сигнал. У многих платформ в интерфейсе есть собственный индикатор статуса обучения кампании, и прежде чем делать выводы об эффективности, разумно свериться с ним, а не только со сводкой по расходу
Первое: не трогать целевую цену, бюджет и аудиторию в первые дни после запуска без веской технической причины. Нестабильность в этот период ожидаема и сама по себе не повод для вмешательства.
Второе: если изменения всё же нужны, вносить их сразу, а не по одной настройке в день.
Третье: закладывать реалистичную стартовую цель с самого запуска, а не запускать кампанию со слишком амбициозными настройками и потом откатывать назад.
Четвёртое: договариваться с заказчиком заранее, что первые недели - это обучение, а не итоговый результат.
Пятое: если кампания уже вышла из обучения и работает стабильно, менять целевые показатели небольшими шагами, а не скачком.
Терпение в период обучения - такой же важный фактор эффективности, как ставка или креатив. Специалист, который не трогает кампанию первую неделю и даёт алгоритму завершить обучение, чаще получает лучший результат, чем тот, кто меняет настройки каждый день.
