Güle Güle Teklif: Makine Öğreniminin EBM Hedefleri İçin Çalışmasını Sağlama

Haziran ayında ekibimiz SMX Advanced 2018 için Seattle'a gitti . Biz oradayken uzmanların Google'ın makine öğreniminin gerçekten eller serbest bir çözüm olmadığı ve kampanya yöneticilerinin zaten EBM ve ROAS hedeflerini ayarlaması ve güncellemesi gerektiği hakkında konuştuğunu duyduk.

“Otomatik SEM için tamamen Google'a güvenmekten çok uzaktayız. Tam otomatik teklif vermede bile, size EBM hedeflerinizi ve ROAS teklifinizi değiştirmenizi söylerler, bu nedenle tamamen elden geçirilmemiş veya otomatikleştirilmiş değildir."

Bu yorumu duyduktan sonra, ekibimiz Acquisio'nun makine öğrenimi teknolojisini (Acquisio Turing olarak bilinir) ve bu teknolojinin Google'ın makine öğreniminde eksik olan şeyleri nasıl ele aldığını düşünmeye başladı. Bir düşünce olarak bile tartışmalı ve cesur bir ifadeydi, bu yüzden durumu okuyucularımızla birlikte ele almak istedik.

Acquisio Turing ile tanışın

Konuya girmeden önce gerekli tanıtımları yapalım. Toplu olarak Acquisio Turing olarak bilinen yapay zekalı algoritmalarımızı paketledik ve geçen yıl dünyaya sunduk.

Sonsuz optimizasyon kullanan Acquisio Turing, farklı görevleri yerine getiren 30'dan fazla farklı algoritmadan oluşur. Bu makine öğrenimi teknolojisi, teklif ve bütçe yönetimi (BBM) performans sonuçlarıyla ünlü olurken , para yönetiminin ötesine geçti ve her gün diğer PPC görevlerini yerine getirme konusunda daha akıllı hale geliyor (bu yıl Acquisio'dan daha fazla AI aracı için bizi izlemeye devam edin!) .

Acquisio Turing, EBM Teklifinizi Nasıl Ele Alır?

Acquisio Turing'in hedefi, tıklamalar veya dönüşümler için optimizasyon olsun, reklam bütçesini verimli bir şekilde harcamaktır. Genel bir dönem bütçesi (genellikle aylık bütçe) ve her bir dönüşüm için bir maksimum fiyat sınırı göz önüne alındığında, makine öğrenimi teknolojisi şunları yapmaya çalışır:

• Maksimum fiyat sınırının altında bir ortalama fiyatla en fazla dönüşümü elde edin
• Bütçenin tüm dönem boyunca sürmesini sağlayın
• Reklam zaman planlaması tarafından belirlenen tüm süre boyunca reklamların her gün açık artırmada olduğundan emin olun

Acquisio Turing, belirli bir EBM değerini hedeflemeyerek, sürekli değişen koşullar altında bile bütçenin tamamının harcanabileceği ideal EBM'yi bulmayı seçebilir.

Acquisio Turing EBM Optimizasyonu ile EBM Hedefleme Otomatik Teklif Verme karşılaştırması

Öyleyse elimizdeki durumu ele alalım. Acquisio Turing ile somut bir EBM değerini hedefleyen otomatik bir teklif verme aracı arasındaki fark nedir? Cevap aslında karmaşıktır ve en iyi şekilde farklı senaryolar aracılığıyla verilir. Bunları, PPC için geçerli olduğu için temel ekonomiyi kullanarak inceleyelim.

Senaryo 1: Reklamveren Makul Bir CTA Hedefi Belirler

Bu varsayımsal senaryoda, bir reklamverenin aylık 3.000 TL'lik bir bütçe oluşturduğunu ve 10 TL'lik bir EBM hedeflemeye karar verdiğini varsayalım. Aylık bütçe, 100 ABD doları tutarında bir günlük bütçeye dönüşür (ayda 30 gün olduğu varsayılarak). 10 ABD doları EBM hedefiyle, reklamveren günde ortalama 10 dönüşüm bekleyebilir. 10 ABD doları EBM hedefi iyi bir seçim miydi? İş açısından bakıldığında, 10 dolarlık hedefin haklı olduğunu varsayalım. Hesap yapısı, işletme, konum göz önüne alındığında, 10 ABD dolarından dönüşüm elde etmek bile mümkün mü? Eğer öyleyse, kaç tane? Her ay 3,000 doları harcamak için yeterli mi? Bunu öğrenmenin tek yolu, otomatik teklif vermeyi ayarlamak ve sonuçları izlemektir.

Bu soruna arz ve talep ekonomisi açısından yaklaşılabilir. Bu senaryoda, reklamveren, dönüşümleri satın almaya çalışan talep tarafını temsil eder. Varsayımsal örneğimizin talep eğrisi, yatay eksenin dönüşümün fiyatı (EBM) ve dikey eksenin dönüşüm sayısı olduğu aşağıdaki grafikte gösterilmektedir:

Gördüğümüz gibi, 10$'lık EBM, 100$'lık bir günlük bütçeyle günde 10 dönüşüm anlamına gelir.

Reklamveren EBM hedefini değiştirirse, beklenen dönüşüm sayısı bu eğri boyunca hareket eder. Ancak bu grafik tek başına neyin mümkün olduğuna cevap vermiyor. 5 dolarlık bir hedef EBM işe yarayabilir ve günde 20 dönüşüm getirebilir mi? Yine, reklamverenimiz için bunu öğrenmenin tek yolu, belirli bir EBM'yi (hedef 5 ABD doları) hedefleyen otomatik teklif verme, izleyip öğrenmedir.

2. Senaryo: Reklamveren İddialı Bir CTA Hedefi Belirler

Asıl cevap, müzayede piyasasının arz eğrisinden gelir. Altında dönüşüm satın alamayacağınız bir minimum fiyat vardır. Diğer uçta ise, belirli bir EBM'nin üzerindeyseniz, temel olarak pazarın sahibi olursunuz ve alabileceğiniz dönüşüm sayısı seviyeleri düşer (yani bir noktada, daha fazla tıklama için ne kadar öderseniz ödeyin, daha fazlasını elde edemezsiniz). teslim edilemedikleri için dönüşümler).

Varsayımsal örneğimiz için arz ve talep eğrisi aşağıda gösterilmiştir.

Yukarıdaki grafik, ilkinden alınmıştır ve EBM'mizin alabileceği en düşük değerin 3 ABD doları olduğunu gösterir. Ancak, bu düşük fiyatla günde ortalama yalnızca 1 dönüşüm elde edebilirsiniz. Arzu edilen 5$'lık EBM'de bile arz talebi karşılamıyor; 20 dönüşüm elde etmek yerine, pazar yalnızca 12 getiri sağlar; bu, 10$ EBM'de 10'a göre bir gelişmedir, ancak yine de her gün harcanmamış 40$'ı bırakmaktadır.

Reklamveren tahsis edilen bütçenin sonucunu en üst düzeye çıkarmaya kararlıysa, bunlar arasında bir yerde bir değer denemek ve onu iyileştirmeye devam etmek en iyisidir - veya - hangi hedef EBM'nin seçileceği konusunda endişelenmenize gerek kalmadan Acquisio Turing'in makine öğrenimi algoritmalarının işi yapmasına izin verin .

SEM kampanyalarında Acquisio Turing etkinleştirildiğinde, varsayımsal senaryo için arz-talep resmi aşağıdaki gibi görünecektir.

Arz ve talep eğrilerinin şekli aynıdır. Yeni olan, bir reklamverenin bir dönüşüm için ödeyebileceği maksimum fiyatı gösteren kırmızı çizgidir ve bu durumda 12 ABD doları olarak belirlenmiştir. Yeşil ile işaretlenen nokta, bütçenin tamamının harcandığı 100$'lık günlük bütçe için ideal EBM'dir . Bu, 16 dönüşüm sağlayan 6,25 ABD doları tutarında bir EBM'dir! Hiç de fena değil. Acquisio'nun teklif ve bütçe algoritmaları, bu noktanın yerini öğrenir ve bu noktaya ulaşana kadar teklifi ona doğru yönlendirir.

Bunların hepsi durağan bir dünya için iyi ve iyi, ancak internet reklamcılığı sürekli değişiyor. Reklam platformları, tekliflerini ve reklamları nasıl yönettiklerini (ör. Arama Motoru Sonuç Sayfası politikaları ve uygulamaları, ortaya çıkan reklam türleri vb.), rekabet değişiklikleri veya reklamverenin koşulları değişebilir. Tüm bu dış etkenler, ya arz ya da talep eğrisini etkiler, bu da günlük olarak tek bir EBM hedefi seçmeyi daha da zorlaştırır.

Senaryo 3: Reklamveren Daha İyi CRO Uygulamaları Uygular

Web sitesi performansını inceleyen reklamverenin, dönüşüm oranını %50 artıran gelişmiş açılış sayfaları ve gezinme ile siteyi yeniden başlatmaya karar verdiğini varsayalım. Müzayede pazarı değişmedi, ancak ziyaretçilerin dönüştürmesini kolaylaştırarak reklamveren arz eğrisini yukarı itebiliyor.

Daha iyi kampanya bileşenleri daha iyi sonuçlar verdiğinden, bu değişiklik, ideal EBM'nin artık 5,26 ABD dolarına kaydığı anlamına gelir; burada 100 ABD doları günlük bütçe 19 dönüşüm sağlayabilir. Acquisio Turing'in makine öğrenimi algoritmaları, bu değişikliği haber vermek zorunda kalmadan veya reklamverenin belirlemek için yeni bir EBM hedefi tahmin etmesi gerekmeden kendi başlarına alır. Acquisio'nun makine öğrenimi teknolojisi ile Google'ınki arasındaki temel fark budur - EBM hedefleriyle tamamen özgür olma yeteneği.

Senaryo 4: Reklamverenin Harcayacak Ek Bütçesi Var

Reklamverenlerimizde sıkça gördüğümüz bir başka senaryo da bütçeyi değiştirme ihtiyacıdır. Varsayımsal durumumuzda, reklamverenin reklamın dönüşümleri ne kadar iyi sağladığından memnun olduğunu ve bütçeyi üç katına çıkarmak istediğini varsayalım. Üçlü bütçe, dönüşümleri üç katına çıkarmalı, değil mi?

Ne yazık ki değil. Orijinal arz eğrisine göre, 300$'lık günlük bütçe yalnızca dönüşüm başına 12.60$ ödenerek harcanabilir. Bunun, reklamverenin belirlediği 12$'lık maksimum fiyat üst sınırını aştığını ve bu nedenle Acquisio Turing'in bu ideal noktaya ulaşamayacağını unutmayın. Başka bir deyişle, bu senaryoda istenen bütçeyi tam olarak harcayamayacaktı.

Arz ve talep dengesini etkileyen sayısız başka senaryo var ve bunların üstesinden gelmek bir insan için göz korkutucu bir görev olabilir. Acquisio Turing için değil. Makine öğrenimi teknolojimiz, günde 48 defaya kadar teklif ve bütçe kararları vererek sürekli değişen reklam ortamına ayak uydurur, böylece sizin yapmanız gerekmez.

Acquisio Turing ile EBM için Optimize Edilirken En İyi Uygulamalar

EBM teklifi için Acquisio Turing kullanıyorsanız, en iyi performansı aldığınızdan emin olmak için bazı en iyi uygulamaları uygulamak isteyeceksiniz.

Tutarlı Dönüşümler En İyi Çalışır

Acquisio Turing'in etkili olması için reklamverenlerin dönüşüm izlemeyi kurmaları gerekir. Makine öğrenimi ve otomatik teklif verme bağlamında, reklamverenlerin sistemin öğrenebileceği minimum sayıda tutarlı dönüşüme ihtiyacı vardır. Tutarlı dönüşümler ile, birkaç rastgele daha fazla dönüşüm atılımı yerine bazı normal günlük sayıları kastediyoruz.

Farklı Hedefleri Optimize Etme

Farklı reklamverenlerin çevrimiçi arama kampanyaları oluşturduklarında farklı hedefleri vardır. Form doldurma ve e-posta kayıtlarından sayfa ziyaretlerine ve gerçek satın alma işlemlerine kadar. Reklamverenlerin arama ağı reklam platformlarından izleyebileceği bir dizi dönüşüm olayı vardır.

Raporlama açısından bakıldığında, toplam dönüşümler, ajans veya reklamveren tarafından tanımlanan tüm potansiyel dönüşüm olaylarını içerebilir. Ancak, toplam dönüşüm sayısı gerçekten yalnızca optimize edilmeye değer olanları içermelidir. Kampanya yöneticileri, makine öğrenimi ile çalışırken bu sistemlerin farklı dönüşüm türlerini ayırt edemediğini anlamalıdır. Bu nedenle, raporlarken yalnızca sayılan dönüşümleri dahil ettiğinizden emin olun, çünkü Acquisio Turing bunları ayırt edemez ve bunlar türe göre değil sayıya göre rapor edilecektir.

EBM Optimizasyonu için Acquisio Turing'den Yararlanma

Acquisio Turing, teklif vermeyi çok kolaylaştıran bir SEM makine öğrenimi çözümüdür. Buradaki ana nokta, Google'ın akıllı teklif vermesinden farklı olarak, reklamverenlerin Acquisio Turing'in direksiyona geçmesine gerçekten izin verebilmesidir - ayarlanması gereken hiçbir EBM hedefi yoktur.. asla! Makine öğrenimi algoritmaları, arama ağı reklam platformları ( Google Ads ve Bing Ads ) tarafından sağlanan gerçek zamanlı, yerel dönüşüm izlemeye dayanır . Bu, sistemin reklamverenin aşağıdaki hedeflerine ulaşmasını sağlar:

• En iyi fiyata dönüşümleri en üst düzeye çıkarma
• Bütçenizin tüm ay sürmesini sağlamak
• Reklamlarınızı tüm gün (veya belirlenen programa göre) açık artırmada tutmak

Reklamverenler EBM'lerini makine öğrenimimizin ellerine bıraktığında, sürekli değişen koşullar arasında herhangi bir reklamverenin bütçesi için ideal EBM'yi bulmak için çok büyük miktarda veri kullanır. [Not: Dönüşümlerin veya aramaların çevrimdışı izlenmesi şu anda desteklenmemektedir, ancak bizi izlemeye devam edin.]

Sonuç olarak, Acquisio Turing sitenize dönüşüm sağlama olasılığı yüksek trafik çekiyor. Ancak, ziyaretçileri kolay bir dönüşüme yönlendiren açılış sayfaları, gezinme yolları oluşturmak size kalmıştır.

Resim Kredisi

Özellik Resmi: Unsplash / Marc A

Tüm grafikler Tamas Frajka tarafından oluşturulmuştur. Haziran 2018.