ما علمتنا به 30000 حساب عن التعلم الآلي و PPC

قبل سنوات ، بنى فريقنا تقنية آلية ذاتية التحسين يمكنها تحقيق إدارة عروض الأسعار والميزانية بشكل أسرع وأفضل من أي إنسان ، باستخدام بيانات أكثر مما يمكن لأي شخص أن يفكر فيه. تم إنشاء هذه التقنية من قبل علماء الصواريخ مع براءات اختراع أخرى للذكاء الاصطناعي وتتضمن أكثر من 30 خوارزمية معقدة. ليس مجرد نظام آلي قائم على القواعد ، بل إنه في الواقع يتحسن ذاتيًا باستمرار ، مما يجعله أقرب شيء لدينا في صناعة التسويق عبر محرك البحث إلى الذكاء الاصطناعي .

لقد سُئلنا كثيرًا عن تقنية التعلم الآلي الخاصة بنا والمعروفة باسم Acquisio Turing ^TM وما نوع النتائج التي يمكن أن يتوقعها المسوقون منها ، لأن الوكالات والمسوقين سئموا من المطالبات من مقدمي الخدمات المالية. لذلك شرع فريقنا في وضع أجهزتنا على المحك.

أردنا أن نفهم بالضبط نوع نتائج الحملات التي يمكن أن يتوقعها المسوقون من Acquisio Turing مقابل الحسابات التي لم تكن موجودة على هذه التقنية. ستسقط الفكوك ، وستطير البيانات ، وستتدحرج الرؤوس ... هل أنت مستعد لتسخير يديك ببعض بيانات التعلم الآلي؟ ها نحن ذا!

معلمات الدراسة

تضمنت الدراسة الفعلية ما مجموعه 32،858 حساباً بين 1 سبتمبر 2015 و 1 أبريل 2017 ، بعضها كان على Acquisio Turing. والآخرين الذين لم يقارنوا النتائج من شهر 1 إلى شهر 3 من تاريخ التنشيط

كما هو موضح أدناه في الدروس من 1 إلى 4 ، اخترنا الإبلاغ عن كل من المتوسطات والمتوسطات لأن المكاسب الكبيرة جدًا يمكن أن تهيمن على المتوسط ​​، مما يؤدي إلى انحراف التوقعات. على سبيل المثال ، إذا كان لدى أحد عملائنا زيادة بنسبة 3000٪ في التحويل بينما كانت النسبة الباقية بين 50 و 100٪ ، فسيتم سحب المتوسط ​​لأعلى بسبب الانحراف. الوسيط أقل عرضة لتأثير القيم المتطرفة.

بالنسبة للدرسين 5 و 6 ، ألقينا نظرة على جميع الحسابات الموجودة في Acquisio Turing بالإضافة إلى تلك التي لم تكن كذلك وكسرت المقارنات بواسطة شبكات الناشرين ، إما AdWords أو Bing.

الدرس الأول: الحسابات عبارة عن تفاح وبرتقال

لم يتم إنشاء جميع الحملات على قدم المساواة. يعتمد نجاح الحملة على العديد من العوامل. يمكن أن يكون لإحدى الحملات ميزانية عالية ، ويمكن أن يكون لأخرى إطار زمني أقصر ، ويمكن أن تبيع إحدى الحملات منتجات أكثر شهرة ، بينما لا تتمتع أخرى بمنافسة قليلة. من أجل فهم أي شيء والحصول على بيانات ذات دلالة إحصائية ، يجب إجراء مقارنات بين الحسابات فقط.

كان علينا تقسيم البيانات بشكل صحيح ومقارنة التفاح بالتفاح. نظرًا لأن Acquisio Turing عبارة عن أداة لإدارة عروض الأسعار والميزانية ، فقد كان من المهم للغاية مقارنة الحسابات بميزانية مماثلة عند قياس تكلفة النقرة ، ومعدل النقر ، وتكلفة الاكتساب والتحويلات. لتحديد هذه المقاييس ، قمنا بتصفية الحسابات الخاصة بالإنفاق المماثل ، ضمن نطاق زائد أو ناقص 10٪ ، وترك 8235 * حسابًا.

* تمت إزالة القيم المتطرفة قبل حساب المتوسطات من خلال معالجة الدرجات على أنها موزعة بشكل لوغاريتمي عادي وباستخدام طريقة الانحراف المطلق الوسيط.

الدرس الثاني: التكلفة المخفضة للنقرة (CPC)

يلجأ الناس إلى Google للبحث عن الخدمات. سمحت Google للمعلنين بالاطلاع على نتائج البحث وفرضت عليهم رسومًا لكل عميل متوقع. تكلفة النقرة هي المقياس الذي أنشأته Google والذي يحدد المبلغ الذي سيدفعه المعلنون في كل مرة ينقر فيها الشخص على إعلانه. يفرح المسوقون لأن تكلفة حملاتهم الإعلانية على شبكة البحث لا ترتفع إلا عندما تكون الحملات فعالة ؛ ومع ذلك ، على الرغم من جودة النقرات ، هناك تكلفة لهؤلاء العملاء المحتملين.

بالنسبة إلى حسابات 8235 التي كانت قابلة للمقارنة ، لاحظنا انخفاضًا بنسبة 7٪ في تكلفة النقرة في المتوسط ​​بين الشهر الأول والثالث. كان الوسيط للمجموعة انخفاضًا بنسبة 10٪ ، مما يعني أن نصف حسابات الاستحواذ على Turing شهدت انخفاضًا في تكلفة النقرة بنسبة 10٪ أو أفضل. بشكل عام ، شهد حوالي الثلثين انخفاضًا في تكلفة النقرة.

الجحيم نعم لانخفاض تكلفة النقرات !!

الدرس الثالث: زيادة النقرات

على الرغم من أن النقرات ليست الشيء الوحيد المهم نظرًا لأنها قد لا تؤدي إلى التحويل لأسباب عديدة ، فإننا جميعًا نريد نقرات عالية الجودة - زيارات حقيقية لصفحاتنا المقصودة من العملاء المحتملين المهتمين.

لقد لاحظنا أن عدد النقرات زاد في المتوسط ​​بنسبة 15٪ خلال الأشهر الثلاثة الأولى. مرة أخرى ، كان متوسط ​​تغيير النقرة بين الشهر الأول والشهر الثالث 8٪ ، مما يعني أن نصف الحسابات على Acquisio Turing شهدت زيادة في النقرات بنسبة 8٪ أو أفضل. بشكل عام 59٪ شهدوا زيادة في النقرات.

شكرًا لك على التعلم الآلي لجلب النقرات! حان الوقت لإجراء بعض التحويل ...

الدرس الرابع: انخفاض تكلفة الاكتساب وزيادة التحويلات

تكلفة الاكتساب هي المبلغ الذي يدفعه المعلنون لكل تحويل. التحويلات هي الهدف النهائي لأي حملة PPC وللإعلان بشكل عام. ومع ذلك ، قد يكون تتبع التحويلات أمرًا صعبًا في بعض الأحيان. من UTMs إلى مدير العلامات وحتى برامج الجهات الخارجية ، يمكن أن تصبح الأمور فوضوية بسرعة كبيرة.

من بين 8235 حسابًا كان لديها إنفاق ميزانية في حدود 10٪ من بعضها البعض ، كان 2،490 * فقط يتتبع التحويلات ، مما يعني أنه بالنسبة لجزء التحويل من دراستنا ، فإننا نقارن ما يقل قليلاً عن 2500 حساب PPC.

من بين الحسابات التي تتبع التحويلات ، كان متوسط ​​تغيير تكلفة الاكتساب انخفاضًا بنسبة 18٪ أو أفضل. هذا يعني أن نصف الحسابات أو أكثر خفضت تكلفة الاستحواذ بنسبة 18٪ أو أفضل. بشكل عام ، شهد 64٪ من المجموعة انخفاضًا في تكلفة النقرة.

من بين الحسابات التي كانت تتتبع التحويلات ، لاحظنا زيادة في عدد التحويلات بنسبة 71٪ ... الأمر الذي جعل فريقنا جميعًا مثل:

عبر GIPHY

ومع ذلك ، لكي نكون متحفظين ، يجب أن ننظر دائمًا إلى متوسط ​​تغيير التحويل الذي كان زيادة بنسبة 22٪ في التحويلات بين الشهر الأول والشهر الثالث. وهذا يعني أن نصف المجموعة قد حسنت التحويلات بنسبة 22٪ على الأقل أو أفضل. بشكل عام ، شهدت 62٪ من الحسابات التي تستخدم التعلم الآلي زيادة في عدد التحويلات.

الآن هذا شيء تكتب عنه إلى المنزل!

* تمت إزالة القيم المتطرفة قبل حساب المتوسطات من خلال معالجة الدرجات على أنها موزعة بشكل لوغاريتمي عادي وباستخدام طريقة الانحراف المطلق الوسيط.

الدرس الخامس: تحقيق الميزانية كثيرًا في كل مرة

لا يُنظر دائمًا إلى تحقيق الميزانية كمقياس رئيسي. لقد كتبنا مؤخرًا منشورًا على مدونتنا حول سبب وجوب أن يكون تحقيق الميزانية مؤشر أداء رئيسي:

"إذا كان مسوق الدفع بالنقرة (PPC) ينفق أكثر من الميزانية ، فهذه مشكلة لأسباب واضحة. حتى لو كان الإنفاق الزائد يعني تحقيق مؤشرات أداء رئيسية أخرى مهمة مثل التحويلات ، فقد لا يمتلك العميل ببساطة أموالاً إضافية ؛ ومن ثم ، تخصيص الميزانية في المقام الأول. إذا كان مسوق الدفع بالنقرة ينفق الميزانية ، فسوف يسأل العميل عن سبب عدم وضع جميع الموارد التي تم إعطاؤها لتحقيق أقصى قدر من النتائج. وفي الوقت نفسه ، لا يمكن لأي شخص قياس عائد الاستثمار باستمرار إذا كان الاستثمار مختلفًا كل شهر ، وبالتالي هناك أيضًا سلامة البيانات في خطر. في نهاية المطاف ، إذا لم يتمكن المسوقون من PPC من إنفاق الميزانية بشكل دقيق ومتسق ، سيرغب العميل في إنفاق أمواله مع شخص يمكنه ذلك ".

مع وضع هذا الأساس المنطقي في الاعتبار ، من المهم للغاية بالنسبة إلى جهات التسويق التي تعمل بنظام الدفع لكل نقرة (PPC) تحقيق ميزانيتها شهرًا بعد شهر. أردنا معرفة ما إذا كان التعلم الآلي يمكن أن يساعدهم في القيام بذلك. للإجابة على سؤال تحقيق الميزانية الخاص بنا ، قمنا بمقارنة حساباتنا التي كانت تستخدم تقنية التعلم الآلي الخاصة بنا مع تلك التي لم تكن كذلك. كان علينا أيضًا أن نفكر في أولئك الذين كانوا يستخدمونها للحملات على AdWords وأولئك الذين كانوا يديرون حملات Bing. نظرنا إلى إجمالي 32858 حسابًا:

• 12 ، 651 كانوا يستخدمون التعلم الآلي في AdWords
• 11،094 لم يستخدموا التعلم الآلي على AdWords
• 6،342 كانوا يستخدمون التعلم الآلي على Bing
• لم يستخدم 2771 التعلم الآلي على Bing

متوسط ​​تحقيق الميزانية

بالنسبة لبرنامج AdWords ، وجدنا أن احتمالية تسريع الحسابات وإنفاقها على النحو المنشود تزيد بمقدار 3.4 مرات عن الحسابات التي لا تستخدم Acquisio Turing.

بالنسبة إلى Bing ، وجدنا أن الحسابات كانت في المتوسط ​​11 مرة أكثر احتمالية لتسريع وإنفاق ميزانيتها الشهرية باستخدام Acquisio Turing من الحسابات التي لم تكن كذلك.

إذا قمنا بتقسيم البيانات حسب إنفاق الميزانية ، وجدنا ما يلي:

• كانت الحسابات التي أنفقت أقل من 500 دولار شهريًا أكثر احتمالا 3.1 مرة لبلوغ ميزانيتها على AdWords و 11.3 مرة على Bing ، مقارنة بالحسابات التي لا تستخدم التعلم الآلي.
• كانت الحسابات التي أنفقت ما بين 500 دولار و 1500 دولار شهريًا أكثر احتمالاً بمقدار 2.3 مرة لبلوغ ميزانيتها على AdWords و 10.1 مرة على Bing أكثر من الحسابات التي لا تستخدم التعلم الآلي.
• الحسابات التي أنفقت أكثر من 1500 دولار شهريًا كانت أكثر احتمالًا بمقدار 5.2 مرة لبلوغ ميزانيتها على AdWords و 18.6 مرة على Bing ، مقارنة بالحسابات التي لا تستخدم التعلم الآلي.

الدرس رقم 6: متوسط ​​القيمة الدائمة للحسابات يزداد

مقدار الوقت الذي يقضيه الحساب على النظام الأساسي يمكن أن يعني بعض الأشياء الجيدة. بادئ ذي بدء ، من المرجح أن تستمر الحملات الناجحة أكثر من الحملات التي لا تحقق أداءً جيدًا وتتوقف مؤقتًا أو تُلغى. ثانيًا ، بالنسبة للوكالة أو المورِّد أو شريك القناة ، فهذا يعني المزيد من الأموال. اعتمادًا على حجم الحسابات التي تمثلها هذه القيمة الأطول عمرًا ، يمكن أن توفر إيرادات سنوية أكبر بشكل ملحوظ على نطاق واسع.

لتحديد ما يحدث لـ LTV لـ 32858 حسابًا قمنا بتقسيمها من قبل أولئك الذين يستخدمون تقنية التعلم الآلي وأولئك الذين لم يفعلوا ذلك. وجدنا أن أولئك الذين يستخدمون تقنية التعلم الآلي عاشوا شهرًا أطول على AdWords وشهرين ونصف الشهر أطول على Bing من أولئك الذين لم يستخدموا.

ما الذي يمكن أن يعلمك التعلم الآلي عن قدرة شرائية

نظرًا لأن تقنية التعلم الآلي التي طبقناها في هذه الدراسة تعمل باستمرار على التحسين الذاتي ، وتزداد ذكاءً حرفيًا كل يوم ، فإننا نتوقع أن النتائج المقدمة أعلاه ستتحسن فقط.

ملخص TLDR:

1. من أجل فهم أي شيء والحصول على بيانات ذات دلالة إحصائية ، يجب إجراء مقارنات بين الحسابات فقط.
2. شهدت نصف الحسابات التي تستخدم التعلم الآلي انخفاضًا في تكلفة النقرة بنسبة 10٪ أو أفضل. بشكل عام ، شهد حوالي الثلثين انخفاضًا في تكلفة النقرة.
3. شهدت نصف الحسابات التي تستخدم التعلم الآلي زيادة في النقرات بنسبة 8٪ أو أفضل. بشكل عام 59٪ شهدوا زيادة في النقرات.
4. خفض نصف أو أكثر من الحسابات تكلفة الاكتساب بنسبة 18٪ أو أفضل. بشكل عام ، شهد 64٪ من المجموعة انخفاضًا في تكلفة النقرة.
5. من بين الحسابات التي كانت تتتبع التحويلات ، لاحظنا زيادة في عدد التحويلات بنسبة 71٪. بشكل عام ، شهد 62٪ من المجموعة زيادة في عدد التحويلات.
6. بالنسبة لبرنامج AdWords ، وجدنا أن احتمالية تسريع الحسابات وإنفاقها على النحو المنشود تزيد بمعدل 3 أضعاف عن الحسابات التي لا تستخدم التعلم الآلي.
7. بالنسبة إلى Bing ، وجدنا أن احتمال إنفاق الحسابات لميزانيتها الشهرية باستخدام التعلم الآلي يزيد 11 مرة في المتوسط من أولئك الذين لم يكونوا كذلك.
8. عاشت الحسابات التي تستخدم تقنية التعلم الآلي أربعة أشهر أطول من تلك التي لم تكن كذلك.

من تكلفة النقرة المنخفضة إلى معدلات التحويل الأعلى ، والقيمة الدائمة أطول وأكثر ، اكتساب تورينج قدمت بالفعل قيمة هائلة للحسابات التي تديرها على مدار العامين الماضيين. نحن متحمسون حقًا لمشاركة الأخبار السارة مع المسوقين مثلك حيث بدأت كمية متزايدة من حلول التعلم الآلي في تشكيل حياتنا والآن حملات التسويق عبر محرك البحث لدينا!

اعتمادات الصورة

الصورة الرئيسية: Unsplash / Maxime Bhm

جميع لقطات الشاشة بواسطة تشاندال نولاسكو دا سيلفا. مأخوذ صيف وشتاء 2017 من أحدث تقرير Acquisio Turing Performance Report.