Как работает автотаргетинг в директе: Автотаргетинг в Яндекс.Директе | Блог YAGLA

На данный момент, системе автотаргетинга требуется около 2х дней, чтобы собрать статистику и начать показы объявлений. Автотаргетинг в рекламных кампаниях можно использовать как в отсутствии ключевых слов, так и совместно с ними. При этом, если автотаргетинг и реклама по ключевикам используются совместно, то реклама по запросам по умолчанию имеет больший приоритет. Однако, можно выставить и приоритет для показов по авторетаргетингу.

Данная опция находится сразу под полем для ввода ключевых слов:

После сохранения группы объявлений, таблица фраз будет выглядеть так:

При этом можно установить максимальную цену клика по автотаргетингу самостоятельно, при стратегии с ручным управлением. Если вы используете автоматическую стратегию, то цена будет определена системой на основе настроек данной стратегии. В этом случае, на формирование цены влияют те же факторы, что и при запуске кампании с помощью ключевых запросов.

На окончательную цену влияют конкуренция со стороны других рекламодателей и факторы качества: прогноз CTR для показа по данному поисковому запросу и коэффициент качества объявления.

Данные о показах и кликах по объявлениям с автотаргетингом  можно увидеть в отчёте «Поисковые запросы». Данный отчёт будет весьма полезен, если вам нужно определить, какие слова в целом эффективны для вашей кампании, а какие нет. Тогда у вас будет возможность создать эффективную кампанию с нужными запросами, объявлениями и минус-словами, на основе объективной статистики Яндекса.

Преимущества автотаргетинга, которые выделяет сам Яндекс:

• Минимизация попадания случайных запросов в группы объявлений;
• Снижение доли нецелевых показов с 24% до 5–6%;
• Использование прогнозного CTR и вероятности конверсии для показов объявлений;
• Упрощение запуска рекламных кампаний для начинающих пользователей;
• Значительная экономия времени на запуск рекламной кампании.

В «Яндексе» отмечают, что новый вид таргетинга избавит рекламодателей от случайной и нерелевантной семантики, снизит процент нецелевых показов в 5 раз, упростит запуск новых кампаний. К тому же, для показов по автотаргетингу будет прогнозироваться не только CTR, но и вероятность конверсии показов, что существенно облегчит планирование рекламных бюджетов и предполагаемых расходов.

Теперь рассмотрим, что это всё значит на практике. Мы поставили следующий опыт:

• Создали две разные группы объявлений по тематике мягкой мебели.
• В одной группе было всего одно объявление, ведущее на главную страницу сайта.

Объявление:

Главная станица сайта:

• А во второй группе было 3 объявления с разными текстами для той же страницы. В частности, были использованы заголовки на основе других ключевых слов – «Мягкая мебель в Москве» и «Диваны и кресла в Москве». Те же ключевые слова применялись и при формировании текстов объявлений.
• Чтобы отличить переходы от разных групп, мы добавили у URL метки utm_campaign=one_ad и utm_campaign=three_ads для первой и второй группы соответственно.
• Регион был установлен «Москва и МО».
• В обеих кампаниях настроен автотаргетинг.
• Стратегий управления ставками выбрали «Недельный бюджет» с нацеливаем на максимальное число кликов и 5000р в неделю на всю кампанию.

Тут стоит отметить, что главная страница сайта практически не содержит текста. Названия товаров и цены на скриншоте оформлены картинкой. А из текста на странице только контактные данные в футере, баннер над верхним меню и тег <title>.  Данный пример было особенно интересно протестировать, так как нет привычных текстовых элементов.

Тест длился в течение недели (с 18 по 24 октября), и в итоге в мастере отчётов мы получили следующее:

Группа с одним объявлением:

Группа с тремя объявлениями;

Тут получилось несколько больше запросов. Ниже список фраз, попавших во втору группу, помимо тех запросов, которые вошли в первую группу и изображены на рисунке выше:

В группу вошли запросы, связанные с текстами других объявлений. Семантика, конечно получилась неполной, но мы целенаправленно взяли не самые удачные примеры посадок и объявлений. Тем не менее, получилось довольно неплохо.

Графики визитов по двум группам выглядят следующим образом.

Группа с одним объявлением:

Группа с тремя объявлениями:

Как видим, группа с тремя объявлениями дала почти в 1.5 раза больше целевых переходов.

Следует выделить несколько особенностей рекламы с автотаргетингом:

• Самая главная, на данный момент, особенность такой рекламы заключается в том, что не накоплено достаточное количество статистики для того, чтобы однозначно утверждать о ее эффективности или же выделить тематики, в которых ее стоит применять.
• Процесс запуска рекламы значительно упрощается за счет отсутствия необходимости подбора и сегментации семантического ядра.
• Автотаргетинг основан на вероятностном прогнозировании, что, в теории поможет снизить затраты на рекламу.
• Качественный контент на сайте и тексте объявлений поможет снизить до минимума процент нецелевых кликов.
• Наиболее полезной эта функция окажется для тех, кто не до конца знаком с возможностями и функционалом Директа, чтобы настроить высокоэффективную рекламу с использованием семантического ядра.

Таким образом, новая опция Автотаргетинга в Яндекс.Директе представляется весьма полезной. Система теперь сама может подобрать семантику относительно вашего объявления и вашего сайта. Это будет давать неплохие результаты, даже если вы новичок в директе и рекламируемая страница далека от идеала.

Автотаргетинг в Яндекс Директ — стоит ли использовать

Приветствую! Как продвигаются ваши дела?

В этой статье рассмотрим автотаргетинг в Яндекс Директ – как работает, как включить, на основании каких данных автотаргетинг формирует запросы и стоит ли его использовать.

Автотаргетинг в Яндекс Директ

Яндекс всё больше автоматизируется, чтобы рекламодателю было проще настроить рекламу и привлекать клиентов с поиска Яндекса и РСЯ.

Автотаргетинг позволяет настраивать рекламную кампанию без поиска ключевых запросов. Поиск ключей занимает львиную долю работы по настройке Яндекс Директа. С помощью автотаргетинга можно обойтись без этой муторной работы. По крайней мере замысел таков. Алгоритм Яндекса сам подбирает ключевые слова к рекламному объявлению.

Как включить автотаргетинг в Яндекс Директ

Автотаргетинг включается переключателем в группе объявлений. Входите в рекламную кампанию, выбираете группу объявлений, жмёте Редактировать. На данный момент переключатель Да/Нет находится под Визиткой (Адрес и телефон) и +Добавить объявление.

Жмёте на переключатель: Использовать автотаргетинг.

Автотаргетинг можно применять как в новой рекламной кампании, так и в работающей. Можно вообще не вбивать ни одного ключевого слова, а можно вбить один или несколько. Чтобы алгоритм сработал лучше, сделайте несколько объявлений. Чем больше данных для подбора фраз, тем лучше фразы подберёт Яндекс.

Также автотаргетинг можно включить сразу для несколько уже созданных объявлений или сразу для всех объявлений в одной рекламной кампании. Входите в рекламную кампанию, ставите галочку: “Все группы на странице” слева сверху над группами объявлений. А внизу, где выбор Действия, выбираете: Настроить автотаргетинг.

При нажатии: Выполнить, попадете сюда. Ставите ставку за клик и … все объявления начинают работать с Автотаргетингом.

На основании каких данных автотаргетинг формирует запросы

Автотаргетинг берёт за основу: заголовки и тексты созданных вами объявлений, плюс изучает рекламируемую страницу вашего сайта. Если вы вбили ключевые запросы, то алгоритм использует и их для расчётов. При этом набранные вами ключи будут в приоритете над собранными роботом.

Чего нет ни на сайте, ни в объявлении Яндекс не добавит. А по найденным рассчитывает возможную вероятность показов и запускает в работу.

Автотаргетинговые ключевые фразы показываются в статистике также, как и набранные в ручную. Отличить их можно, в графе Тип условия показа, пишется: “автотаргетинг”.

Процесс не включается мгновенно и для анализа нужно собрать необходимую статистику. Обычно от 1-2 недель, а дальше по результатам и желанию.

Используя статистику вы можете отключить автотаргетинг, добавить минус-слова, увеличить/уменьшить ставки на клик. Если какие-то фразы собранные роботом имеют хорошую статистику, такие ключи можно дописать в объявления вручную. Смотрите Статистика – Мастер отчётов.

Автотаргетинг и дополнительные релевантные фразы

Есть такая функция в Директе: Дополнительные релевантные фразы. Они уже давно работают. Указываются в параметрах рекламной кампании в процентном отношении. Эта функция работает плохо, подбираются порой весьма странные ключевые запросы.

По сравнению с ними, автотаргетинг работает лучше. И чем больше вы дадите ему данных, тем лучше результат получите.

Про дополнительные релевантные фразы – включать их или нет, для чего они нужны, я писал ранее, почитайте.

Использовать ли автотаргетинг в Яндекс Директ

Автотаргетинг создан для того, чтобы упростить работу директолога в плане сбора ключевых запросов – семантического ядра.

Плюсы и минусы автотаргетинга:

• Ускоряет настройку рекламной кампании за счёт того, что отпадает необходимость в сборе ключевых фраз.
• Иногда, чтобы собрать необходимые ключи нужно много попотеть, так как много слов не подходящих по смыслу, но с одинаковыми словами или их просто много. В Вордстате максимум 40 страниц по 50 фраз в каждой, итого 2000 фраз максимум по одному высокочастотному запросу. Иногда это – всего лишь. Автотаргетинг может увеличить количество ключевых фраз.
• Если включить автотаргетинг при настройке без сбора ключей, то так можно собрать целевые ключи. А затем либо их внести вручную в объявления и отключить автотаргетинг, либо пусть работает, если всё устраивает.
• Всё зависит от рекламируемой страницы, заголовков и текста вашего объявления. Если на странице есть большие описания, то робот может набрать много мусора. Если на сайте, всё чётко и по делу, без лишних слов, как например в карточке товара, то, как говорится и флаг в руки.

Резюме

В общем, “думайте сами, решайте сами – иметь или не иметь”.

Просто включить и ничего не делать, не получится. Нужно следить за статистикой, отслеживать результаты и делать необходимые корректировки.

Не для всех ниш автотаргетинг будет выдавать одинаковые результаты, а тем более не для всех сайтов. Довольно часто, плохая отдача от рекламы связана с сайтом, значит и автотаргетинг тут не поможет. Сайт придётся приводить в порядок. Это как магазин/салон/офис, если он ни к чёрту, то посетители пугаются, ничего не покупают и не приходят больше. Если всё удобно, понятно, приятно, такой магазин притягивает посетителей.

Чтобы сминимизировать вероятность нецелевых фраз:

• Просмотрите рекламируемую страницу на наличие/отсутствие нецелевых фраз
• Заполните правильно заголовки и текст объявления
• Сделайте несколько вариантов объявлений
• Можно вбить 1-3 ключа, для верности
• Можно использовать шаблон, но это не для сбора ключей, а для CTR

Чтобы выжать максимум из автотаргетинга, нужно за ним следить и делать корректировки. Следить также за: ценой цели, конверсиями, отказами, CTR, количество показов. Настроили рекламную кампанию, получили статистику, создали для теста автотаргетинговую РК, а потом отслеживаем результаты и делаем выводы.

P.S.

Вы можете не заморачиваться со всем этим, а делегировать настройку и сопровождение рекламной кампании специалисту, в данном случае мне. Любая реклама сопровождается её настройкой, настройкой аналитики, сбором и анализом статистики, оптимизацией, тестированием  различных гипотез и различными доработками и изменениями. Если вы делегируете этот процесс, вы освободите своё время на стратегически важные задачи в своём бизнесе. И у вас увеличатся шансы на развитие и расширение бизнеса уже в ближайшее время. Ознакомьтесь с моим предложением

Успешной рекламной кампании!

Если статья понравилась и хочешь сохранить её – поделись ею, жми кнопки под статьёй — Поделиться.
Получай все статьи и новости сайта в свой Вконтакте, Facebook или на электронную почту — подпишись на статьи сайта (справа). Получите бесплатное руководство “Настройка Яндекс Директ пошагово” – ссылка справа.
Поделись своим мнением в комментариях, так статьи будут интереснее и ценней!

Поделитесь с друзьями:

Читайте в продолжение:

Обновляем систему для работы с семантикой в Яндекс.Директе — Новости рекламных технологий Яндекса

Обновляем систему для работы с семантикой в Яндекс.Директе

3 июля 2020

Автотаргетинг победил в честной борьбе за эффективность, простоту и симпатии пользователей — скоро он станет основным инструментом, который помогает экономить время на подборе ключевых фраз в Яндекс.Директе. Мы пересмотрели список похожих настроек и планируем убрать дополнительные релевантные фразы, чтобы сделать управление кампаниями легче и прозрачнее.

Закрываем дополнительные релевантные фразы

Сейчас дополнительные релевантные фразы и автотаргетинг в Директе выполняют схожую задачу — отвечают за автоматическую работу с семантикой и помогают быстро нацелить рекламу на нужную аудиторию. Поэтому через две недели мы закроем дополнительные релевантные фразы. Если вы пользуетесь ДРФ, просим заранее проверить кампании и, если нужно, включить автотаргетинг, чтобы не потерять дополнительные показы объявлений и конверсии.

Даже у опытных специалистов на подбор ключевых слов может уйти до половины времени при настройке кампаний. Автотаргетинг позволяет на лету отрабатывать всю нужную семантику и в целом сэкономить ресурсы на старте. Он даёт возможность запустить рекламу с минимальным набором или вообще без ключевых фраз — нужно написать только тексты объявлений и задать ставку за клик. Система индексирует тексты объявлений и страницы продукта и показывает её в ответ на релевантные запросы на поиске и подходящей целевой аудитории в сетях.

Вот один из примеров. «Пулковская логистическая компания» протестировала автотаргетинг для своей целевой аудитории в сегменте b2b, куда входят как менеджеры по логистике, руководители бизнесов, так и частные заказчики. В итоге в рекламной кампании с автотаргетингом получили долю конверсий 14,9% — в три раза выше, чем в кампании с ключевыми фразами, а цену лида — на 53% ниже*.

Мы постоянно совершенствуем работу автотаргетинга, причем не только за счёт обучения на накопленной статистике. Специальные команды асессоров регулярно проверяют, соответствуют ли объявления запросам, по которым были показы. Это помогает снижать процент ошибок и свести к минимуму случаи, когда система неверно трактует смысл запроса. Подробнее о том, как автотаргетинг устроен и как его включить, — в Справке Директа.

Новые названия для типов соответствия

В середине июля произойдёт ещё одно изменение: в отчёте по поисковым запросам синонимы сменят название, вместо них вы увидите семантическое соответствие, а для случаев, когда к показу приводили «родные» фразы — пословное соответствие. Это обновление в Мастере отчётов сделает статистику прозрачнее и позволит лучше оценить работу системы.

Что такое семантическое соответствие

В ответ на запрос пользователя поиск Яндекса подбирает результаты не по буквальному, а по смысловому, то есть семантическому, соответствию, чтобы показать полный список подходящих ответов. В такой логике работает весь поиск, и рекламные ответы — не исключение. За сопоставление смысла запросов и документов отвечает поисковая модель на основе нейронных сетей.

Объявления могут показываться по запросам, которые соответствуют по смыслу вашей ключевой фразе. Например, если пользователь набирает «установка отопления цена», он может увидеть результаты по запросу «стоимость монтажа отопления».

Подобранные синонимы, вернее, семантические соответствия, можно отсматривать в отчёте и добавлять в минус-фразы нерелевантные варианты. Существует огромное количество уникальных или просто очень редких запросов, которые слишком трудоёмко и поэтому бессмысленно отрабатывать вручную, зато можно и нужно отработать роботом в режиме реального времени. Семантическое соответствие позволяет не упустить такие формулировки целевых запросов и сейчас даёт в среднем 15% дополнительных кликов.

В целом автоматические технологии работы с семантикой помогают в реальном времени отвечать на реальный спрос и точнее работать с целевой аудиторией. Обязательно будем держать вас в курсе и расскажем о следующих этапах работы над ними.

Если у вас появятся вопросы, пишите или звоните в любое время — будем рады помочь!

* Полная версия кейса на sostav.ru

Яндекс Директ для ленивых или автотаргетинг.

Яндекс Директ для ленивых или автотаргетинг.

 

В директе появилась новая функция, которая позволяет запускать рекламную компанию без использования ключевых слов.

Достаточно указать адрес вашего сайта и написать тексты объявлений и Яндекс в автоматическим режиме подберет нужные ключевые фразы.

Для новичков бывает сложно создать сразу полноценную рекламу в Яндексе, нужно потратить много времени, чтобы собрать все слова. Здесь же мы можем просто включить функцию автотаргетинга, как показано на рисунке.

 

И система самостоятельно будет, проанализировав  объявления и сайт, показывать нашу рекламу пользователем на основании их поисковых запросов.

Технология та же, что используется на поиски Яндекса. Когда человек вводит какой-то поисковый запрос, Яндекс его анализирует и подбирают ему релевантную страницу. Тот же принцип будет использован и в случае с рекламой.

Теперь если вам нужно провести тест, вы можете создать несколько объявлений, включить автотаргетинг и больше ничего не делать.

Где-то через два-три дня  начнутся показа рекламы, оценить эффективность можно в отчете поисковые запросы.

На данный момент этот инструмент находится в открытом тесте, полностью его эффективность еще неизвестно. Работает он только для поиска, для рекламы в РСЯ, его использовать невозможно.

Также может работать параллельно с вашими фразами, которые уже добавлены в компанию. При этом будут постоянно подбираться новые слова, чем то, эта функция похожа на дополнительные релевантные фразы. Но принцип немного другой.

В чём же может быть подвох?

 

Любое упрощение и автоматизация ведёт к каким-то потерям,  любая настройка рекламы это достаточно скрупулезная работа и её мало чем заменишь. Для поисковой кампании очень важна точный ответ  на поисковый запрос пользователя.

То есть когда человек спрашивает купить в Москве красные женские туфли, то по возможности заголовок нашего поискового объявления должен совпадать с этим поисковым запросам.

В случае же автоматического таргетинга, мы уже не сможем добиваться такого эффекта релевантности, у нас будет один постоянный заголовок, который будет показываться на все запросы пользователя. Мы конечно можем создать несколько вариантов объявлений штук пять с разными заголовками, но всё равно мы не сможем добиться то эффективности, какая будет при ручном сборе ключевых фраз.

Как же можно использовать эту новую опцию?

 

Я бы рекомендовал применять автотаргетинг для теста, у нас допустим уже есть полноценный рекламная кампания. В этой рекламной кампании мы можем создать группу объявлений, для которых мы не будем подбирать новых ключевых слов, а просто зададим там в настройках функцию автоматического таргетинга.

При показах нашей рекламы преимущества будет отдаваться тем словам, которые уже есть в рекламной кампании, Но если автотаргетинг сможет найти нам новые ключевые фразы, по ним будут показываться объявления, которые мы добавили в эту группу.

Таким образом  можно тестировать и находить новые интересные поисковые запросы, результаты можно оценивать используя статистику, вкладку отчет по поисковым запросам.

 

Чек лист по продвинутой настройки поисковой кампании Яндекс Директ.

1. Собираем целевые ключевые слова.

2. Делаем настройку по принципу один ключ = одно объявление, для низкочастотных показов, во избежание статуса мало показов, делаем группу , то есть берём 10 или 20 или 30 слов и  создаем полноценную группу объявлений.

3. Создаем одну группы объявлений с авто таргетингом. Здесь пишем пять текстов объявлений, можно конечно и меньше. Но лучше 5 или больше. Это поможет системе лучше подбирать для вас поисковые запросы и показывать рекламу наиболее целевой аудитории. Объявления делаем разными.

4. В параметрах рекламной кампании указываем минус-фразы, счётчик Яндекс метрики.

5. После запуска кампании анализируем статистику, просматриваем отчет поисковые запросы, фразы которые не соответствуют нашим задачам заносим в минус.

P.S.

Такой подход к  настройке, когда мы собрали нужное нам слова и подобрали минус-фразы, новая функция Яндекс директа позволит нам находить новые целевые запросы без нашего участия, полностью в автоматическом режиме.

Конечно нужно учитывать, что на каких-то очень специфических тематиках, где очень много пересечений с другими темами, например, тема прослушка, есть такой сериал и есть люди, которые хотят хотят купить какой-то жучок.  А есть люди,  которые выполняют проверку на прослушку. соответственно в такой тематики авто таргетинг может показать не самые лучшие результаты.

Но если тематика более конкретная и в ней нет пересечений с другими темами, то  использование этой функции позволит вам в автоматическом режиме показываться в ответ на целевые поисковые запросы, которых еще нет в вашей компании.

Это поможет увеличить эффективность вашей рекламы. Но нужно всё делать осторожно, с умом тестировать и анализировать результаты,  а потом  делать выводы.

 

Автотаргетинг Яндекс Директ

Не так давно Яндексом в рекламный кабинет внедрен новый функционал — автотаргетинг. Что он дает и как работает? Попробуем разобраться в этой статье.

Автотаргетинг Яндекс Директ.

Эта функция доступна для кампаний на поиске. Что она из себя представляет?

Поисковик сам подбирает ключевые слова для объявлений после анализа их текста и текста рекламируемой страницы сайта. Это не значит, что необходимо выбрать что-то одно — либо автоматический таргетинг, либо ручное внесение ключей. Можно одновременно использовать подобранные ключевики, и отметить автоподбор — в этом случае приоритет будет отдаваться первым, хотя его можно менять с помощью настроек.

Так как системе необходимо время для анализа контента рекламы для определения тематики и направленности кампании, автотаргетинг Директ начинает работать не сразу, а через определенное время, примерно через 1-3 дня (или раньше).

Настройки.

В рекламном кабинете подключение автотаргетинга находится на уровне групп объявлений над полем для внесения ключевых слов

А так выглядит страница со ставками при добавленном автоматическом таргетинге

При ручном управлении Вы выставляете допустимую для прибыльности цену клика, она же отображается в нижней строке. При необходимости функцию автотаргетинга можно отключить прямо здесь, нажав на значок карандашика.

При выборе автоматических стратегий ставка определяется в зависимости от их настроек.

---

Стоит ли использовать автотаргетинг и как он работает.

После назначения цены в ручном режиме система начинает подбирать ключевые слова для показов по запросам пользователей. В зависимости от конкуренции на данный момент по каждому из них ставка меняется, но система не поднимет ее выше заданной, а в результате аукциона Ваше объявление займет соответствующую позицию.

С подключением автотаргетинга Директ на первое место опять же выходит качество объявлений и их релевантность странице приземления. От этой связки напрямую зависит и фактическая цена перехода, и стоимость конверсии на лендинге, и целиком прибыльность рекламы.

Плюсы автотаргетинга Директ.

• Нет необходимости заниматься подбором ключей и составлять семантику.
• Показ по нерелевантным запросам сводится к минимуму.
• Возможность снизить затраты на ведение рекламы за счет уменьшения нецелевых показов.
• Ускоренный запуск рекламной кампании, особенно для менее опытных директологов.

---

 

Автоматическая цель

Устранение неполадок автоматического прицеливания

Иногда дела идут не так, как ожидалось. Вот некоторые потенциальные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при использовании Auto-Target, и некоторые предлагаемые решения.

Мое действие с автоматическим нацеливанием занимает слишком много времени для построения моделей.

Существует несколько изменений настройки действий, которые могут уменьшить ожидаемое время для построения моделей, включая количество опытов в вашей деятельности с автоматическим таргетингом, трафик на ваш сайт и выбранную метрику успеха.

Решение: Просмотрите настройки своей деятельности и посмотрите, есть ли какие-либо изменения, которые вы хотите внести, чтобы повысить скорость построения моделей.

• Если ваш показатель успеха установлен на RPV, можете ли вы перейти на конверсию? Конверсионные действия, как правило, требуют меньше трафика для построения моделей. Вы не потеряете данные об активности, если измените показатель успеха с RPV на конверсию.

• Находится ли ваш показатель успеха далеко в воронке продаж от вашего опыта деятельности? Более низкий коэффициент конверсии активности увеличит требования к трафику, необходимому для построения моделей, поскольку требуется минимальное количество преобразований.

• Есть ли какие-то впечатления, которые вы можете потерять в своей деятельности? Уменьшение количества опытов в деятельности сократит количество времени на построение моделей.

• Есть ли страница с более высоким трафиком, на которой это действие было бы более успешным? Чем больше трафика и конверсий в местах вашей активности, тем быстрее будут построены модели.

Мое действие с автоматическим нацеливанием не приводит к росту.

Существует четыре фактора, необходимых для того, чтобы активность точки доступа создавала подъемную силу:

• Предложения должны быть достаточно разными, чтобы влиять на посетителей.

• Предложения должны быть размещены где-то, что имеет значение для достижения цели оптимизации.

• В тесте должно быть достаточно трафика и статистической «мощности» для обнаружения лифта.

• Алгоритм персонализации должен работать правильно.

Решение: Во-первых, убедитесь, что ваша деятельность персонализирует трафик. Если модели не созданы для всего опыта, ваше действие с автоматическим нацеливанием по-прежнему случайным образом обслуживает значительную часть посещений, чтобы попытаться построить все модели как можно быстрее.Если модели не построены, Auto-Target не персонализирует трафик.

Затем убедитесь, что предложения и места проведения мероприятий действительно влияют на общую скорость отклика, с помощью простого неперсонализированного A / B-теста. Обязательно вычислите размеры выборки заранее, чтобы убедиться, что мощности достаточно, чтобы увидеть разумный рост и запустить A / B-тест в течение фиксированного времени, не останавливая его и не внося никаких изменений. Если результаты A / B-теста показывают статистически значимый рост одного или нескольких опытов, то вполне вероятно, что персонализированное действие сработает.Конечно, персонализация может работать, даже если нет различий в общей частоте откликов. Обычно проблема возникает из-за того, что предложения / местоположения не имеют достаточно большого влияния на цель оптимизации, чтобы их можно было обнаружить со статистической значимостью.

Любая метрика, зависящая от метрики преобразования, никогда не преобразуется.

Это ожидается.

В действии с автоматическим таргетингом, как только показатель конверсии (будь то цель оптимизации или цель публикации) преобразован, пользователь освобождается от взаимодействия и действие перезапускается.

Например, есть действие с метрикой конверсии (C1) и дополнительной метрикой (A1). A1 зависит от C1. Когда посетитель входит в действие в первый раз, а критерии преобразования A1 и C1 не конвертируются, показатель A1 не конвертируется из-за зависимости от показателя успеха. Если посетитель конвертирует C1, а затем конвертирует A1, A1 все равно не конвертируется, потому что как только C1 конвертируется, посетитель освобождается.

,

Как работает Adobe Target

Пограничная сеть

«Edge» — это географически распределенная обслуживающая архитектура, которая обеспечивает оптимальное время отклика для конечных пользователей, запрашивающих контент, независимо от того, где они находятся по всему миру.

Чтобы сократить время отклика, в пограничных средах размещается только логика действий, кэшированный профиль и информация. Базы данных действий и контента, данные Google Analytics, API-интерфейсы и пользовательские интерфейсы маркетологов размещены в центральных средах данных Adobe.Затем обновления отправляются на пограничные узлы. Центральные среды и пограничные узлы автоматически синхронизируются для постоянного обновления кэшированных данных о деятельности. Моделирование 1: 1 также сохраняется на каждом ребре, поэтому более сложные запросы также могут обрабатываться на Edge.

Каждый пограничный узел имеет всю информацию, необходимую для ответа на запрос содержимого пользователя и отслеживания данных аналитики по этому запросу. Запросы пользователей направляются на ближайший пограничный узел.

Решение Adobe Target размещается в центрах обработки данных, принадлежащих или арендованных Adobe по всему миру.Серверы администрирования полностью размещены в центрах обработки данных, принадлежащих Adobe, в Лондоне, Сингапуре и во многих местах по всей территории США, включая Орегон и Вирджинию. Пограничные серверы размещаются как на собственных, так и на арендованных Adobe серверах в центрах обработки данных Amazon AWS в Лондоне, САР Китая Гонконг, Сингапуре, Токио и Сиднее.

Админ-сервер содержит центр сбора данных и центр обработки данных. Расположение пограничных сайтов содержит только центр сбора данных. Каждый набор отчетов закреплен за определенным центром обработки данных.

Вместо того, чтобы отвечать на все запросы таргетинга из одного места, запросы обрабатываются ближайшей к посетителю пограничной средой, таким образом снижая влияние времени в пути по сети / Интернету.

Adobe Target в настоящее время не имеет сети Edge в Китае, и производительность конечных пользователей будет по-прежнему ограничена для клиентов Target в Китае. Из-за брандмауэра и отсутствия пограничных узлов в стране обработка сайтов с развернутой Target будет медленной, и это повлияет на загрузку страниц.Кроме того, маркетологи могут столкнуться с задержкой при использовании целевого пользовательского интерфейса разработки.

,

Производители автомобилей с двигателями с прямым впрыском топлива

Как отмечалось ранее, автомобили, работающие на дизельном топливе, по умолчанию используют прямой впрыск. Однако по множеству причин дизельное топливо не завоевало сердца и деньги американской автомобильной публики в больших количествах. С большей готовностью он добился успеха в Европе, где топливная экономичность может превзойти другие проблемы, такие как шум и ускорение. (Когда-то дизели были громче, медленнее и грязнее бензиновых автомобилей.)

Поэтому неудивительно, что европейские автопроизводители стали лидерами в разработке технологии прямого впрыска бензина.Тем не менее, японский автопроизводитель Mitsubishi получает «первые» награды за создание GDI для массового потребительского автомобиля. В 1996 году компания Mitsubishi представила один в своем Galant для продажи на японском рынке [источник: Just-auto.com]. Вскоре этому примеру последовала Toyota и европейские автопроизводители. Поначалу, однако, двигатели с трудом оправдали обещание значительной экономии топлива.

Производители США знали о GDI в то время, но не стали активно его преследовать несколько лет спустя.Это могло быть связано с тем, что в конце 1990-х и начале 2000-х годов нефть и бензин, производимый из нее, были относительно дешевыми, что сделало потребность в предложении экономичных двигателей, таких как GDI, немного менее острой.

Ситуация кардинально изменилась, теперь Ford и GM провозглашают технологические инновации, которые можно найти в их конструкциях GDI. Семейство двигателей GM Ecotec с непосредственным впрыском топлива станет растущим продуктом в линейке автомобилей и внедорожников, и к 2010 модельному году планируется установить более дюжины моделей с силовыми установками Ecotec [источник: Green Car Congress].

Кроме того, Ford объявил, что в период с 2009 по 2013 год более 2,5 миллионов автомобилей получат его бензиновый двигатель с непосредственным впрыском EcoBoost. Компания планирует установить их в свои Lincoln MKS, кроссоверы Ford Flex и Taurus и утверждает, что водители могут видеть до повышение топливной эффективности на 20% [источник: Ford]. Другие производители, предлагающие или планирующие предлагать двигатели GDI, включают Audi, BMW, Hyundai, Kia, Mazda, Mercedes-Benz, Nissan, Lexus, Saab, Subaru и Volkswagen.

Большой неизвестный заключается в том, обойдут ли непосредственный впрыск бензина более передовые технологии. Гибридные бензиновые и электрические двигатели также захватили воображение общественности. Подключаемые системы, которые позволяют водителям заряжать автомобильные аккумуляторы от домашней электросети, в конечном итоге также могут получить широкое распространение. А водородные автомобили на топливных элементах, возможно, не так далеко в будущем, как люди когда-то думали, о чем свидетельствует Honda FCX.

Но, скорее всего, автомобильные аналитики считают, что прямой впрыск поможет стать эволюционным мостом к этим более экзотическим вариантам.Так что, если вы не можете дождаться чистой бесшумной «машины будущего», но все же хотите сэкономить небольшую мелочь на насосе, поездка с прямым впрыском может быть вашим билетом. Для получения дополнительной информации о технологии двигателей перейдите по ссылкам ниже.

Статьи по теме HowStuffWorks

Другие интересные ссылки

Источники

• Эйвери, Нойес Л. и Уэллс, Пол Патрик. Патент США 6746495 — Способ контроля образования отложений в бензиновом двигателе с прямым впрыском с использованием топлива, имеющего особые композиционные характеристики.»Выпущено: 8 июня 2004 г. (по состоянию на 25 июля 2008 г.) http://www.patentstorm.us/patents/6746495/description.html?ref=autoworldgascar.info
• Bell, Corky.» Максимальное ускорение — Проектирование, тестирование и установка систем турбонаддува. «Bentley Publishers. 1997.
• Берч, Стюарт.» Технические краткие обзоры: дизельное топливо против бензина, борьба продолжается «. Automotive Engineering International Online. Январь 2000 г. (дата обращения 27 июля 2008 г.) ) http://www.sae.org/automag/techbriefs_01-00/08.htm
• Чере, Чаба. «Сможет ли, наконец, сделать это с прямым впрыском бензина?» Автомобиль и водитель. Июнь 2004 г. (по состоянию на 22 июля 2008 г.) http://www.caranddriver.com/features/04q2/will_gasoline_direct_injection_finally_make_it_-column
• Управление энергетической информации. «Рудольф Дизель». По состоянию на 20 ноября 2009 г. http://tonto.eia.doe.gov/kids/energy.cfm?page=fp_diesel
• European Aeronautic Defense and Space Company N.V. «History of Aviation — Messerschmitt Bf 109.»EADS.com. (По состоянию на 27 июля 2008 г.) http://www.eads.com/1024/en/eads/history/airhist/1930_1939/me109_1934.html
• Ford Motor Co.» Ford оснастит полмиллиона Транспортные средства с двигателем EcoBoost ». Пресс-релиз Ford Motor Co. 6 января 2008 г. (по состоянию на 20 июля 2008 г.) http://media.ford.com/newsroom/release_display.cfm?release=27455
• Green Car Congress . «Расширение ассортимента бензиновых двигателей с прямым впрыском топлива GM». 13 апреля 2009 г. (по состоянию на 20 ноября 2009 г.) http://www.greencarcongress.com/2009/04/gms-expanding-gasoline-direct-injection-engine-portfolio ,html
• General Motors. «Новый 2,0-литровый турбодвигатель Ecotec с прямым впрыском». Пресс-релиз General Motors. 31 марта 2006 г. (по состоянию на 19 июля 2008 г.) http://media.gm.com/us/gm/en/news/events/autoshows/06ny/brands/saturn/06_NY_Sat_SkyRLineTurbo.htm
• Just-Auto.com Редакция. «Анализ исследований: обзор систем прямого впрыска бензина». Just-Auto.com. 7 декабря 2007 г. (по состоянию на 21 июля 2008 г.) http://www.just-auto.com/article.aspx?ID=93295
• Mitsubishi Motors.«Производство двигателей GDI1 превысило 1 000 000 единиц». Пресс-релиз Mitsubishi Motors. 11 сентября 2001 г. (дата обращения 23 июля 2008 г.) http://media.mitsubishi-motors.com/pressrelease/e/corporate/detail443.html
• Роберт Бош GmBh. «Прямой впрыск бензина». (Проверено 22 июля 2008 г.) http://rb-k.bosch.de/en/powerconsumingemissions/gasolinesystems/direct_gasoline_injection/index.html
• Robert Bosch GmBh. «Инновации вчера и сегодня». (Проверено 22 июля 2008 г.) http: // rb-k.bosch.de/en/service/innovationsyesterdayandtoday/index.html
• Сойер, Кристофер А. «Прямо говоря о прямом впрыске». Полевое руководство по автомобильной технологии. Август 2005 г. (по состоянию на 24 июля 2008 г.) http://www.autofieldguide.com/articles/080505.html
• Stuart, Herbert Akroyd. «Патент США 502837 — Двигатель, работающий от взрыва смеси углеводородов и воздуха». Выпущено 8 августа 1893 г. (по состоянию на 1 августа 2008 г.) http://www.google.com/patents?id=3ntFAAAAEBAJ&printsec=abstract&zoom=4
• TIME Magazine.«Тотальная революция в Детройте». 19 марта 1979 г. (по состоянию на 21 июля 2008 г.) http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,947023-1,00.html
• TIME Magazine. «Diesel Dazzle». 15 ноября 1976 г. (по состоянию на 20 июля 2008 г.) http://www.time.com/time/magazine/article/0,9171,712317,00.html?promoid=google
• Visnic, Bill. «Прямая инъекция в массы». Автомир Уорда. 1 сентября 1996 г. (по состоянию на 19 июля 2008 г.) http://wardsautoworld.com/ar/auto_directinjection_coming_masses/
• Visteon Corporation.«Органы управления трансмиссией — топливная система с прямым впрыском низкого давления». (Проверено 19 июля 2008 г.) http://www.visteon.com/products/automotive/directinjection_fuel.html
• Witzenberg, Gary. «История 10 лучших двигателей Уорда». Автомир Уорда. 1 апреля 2008 г. (по состоянию на 21 июля 2008 г.) http://wardsautoworld.com/ar/auto_story_behind_wards_10/

,

Обзор автоматизированной персонализации

Automated Personalization (AP) объединяет предложения или сообщения и использует передовое машинное обучение для сопоставления различных вариантов предложения каждому посетителю на основе его индивидуального профиля клиента, чтобы персонализировать контент и стимулировать рост.

Автоматическая персонализация доступна как часть решения Target Premium. Он не входит в состав Target Standard без лицензии Target Premium. Если у вас есть лицензия Target Premium, карта Target Premium заменяет карту Target Standard в Adobe Experience Cloud.

Подобно автоматическому таргетингу, автоматическая персонализация использует алгоритм случайного леса, ведущий метод ансамбля науки о данных, в качестве основного алгоритма персонализации для определения лучшего опыта, который нужно показать посетителю. Автоматическая персонализация может оказаться полезной на этапе открытия тестирования. Также полезно позволить машинному обучению определять наиболее эффективный контент при нацеливании на разных посетителей. Со временем алгоритм учится предсказывать наиболее эффективный контент и отображает контент, который с наибольшей вероятностью позволит достичь ваших целей.

Маркетологи внедряют один файл на своем сайте, что позволяет им указывать и щелкать любой контент, а затем визуально создавать и выбирать дополнительные параметры контента для этой области с помощью VEC (Visual Experience Composer). Затем алгоритм автоматически определяет, какой контент следует доставить каждому отдельному посетителю на основе всех поведенческих данных, которые система имеет об этом посетителе, обеспечивая персонализированный опыт. Поскольку автоматическая персонализация может адаптироваться к изменениям в поведении посетителей, ее можно запускать без установленной даты окончания, чтобы обеспечить постоянный рост и персонализацию.Иногда это называют режимом «всегда включен». Маркетологу не нужно проводить тест, анализировать результаты, а затем выявлять победителя, прежде чем осознавать рост, достигнутый в результате оптимизации, которая является стандартным порядком операций для реализации результата стандартной операции A / B.

При обсуждении автоматизированной персонализации могут быть полезны следующие термины:

Срок	Определение
Многорукий бандит	Подход многорукого бандита к оптимизации уравновешивает исследовательское обучение и использование этого обучения.
Случайный лес	Случайный лес — ведущий подход к машинному обучению. Говоря языком науки о данных, это метод ансамблевой классификации или регрессии, который работает путем построения большого количества деревьев решений на основе атрибутов посетителя и посещения. В Target случайный лес используется для определения того, какой опыт, как ожидается, будет иметь самую высокую вероятность конверсии (или самый высокий доход за посещение) для каждого конкретного посетителя.Для получения дополнительной информации о случайном лесу в целевом объекте см. Алгоритм случайного леса ,
Отбор проб Томпсона	Цель Thompson Sampling — определить, какой опыт является лучшим в целом (неперсонализированный), при минимизации «затрат» на поиск такого опыта. Выборка Томпсона всегда выбирает победителя, даже если между двумя опытами нет статистической разницы.Для получения дополнительной информации см. Томпсон Сэмплинг ,

При использовании автоматической персонализации учитывайте следующие детали:

Автоматическая персонализация использует алгоритм случайного леса для персонализации.

Случайный лес — ведущий подход к машинному обучению. Говоря языком науки о данных, это метод ансамблевой классификации или регрессии, который работает путем построения большого количества деревьев решений на основе атрибутов посетителя и посещения.В Target случайный лес используется для определения того, какой опыт, как ожидается, будет иметь самую высокую вероятность конверсии (или самый высокий доход за посещение) для каждого конкретного посетителя. Например, посетители, которые используют Chrome, являются золотыми участниками программы лояльности и заходят на ваш сайт по вторникам, могут с большей вероятностью совершить конверсию с помощью Experience A, тогда как посетители из Нью-Йорка могут с большей вероятностью совершить конверсию с помощью Experience B. Дополнительные сведения о Random Forest в Target см. Алгоритм случайного леса ,

Модель персонализации оптимизируется для каждого посещения.

• Алгоритм предсказывает вероятность конверсии посетителя (или предполагаемый доход от конверсии), чтобы обеспечить максимальное обслуживание.

• Посетитель имеет право на получение нового опыта по окончании существующего сеанса (если он или она не входит в контрольную группу, и в этом случае опыт, который посетитель видит во время первого посещения, будет таким же, как и он или она). см. при последующих посещениях).

• Во время сеанса представленный опыт не меняется для сохранения визуальной согласованности.

Модель персонализации адаптируется к изменениям в поведении посетителей.

• Многорукий бандит гарантирует, что модель всегда «тратит» небольшую часть трафика для продолжения обучения в течение всего жизненного цикла деятельности и для предотвращения чрезмерного использования ранее изученных тенденций.

• Базовые модели перестраиваются каждые 24 часа с использованием последних данных о поведении посетителей, чтобы Target всегда использовала меняющиеся предпочтения посетителей.

• Если алгоритм не может определить выигрышные впечатления для отдельных посетителей, он автоматически переключается на отображение общего наиболее эффективного опыта, продолжая при этом поиск персонализированных победителей. Наиболее эффективный опыт достигается при использовании Томпсон Сэмплинг ,

Модель постоянно оптимизирует единую целевую метрику.

Target автоматически собирает информацию о посетителях для построения моделей персонализации.

Target автоматически использует все общие аудитории Adobe Experience Cloud для построения моделей персонализации.

• Вам не нужно делать ничего особенного, чтобы добавить аудитории в модель. Для получения информации об использовании Experience Cloud Audiences с Target см. Испытайте облачные аудитории ,

Маркетологи могут загружать офлайн-данные, оценки склонности или другие пользовательские данные для построения моделей персонализации.

Автономные данные, такие как информация CRM или оценки склонности к оттоку клиентов, могут быть невероятно ценными при построении моделей персонализации.Есть несколько способов ввода данных в алгоритмах автоматической персонализации (AP) и Auto-Target.

Обучающее видео: Типы занятий

Это видео объясняет типы занятий, доступные в Target Standard / Premium. Автоматическая персонализация обсуждается с 5:55.

• Опишите виды деятельности, включенные в Adobe Target

• Выберите подходящий вид деятельности для достижения ваших целей

• Опишите трехэтапный рабочий процесс, который применяется ко всем видам деятельности.

,

No related posts.