Глядя на контекстную рекламу в 2018 году: прогнозы на Новый год

1. Дополнительные функции таргетинга на аудиторию

Наиболее существенные изменения в контекстной рекламе за последние пять лет были связаны с функциями таргетинга на аудиторию, и 2018 год не станет исключением. Мы прогнозируем, что таргетинг на аудиторию будет развиваться по-разному.

Расширение таргетинга на списки электронных адресов

Сопоставление клиентов — это таргетинг на аудиторию на основе данных CRM (Customer Relationship Management). Он позволяет показывать рекламу на основе данных о текущих клиентах, которыми вы решили поделиться с Google. В настоящее время вы можете использовать этот таргетинг в свойствах Google, таких как поиск и реклама в Gmail. Однако в настоящее время он недоступен для сторонней общей медийной рекламы.

В течение 2018 года мы должны увидеть расширение возможностей таргетинга на списки электронных адресов. Поскольку этот таргетинг основан на данных CRM, мы можем увидеть некоторые ограничения в ЕС и других регионах. В этих областях действует множество законов о конфиденциальности, которые ограничивают использование данных клиентов в рекламе. Тем не менее, мы по-прежнему можем ожидать повсеместного расширения возможностей таргетинга на списки электронных адресов.

Расширение похожих списков

Списки, похожие на списки аудитории, которые вы создаете в AdWords. В настоящее время, если вы не соответствуете минимальному размеру данных, вы редко видите эти списки как доступные. По мере того, как машинное обучение будет лучше моделировать поведение пользователей и сопоставлять их с другими людьми, ожидайте увидеть больше похожих списков, доступных в вашей учетной записи.

Более простое управление сторонними списками

Одной из наименее используемых функций AdWords является возможность использовать сторонние списки, не относящиеся к Google, в вашей учетной записи PPC. Для этой функции доступно более 92 000 списков аудитории. Эти списки исходят от сторонних поставщиков данных, таких как BlueKai.

Есть две причины, по которым эти списки не отображаются в большинстве учетных записей:

• Большинство людей не арендуют списки аудитории
• Они платят на основе CPM (цена за показ).

Хотя большинству небольших учетных записей никогда не потребуется накладывать сторонние данные на таргетинг Google, иногда это полезно, особенно когда вы пытаетесь охватить очень узкий сегмент рынка. К сожалению, когда вы платите по цене за тысячу показов в продукте с оплатой за клик, комбинация способов оплаты может усложниться. Внезапно показ перестает быть бесплатным при использовании этого метода. В AdWords вы платите за клик; с CPM вы платите за показ. Смешивание этих двух противоположных платежных систем может быть сложной задачей, поэтому вы должны быть очень осторожны при использовании сторонних списков.

Ожидайте, что в 2018 году станет проще управлять интеграцией данных сторонних списков.

Страшное неизвестное продолжает уменьшаться

За последние несколько лет появилось несколько новых функций демографического таргетинга. Однако для многих рекламодателей эти функции не имели большого значения, поскольку их демографические данные в основном состояли из «неизвестных» пользователей, а не пользователей, чей возраст, пол и другие характеристики известны.

В 2017 году число неизвестных для многих значительно сократилось. Мы прогнозируем, что в 2018 году к известным категориям попадет больше пользователей, что сделает многие из этих расширенных функций полезными для большего числа рекламодателей.

Принятие таргетинга на аудиторию?

В мире PPC есть две основные вехи для изучения функций:

• Когда функция доступна для общего использования
• Когда он на самом деле используется (если когда-либо) постоянно

Большинство компаний пробовали ремаркетинг в контекстно-медийной сети. Когда мы изучаем большое количество аккаунтов, многие из них пробовали его для поисковой сети, но не полностью внедрили ремаркетинг для поиска. Когда мы смотрим на похожие списки, списки электронных адресов и демографические данные, эти функции не используются в большинстве учетных записей. Причина отсутствия усыновления тройная:

• Отсутствие понимания и образования в этой области
• Недостаточно данных для использования небольшими аккаунтами
• Google не предоставил инструменты для простого масштабирования всех функций в корпоративных учетных записях.

С изменением интерфейса Google и появлением большого набора функций 2018 год должен стать годом, когда Google упростит пользователям масштабное внедрение этих функций. Будем надеяться, что 2018 год также станет годом, когда таргетинг на аудиторию будет использоваться в большинстве аккаунтов PPC.

2. Изменения в управлении атрибуцией

Если пользователь нажимает на три поисковых объявления, два органических списка, читает вашу электронную почту и затем совершает конверсию, какие посещения получают ценность для конверсии? На этот вопрос и пытается ответить менеджмент атрибуции. В 2018 году мы увидим два основных изменения в управлении атрибуцией.

Торги по атрибуции

На данный момент большинство компаний делают ставки по «Последнему клику». Это означает, что если человек посещает ваш веб-сайт шесть раз, а затем покупает, последний клик получает всю оценку. В мире прямого ответа это может быть хорошо. В процессе длительного пути потребителя этот тип ставок игнорирует то, как пользователь нашел вас изначально. Он также имеет тенденцию переоценивать клики по бренду, поскольку клики по бренду обычно являются последним кликом перед конверсией. Таким образом, атрибуция ставок требует большего внимания к параметрам тонкого различения, чтобы быть полезной в процессе PPC.

В настройках конверсии вы можете выбрать способ подсчета конверсий в вашей учетной записи, изменив модель атрибуции с «Последний клик» на любой другой вариант:

После того как вы внесете это изменение, вы начнете видеть дробные данные о конверсиях по всей своей учетной записи. Любые ставки, которые вы делаете на основе данных о конверсиях, будут основываться на выбранной вами модели атрибуции. Хотя эта функция была доступна некоторое время, она использовалась недостаточно. С ростом осведомленности об атрибуции и простоте реализации мы увидим, что многие другие аккаунты будут предлагать ставки на основе модели атрибуции, а не по последнему клику.

Обсуждение управления межканальной атрибуцией

Если вы измените свою модель атрибуции на «На основе позиции» и включите ставки CPA, то вы автоматизируете свои платные поисковые ставки с помощью модели атрибуции. Однако эти ставки полностью игнорируют социальные, электронные, органические и другие клики. Клики, используемые в этой модели атрибуции, — это, прежде всего, ваши клики PPC. Анализ межканальной атрибуции теперь можно выполнять на уровне канала. Как только вы начнете связывать отдельные точки соприкосновения, в том числе поисковые запросы, фактические предложения по электронной почте и упоминания в социальных сетях, которые произошли в течение всего цикла конверсии, модели перестанут работать. Эта неудача не является математической по своей природе, а скорее является результатом того, насколько скудными становятся пути, когда вы так глубоко копаетесь в каждом пути клика перед конверсией.

Хотя мы не увидим такого типа торгов в 2018 году, мы должны увидеть больше разговоров о том, как правильно справляться с этими сценариями. Нам нужно начать создавать модели и инструменты для анализа всего потребительского пути, связанного с необходимыми точками взаимодействия, ставками и распределением бюджета.

3. Машинное обучение становится умнее

Машинное обучение очень полезно на начальных этапах, однако кажется, что со временем оно становится глупее, а не умнее. Больше данных должно означать лучшее обучение, но это не всегда так. В 2018 году мы должны увидеть, как машинное обучение станет умнее. Рассмотрим простой сценарий: у вас есть одно объявление во всех ваших группах объявлений, которое подходит для пользователей, выполняющих поиск в течение всего года. За неделю до Черной пятницы вы создаете одно объявление в своих группах объявлений, в котором упоминаются праздничные распродажи. Затем машинное обучение начинает смотреть, как работают эти два объявления. Он быстро поймет, что реклама, в которой упоминаются праздничные распродажи, работает намного лучше, чем реклама, в которой распродажа не упоминается. Таким образом, он почти все время показывает праздничную рекламу.

Затем сезон отпусков проходит, и с началом января реклама специальных праздничных распродаж становится неуместной. Любой толковый маркетолог согласится, что сезонную рекламу пора приостановить, однако машина не соглашается. Он по-прежнему чаще всего показывает рекламу праздничных распродаж, потому что по-прежнему работает на основе самых последних данных. В конце концов, машина увидит, что это объявление не работает, и перестанет его показывать, но это требует времени. Может пройти март или апрель, прежде чем машинное обучение догонит современные тенденции.

Машинное обучение хорошо находит закономерности и принимает решения. Проблема в том, что требуется время, чтобы наверстать упущенное или изучить новые закономерности при изменении данных или исходных данных. Машинное обучение просто не способно изменить свое мнение.

AdWords использует машинное обучение уже несколько лет, и такие сценарии становятся все более распространенными. В течение 2018 года мы должны увидеть, как машинное обучение станет умнее. В 2016–2017 годах машинному обучению требовалось меньше данных для принятия решения, которое способствует более быстрому обучению. Теперь ему нужно узнать, что вы можете изменить предыдущие решения, когда сценарии изменились.

Как дела?

Играть в гадалку и делать прогнозы на будущее может быть весело, так как это дает вам повод отступить от повседневных мелочей и принять более целостный взгляд и подход к контекстной рекламе. Вы понимаете, что маркетологу важно смотреть в прошлое, настоящее и будущее, чтобы лучше обслуживать рекламодателей. Успех зависит от тонкого сочетания многих вещей, таких как изучение того, что произошло в прошлом, какие движки в настоящее время способны кодировать, куда ведутся разговоры в будущем и что логически последует в наступающем году.

В 2018 году мы планируем продолжить писать статьи и проводить вебинары, посвященные плате за клик, текущим разработкам и тому, как сделать свой аккаунт более прибыльным. Наш окончательный прогноз заключается в том, что 2018 год станет замечательным годом для маркетологов PPC, и мы надеемся, что вы продолжите следить за нами, поскольку мы делимся последними советами для успеха PPC.