Автоподбор таргетингов — новый инструмент в VK Рекламе: как с ним работать + результаты первых тестов

В конце января 2024 года VK Реклама представила новую функцию — автоподбор таргетингов. Система сама подбирает оптимальные настройки таргетингов для кампаний на основе данных других рекламодателей в подобных категориях. Сейчас инструмент доступен только в кампаниях для продвижения приложений и сообществ ВКонтакте, но вскоре команда VK планирует сделать его доступным и для других объектов продвижения.

Чем интересен новый инструмент. Очевидно — возможностями автоматизации. В теории искусственный интеллект может снять с маркетологов часть задач:

• анализ поведения пользователей;

• определение целевой аудитории;

• поиск потенциально эффективных настроек демографии и интересов.

Так ли это на самом деле? Мы спросили практикующих экспертов, что они думают о возможностях автоподбора таргетингов в VK Рекламе, и узнали у них, как лучше использовать этот инструмент.

• 5 нюансов, которые важно учесть при работе с автоподбором таргетингов

• Как работать с автоподбором таргетингов, чтобы получить от него максимум эффективности — 3 совета

• Что работает эффективнее — автоподбор таргетингов или ручная настройка? Результаты первых тестов

• Каковы прогнозы: для других объектов продвижения автоподбор таргетингов будет работать эффективно?

5 нюансов, которые важно учесть при работе с автоподбором таргетингов

1. Нельзя одновременно использовать автоподбор и ручные настройки демографии и интересов: если включить автоматический подбор таргетингов, то параметры, которые вы задали вручную, сбросятся. Поэтому «подсказать» системе, добавив пару настроек самостоятельно, не получится. Соответственно, протестировать автоподбор и ручные настройки одних и тех же параметров в рамках одной кампании тоже не выйдет.

2. Можно отдельно включить автоподбор только для демографии или только для интересов. Хотя система рекомендует включить обе настройки.

3. Автоподбор таргетингов доступен почти всем, но не всем. Если у системы недостаточно сведений о похожих кампаниях, которые запускали рекламодатели для продуктов в той же категории, то вы не сможете протестировать инструмент.

4. Отдельный рекламодатель не может повлиять на доступность и эффективность работы автоподбора. Инструмент работает на базе данных о кампаниях, запущенных во всех кабинетах VK Рекламы. Даже если вы уже запускали рекламу для вашего продукта, это не значит, что у системы хватит данных для автоподбора таргетингов.

5. Не стоит использовать автоподбор для демографии, если в вашу аудиторию входят люди только определенного пола или возраста. Система снимет ваши ограничения и будет показывать контент тем пользователям, которые вероятнее совершат целевое действие.

Татьяна Синельникова старший специалист по таргетированной рекламе в Kinetica

В целом отдельный рекламодатель не может повысить эффективность автоподбора таргетингов, так как алгоритм основан на ML-модели, которая собирает данные похожих рекламных кампаний других пользователей VK Рекламы. То есть инструмент работает на базе обобщенных настроек.

Полина Краус руководитель группы по таргетированной рекламе ArrowMedia

Помните, что инструмент сам может выбрать возраст и пол пользователей. Поэтому, если целевая аудитория вашего продукта жестко ограничена, лучше не пользоваться автоподбором по демографическим характеристикам и использовать только таргетинги.

Как работать с автоподбором таргетингов, чтобы получить от него максимум эффективности — 3 совета

Совет 1. Заранее продумайте, как будете взаимодействовать с привлеченной аудиторией. Проанализируйте путь пользователя к покупке, оцените, какую роль в этом пути сыграет ваше сообщество или установка приложения, и только после этого продумайте дальнейшую коммуникацию: пропишите шаги, которые помогут вам подвести пользователя к конверсии.

Павел Баракаев евангелист eLama

Пользователи, которые подписываются на сообщества и реагируют на рекламу мобильных приложений, не всегда после этого взаимодействуют с бизнесом и совершают покупки в приложениях. Поэтому важно понимать, что рост числа подписчиков не всегда будет связан с финансовой эффективностью рекламы.

Именно поэтому рекламодатель должен заранее продумать воронку продаж: как он будет взаимодействовать с аудиторией подписчиков и тех, кто установил приложение. Если этого понимания нет, новая настройка не принесет бизнесу доход.

Чтобы автоматические таргетинги работали наиболее эффективно, необходимо выстраивать полноценную аналитику рекламных кампаний: видеть финансовую отдачу от трафика и совершения целевых действий внутри мобильных приложений, а потом передавать эту информацию в рекламные системы для дальнейшей оптимизации кампаний. Также при наборе подписчиков нужно работать и с самим сообществом, чтобы оно стало полноценной ступенью в воронке продаж.

Совет 2. Проверьте корректность настроек продвигаемого объекта: верно ли указаны категория и тематика, к которым относится ваше сообщество/приложение. ИИ при подборе таргетингов опирается на данные рекламодателей, которые продвигали похожие объекты. Если вы зададите некорректные настройки, то и результат продвижения может оказаться не самым лучшим.

Татьяна Синельникова  старший специалист по таргетированной рекламе в Kinetica

Алгоритм анализирует похожие рекламные кампании, которые запускали другие пользователи VK Рекламы в подобных категориях мобильных приложений и сообществ, и формирует автоматические рекомендации по демографии и интересам. Данные ML-модели, на которой основан алгоритм, обновляются каждые 2 часа. Автоматические настройки скрыты — мы не можем посмотреть, какие конкретно настройки рекомендует использовать алгоритм.

Так как автоподбор таргетингов работает на основе результатов продвижения объектов в похожих категориях, рекомендую обратить внимание на настройки сообщества/приложения и проверить, верно ли указаны тематика и категория.

Совет 3. Комбинируйте ручные и автоматические настройки. В качестве эксперимента можно создать одинаковые кампании и в одном случае настроить параметры аудитории и таргетинги вручную, а во втором — включить автоподбор. Также можно в рамках одной кампании выбрать автоподбор для демографии, а интересы задать вручную (или наоборот). Так вы найдете оптимально работающие связки, которые сможете использовать в дальнейшем.

Полина Томилова  менеджер направления таргетированной рекламы icontext

Автоподбор таргетингов — довольно хороший инструмент для продвижения сообществ, который поможет значительно повысить эффективность рекламных кампаний. Главное — не бояться экспериментировать с настройками.

В первую очередь стоит протестировать кампании с полным автоподбором. ML-модель будет ориентироваться на тактики, применяемые в успешных рекламных кампаниях, и самостоятельно оптимизирует кампании и заменит таргетинги в случае снижения эффективности.

Также можно протестировать различные комбинации автоподбора, таргетингов и демографии. Это поможет понять, какие настройки более эффективны. Главное — тестировать и анализировать показатели, чтобы найти идеальное сочетание для достижения желаемого результата.

Что работает эффективнее — автоподбор таргетингов или ручная настройка? Результаты первых тестов

Команда ArrowMedia поделилась первыми результатами тестирования обновления. Спойлер: показатели впечатляют.

Полина Краус  руководитель группы по таргетированной рекламе ArrowMedia

На основании наших первых тестов для продвижения постов в сообществах ВКонтакте можно говорить о том, что автоподбор таргетингов работает эффективнее, чем привычные таргетинги. Так, рекламные кампании с автоподбором принесли больше реакций на посты, а также у них более низкий CPC и высокий CTR.

Подробнее о тестировании. Объект продвижения — «Сообщество ВКонтакте», целевое действие — «Повысить вовлеченность». Мы запускали продвижение постов сообщества в сегменте «Недвижимость». Какие результаты получили при тестировании автоподбора таргетингов:

1. CPC на 32% ниже среднего показателя по всем таргетингам.

2. CPM на 38% ниже среднего показателя по всем таргетингам.

3. CTR на 37% выше среднего показателя по всем таргетингам.

4. Стоимость за реакцию на пост на 32% ниже среднего показателя по всем таргетингам.

Однако для различных сфер и продуктов эффективность автоподбора может различаться. Поэтому рекомендуем тестировать рекламные кампании с автоподбором, сравнивать результаты с другими аудиториями и делать вывод об эффективности инструмента именно для вас.

Каковы прогнозы: для других объектов продвижения автоподбор таргетингов будет работать эффективно?

Мы спросили экспертов, что они думают насчет того, насколько эффективно будет работать автоподбор таргетингов для других объектов продвижения. Тут мнения разделились.

Полина Краус руководитель группы по таргетированной рекламе ArrowMedia

Вскоре функцию автоподбора обещают выкатить и для других целей продвижения. Мы предполагаем, что там инструмент будет работать так же эффективно, как и в кампаниях, нацеленных на продвижение сообществ. Однако точно можно будет сказать только по итогам проведенных тестов.

Полина Томилова  менеджер направления таргетированной рекламы icontext

Расширение автоподбора таргетингов на другие объекты продвижения VK Рекламы, вероятнее всего, со временем сможет увеличить эффективность инструмента. ML-модель сможет анализировать еще больше данных, находить оптимальные стратегии для разнообразных рекламных целей, что сделает инструмент более привлекательным для широкого круга рекламодателей. Однако у нас есть опасения, что обучение корректному автоподбору для новых целей займет много времени.

Татьяна Синельникова старший специалист по таргетированной рекламе в Kinetica

Думаю, что на других объектах, например, на продвижении сайта, реализовать алгоритм автоподбора сложнее, так как сложно правильно понять, под какую категорию бизнеса попадает конкретный ресурс. А это нужно, чтобы алгоритм брал данные из нужной категории рекламодателей. Из-за этого, возможно, на других объектах алгоритм будет работать менее эффективно.

Вы уже тестировали автоподбор таргетингов?

Если да, делитесь своими кейсами с читателями ppc.world. Заполняйте короткую форму и прикрепляйте в нее ссылку на готовую статью.

Хочу опубликовать свой кейс