Hybrid: SmartBid снижает стоимость конверсионного действия в 5,5 раз

Компания Hybrid, специализирующаяся на высокотехнологичных разработках в области интернет-рекламы, провела внутреннее исследование, чтобы оценить влияние машинного обучения на эффективность рекламных кампаний. Оно охватывало сегменты FMCG, beauty и fashion, где сравнивались результаты рекламных кампаний, запущенных с ML-оптимизацией и без неё. Результаты показали, что использование SmartBid позволило увеличить CTR (соотношение количества кликов по объявлению к его показам) в 8 раз, снизить CPC (стоимость за клик) в 3,5 раза и Cost PC (стоимость пост-клик конверсии) в 5,5 раз.

SmartBid — это инструмент для оптимизации ставок, который с помощью ML-модели рассчитывает вероятность получения нужного результата и приводит рекламную кампанию к желаемому KPI.

Для эффективной работы ML-оптимизации сначала запускаются охватные рекламные кампании без использования ML. Так, например, для сокращения CPA (стоимость за целевое действие) ML-модель просчитывает интересы пользователей и какие сайты они посещают. После анализа модель может спрогнозировать, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат необходимое действие, и показывает им рекламное объявление, увеличивая ставку на них и снижая её, если пользователь менее релевантен.

Специалисты Hybrid сравнивали результаты рекламы каждого сегмента с ML-оптимизацией и без неё. Исследование рекламных кампаний проходило с мая по август 2024 года и было инициировано на фоне растущей конкуренции на рынке и потребности в снижении затрат на рекламу при одновременном повышении её эффективности.

В сегменте FMCG соотношение количества кликов по объявлению к его показам (CTR) выросло в 8,1 раза. Цена за клик (CPC) уменьшилась в 2,6 раз.

В beauty-сегменте результаты показали, что в кампаниях с оптимизацией соотношение количества кликов по объявлению к его показам (CTR) при оптимизации уменьшилось всего на 10%, цена за конверсионное действие в десктопе (CPA Web) и в мобильном приложении (CPA In-App) уменьшились на 25% и 10% соответственно. Количество целевых действий в In-App (MMP) увеличилось на 20%.

В сегменте fashion СТR вырос в 2,5 раза, стоимость за клик (CPC) уменьшилась в 3,5 раза, стоимость пост-клик конверсии (Cost PC) уменьшилась в 5,5 раз, а стоимость пост-вью конверсии (Cost PV) уменьшилась в 1,5 раза.

«Проведённое исследование подтвердило гипотезу о том, что рекламные кампании с использованием SmartBid работают эффективнее и экономичнее, чем без него. Для обучения ML-модели достаточно 500 событий за последние 30 дней по аналогичным показателям. Таким образом, появится возможность точнее подбирать целевые аудитории, что невозможно без искусственного интеллекта», — комментирует Другова Светлана, директор по продукту Hybrid.

Тематики: Интеграция, Маркетинг

Ключевые слова: интернет-маркетинг, маркетинговые исследования, интернет-реклама, Hybrid, Машинное обучение (ML)