Цифровая экономика (2). Цели изучения темы

• Название: Цели изучения темы
• Дата: 06.02.2023
• Размер: 1.06 Mb.
• Имя файла: Цифровая экономика (2).docx
• Тип: Документы; #923140
• страница: 3 из 16

Распространение Machine Learning

Если взглянуть на обновления рекламных систем, тренд на распространение машинного обучения прослеживается отчетливо. Его диктуют сами системы, внедряя и развивая инструменты, которые базируются на этой технологии:

• 
  персональные советы по настройке стратегий в интерфейсе Директа;
  
• 
  развитие умных кампаний в Google Ads: новый макет объявлений, обновления Симулятора ставок и отчета о стратегиях;
  
• 
  обучаемые сегменты в Яндекс.Аудиториях;
  
• 
  распространение автоматизированных стратегий Google Ads на большее количество форматов и типов рекламы;
  
• 
  оплата за конверсии в Яндекс.Директе;  рекомендации и показатель оптимизации в аккаунтах Google Ads.
  

Продвигая идеи автоматизации, Google провел целое исследование, чтобы показать ее положительное влияние на рекламу.

Все это говорит о том, что распространение машинного обучения – вопрос решенный. Оставляя этот тренд без внимания в надежде, что Machine Learning – это временно и не для всех, специалисты рискуют своей конкурентоспособностью на рынке.

Вместо этого лучше принять неизбежное и осваивать инструменты автоматизации, если еще не начали. Учиться управлять ими и задействовать для решения задач, чтобы добиваться лучших результатов для своих клиентов. Так, на кампаниях с большим количеством статистики автостратегии Директа уже приносят хорошие результаты. Если же статистики по макроконверсиям не хватает для качественной работы автостратегий, можно использовать микроконверсии, которые совершают те, кто в итоге покупает.

Снижение роли ручного управления

Автоматизированные инструменты в системах контекстной рекламы появились не вчера. Но именно сейчас они начинают приносить действительно хорошие результаты. И если раньше автостратегии считались прерогативой самостоятельных рекламодателей, которым не хватает навыков для ручной настройки, то сейчас ими пользуются даже специалисты.

Не далек тот час, когда машина сможет управиться со ставками и подбором аудитории намного лучше, чем человек. Уже сейчас развиваются технологии предиктивного анализа. Со временем это позволит предугадывать покупки пользователей еще до того, как они ввели поисковой запрос, за счет огромного количества данных о них и машинного обучения.

В таких условиях ручное управление рекламой предсказуемо теряет свои позиции. А значит, специалистам нужно это учитывать, чтобы понимать, в чем будет заключаться их задача на меняющемся рынке.

Изменение роли специалиста по контекстной рекламе

Этот тренд вытекает из двух предыдущих. Роль ручного управления снижается, влияние машинного обучения растет, а значит, специалист по контекстной рекламе уже не может оставаться технарем, который выставляет и отлаживает настройки. С этим неплохо справляются машины. Человек по-прежнему управляет этими машинами, но уже в другом качестве.

Все это глобальные изменения рынка, поэтому их нельзя оставлять без внимания, работая по старинке. Иначе места на этом рынке может и не найтись.

Это не значит, что специалист больше не нужен. Просто теперь от него требуется не столько техническая, сколько тактическая и стратегическая работа с аудиторией, инструментами, посадочными страницами, креативами и внедрением контекстной рекламы в глобальную маркетинговую стратегию бизнеса. Специалист по контекстной рекламе должен уметь проанализировать имеющиеся данные и ответить на вопросы:

• 
  какие УТП и рекламные сообщения транслировать пользователям;
  
• 
  какие форматы и инструменты выбрать для конкретного проекта;  как выстроить воронку продаж и цепочку касаний, чтобы привести пользователя к главной конверсии;
  
• 
  как и какие данные передать в системы контекстной рекламы и аналитики, чтобы автостратегии работали лучше: офлайн-конверсии, результаты работы коллтрекинга, показатели других рекламных систем.
  

Чтобы решать такие задачи на новом качественном уровне, наряду с «приручением» автоматических инструментов рекламных систем, специалистам стоит прокачать маркетинговый бэкграунд и глубже погрузиться в аналитику.

Повышение значимости сквозной аналитики Этот тренд складывается из двух факторов:

• 
  инструменты и возможности аналитики развиваются, позволяя более детально отслеживать путь клиента;
  
• 
  общий курс маркетинга на омниканальность требует не только интегрировать разрозненные каналы между собой, но и прослеживать общий путь клиента с учетом касаний на всех этих каналах.
  

Контекстная реклама работает не в вакууме – параллельно с объявлениями пользователь может контактировать с бизнесом в соцсетях, блогах, мессенджерах, email-рассылках. Чтобы видеть полную и достоверную картину эффективности контекстной рекламы, нужно это учитывать и считать ассоциированные конверсии. А еще важно видеть, какие кампании приносят продажи и прибыль, а какие только трафик.

Кроме того, предлагая клиентам сквозную аналитику, можно показать ценность услуг по контекстной рекламе в цифрах и повысить чек одновременно.

Чтобы не упустить этот тренд, стоит мониторить и применять новые аналитические инструменты, а также стремиться использовать сквозную аналитику на всех проектах, где это целесообразно с точки зрения расходов на ее внедрение и ведение.