Uczenie maszynowe przyszłością Google Ads?

Wśród światowych liderów związanych z tworzeniem szeroko rozumianych usług internetowych od pewnego momentu daje się zauważyć wyraźny trend, jakim jest inwestowanie w optymalizację procesów. Często ma to na celu dostosowywanie treści zgodnie z gustem i preferencjami odbiorców. Mówiąc wprost, chodzi tutaj o całkowity komfort użytkownika, który nie jest zainteresowany sposobem funkcjonowania systemu, lecz jego efektami.

Rozwiązanie bez wad?

Pracownicy firmy Google dość szybko zauważyli tę prawidłowość, co skłoniło ich do zastanowienia się, jak wykorzystać tę wiedzę podczas projektowania infrastruktury ich usług. Tendencja ta zdecydowanie najprężniej rozwija się w systemie reklamowym Google Ads, który od zawsze wskazywany był jako rewolucyjny sposób promowania swojej działalności, a ponadto, jest on nieustannie rozwijany i dostosowywany do zmieniających się potrzeb użytkowników. Sukces Google Ads przełożył się naturalnie na zwiększenie zainteresowania tą usługą ze strony coraz to nowych przedsiębiorców, a taka popularność musiała za sobą pociągnąć również konieczność usprawnienia tworzenia i obsługiwania kampanii. Jednym z takich sposobów jest właśnie uczenie maszynowe, czyli wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania tendencji na rynku, dostosowywania do nich kampanii w taki sposób, aby reklamodawca wychodził na tym najkorzystniej oraz dobieranie najwłaściwszej grupy odbiorców. Widać więc, że rola przedsiębiorcy w kreowaniu kampanii ogranicza się do koniecznego minimum. Co więcej, system ten jest już na tyle zaawansowany, że jest w stanie w ułamku sekundy przeanalizować ogromne dane dotyczące grupy docelowej, łącznie z preferowanymi przez nią urządzeniami czy lokalizacją. Chyba jednak największą zaletą w tym rozwiązaniu jest tzw. smart bidding, czyli inteligentne określanie stawek. Przez wzgląd na dynamicznie zmieniające się tendencje, ręczne zmienianie stawek jest nie tylko nieefektywne, co niemalże niemożliwe. AI zrobi to za nas w dużo krótszym czasie i z dużo większą skutecznością. Tym sposobem liczba czy wartość konwersji we wszystkich interesujących nas aukcjach będzie dostosowana do naszych strategii biznesowych.

A co z kontrolą?

A więc użytkownik dostaje do dyspozycji system, który nie dość, że błyskawicznie się przygotowuje i cechuje się przejrzystym i intuicyjnym sposobem budowy, to jeszcze w zasadzie nie wymaga nieustannego dostosowywania go do obecnych tendencji rynkowych. Czy jednak jest jakaś cena, którą trzeba za to zapłacić? Jest, jednak zagadnienie to wymyka się jednoznacznym ocenom. Ograniczenia, jakie nakłada na nas ten model prowadzenia strategii, są zasadniczo dwa. Pierwsze objawia się w braku kontroli nad przebiegiem kampanii i jej strategią. Drugim problemem jest to, że tracimy możliwość szczegółowego dowiedzenia się tego, które grupy docelowe i lokalizacje konwertują najlepiej (dzieje się tak, ponieważ AI zabiera nam możliwość szczegółowej segmentacji ruchów). Czy jest to jednak duży problem? Z perspektywy przedsiębiorcy, którego nie interesuje spędzanie długich godzin w tabelkach i wykresach Google’a raczej nie, a w przypadku użytkowników żywo zainteresowanych swoimi kampaniami raczej częściej wybieraną opcją będzie kampania manualna lub współpraca ze specjalistą.

Zakres możliwości uczenia maszynowego w systemie Google Ads

W ramach tej platformy możemy wykorzystać sztuczną inteligencję do obsługi grup elementów w ramach jednego konta. Ponieważ wchodzą one ze sobą w ścisłe relacje i nierzadko funkcjonują jako naczynia połączone.

• inteligentne określanie stawek (oraz modele rozliczeń) – AI pozwala nam na efektywne określanie stawek w nawiązaniu do interesującego nas modelu kampanii. Możemy zatem zdecydować się na położenie nacisku na konwersje, zwrot z kosztów reklamy, zwiększenie liczby konwersji, docelowy udział w wyświetleniach, maksymalizowanie liczby kliknięć, docelowy udział w wygranych aukcjach czy wybraną lokalizację na stronie docelowej. Tego rodzaju automatyzacja pozwoli reklamodawcy na optymalną strategię. Warto zauważyć, że przedstawiciele Google’a odradzają samodzielne ustalanie stawek, wspominając o znacznie mniejszej efektywności takich działań;

• inteligentne kampanie – niezależnie od tego, czy interesuje nas kampania produktowa, w sieci reklamowej czy w aplikacji, możemy postawić na uczenie maszynowe, aby docierać do nowych odbiorców. Zwiększanie puli klientów zawsze musi polegać na wyświetlaniu reklam użytkownikom, którzy korzystają z popularnych serwisów czy aplikacji, o czym przecież AI ma dużo większe pojęcie niż my, jako przedsiębiorcy. W tym przypadku jednak warto monitorować rozwój kampanii i wyciągać wnioski z tego, w jakich okresach i sezonach promocja ta wydaje się najskuteczniejsza, aby w przyszłości móc wykorzystać jej pełen potencjał;

• formaty reklam – dzięki pojawieniu się tej opcji czas potrzebny na kreowanie odmiennych wersji jednej reklamy i sprawdzanie, która z nich działa najlepiej, został skrócony do minimum. Do wyboru są elastyczne reklamy w wyszukiwarce oraz elastyczne reklamy displayowe. Niezależnie od wybranej opcji, udogodnienie to polega na dostarczeniu systemowi niezbędnych elementów składających się na konstrukcję komunikatu promocyjnego (nagłówki, opisy itd.), aby AI miało możliwość wykorzystywania ich w sposób wariantywny. To fantastyczna opcja na zwiększenie zasięgu kampanii, a dzięki podaniu kluczowych informacji, system może wygenerować ogromną liczbę reklam, bazując jedynie na wprowadzonych przez nas informacji;

• pozostałe funkcje – pozostałe, dużo mniejsze w swojej skali opcje i ustawienia opierają się na bardziej bieżących czynnikach, które trudno zuniwersalizować. Przykładem takiej zmiany może być np. zwiększenie dziennego budżetu o 100%, o ile system będzie miał dane pozwalające mu na założenie, że znacznie zwiększy to przyrost konwersji. Oczywiście taka różnica w budżecie zostanie później wyrównana przez system, ale obserwacja takich działań pozwala na wniosek, że AI nie jest bierne w swoich działaniach, a na bieżąco dostraja strategie do zmian zachodzących w obszarze kampanii. Mówiąc krócej, jeżeli system dostrzeże szansę na zwiększenie efektywności kampanii – zrobi to. Z kolei w przypadku kampanii w sieci reklamowej, użytkownik ma możliwość wyboru kierowania reklam w sposób agresywny i zachowawczy – w zależności od tego, czy chcemy, aby nasze reklamy były wyświetlane na witrynach, na których znajdują się wiadomości powiązane z tymi widniejącymi na naszej stronie, czy na portalach podejmujących podobne tematy.

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są przyszłością, nie da się tego ukryć. O ile czynnik ludzki zawsze jest cennym kontrapunktem, o tyle działania człowieka z jego tempem i efektywnością w obszarach opartych na tak błyskawicznym przepływie informacji (setek tysięcy informacji) są po prostu niedostosowane do poruszania się w takim środowisku. Jak zatem powinniśmy ustosunkować się do rewolucji informacyjnej dziejącej się na naszych oczach? Przede wszystkim wykorzystywać jej potencjał, samemu analizować wyniki inteligentnych strategii i przykładać się do ich konfiguracji. Jeśli te kryteria będą spełnione, to szybko przekonamy się, że sztuczna inteligencja stoi po naszej stronie.