15 ноября 2018
1 минута на чтение
452

Об Оптимизаторе начистоту

author__photo
Федор Иванов
Старший продакт-менеджер
Нет времени читать?



Легко о сложном – старший продакт-менеджер Федор Иванов рассказывает о том, как работает Оптимизатор изнутри. Разбираем на примере стратегии оптимизации по СPA, так как она наиболее популярна. А также: почему мы гарантируем качество оптимизации, как устроен процесс сбора статистики и в каких случаях мы все-таки советуем управлять ставками «руками».

В настоящий момент оптимизатор конверсий позволяет работать с двумя стратегиями оптимизации — «максимум конверсий при заданной целевой цене конверсии (CPA-стратегия)» и «максимум конверсий при заданном суточном ограничении бюджета». Судя по нашим наблюдениям, для большинства рекламодателей наиболее приемлемой и естественной является стратегия оптимизации по СPA. Именно поэтому в данной статье мы остановимся на рассмотрении того, как она работает внутри.

caltouch-platform

Оптимизатор

Эффективный инструмент по оптимизации и автоматизации контекстной рекламы
  • Забудьте про ручное управление ставками, 
машинное обучение сделает все за вас
  • Полная интеграция с Яндекс.Директ и Google Adwords
  • Автоматическая оптимизация ставок для получения большего количества лидов
  • Бесплатно для клиентов Calltouch

Внутренний модуль по расчету коэффициента конверсий

Говоря про любую стратегию оптимизации, вне зависимости от конкретных ограничений, я рассматриваю как решение какой-то определенной математической задачи – так называемой задачи оптимизации при заданном ограничении на решение. Можно показать, что поиск оптимума – наилучшего набора ставок, для такой задачи сводится к следующим двум этапам, по сути, независимым друг от друга:

  • построение прогноза коэффициента конверсии по каждой фразе
  • расчет искренней ставки, то есть такой максимально возможной списываемой цены клика для ключевой фразы, которую готов заплатить рекламодатель, чтобы вписаться в установленные им KPI.

На первый взгляд решение этих задач тривиально.

Допустим, мы говорим, что хотим получать максимум звонков по цене за один звонок не более 1000 рублей. Предположим, что при этом коэффициент конверсии ключевой фразы в звонок – 1%. Если считать, что коэффициент конверсии был вычислен на основании достаточно большого числа кликов и конверсий (звонков), то искренняя ставка может быть вычислена как произведение коэффициента конверсии на целевой CPA.

1% х 1000 рублей = 10 рублей

На самом деле на практике все не так просто. В таких расчетах есть один ключевой момент, на который мы не всегда обращаем внимание.

Подводный камень кроется уже в самом классическом методе вычисления коэффициента конверсии.  Как уже было замечено, коэффициент конверсии (CR) — это отношение количества конверсий к количеству кликов.  Однако мы можем полагаться на эту формулу только в том случае, если количество конверсий и количество кликов достаточно велико.

Согласитесь, если у вас у одного ключевого слова накоплено 50 звонков и 500 кликов, то мы запросто можем поделить 50/500 и полагать, что коэффициент конверсии 10%.

Гораздо сложнее, когда у вас 1 звонок и 10 кликов –  по факту так происходит чаще всего. Едва ли можно утверждать, что CR в этом случае тоже 10%. У вас слишком мало данных для точного расчета. Еще хуже обстоят дела, если по фразе вообще не было конверсий и кликов.

Основная боль оптимизаторов – посчитать коэффициент конверсии, потому что, как показывает практика, 90% трафика приходится на 5-10% ключевых фраз.

Для того, чтобы разрешить возникшую проблему, оптимизаторы используют различные ухищрения, которые так или иначе направлены на то, чтобы накопить статистику по ключевой фразе за счет заимствования ее у других фраз. Я расскажу про два непохожих друг на друга подхода такого «накопления».

  1. Метод классического пулинга

Любой аккаунт Яндекс.Директ или Google Ads – это своеобразное дерево. Листья (по сути мельчайшие единицы) – это  ключевые фразы, веточки, на которые они крепятся – группы объявлений, большие ветви – это кампании, а ствол (основная структура) – это весь рекламный аккаунт.

Идея классического пулинга состоит в следующем:

  • Вначале мы смотрим на статистику по ключу и, если этой статистики достаточно (в соответствии с некоторым критерием), то мы просто считаем честный коэффициент конверсии, поделив число конверсий на число кликов.
  • Если же статистики недостаточно, мы смотрим, что происходит на уровне групп объявлений и в этом случае уже берем всю статистику от фразы и часть – от группы объявлений. Если мы видим, что на этом уровне статистики хватает, то останавливаемся и рассчитываем. Нет? Идем еще выше.
  • Процесс повторяется до тех пор, пока мы либо не остановимся на одном из уровней, либо пока не доберемся до самого верха –рекламного аккаунта. По факту оптимизаторы работают с папками — группами кампаний, объединенными по принципу общих KPI. Перед расчетом ставки оптимизатор проверяет, достаточно ли статистики на уровне папки и только в том случае, если данных собрано в достаточном количестве, производит расчет и отправку ставок. Теперь становится совершенно понятна такая логика работы — она заключается в том, что всегда должен найтись тот уровень, на котором алгоритм пулинга остановится, в противном случае мы вполне можем заработать неприятное деление на 0.

Описанная модель расчета коэффициента конверсии является базовой и простейшей, однако именно она в том или ином виде содержится в любом оптимизаторе, работающем не по позициям или охвату, а по эффективности. Все хитрости и ноу-хау различных алгоритмов оптимизации, как правило, заключаются в подходах к формированию «кластеров», то есть уровней, на которых собираются ключевые фразы.

Я уже рассказал как работает подход формирования кластеров по структуре аккаунта (классический пулинг). Он достаточно неплохо себя показывает и по сути незаменим для маленьких рекламных аккаунтов, где сложно создать более хитрые структуры.

Однако к формированию кластеров можно подойти по-другому: вместо структуры аккаунта смотреть на структуру самой фразы, то есть проводить анализ словоформ. Например, ясно, что фраза «купить холодильник в Москве» более похожа на «купить холодильный ларь Москва», чем на «холодильник LG отзывы покупателей». Наша базовая гипотеза состояла в том, что похожие по форме фразы должны давать похожие коэффициенты конверсии. Проведенный эксперимент доказал – да, это так, но для построения кластеров на основе синтаксиса необходимо выполнение следующего условия: в аккаунте должно быть достаточно много фраз с большим объемом статистики.

Кроме того, синтаксический подход к формированию кластера требует существенно больше времени. Трудоемкость метода возрастает от 100 до нескольких тысяч раз по сравнению с пулингом по структуре. Сложность метода зависит в первую очередь от метрики – то есть той функции, на основании которой происходит вычисление «похожести» одной фразы на другую.

Внедрение полноценной кластеризации по морфологии с быстрым расчетом функций «схожести», которая бы подходила в том числе и небольшим рекламным аккаунтам является одной из ключевых задач, которая сейчас стоит перед командой оптимизатора.

Положа руку на сердце, есть случаи, когда Оптимизатор неоправдан. Это касается совсем маленьких проектов, в которых быстрее будет выставить ставки маркетологу или аналитику, чем ждать, пока оптимизатор соберет достаточную для него статистику. Оптимизатор – это помощник, в первую очередь, для средних и крупных проектов, где рутинный ручной труд расстановки ставок забирает слишком много времени маркетолога. В любом случае, Оптимизатор Calltouch абсолютно бесплатный и вы можете протестировать его уже сейчас.

Оцените
Об Оптимизаторе начистоту
5 (100%) 2 votes
Поделитесь с друзьями
Подпишитесь на обновления
Нажимая на кнопку "Подписаться", вы даёте своё согласие на обработку персональных данных.
Пришлите свою статью

Комментарии:

Рекомендуем прочитать