俄罗斯的在线广告和营销领域继续快速增长。据俄罗斯电子通信协会称，截至2023年底，该行业的规模达4788亿卢布，比上年增长22%。在动态发展的背景下，优化广告活动已成为在竞争对手中脱颖而出并尽可能高效地使用预算的必要条件。在本文中，我们讨论经典的优化方法和使用 ML 模型的方法，这些方法正变得越来越流行。
手动优化方法
手动方法为营销人员提供了宝贵的工具来调整和改进广告策略，从彻底的受众分析到竞争对手监控和运行各种实验。
让我们仔细看看那些有助于您最大程度提高广告活动效果并降低成本的关键原则：
— 研究你的听众。您越了解目标受众，就越能准确地定位他们，避免向不感兴趣的人展示广告。这将有助于降低CPM并提高转化率；
— A/B 测试。尝试不同的广告选项和媒体渠道，以确定最有效的策略。通过选择最佳选项，这将有助于降低 CPA 和 CPC；
— 广告优化。个性化、相关度高的创意会提高点击率，有助于降低CPM和CPC；
— 竞争对手的研究。监控他们的广告方法，找出成功的方法并使其适应您的广告活动；
— 实验和新策略。多种参数将有助于确定最有效的选项并找到最佳解决方案。简单来说，你尝试的越多，结果就会越好。
机器学习模型的易用性
随着机器学习工具的出现，广告活动优化变得更加准确和有效。 ML 模型是处理数据并基于数据进行预测的特殊算法，有助于实现流程自动化并提高广告效果。
ML 模型的功能：
— 预测结果。 ML模型可以分析大量数据，并根据地理分布、受众人口统计、天气等多种因素预测广告活动的结果；
— 个性化。 ML 算法能够根据特定用户的偏好、行为以及与您的品牌的互动历史来调整广告信息和优惠；
— 自动化。 ML模型可以根据广告系列效果数据促进实时决策，让您快速响应变化并优化广告；
— 预算优化。机器学习模型可以优化不同广告渠道和广告的预算分配，以实现最大化投资回报率（投资回报率的衡量标准）。
混合 ML 模型允许您根据关键指标（例如每次点击费用 (CPC)、每千次展示费用 (CPM)、广告点击率 (CTR) 和每次视频观看费用 (CTV)）优化广告活动。最近的更新包括优化每次行动费用 (CPA) 和每次应用安装费用 (CPI) 的能力。
投注优化是混合机器学习的主要优势之一。 ML 算法估计实现预期结果的概率，并实时调整出价以实现广告系列效果目标。
ML 还可以通过分析广告和媒体渠道来帮助改善 CPC、CTR 和观看率等指标。 Hybrid 分析从展示到重复购买的各种 CPA 事件，并根据预测的发生概率实时调整出价。
因此，使用混合机器学习模型不仅可以优化广告活动，还可以根据关键指标预测和控制结果。
合并的优点——机器学习+人类
手动优化以其在人类分析和直觉方面的独特优势在广告活动 手机号码数据 的成功中发挥着重要作用。然而，尽管它有优点，但也有缺点。
首先，它需要大量的时间和人力资源，特别是在处理大量数据时。
其次，人为因素会导致错误、主观偏好和次优决策。在当今这个速度和准确性至关重要的快节奏世界中，手动优化可能不够有效或灵活，无法完全满足广告活动的需求。
ML使我们能够处理和分析大量数据、识别隐藏的 投票支持改革就是投票支持凯尔 模式并预测受众行为。通过使用机器学习算法，公司可以获得有关受众和市场趋势的宝贵见解，从而可以更准确、更有效地优化广告活动。此外，机器学习可以根据活动绩效数据实现决策过程的自动化，从而减少决策时间并快速响应市场环境的变化。
在当今的数字营销世界中，合并手动优化和机器学习的好处是显而易见的。这种方法包括提高优化的准确性和速度、提高投资回报率以及适应快速变化 命中資料庫 的市场条件。这种组合不仅使您能够有效地优化广告活动，而且还能保持灵活性和竞争力。
优化您的广告活动是一个持续的过程，需要不断的分析、测试和改进。手动方法可以保持控制，而使用 ML 模型可以显著简化并提高优化效率。这些方法的组合将帮助您在广告宣传中取得最大的成功。