Reklamos platformų algortimai tampa vis tikslesni. Jie žino kas mums patinka ir gali taikliai prognozuoti kas mums gali patikti. Papasakosiu kodėl nebėra verta bandyti algoritmų pergudrauti ir kaip galima sėkmingai ir nesudėtingai augti pasitelkiant juos į pagalbą.
1 of 11
More Related Content
Andrius Davydauskas. Kaip aš nustojau jaudintis ir pamilau algoritmą.
Bendrauju su žmonėm ir kur supranta adsu tech dalykus, ir kur nesupranta.
Dažnai vyrauja požiūris, kad auditorijos būtinos, reikia testuoti ir pastoviai kaitalioti
Kokios auditorijos būna – affinity, interest, in-market, life events
Ilgai pats laikiausi šio požiūrio, pjaustydavau, segmentuodavau: pavyzdys su žaislais, sumažėja iki 2k
Ar sekėsi ar nesisekė, daug kintamųjų, nežinome kokie faktoriai lėmė, kaip scalinti, reikia naujų eksperimentų
Būna idėjų, kad reikia apgaudinėti, pergudrauti reklamos platformą
Pavyzdys su kelionų reklama, targetas į maudymukus
Algoritmas – mistika. Gali ir viską ir nieko.
Tikslių veikimo principų nežinome – info trupiniai ir prielaidos
Kaip veikia FB algoritmas, biddingo nustatymai, paskyros istoriniai duomenys, vartotojų sąveika su reklama
Esme – ar pakankamai protingas algoritmas, kad greit atrastu potencialius prikejus. Pries pora metu, buciau sakes ne.
Platformos sita dalyka propoguoja jau daug metu – pavyzdys su Google atstovu
1 mygtuko utopijos dar nėra, bet algoritmai veikia
Neleisti senosioms gerosioms praktikoms trūkdyti
Einam prie didelių auditorijų – mastelio didinimo problemą išsprendžiame, sporto prekių pavyzdys su sports interesu
Gal net ir su didelėmis auditorijomis per daug save apribojame, ar galima targetinti be auditorijos - taip
Patirtis sąlygojo, kad pats labai skeptiškai žiūrėjau į visus šiuos reikalus, pradėjau nuo lookalike – papasakoti apie lookalike
GDN
Discovery
Facebook
Visas projektas
Neužtenka tiesiog paleisti automatizaciją ir viskas
Kas yra tCPA, kad reikia istorinių duomenų ir jų reikia daug, naujam e-com proejktui neišeis iškart
Reikia tikslaus konversijų sekimo, pruchase, add to cart, checkout
Metodai tinka specifiškai FB konversijoms, dynamic, GDN ir būtent konversijoms didinti
Paieškos reklamoje kaip ir pritaikoma, bet dėl pačio formato, tikriausiai pilnai automatizuota niekad nebus
Yra dar ir žinomumas, Youtube, remarketingas, upsell
Visą automatizaciją reikia traktuoti ne kaip pakaitalą, o vartotojo kelio papildymą
Svarbu ir biudžetas, kad butu pakankamai algoritmui optimizuotis, kuo didesnė valstybė, tuo daugiau
Reikia pereiti prie always-on kampanijų, neišjunginėjam ar keičiam radikaliai, o manipuoliuojam po truputį
Algoritmas pasirūpina naujų vartotojų atvedimu, galima daugiau dėmesio kreipti strateginei vizijai
Tai nepakeičia reklamos specialisto – suteikia geresnius įrankius
Reklamos specialistas tampa ne viską prižiūrintis ir derinantis inžinierius, o strategas su vizija