Как ML-оптимизация рекламы в Soloway достигает заданных KPI

Вместо массовых показов — реклама только на аудиторию, которая с высокой вероятностью совершит целевое действие. ML-оптимизация Soloway анализирует десятки параметров поведения в реальном времени, прогнозирует действия пользователей и корректирует ставки. В результате — прирост ключевых метрик в среднем на 20%. Разбираем, как это устроено: от выбора цели до расчёта ставки за 100 миллисекунд.

От сегментов — к целевым действиям

Раньше ключевой задачей программатик-рекламы было собрать сегменты по интересам и показать рекламу тем, кто хотя бы раз интересовался темой. Сегодня этого недостаточно.

Формально пользователь попадает в нужную категорию. Но его интерес может быть случайным, поверхностным или вообще не связанным с реальным намерением купить. Внутри одного сегмента оказываются одновременно заинтересованные пользователи, случайные посетители и нерелевантные пересечения.

Для рекламодателя это означает:

1. менее точный таргетинг,
2. постоянный риск переплаты за охват,
3. более сложную оптимизацию кампаний.

Рынок движется в сторону модели, где важно не просто констатировать факт интереса, а оценивать готовность пользователя к конкретному действию — тому, которое выбрал рекламодатель в качестве KPI.

Решение Soloway: ML-оптимизация под ваши KPI

Логика построена так: рекламодатель выбирает целевое действие. ML-алгоритмы оптимизируют показы и ставки для достижения этого KPI.

Какие действия можно выбрать в качестве цели:

1. переходы на сайт,
2. CTR/CPC,
3. Viewability,
4. заполнение анкеты или формы,
5. регистрация,
6. добавление товара в корзину,
7. оформление заказа,
8. просмотр более двух страниц (глубина просмотра),
9. досмотры (для видеокампаний),
10. любые другие события, для которых на сайте рекламодателя настроен сбор данных.

Алгоритмы машинного обучения анализируют тысячи сигналов в реальном времени, прогнозируют вероятность совершения выбранного действия и корректируют ставку для каждого показа.

Система оценивает не сегменты целиком, а каждого конкретного пользователя. Ставка выставляется индивидуально: чем выше вероятность целевого действия, тем выше ставка.

ML-модель учитывает:

1. более 300 аудиторных сегментов и 2500+ паттернов поведения,
2. взаимодействие пользователя с интернет-рекламой,
3. характеристики последних сессий с учётом их давности,
4. положение в воронке продаж,
5. параметры рекламного места,
6. характеристики времени, географии, устройства, ОС,
7. текущие показатели аукциона.

Принцип работы: от данных к ставке

1. Сбор данных. Пиксель Soloway фиксирует действия пользователей на сайте рекламодателя.
2. Обучение модели. ML-алгоритм выделяет две группы: совершивших целевое действие и не совершивших. На основе этого анализирует, какие признаки (паттерны поведения, интересы, характеристики сессии) чаще встречаются у первой группы.
3. Прогноз в реальном времени. Для каждого нового запроса на показ система оценивает вероятность конверсии конкретного пользователя.
4. Расчёт ставки. Ставка = CPA × Прогнозируемая вероятность конверсии. Чем выше вероятность — тем выше ставка.
5. Адаптация. Модель непрерывно обновляется по мере поступления новых данных, корректируя параметры для повышения точности прогнозов.

Для сложных целей (например, оформление заказа) требуется больше данных для обучения модели, чем для простых (например, переход на сайт). В интерфейсе отображается информация о накопленных событиях, чтобы можно было оценить готовность к запуску оптимизации по выбранному KPI.

Техническая реализация

Оптимизация работает в два этапа:

1. LAL (Look-alike) находит потенциальных покупателей в общем интернет-трафике. Модель анализирует поведение пользователей по всему интернету и выделяет тех, кто с высокой вероятностью может совершить целевое действие на сайте клиента.
2. Биллинговая модель оценивает вероятность конверсии после клика. Когда пользователь уже перешёл на сайт, система анализирует его действия в текущей сессии. Если посетитель просматривал каталог, а затем добавил товар в корзину, вероятность заказа возрастает — алгоритм может повысить ставку при следующем контакте.

Обе модели используют схожие принципы, но работают в разных контекстах для максимально точного прогноза. 

ML-модель в Soloway обучается индивидуально для каждого клиента. Перенос готовых моделей между рекламодателями неэффективен — аудитории различаются по поведению и триггерам покупок.

Что получает рекламодатель

ML-оптимизация Soloway даёт рекламодателям измеримые результаты

1. Рост ключевых метрик в среднем на 20% — переходы на сайт, CTR/CPC, Viewability, действия на сайте.
2. Контроль над CPA и ROI — система работает в рамках заданной стоимости целевого действия.
3. Снижение риска переплат за клики без конверсии.
4. Возможность сочетать разные стратегии закупок — например, кампании на объём и на конверсии — с единым контролем эффективности.

Настройка в интерфейсе Soloway

Рекламодатель выбирает цель. Система анализирует поведение пользователей, прогнозирует, кто с наибольшей вероятностью достигнет этой цели, и корректирует ставки. Аналогично настраивается оптимизация под CTR, Viewability или любое другое целевое действие.

Раздел «Оптимизация»

1. Выбор цели: клики, переходы, досмотры (для видео) или цели, для которых на сайте накоплен необходимый объём данных.
2. Стоимость цели. Минимальная и максимальная CPM.
3. Если используется готовая формула, кампания запускается через 15 минут. Если формула строится заново — требуется до 1 дня.

Блок «Формулы»

Здесь отображается информация по накопленным событиям. Статистика собирается с момента установки кодов Soloway на сайт — по кликам, переходам и персональным целям. Когда накапливается достаточно данных, можно переключаться на оптимизацию по более глубоким и сложным KPI.

Look-alike. Дополнительный инструмент — заказ похожей аудитории на основе посетителей сайта. Доступен по кнопке «Заказать» напротив соответствующего KPI.

Вывод

ML-оптимизация под целевые действия в Soloway позволяет рекламодателю выбрать любой значимый KPI — от кликов и Viewability до оформления заказа — и настроить оптимизацию под его достижение.

Рекламодатель выбирает действие, которое приносит бизнес-результат. Алгоритмы оптимизируют показы и ставки, чтобы достичь цели в рамках заданного KPI.

Оценка каждого пользователя индивидуально, прогнозирование вероятности конверсии в реальном времени, настройка под KPI — это даёт контроль над CPA и ROI, защиту от неэффективных расходов. 

Готовы запустить рекламу c ML-оптимизацией под ваши KPI?  Пишите, чтобы обсудить сотрудничество: sales@soloway.ru