Многие маркетологи думают, что взаимодействие с платформой для алгоритмических закупок автоматически оптимизирует их рекламные кампании, но в реальности все обстоит немного иначе.
Дело в том, что роль технологической платформы в процессе медиа-закупок очень часто неверно трактуется. Специалисты, использующие сторонние платформы для программируемых закупок инвентаря, не всегда понимают, что цели их рекламных кампаний могут не совпадать с финансовой ситуацией платформы.
Благосостояние data-платформ складывается из многих переменных. Поэтому суммарные показатели всегда будут для них в приоритете по сравнению с метриками какой-то отдельной рекламной кампании. И в этом нет ничего криминального. Просто маркетологам нужно понять принципы работы сетевого бизнеса.
Data-driven тактики дают маркетологам больше контроля
Основное преимущество алгоритмических закупок в том, что они упрощают процесс управления рекламными кампаниями. Хотя многие специалисты используют такие платформы для performance-маркетинга, реальные преимущества кампаний очень часто завязаны на стоимости инвентаря или способностях маркетолога, а не на самой платформе. Если вы хотите стабильно высоких результатов, вам придется взять контроль над рекламными кампаниями, которые проводятся через алгоритмическую платформу, в свои руки.
Самое главное для вас — использовать правильные data-driven практики для покупки нужных вам показов и отсеивания ненужных. Ниже представлены три полезных приема, которые часто недооцениваются маркетологами.
1. Используйте крупномасштабную аналитику
Исключить вероятность фрода или закупки некачественного инвентаря на рекламной бирже нельзя, но можно снизить ущерб от таких событий. В ситуации с автоматизированной закупкой рекламы традиционные способы оптимизации (когда повторные вложения основаны на предыдущих результатах) не работают. В момент покупки перед вами миллионы потенциальных ресурсов, поэтому вам необходимо алгоритмическое решение для оптимизации. Вы можете начать с правила 80/20:
• Рассортируйте домены всех ресурсов, проводя максимально глубокое сегментирование по признаку размера своих вложений. Затем выделите и исключите те домены, на которые тратится 80 % денег. Вас удивит, насколько коротким получится список.
• Проделайте аналогичную операцию, на этот раз по признаку ключевых показателей (CPA, CPC или временных затрат), и исключите из списка 10-20 % с самыми низкими показателями.
• Сохраните домены, на которые приходится 20 % рекламных расходов (этот список будет длинным). Поскольку вы уже исключили сети с наибольшими затратами, сюда попадут дополнительные домены.
• Проделывайте это каждый месяц.
Такой тип оптимизации необходимо проводить под руководством опытных data-аналитиков. Вы должны быть уверены в том, что задача выполняется серьезным математиком-программистом, который учитывает принципы вероятности и относительности при своих подсчетах.
Со временем вы сможете выделить из черного списка доменов те, которые нужно заблокировать только для отдельных кампаний. Регулярно проводя такие процедуры, вы сможете обезопасить свой бюджет от банкротства, вызванного низкими показателями слабых доменов. Некоторые маркетологи пытаются решить эту проблему, заводя белый список «безопасных» доменов, но такая практика редко себя оправдывает, так как крупные домены ведут себя по-разному в различных кампаниях.
2. Применяйте относительные измерения к своим аудиторным сегментам
Сегментирование аудиторий, как правило, проводится на основе демографических данных. Тем не менее, бывают неоднозначные сегменты, которые с трудом поддаются таргетированию, даже в целях продвижения бренда. Гораздо эффективнее использовать всё то же правило 80/20:
• Распределите своих клиентов по сегментам, основываясь на интересующих вас демографических данных («молодой мужчина, житель мегаполиса», «состоятельный пенсионер» или «рабочий из западной части страны») и экономической ценности этих пользователей для вас (продажи, прибыль, LTV и др.).
• Исключите нижние 20 % из списка таргетируемых сегментов, а оставшиеся 80 % разделите на 2-4 группы, также в зависимости от показателей («средние», «лучшие»).
• Узнайте соотношение прибыли со «средней» группы к прибыли с «лучших» сегментов. Допустим, ваши «лучшие» клиенты могут приносить в три раза более высокий ROI, чем «средние».
• Распределите ваши рекламные бюджеты по этим группам так, чтобы ставка за клинета из «лучшей» группы была в три раза выше ставки за клиента из «средней» группы. То же самое можно проделывать и с частотой.
Самое главное — проводить перераспределение по группам хотя бы раз в две недели, учитывая показатели уже проведенных кампаний. Со временем эта тактика позволит вам собрать достаточно данных для максимально точного таргетирования своих аудиторий.
3. Используйте сегментацию, основанную на системе скоринга
Этот подход может быть особенно полезным для performance-маркетологов с трудноопределяемыми клиентскими сегментами и для специалистов, приоритетной целью которых является привлечение новых клиентов. Скоринг аудитории — алгоритмический процесс, в ходе которого каждому члену вашей целевой аудитории присваивается уникальный показатель экономической ценности. Можно проводить такой скоринг на 80 % ваших клиентов, которых мы выделили ранее, либо на менее информативных сегментах.
Использование надежного скорингового метода и последующее распределение результатов по группам значительно скажется на результатах ваших кампаний. Эта стратегия также укладывается в правило 80/20:
• Рассортируйте целевые аудитории по группам в зависимости от экономической ценности каждого потенциального клиента. Выделите треть (если разделили ЦА на 3 группы) с самой высокой ценностью.
• Распределите эти сегменты в желаемые рекламные группы и начинайте кампанию. Можно совершенствовать тактику, проводя дистрибутивный анализ по выделенным сегментам, чтобы сделать их максимально гранулированными.
Не усложняйте. Начните с простых операций, которые дадут вам мгновенные результаты. А идеи для улучшения процесса будут возникать быстрее, чем вы сможете их воплощать.