Осенняя сессия 2015: Генераторы нового поколения

11 сентября в Москве проходила «Осенняя сессия по контекстной рекламе 2015». Мероприятие проводится уже четвёртый год подряд. Осенняя сессия – это профессиональная конференция под эгидой группы «Контекстная реклама» в Facebook, которая на сегодняшний день насчитывает около 7000 участников.

С докладом «Генераторы нового поколения», который был посвящён автоматизации работы с контекстными кампаниями, выступил генеральный директор eLama.ru Алексей Довжиков.

В своём докладе спикер на конкретных примерах рассмотрел следующие вопросы:

  • Что делать, когда генераторы контекстных рекламных кампаний не работают?
  • Матлингвистика на службе структуризации товарных каталогов.
  • Чего мы ждем от генераторов контекстных рекламных кампаний сейчас и в будущем?

Одна из главных проблем при попытке автоматизации контекстных кампаний, по мнению докладчика, заключается в том, что генераторы не работают на длинных и неструктурированных названиях. Вторая трудность сводится к тому, что в большинстве случаев семантика, по которой запускается кампания, составляется, исходя из содержимого фида, а не опираясь на реальный спрос клиентов.

Иными словами, в объявлениях используются слова из товарной базы рекламодателя, а не ключевые слова запросов потенциальных клиентов. Это противоречит классическим правилам запуска контекстной рекламы.

Чтобы решить проблему автоматизации, в компании eLama разработали и начали применять умный генератор, который в настоящее время используется в экспериментальном формате для ведения отдельных контекстных кампаний для магазина Ozon.ru.

Принцип работы сводится к следующему: робот «забирает» корневой запрос по категории из Wordstat и находит по нему релевантные товары. Также он находит запросы, которые не попали ни в одну тематику. Эти запросы впоследствии можно отработать вручную и добавить в минус-слова.

Так, например, представленный на слайде товар может успешно находиться в поиске по запросу [санки-ватрушка], в то же время, в описании товара на сайте магазина эти ключевые слова не используются:

В итоге получается, что традиционный линейный генератор не смог бы вычленить ключевые слова, по которым объявление хорошо бы находилось в поиске.

Подход к созданию преобразователя, который использует eLama, довольно хорошо выделяет семантику, поскольку весь процесс организован «от обратного». Сначала анализируется семантика из Wordstat, а затем составляется семантика для контекста.

В результате, система выделяет товар, бренд и основные характеристики товара. На этой основе составляется описание:

Из проработанной семантики на следующем этапе можно собирать объявления:

Преимущество подхода заключается в следующем:

  • Объявление не обрывается на середине смыслового выражения.
  • Объявление получается законченным и осмысленным.
  • На один товар создаётся до нескольких вариантов объявления с учётом семантики, в итоге в аукционе побеждает объявление с лучшим показателем CTR.

Ещё один непростой момент, по заявлению спикера, заключается в формировании групп объявлений. К примеру, когда в магазине есть несколько товаров, которые ищут по запросу [медведь с бантом].

По сути, это 4 различные группы товаров, которые подходят под семантику. Преобразователь позволяет создавать групповые объявления, а затем – формировать отдельную посадочную страницу товаров в магазине по запросу пользователей.

Помимо того, что генератор делает контекст, он еще и создает специальную таблицу с товарами, которые подходят под конкретный запрос. В результате, клиент получает возможность выводить все товары по такому запросу.

По данному кейсу на групповые объявления приходилось до 50% запросов. При этом нужно уметь согласовывать слова в объявлениях, чтобы реклама получалась читаемой.

Ещё один важный момент, который удалось выявить по результатам кейса, сводится к тому, что изучение Wordstat по сути даёт представление о потребительском спросе. «Когда мы изучили, что важно для пользователей и использовали это в генерации, то нам удалось построить дерево фильтров. То есть, мы знаем об ассортименте магазина больше, чем сам владелец этого магазина», – пояснил докладчик.

В генерации можно использовать и обратный процесс лемматизации, выстраивая дерево фильтров под свои запросы и товары.

В результате, за 3 недели работы с использованием генератора удалось заработать 88 179 рублей, привести на сайт Ozon.ru 52 500 посетителей по 1,6 руб. в данной тематике. Стоимость 1000 просмотров сайта (CPM) составила 1 600 рублей. Таким образом, показатель СРС в тематике детских товаров увеличился в 1,6 раза, а все запросы были целевыми.

В заключение, Алексей Довжиков сделал следующий вывод: будущее генераторов – несколько отличается от текущего развития ситуации. В какой-то момент генератор будет получать фид на входе, а затем – сам разбирать его и генерировать кампанию. Уже сейчас динамические объявления в Google AdWords работают по такому принципу. Примерно через 3-5 лет такие генераторы будут выпускаться в формате коробочных продуктов.

Редактор-переводчик портала Searchengines.ru, работает на сайте с 2010 года. Специализируется на западном интернет-маркетинге, новостях социальных сетей и поисковых систем. Постоянно принимает участие в профильных семинарах и конференциях в качестве журналиста-обозревателя. Языки: английский, французский.