Как Машинное обучение победило ручную оптимизацию в Facebook

Саванна Санчес, чья компания потратила более 100 миллионов долларов на использование возможностей машинного обучения в Facebook Ads, рассказывает о результатах сплит-тестирования специалист против машины… кто победит?

Саванна Санчес – создательница консалтинговой компании The Social Savannah. Social Savannah помогает брендам электронной коммерции настраивать, управлять и масштабироваться через Facebook, Instagram, Snapchat, а также через маркетинг в сети Google. В настоящее время она сотрудничает с некоторыми из ведущих интернет-брендов в их рекламных проектах, тратя на рекламу более 10 миллионов долларов в год. 

Саванна с удовольствием обучает других своему прибыльному методу покупки рекламы, который во многом зависит от понимания оборудования и длительной творческой проверки для масштабирования рекламных аккаунтов.

От ручной оптимизации к машинному обучению

Как вы думаете гиперсегментация и ручная оптимизация победит алгоритм машинного обучения? Хотите узнать наверняка так ли это? 

Меня зовут Саванна Санчес. Я работаю в агентстве Common Thread Collective и занимаюсь управлением командами арбитражников. Мы занимаемся исключительно электронной коммерцией и работаем с Facebook, Instagram, Snapchat, Google Ads. 

Когда я попала в мир медиабаинга, у меня уже был работы в области маркетинговых данных. Я получила степень магистра делового администрирования в области маркетинга и раньше работала в других агентствах, которые сосредоточены исключительно на продвижении через Instagram, но около 2 лет назад я устроилась на работу в агентство Common Thread Collective на роль медиабайера. Мне пришлось работать с некоторыми действительно значительными клиентами агентства в области электронной коммерции, которых продвигали в Facebook. 

Я всегда оптимизировала данные, использовала Excel, Supermetrics, AR Studio, пытаясь найти лучший способ оптимизировать свои кампании и добиться максимальной эффективности. Если исходить из статистики, закупка рекламы в Facebook была просто идеальным вариантом. Проработав в агентстве в качестве медиабайера в течение года, я получила повышение после очень успешной Черной пятницы в прошлом году. Я работала с крупнейшими клиентами агентства, и теперь, какова моя текущая работа, я обучаю других арбитражников генерировать трафик, поэтому, когда в этом году агентство выросло более чем в три раза, мне пришлось нанять кучу новых медиабайеров и обучить запускать рекламу в Facebook. 

Когда я стала менеджером, пытающимся обучать людей рекламе в Facebook, то поняла, что на самом деле было действительно сложно попытаться научить новых людей тому, что делала сама. Во-первых, на рынке очень большой разрыв в опыте. Очень сложно найти арбитражников, которые понимают как работать с Facebook и могут масштабировать кампании, но обучить их еще сложнее. Итак, что отличало меня как медиабайера, так это то, что я всегда работала с оптимизацией с помощью Excel, просматривая данные, но научить этому нового арбитражника было чрезвычайно сложно. А затем еще одна проблема агентства, с которой мы столкнулись, так что в прошлом году мы начали видеть некоторые стабильные результаты для наших клиентов. Масштабировать становилось все труднее и труднее. Кампании уже не были такими прибыльными как в 2017 году. 

В 2019 году запускать рекламу в Facebook стало действительно сложно. Но Facebook в феврале 2019 года выпустил фреймворк под названием Power5. Этот фреймворк подразумевает, что машинное обучение встанет на сторону рекламодателя, позволив оптимизировать кампании автоматизированно, вместо тяжелой ручной работы. Один из разработчиков Power5 сказал: «Ручная оптимизация умерла». Я стала переживать, что останусь без работы… 

Как Power5 победил ручную оптимизацию

На самом деле, Facebook просто попытался уравнять условия игры для мелких и крупных рекламодателей с помощью запустив фреймворк Power5; облегчить выход на рынок новым рекламодателям и иметь возможность эффективно оптимизировать свои кампании. 

Первые две тактики Power5 — автоматическое расширенное сопоставление и упрощение учетной записи. Третья, четвертая и пятая тактики Power5 — это CBO, автоматическое размещения и динамическая реклама. Используя эти инструменты, Facebook оптимизирует ваши кампании с использованием машинного обучения.

По сути, Power5 помогает автоматизировать процесс медиабаинга и значительно упрощает работу арбитражника. Итак, машины наступают 🙂

Я была очень взволнована тестированием Power5, потому что Facebook представил его нам, как агентству, со словами: «Управление учетными записями станет намного проще и значительно сократит временные затраты», плюс они сказали, что, используя Power5, мои клиенты смогут получить более высокие результаты, более высокую рентабельность инвестиций в рекламу и больший масштаб, чем при ручной настройке рекламы.

Когда я пыталась обучить новых медиабайеров, то думала: хорошо, если это действительно работает, тогда это может сэкономить много времени в работе с аккаунтами, может значительно упростить обучение новых специалистов, плюс, если я действительно смогу достигнуть большего масштаба и получить лучшие результаты, используя Power5, то буду его использовать. 

Я была настроена скептически, но протестировала алгоритм более чем на 50 рекламных аккаунтах, потратив от 0 до 1 миллиона долларов на рекламу, и стало ясно, что машинное обучение намного эффективнее и явно превосходит все, что мы использовали раньше. 

Все наши прошлые тактики — вручную пробиваться к успеху в рекламе, ежедневно заниматься менеджментом кампаний, выделять разные сегменты аудитории — оказались хуже, чем то, что делал Power5. 

«Машинное обучение на основе сигналов»

Как машинное обучение на основе сигналов упрощает управление аккаунтом и повышает производительность? Чтобы понять как работает Power5, сначала разберемся, что такое сигнал. 

Сигнал — это вся информация, которую Facebook получает о своих пользователях. Когда кто-то добавляет что-то в корзину на веб-сайте или посещает страницу продукта, считывает всю прошлую историю пользователей, прошлые покупки, рекламу, с которой они взаимодействовали… Facebook собирает всю эту информацию и использует для выдачи релевантных объявлений. 

Если задуматься, то предоставить рекламодателю самое дешевое рекламное пространство действительно в интересах Facebook. Площадка следит, чтобы пользователи Facebook и Instagram видели рекламу, которая им чрезвычайно важна, чтобы они проводили больше времени на платформе. Это беспроигрышный вариант. 

Принцип работы машинного обучения в Power5 заключается в том, что алгоритм принимает сигналы о данных клиентов, их истории покупок, веб-сайтах, которые они посещают, и ​​использует эти сигналы для принятия решений и оптимизации рекламных кампаний.

Итак, моя сегодняшняя речь посвящена оптимизации бюджета кампании на Facebook и моему тестированию алгоритма, но важно понимать, что тактики Power5 работают лучше всего, когда они используются все вместе.

Таким образом, вы не можете использовать оптимизацию кампании без правильного использования автоматического размещения или упрощения структуры аккаунта. Вот почему важно полностью понять все концепции Power5, прежде чем углубляться в CBO. 

1 тактика: Автоматическое расширенное сопоставление

Первая тактика Power5 — автоматическое расширенное сопоставление, и это, безусловно, самая простая вещь, которую вы можете реализовать в своем рекламном аккаунте. И это то, что поможет увеличить вашу аудиторию ремаркетинга; у вас будет больше аудитория, а также улучшенная атрибуция.

Автоматическое расширенное сопоставление делает следующее: когда люди посещают ваш веб-сайт — вводят свой номер телефона, электронную почту или заполняют адрес электронной почты, чтобы подписаться на рассылку — Power5 собирает всю эту информацию и сопоставляет ее с пользователями Facebook. 

Вот как настраивается автоматическое расширенное сопоставление: Вы заходите в диспетчер событий, просто нажимаете соответствующую кнопку, и все.

Это все, что вам нужно сделать, чтобы улучшить вашу атрибуцию и помочь увеличить размер аудитории ремаркетинга.

2 тактика: Динамическая реклама

Вторая тактика, о которой я хочу поговорить, — это динамическая реклама. Я уверена, что любой из вас, кто работает с электронной коммерцией, вероятно, уже использовал динамическую рекламу.

У вас есть кампания, в которой вы устанавливаете цель продажи по каталогу, а затем Power5 показывает людям соответствующие продукты для того товара, который они посмотрели, тем самым увеличивая продажи.

То есть, вы просто загружаете свой список каталога продуктов в Facebook, Пиксель берет данные всех, кто просматривает продукты на вашем веб-сайте, а затем показывает людям релевантные продукты. 

И еще одна вещь, о которой Facebook много говорил в этом году, — теперь вы можете не только использовать динамические рекламные объявления, но Facebook научился принимать сигналы людей, которые могут быть заинтересованы в аналогичных продуктах. Если пользователь взаимодействовал с объявлениями, похожими на ваше, то Facebook покажет ему каталог ваших продуктов, и это работает для широкой аудитории. По сути, это динамическая реклама в поиске. 

Динамическое тестирование креативов

Теперь выйдем за рамки динамической рекламы, потому что я уверена, что многие из вас уже давно ее используют, но некоторые еще не пробовали динамическое тестирование материалов.

Динамическое тестирование креативов — одна из лучших функций машинного обучения, выпущенных Facebook сегодня — это простая настройка на рекламном наборе. 

Вы включаете переключатель динамического объявления, и вы можете загружать в рекламу разные видео, разные изображения, верхние части, тексты, заголовки, и Facebook будет динамически проверять каждый из этих вариантов, выбирая лучшее сочетание для вашей целевой аудитории. Это своего рода АБ тестирование рекламного объявления.

Это очень круто и это полностью изменило то, как мы создаем проводим тесты в нашем агентстве сегодня. 

Раньше, чтобы протестировать разные креативы (эскизы, заголовки, заголовки к видеороликам) нам приходилось составлять для каждого варианта отдельное объявление. Это было не только чрезвычайно затратно по времени, но и было очень трудно получить статистически значимые сведения по каждой переменной. Потребовалось много средств, чтобы потратить достаточно средств на каждую переменную, чтобы знать, что на самом деле является движущей силой продажи для нашей аудитории. 

Но теперь, достаточно просто включить динамические креативы, загрузить разные фотографии, разные видео, заголовки и увидеть результаты всех сочетаний в менеджере разбивки.

Таким образом, при меньшем можно получить статистически значимые результаты. 

Динамическое тестирование также полностью изменило способ проверки креативов. Кроме того, Power5 работает так: чем больше творческих переменных вы дадите алгоритму, тем лучше он сможет оптимизировать сочетания. 

Еще, алгоритм оптимизируется на уровне пользователя, поэтому, если Power5 знает, что этот человек с большей вероятностью конвертируется с короткого видео, чем длинного видео или изображения, то покажет ему именно короткое видео. Короче, динамическое тестирование креативов работает в ваших интересах.

3 тактика: Автоматическое размещение

Третья тактика Power5 — автоматическое размещение, и это то, что уже много лет доступно на Facebook, но в последнее время становится все более мощным инструментом. 

А автоматическое размещение позволяет вам загрузить квадратное видео или фотографию и Facebook протестирует его в новостных лентах Facebook, новостных лентах Instagram, Историях, Сети аудитории, во всех доступных местах размещения. 

Сейчас есть 17 доступных мест размещения, на которых Facebook протестирует ваш креатив автоматически. 

Старый способ медиабаинга заключается в том, что вы выбираете только те каналы или места размещений, которые выбрали посредством тестов, но автоматическое размещение работает эффективнее — Power5 знает, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат конверсию на конкретной платформе. 

Я хочу показать вам пример одного из моих клиентов, PupSocks. Я загрузила квадратное изображение, и задействовала автоматическое размещение, при бюджете 35’000 долларов для одного объявления.

По результату сразу видно, что рентабельность инвестиций (ROAS) лучше всего у правой колонки (8.3x), а у фида Инстаграм была самая низкая рентабельность (2.5x). 

Но вопрос, который возникает дальше: как бы я масштабировал эту компанию и сколько бы вкладывал в каждое из мест размещения? Вот, что сделал Power5 в такой ситуации:

Как вы можете видеть, хотя сеть аудитории для размещения в правой колонке имеет самый высокий показатель рентабельности, на нее потрачено не так много ресурсов, поскольку она не способна к масштабированию. 

В фиде Инстаграм, даже несмотря на самое низкое значение ROAS, удалось получить намного больший масштаб кампании, сохранив целевой показатель отдачи. 

Я разговаривала с медиабайерами, и многие отказываются от автоматического размещения. Многие говорят что работают только с фидами, поскольку там самая высокая конверсия для масштабных кампаний. Но если вы работаете только с фидами, то упускаете возможность показывать свои объявления с меньшими затратами на конверсию. Посмотрите на разбивку. 

Если бы я работала только с фидами, то смогла бы добиться только 2,5-кратной рентабельности инвестиций и затрат в размере 31 тыс. долларов. Принимая во внимание, что я использовала автоматическое размещение и позволила Facebook показывать мою рекламу в более дешевых местах, таких как сеть аудитории, истории, и я могу добиться большего масштаба кампании (37 тысяч долларов) и более высокой рентабельности инвестиций, используя преимущества этих самых дешевых мест размещения. 

Мы протестировали автоматические места размещения на всех клиентах нашего агентства и увидели рост на 23% только за счет переключения на автоматическое размещение. Опять же, это просто в корне меняет и способы тестирования — избавляет от необходимости проверять каждое отдельное размещение, и мы получаем конверсию с наименьшими затратами для каждого пользователя. 

4 тактика: Упрощение учетной записи

Четвертая тактика, моя любимая тактика Power5 — это упрощение учетной записи. 

В этом году мы произвели революцию в способах совершения покупок в аккаунтах нашего агентства, мы минимизировали количество кампаний и консолидировали структуру аккаунтов, чтобы следовать лучшим практикам Facebook. Я покажу вам, как мы работали раньше и, возможно, так выглядят некоторые из ваших рекламных аккаунтов в настоящее время. С сотнями различных рекламных наборов, гипер-сегментирующих разные аудитории, разные места размещения, даже по типу креативов — аккаунт, который представляет собой огромный объем данных. 

В таком виде сложно уделять достаточно времени на каждую кампанию и получить статистически значимые знания… В конечном итоге, вы просто чрезвычайно много времени тратите на управление рекламными аккаунтами, а также конкурируете с собой на аукционе и увеличиваете собственные расходы. 

Способ упрощения аккаунта Power5 — это минимизация количества рекламных наборов. Итак, объедините аудитории вместе, похожие аудитории, широкие аудитории, поместите их в свою воронку, а затем используйте минимум кампаний.

Это позволит вам использовать более широкую аудиторию и более эффективно расходовать свой бюджет, потому что алгоритм использует сигналы для определения идеального покупателя. 

В таком случае, когда вы даете Facebook более широкую аудиторию и не налагаете никаких ограничений на алгоритм это устраняет дублирование аудитории и вы сможете добиться более качественной открутки. Также важно, что алгоритм быстрее покидает фазу обучения, чтобы вы могли полностью сосредоточиться на усилиях по оптимизации, доступных вам в Facebook. 

Имея сотни различных наборов объявлений, вы не сможете получить статистически значимые сведения о каждой отдельной аудитории, и становится очень трудно увидеть, какая переменная на самом деле работает. 

Вот как я структурирую свои кампании умолчанию:

У меня есть классическая верхняя часть воронки поиска, где я обрабатываю холодную аудиторию и использую широкие интересы, а затем использую динамическое тестирование креативов и оптимизацию бюджета кампании. 

Затем у меня есть середина воронки — моя аудитория повторного вовлечения. Здесь я таргитируюсь на людей, которые взаимодействовали со страницей Facebook, Instagram, просмотром видео. 

И, наконец, нижняя часть воронки — это ремаркетинг, поэтому люди, которые были на веб-сайте, прошлые покупатели. Здесь я использую CBO, упрощение учетной записи, автоматическое размещение, все тактики Power5. 

И, наконец, DPA, динамическая товарная реклама для ремаркетинга.

Итак, вверху воронки у меня пользовательский контент, люди говорят о продукте, убеждаясь в его подлинности. 

В середине воронки я начинаю больше ориентироваться на продукт, поэтому ухожу от пользовательского контента, PR и теперь много говорю о преимуществах продукта. 

А в конце воронки — динамические товарные объявления (я показываю людям продукты, которые они просматривали на сайте). 

Вот как воронка выглядит в моем рекламном аккаунте:

Это очень упрощенная структура, но так можно понять какой путь проходят мои клиенты. 

По отчету также хорошо видно, что упрощенная структура аккаунта действительно беспроигрышный вариант с точки зрения удобства управления. 

Наконец, мы переходим к оптимизации бюджета кампании, что является моей любимой темой для разговоров, потому что она немного противоречива. 

5 тактика: Оптимизация бюджета

Для тех из вас, кто не знает, оптимизация бюджета кампании обязательна в 2020 году для всех рекламодателей. Я уверена, что многие из вас тестировали и пытались понять, смогут ли кампании при оптимизации бюджета достичь тех же результатов, что и при ручном выборе бюджетов для ваших рекламных наборов. 

В контексте Power5, вы позволяете Facebook решать, на какую аудиторию расходовать ваш бюджет, что избавляет от необходимости постоянно управлять бюджетами и проводить очень интенсивную оптимизацию. Вместо регулирования ставки каждый час вы используете Power5, который сам выбирает какие креативы какой аудитории показывать в какое время, отталкиваясь от заданных условий. 

Использование этого параметра позволяет вам включить оптимизацию на уровне всей кампании по бюджету:

Если вы хотите тратить по 500 долларов на свою кампанию, вы выбираете от трех до пяти различных широких аудиторий. Далее Facebook сам определит лучшую возможность на эти 500 долларов для каждой аудитории, которую вы выбирали из своих рекламных наборов, и будет динамически направьте бюджет на те направления, где, по мнению алгоритмов, вы получите результаты с наименьшими затратами в реальном времени. 

Старый способ арбитража, без оптимизации бюджета кампании для каждого набора объявлений, подразумевает, что вам придется назначать бюджет вручную для каждого объявления и постоянно его менять. Даже если вы используете правила автоматизации, то все равно придется выбирать разные аудитории для распределения бюджета. Но теперь с оптимизацией бюджета кампании вы устанавливаете ежедневные расходы на уровне кампании, а затем Facebook в режиме реального времени выбирает, на какую аудиторию направить этот бюджет. 

Преимущества оптимизации бюджета

Очевидно, что при автоматическом управлении бюджетом кампании у вас высвобождается много времени и вы можете сосредоточиться на вещах, которые действительно толкают ваш бизнес вперед, таких как творческая стратегия, ваше предложение, ваш веб-сайт. 

Уделите время тому, что имеет действительно большое значение в вашем рекламном аккаунте; теперь, когда вы можете тратить меньше времени на управление бюджетами, у вас будет возможность поработать с другими рычагами. 

Во-вторых, решения Power5 принимаются исходя из будущих результатов, а не исторических данных. Facebook предсказывает где будет конверсия по самой низкой цене для каждого рекламного набора и автоматически перераспределяет бюджет. 

Будучи арбитражником я не обладаю той информацией, которую знают алгоритмы Facebook; все, что я могу сделать — принимать решения на основе прошлых результатов, прошлых CPA. В тоже время у Facebook есть намного более полный набор данных, который позволяет судить о действиях пользователей в будущем.

Третье важное преимущество использования автоматизации — исключение дублирования аудитории. Если у вас пять разных аудиторий в рамках CBO, вам не нужно беспокоиться о пересечении аудиторий. Если один и тот же человек входит в несколько аудиторий, Facebook просто сдвинет бюджет в сторону одной, но не выставит на аукцион другую.

Видите ли, алгоритм Facebook достаточно умен, так что он просто направляет бюджет на один из рекламных наборов, игнорируя другой, так что вы не соревнуетесь с собой на аукционе и не сталкиваетесь с проблемами раздувания ставки. 

И наконец, что наиболее важно — CBO избегает перезапуска фазы обучения, подразумевающей получение как минимум 50 конверсий за неделю, чтобы произвести полную оценку вашей кампании. Если вы не используете оптимизацию бюджета кампании и регулярно изменяете ставку вручную, используя свои правила, то Facebook каждый раз перезапускает этап обучения, чтобы понять кто, скорее всего, совершит покупку в этом рекламном наборе с вашим креативом. 

Если вы регулярно будете менять ставку или креативы, то никогда не выйдете из фазы обучения и не войдете в настоящий режим оптимизации. Вот почему CBO так важен, потому что вы устанавливаете свой бюджет на уровне кампании, вы отпускаете его и позволяете Facebook полностью оптимизировать и учиться под вашу аудиторию, используя ваши креативы. 

Недостатки оптимизации бюджета

У каждой медали две стороны, и у CBO есть свои недостатки. Первый из них — оптимизация требует большого объема данных. 

Facebook должен понять, кто ваш идеальный клиент, поэтому, если у вас не будет большого объема трафика, большого количества покупок на вашем веб-сайте, Facebook станет очень сложно определить, кто из этой широкой аудитории является наиболее конвертируемым клиентом. 

Важно иметь проверенный Пиксель и достаточное количество данных, поступающих на ваш веб-сайт, чтобы Facebook мог полностью оптимизировать все процессы. 

Во-вторых, конечно же, низкий контроль при оптимизации бюджета кампании. Как арбитражник, который раньше гордился ручной оптимизацией и погружением в данные, сама идея передачи контроля Facebook немного пугает. 

Не хочется отдавать управление ставками Facebook, особенно если вы видите, что в начале результаты работы алгоритмов не так хороши, как ваши предыдущие кампании, оптимизированные вручную. Я думаю, что это, вероятно, самая большая проблема CBO сегодня. Я все время слышу от арбитражников: «Если я позволю Facebook менять ставку, то они просто потратят мои деньги»…

Но это очень близорукий взгляд на Facebook и его истинные цели. Facebook хочет предоставить своим рекламодателям рекламу с наименьшими затратами, при этом снова показывая релевантный контент своим потребителям. Facebook хочет, чтобы рекламодатели выделяли больше средств на рекламу на площадке, а не переходили на другие платформы, такие как Snapchat или TikTok; именно поэтому действительно в интересах Facebook предоставлять рекламодателям лучшие результаты. Просто знайте, что Facebook действительно заботится о интересах рекламодателей и разрабатывает алгоритмы, чтобы дать вам лучший результат с меньшими затратами.

Соревнование: Человек против машины

Мне было искренне любопытно. Может быть, есть медиабайеры вне моего круга и моего агентства, которые могут превзойти алгоритмы. Несколько месяцев назад я разместила открытый вызов лучшим арбитражникам. 

Я зашла в группу Тима Берда для медиабайеров на Facebook и спросила: «Справится ли робот с вашей работой лучше, чем вы? Кто готов принять вызов: ручная настройка против машинного обучения от Facebook?».

На вызов откликнулся Эрик. Он был готов попытаться обыграть алгоритм. Я также рассказала Facebook об этом эксперименте, и они были так взволнованы, чтобы доказать ценность CBO, что дали мне купон на 10’000 долларов, чтобы проверить это. Итак, как это было устроено: Эрик получил от моего клиента 5’000 долларов на двухнедельную кампанию, а потом мы проводили такую же по сумме и времени кампанию с помощью Facebook CBO. 

Я попросила Эрика рассказать, как он собирается превзойти алгоритм. Его тактика была очень похожа на то, что делают практически все арбитражники: смотреть на ROAD, CPA в течение дня, каков AOV для этого набора объявлений, какова стоимость за рекламную корзину… Отслеживать кучу показателей и регулировать лимиты, относительно получаемых показателей. Это был его процесс медиабаинга. 

Условия

Оффером стал клиент нашего агентства RoadID, который производит идентификационные браслеты. Люди, которые бегают, ведут активный образ жизни, катаются на велосипеде, например, хотят иметь возможность идентификации на случай, если с ними что-то случится. 

Средняя стоимость заказа составляет около 30 долларов; RoadID тратит около 80 тысяч долларов в месяц на рекламу в Facebook. Компания использовала свою учетную запись Facebook в течение пары лет, поэтому она полностью готова к использованию методов Power5. 

Итак, вот настройка: 5000 долларов на кампанию CBO, а затем 5000 долларов на кампанию без CBO. 

Таким образом, получилось 357 долларов бюджета каждый день на кампанию CBO для загруженного набора объявлений. Ни бюджет, ни наборы объявлений не менялись на протяжении всего тестирования. Мы просто дали алгоритму поработать полные две недели.

Напротив, в кампании Эрика, не связанной с CBO, он мог ежедневно корректировать наборы объявлений в зависимости от того, какое из них работает лучше, на основе собственной стратегии и аналитики. Он также мог отключить рекламные наборы, поэтому, если считал их малоэффективными. 

Но в обеих кампаниях нельзя было отключить рекламу. Поэтому мы оставили креатив как полностью постоянную переменную. Я не хотела, чтобы это повлияло на результаты кампании. В течение двух недель никто не добавлял новые креативы.

Запуск кампании с Машинным обучением 

При запуске кампании я использовала полный спектр возможностей Power5: автоматическое сопоставление, динамическую рекламу, автоматическое размещение, упрощение учетной записи и оптимизацию бюджета. 

Таким образом, я по сути позволила Facebook найти конверсию с наименьшей стоимостью, а также использовала консолидированную структуру кампании. У моей кампании был очень широкий круг интересов, поэтому я знаю, что этот продукт очень популярен среди энтузиастов активного отдыха, поэтому в интересы попали велосипед, аксессуары для бега и схожие интересы. 

И еще кое-что, что я также использовала при настройке, — это подробное расширение таргетинга. Поэтому, когда вы указываете свои интересы на Facebook, есть небольшая галочка под вашими интересами, где вы можете выбрать «расширение детального таргетинга» и Facebook попытается найти более низкую конверсию за пределами вашего детального таргетинга. 

Вот некоторые из объявлений, которые я использовала в этой кампании:

Я также использовала динамическое творческое креативов, использовав общие с Эриком материалы. Я загрузила несколько разных вариантов фотографий, разные видео, разные заголовки, разный верхний текст, и разрешила Facebook выбирать варианты сочетаний самостоятельно для каждого набора объявлений. 

Результаты кампаний

Итак, вот результаты работы CBO за 2 недели и бюджетом $5’000:

Как вы можете видеть в начале, Power5 решил направить большой бюджет на аудиторию 4, но все еще довольно равномерно тестировал каждый из рекламных наборов. Это дало всем рекламным объявлениям шанс по мере их оптимизации.

Я ожидала из этих четырех креативов лучшим будет видео с распаковкой (справа), поскольку считаю, что видео с распаковкой лучше всего подойдет для продвижения этого продукта, но у Facebook были свои выводы на этот счет.

Со временем что Facebook сместил акцент на аудиторию 1 и практически выкинул аудиторию 2 (желтая), просто перестав расходовать туда бюджет. Алгоритм так и оптимизируется — учится и выбирает, на какую аудиторию направить наибольший бюджет. 

Все это время Эрик отслеживал все данные вручную, регулярно менял ставку, используя свои стратеги… делал все, для получения лучших результатов.

Итак, давайте посмотрим на результаты работы алгоритмов Facebook по сравнению с кампанией Эрика: 

В первую неделю Эрик фактически опережал CBO. Как вы можете видеть оранжевые линии, не-CBO на самом деле выигрывает, но это проблема оптимизации бюджета кампании, вы должны дать ей время для оптимизации. Признаю, я даже немного нервничала, но решила немного подождать. 

Алгоритм должен пройти этап обучения, собрать достаточно данных для каждого из ваших рекламных наборов. И как только кампания начала оптимизироваться, кривая производительности CBO просто взлетела и превзошла все усилия Эрика. 

Как я уже сказала, с CBO это требует времени, поэтому вы должны дать ему возможность немного поработать и немного поучиться, и не слишком нервничать, отключая его, если он не дает результатов сразу. 

Вот вопрос, который я также иногда слышу про CBO: «А может включить автоматизацию, вычислить лучшие материалы, а потом поставить такие же кампании вручную?». Нет, так не стоит делать. Facebook оптимизирует кампании на основе будущих данных, данных, которые они знают о потребителях, которых не знает арбитражник. Хотя у одного набора объявлений может быть более высокая рентабельность, но и аудитория может быть исчерпана быстрее. В таком случае, Facebook автоматически перенаправит бюджеты на другую аудиторию, но в случае ручного управления — вы поймете, что аудитория исчерпана потратив на это деньги, и чтобы найти куда переключаться придется потратить еще.

Итак, вот разбивка расходов между CBO и ручной оптимизацией: 

Как вы можете видеть, в аудиторию номер 4 Facebook вложил значительную сумму бюджета, и именно у нее был самый высокий ROAS. То же самое для аудитории 1. 

Но, теперь посмотрите на кампанию Эрика. Видно, что по мере продолжения токрутки бюджета на каждую аудиторию, Эрик видел, что у аудитории 2 все хорошо, но он вложил в нее больше бюджета, но в конечном итоге уменьшил возврат. И это не его ошибка, так бы сделал любой арбитражник — увеличил бюджет для лучшей аудитории (по прошлым результатам). 

Проблема оптимизации кампаний вручную по сравнению с алгоритмом, заключается в том, что арбитражник не видит в моменте, что внутри этой аудитории больше не осталось конверсии с наименьшими затратами, поэтому продолжать вкладывать туда бюджет, но она уже уже на так выгодна. 

И окончательные результаты CBO против ручного управления:

У CBO была более высокая рентабельность инвестиций в рекламу: 1,69 против 1,62.

Хотя это и не очень большая разница, все-таки CBO дает несколько лучшие результаты. Но реальная экономия, которую вы получаете, используя алгоритмы Facebook, — это экономия времени.

Эрик потратил 10 часов на управление одной этой кампанией в течение двух недель, а я просто запустила кампанию с CBO и забыла о ней. Вернуть это время из рекламных аккаунтов и использовать его для реального роста бизнеса — вот в чем истинная ценность алгоритма Facebook.

Итоги

Забудьте про ручную оптимизацию — дело не в усилиях, а в результатах. Зачем выискивать стратегии, тестировать, тратить кучу нервов и времени, если можно получить лучший результат, просто использовав машинное обучение Facebook?

Машина уже победила человека, но не стоит об этом грустить, поскольку она работает на вас. Используйте автоматизацию, чтобы получить драгоценное время, которое можно пустить на улучшение других рычагов вашего бизнеса!

Смотрите видеоверсию материала на YouTube!