Динамический расчет платы за переход по интернет-ссылке при аукционной схеме размещения рекламных объявлений — один из самых сложных элементов цифрового маркетинга, так что вполне логично было бы возложить эту задачу на искусственный интеллект. Совсем недавно в Google ввели в действие механизм машинного обучения Smart Bidding, который автоматизирует процесс назначения ставок в реальном времени.

Новшество частично опирается на механизмы, уже используемые в сервисе Google Photos и в AlphaGo, компьютерной реализации игры го. Система позволяет автоматически назначать ставки в AdWords и DoubleClick Search так, чтобы добиться максимальной эффективности кампании. Как объясняют в Google, функция способна учитывать миллионы «сигналов» — характеристик контента, в котором размещаются объявления, и их зрителей, и непрерывно обновлять модели эффективности рекламы для различных бюджетов.

«Благодаря своей способности к обучению, Smart Bidding обеспечивает максимальную точность подбора ставок, помогая лучше оптимизировать долгосрочную эффективность, — разъясняет в блоге работу нового сервиса Энтони Чавес, директор Google по управлению продуктами поисковой рекламы. — Система оценивает закономерности кампаний, целевых страниц, текста рекламы, а также информацию о продуктах, ключевых фразах и многие другие параметры, соотнося их с размером ставок».

Вкратце, Smart Bidding оптимизирует ставки для каждого аукциона с учетом широкого круга контекстных сигналов, начиная с типа устройства и физического местонахождения зрителя рекламного объявления. Например, если нужно добиться максимальной результативности рекламы на различных устройствах, можно устанавливать разную целевую цену за конверсию для каждого их типа. Например, если оператору связи лучшие целеуказания на потенциальных клиентов поступают через мобильные устройства, он может установить более целевую высокую цену за конверсию для этой платформы.

Новые функции отчетности позволяют выяснить, насколько результативны различные стратегии назначения ставок, и отмечают проблемы, требующие внимания.

Как сообщают в Google, в числе пользователей AdWords Smart Bidding — компании AliExpress, SurveyMonkey и Capterra.

«В Google стараются одновременно максимизировать эффективность поискового маркетинга и свои доходы», — отметил Грег Стерлинг, вице-президент по стратегии Local Search Association. — Применение машинного обучения для назначения ставок позволяет достичь обеих целей». Конкурентная борьба между Google, Facebook и другими рекламными платформами обостряется, добавил он, поэтому поисковому гиганту приходится непрерывно инвестировать в развитие своих сервисов, чтобы удерживать клиентов.

В последние годы в Facebook занялись пристальным изучением рынка баннерообменных сетей, и результаты этой инспекции оказались разочаровывающими. После чего в компании решили вывести из эксплуатации один из компонентов системы выдачи и учета эффективности рекламы Atlas, который позволял заказчикам покупать рекламное пространство на других сайтах и в мобильных приложениях с использованием механизмов таргетинга Facebook. Впрочем, баннерная и другая «не имеющая ценности» реклама, как теперь отзываются о ней в Facebook, вряд ли исчезнет из WWW, как бы к ней ни относилось руководство социальной сети.

«В Facebook пришли к выводу, что реальный доход приносит только 'нативная' и видеореклама, в связи с чем в компании прекращают участвовать в продаже рекламных модулей других типов через свой и другие сайты», — пояснила Сьюзан Байдел, старший аналитик Forrester Research.

Учитывая, что подобный шаг сделал такой крупный оператор рекламной платформы, как Facebook, можно было бы предположить, что это начало неминуемого заката баннеров и расцвета натуральной и видеорекламы, объемы продаж которой у компании выше.

Дейв Якубовски, директор по рекламным технологиям Facebook, написал в блоге, что в компании за последние годы обнаружили колоссальные объемы недобросовестной рекламы, «поразившись количеству блоков, не имеющих никакой ценности». Самыми злостными нарушителями оказались те, кто размещает обменные объявления и баннеры, а единственные виды рекламы, которые приносят существенный доход, это натуральная и видеореклама, утверждает Якубовски.

Если говорить точнее, 75% рекламных объявлений, размещенных на платформе видеорекламы LiveRail через не работающую теперь рекламную биржу Facebook, пришлось удалить из-за неприемлемо низкого качества, добавляет он. В начале этого года в Facebook также вынуждены были урезать планы в отношении LiveRail и прекратили регистрацию новых заказчиков. На долю баннерной рекламы приходилось подавляющее большинство низкокачественных публикаций, утверждают в Facebook, но недавние перемены касаются и других форматов объявлений, которые должны были продаваться через биржу.

По словам Якубовски, в Facebook попросту не могли позволить себе и дальше продавать рекламу, которая приносит минимальный доход. Но «когда в Facebook говорят, что те же объявления почти наверняка были размещены через альтернативную низкокачественную биржу, первое, что приходит на ум, это Google», отметил Эндрю Фрэнк, вице-президент Gartner.

В Facebook за последние месяцы четко обозначили свою позицию по баннерным и другим рекламным публикациям, однако нет гарантии, что другие последуют примеру компании — явное неприятие баннерной рекламы со стороны Facebook может и не отразиться не индустрии в целом.

«Если бы баннеры были настолько бесприбыльными, как об этом говорят в Facebook, то рынок наглядной рекламы вряд ли вырос бы почти до 7 млрд долл., — полагает Фрэнк. — Конечно, хотелось бы, чтобы мусорная реклама ушла в прошлое, но боюсь, она существует, поскольку есть спрос. То, что для одного — лживый непрошеный баннер, для другого — билет к вожделенному похудению».