Как работает поисковый автотаргетинг: заглянем под капот и покажем на реальных кейсах в сфере недвижимости

Чтобы автотаргетинг научился выдавать релевантный результат, его предварительно необходимо натренировать. В рамках обучения специалистов команда Яндекса объяснила, что автотаргетинг проходит первичное обучение через разметку запросов, которой занимаются:

• асессоры — специалисты, вручную проверяющие соответствие объявления пользовательскому запросу;

• искусственный интеллект — нейросети, обучающиеся на данных асессоров.

При разметке поисковых запросов сравниваются сам запрос, первый заголовок объявления, текст и краткая выжимка сайта. При этом алгоритмы автотаргетинга не учитывают HTML-теги, микроразметку и другие элементы структуры: второй заголовок, быстрые ссылки, уточнения. Но, как говорит сам Яндекс, это пока.

В объявлениях при этом могут использоваться специальные термины, непопулярные бренды, неоконченные или неуточненные запросы, и всё это асессоры должны находить и проверять: переходить по ссылке в объявлении, оценивать органическую выдачу. Это нужно, чтобы определить основное намерение (интент) пользователя.

Например, в поисковой выдаче по широкой семантике «жк новостройки» показываются как карточки объектов Яндекс Недвижимости, так и Карта с разметкой по объектам. То, как поисковый алгоритм обрабатывает подобный запрос, показывает, что у широкого пользователя может быть много разных намерений, связанных с объектами недвижимости. Поэтому асессоры и искусственный интеллект определяют подобные запросы как релевантные для рекламных объявлений по продаже квартир.

Как работает категоризация поисковых запросов в рамках автотаргетинга — разбираем на примерах

Все запросы размечаются по трем категориям оценки:

1. Соответствие по смыслу включает в себя 4 статуса:

   • точное соответствие;

   • сопутствующий запрос;

   • альтернативное соответствие;

   • не подходит.

2. Соответствие по ширине запроса описывается 3 статусами:

   • одинаковая ширина;

   • запрос шире;

   • запрос уже.

3. Соответствие по бренду характеризуется одним из 4 параметров:

   • мой бренд (я производитель/владелец);

   • бренд конкурента;

   • мой бренд+бренд конкурента;

   • прочее.

Посмотрим, как работает категоризация, на конкретном примере — объявлении с заголовком «Двухкомнатная квартира в Сергиевом Посаде от застройщика».

Разберем статусы в категоризации по смыслу:

1. Точное соответствие запросу: объявление точно решает интент пользователя. Например, показывается при запросе «2к квартира в сергиево посадском районе».

2. Сопутствующий запрос: объявление не решает прямую потребность пользователя, но может удовлетворить его потребность частично. Например, при показе по фразе «квартиры в ипотеку» объявление предлагает вариант решения вопроса, но при этом не закрывает потребность пользователя целиком.

3. Альтернативный запрос: объявление предлагает решить задачу другим способом и, например, может попасть в выдачу по запросу «квартиры жк малосемейка» (при условии, что ЖК из объявления располагается в локации запроса).

4. Не подходит: предложение в объявлении не может заинтересовать пользователя.

Этот статус не выведен в интерфейс, но, по данным с обучения Яндекса, он есть в самом алгоритме. Все запросы, которые не соответствуют ни одному из статусов, попадают сюда.

Посмотрим на статусы в категоризации по ширине для того же объявления:

1. Одинаковая ширина: запрос полностью соответствует объявлению — например, «2к квартира сергиев посад».

2. Запрос уже объявления: креатив решает более широкую задачу, чем требует запрос. Например, если пользователь вводит запрос с точным адресом — «2к квартира в сергиевом посаде на улице ленина 9».

3. Запрос шире объявления: объявление решает более частную задачу, чем требует запрос пользователя. Например, если человек видит объявление, вбив в поисковик «квартира в подмосковье».

Что важно учесть. Иногда объявление формально может попадать под запрос, но при этом не закрывать потребность пользователя. Например, таким запросом для нашего объявления может быть «2к квартира новостройка аренда». Данные запросы должны быть размечены статусом «не подходит», поскольку аренда и покупка не являются альтернативой друг другу.

Также иногда в запросах встречаются жаргонизмы, сленг и другие речевые обороты, которые внешне не соответствуют объявлению, но при этом могут попадать в выдачу автотаргетинга, поскольку имеют релевантный листинг в поиске. Например, запрос «комнатная застройщик». С помощью таких запросов пользователи ищут квартиры от застройщика.

Есть еще один важный момент в правилах алгоритма, о котором я узнал на обучении Яндекса: регион в запросе не влияет на ширину, если рекламное объявление не акцентирует внимание на гео и при этом решает задачу пользователя.

Например, для объявления «Двухкомнатная квартира от застройщика Глобакс» запрос «Двухкомнатные квартиры в сергиевом посаде глобакс» окажется целевым. При этом объявление «Двухкомнатная квартира Глобакс — Сергиев Посад» будет показано по запросу «двухкомнатная квартира Глобакс» как широкий запрос. Поэтому в ряде случаев использование автотаргетинга только с галочкой «Целевые запросы» отсечет часть выдачи на Поиске по нерелевантным запросам.

Теперь посмотрим на статусы в категоризации по бренду:

1. Мой бренд: подходит для рекламы владельцев торговой марки. Например, для застройщика «Автор», который рекламирует свой объект «Куркино». Запрос «жк куркино 15» будет брендовым запросом в рекламной кампании.

   Важно: опция не подходит для агентств или агрегаторов, так как они продвигают не свои объекты.

2. Конкурент: включается при необходимости показать объявление по запросу с упоминанием конкурента. Например, эта опция позволит объекту GloraX Premium Черниговская показываться по запросам «жк георгиевский» (конкурент GloraX Черниговская по классу жилья в Нижнем Новгороде).

3. Запросы без упоминания бренда: исключает брендовое вхождение в поисковых запросах.

4. Иное: не подходит ни под один из вышеперечисленных статусов. В интерфейсе этой опции нет, но, по информации с обучения Яндекса, она есть в алгоритме.

Для закрепления разберем комбинацию статусов на примере одной из действующих рекламных кампаний. Она работает с кластером безбрендовых локационных запросов, таких как «квартиры в подмосковье», «квартиры в сергиевом посаде», «1 комнатная сергиев посад».

Кампания с такими настройками — это гипотетический случай: хотим проверить, какие запросы подберет нам алгоритм, если мы включим все опции автотаргетинга. На самом деле, в этой кампании большая часть опций деактивирована, чтобы уменьшить давление нерелевантных стратегий продвижения.

В итоге автотаргетинг подобрал для показа объявления следующие запросы:

• целевые — точное соответствие запросу + одинаковая ширина: «купить квартиру», «купить квартиру в подмосковье недорого»;

• узкие — точное соответствие запросу + запрос уже объявления: «купить 2х комнатную квартиру», «купить 3 комнатную квартиру»;

• широкие — точное соответствие запросу + запрос шире объявления: «купить квартиру», «cian купить квартиру»;

• сопутствующие: «рассчитать ипотеку», «сбер ипотека»;

• альтернативные: «радость жк подмосковье».

Как сами объявления влияют на работу автотаргетинга

Еще один важный аспект, который влияет на работу автотаргетинга — объявления: формулировки в заголовках и основном тексте. Ниже — 4 важных принципа, которые нужно учитывать при составлении заголовков и текстов. Тогда автотаргетинг будет работать эффективно:

1. Формулировки в текстах объявлений важнее формулировок выжимки сайта. При появлении противоречий система отдает приоритет информации из объявления. Алгоритм собирает саммари контента посадочной страницы, заголовков и текстов объявлений. Если на сайте, например, нет прямого указания на продажу апартаментов, а в объявлении эта информация есть, то автотаргетинг отдаст приоритет тексту объявления при ранжировании по запросу «купить апартаменты».

2. Чем больше объявлений в группе, тем больше запросов вы потенциально сможете охватить, так как число комбинаций запросов увеличивается с каждым новым уникальным заголовком и текстом. Это касается и автоматической генерации объявлений Мастером кампаний, Товарной кампанией и создания динамических объявлений, так как благодаря комбинации вариантов заголовков и текстов технически в группе генерируется несколько объявлений.

3. Один и тот же запрос может попадать в разные категории, если в одной группе несколько разных объявлений. Например, если в объявлениях из одной группы есть заголовки с широким вхождением «Купить квартиру от застройщика», с более узким — «Однокомнатные квартиры от застройщика», с прописанными финансовыми условиями — «Квартиры от застройщика в ипотеку». Это может затруднить аналитику и оптимизацию кампаний. Детальную статистику в этом случае лучше смотреть не по группам, а по объявлениям.

4. В каждом объявлении есть важная и сопроводительная информация. Важная информация влияет на то, каким именно пользователям должно показываться объявление, а также на определение ширины запроса — насколько он уже или шире объявления. Сопроводительная информация содержит дополнительные данные, которые могут привлечь внимание пользователей.

Остановимся подробнее на типах информации. Признаки важной информации:

• описывает свойство, влияющее на основные функции рекламируемого объекта: например, название застройщика или объекта застройки;

• влияет на охват и отсечение аудитории: например, класс жилья;

• присутствует в пользовательских запросах или подразумевается по умолчанию.

Примеры важной информации:

• «Жилой комплекс Глобакс Фобос — комфорт-класс в рассрочку»: указаны застройщик, название ЖК, класс объекта (для отстройки по релевантной аудитории) и условия покупки (для поиска по финансовому интенту);

• «Квартиры Глобакс — военная ипотека»: указан застройщик и финансовый инструмент (как фокус для поиска аудитории).

Что стоит учесть:

1. Значимая информация может присутствовать в запросе неявно. Например, «Квартира в рассрочку, без переплаты» указывает, что квартира продается, и алгоритм должен определить, что показ по запросу «квартира сутки» будет нерелевантным.

2. Отсутствие упоминания важной характеристики в объявлении может означать ее отсутствие у продукта. Например, объявление «Квартира в ипотеку» может сказать алгоритму, что иных форм оплаты застройщик не предлагает.

3. В редких случаях неупоминание важной характеристики в запросе может означать, что пользователю нужны только предложения без этой характеристики.

Сопроводительная информация — дополнительная информация, которая привлекает пользователя к объявлению. Признаки сопроводительной информации:

1. Избыточное описание характеристик, явно следующих из товара.

   Например, в заголовке «Квартиры от застройщика без посредников» алгоритм может отнести фразу «без посредников» к сопроводительной информации, так как посыл «от застройщика» уже подразумевает, что речь идет о прямой продаже

2. Информация призвана повысить привлекательность продукта для целевой аудитории, но при этом она не дает конкретики.

   Например, фраза «Квартиры от застройщика по низкой цене» не показывает реальную стоимость, а значит, будет отнесена к сопроводительной информации.

3. Пользователи крайне редко ищут такого типа информацию об объекте.

   Например, «Квартиры с просторной кладовкой и ремонтом под ключ» вряд ли будут отвечать на прямой запрос пользователя.

Упоминание бренда может быть как важной, так и сопроводительной информацией в зависимости от того, зачем рекламодатель упоминает бренд: отсекает названием нецелевую аудиторию, просто повышает кликабельность или знакомит ЦА с собой.

Как мы работаем с автотаргетингом — кейсы

Разберем две обезличенных брендовых кампании. Они работают исключительно с вхождением кластера ключей с упоминанием бренда застройщика и названия ЖК. В обеих кампаниях уже наработана статистика в разных регионах РФ, они на 90% очищены от нерелевантных запросов с помощью минус-фраз. Вплоть до 15 января 2024 года обе кампании работали без автотаргетинга.

Дисклеймер

В рамках кейса мы не можем разглашать реальные названия компаний наших клиентов, поэтому названия брендов, ЖК и локаций вымышлены.

Мы решили провести эксперимент именно с брендовыми кампаниями по нескольким причинам:

• у этих кампаний наиболее простая структура: она включает кластер ключевых фраз с названием застройщика и/или ЖК, топонима, а также категории/характеристики жилья;

• в брендовых кампаниях автоатргетингу проще анализировать и подбирать пользовательские намерения исходя из заголовков и текстов объявлений — системе нужно анализировать меньше информации;

• фразы в кампаниях снабжены операторами соответствия, чтобы уменьшить вероятность показов по запросам без вхождения важных ключевых слов.

О настройках кампаний в рамках эксперимента:

• автотаргетинг включен;

• ставка автотаргетинга — 1 рубль (так мы в теории нивелируем влияние автоатргетинга на поиск);

• категория поисковых запросов — целевые;

• показы по запросам с упоминанием бренда.

В таблице ниже — ключевые данные за 3 календарно равнозначных периода:

• 14–30 ноября 2023 года;

• 15–31 ноября 2023 года;

• 15–31 января 2024 года (до этого периода кампании работали с выключенным автотаргетингом).

Кампания 1 (объект комфорт-класса в пригороде).

Кампания 2 (объект премиум-класса в столице региона).

Наблюдения, которые хочется отметить:

1. В разметке всех периодов присутствуют запросы, не соответствующие настройкам: широкие, альтернативные и т. д. То есть целевой интент размечался алгоритмом как нерелевантный.

2. Альтернативные запросы содержат целевой интент: например, «ЖК Глобакс Фобос», «ЖК Фобос купить квартиру», «ЖК Фобос Воронеж» и т. д. При такой разметке автотаргетинг с настройкой «Целевые запросы» может просто отсечь часть трафика, если в семантике Поиска будет недостаточно ключевых фраз или если вы выберете автоматические настройки без семантики в Мастере кампаний.

3. В запросы с упоминанием конкурентов попали названия агрегаторов и классифайдов, таких как Циан, Авито, а также целевой интент «Фобос топоним купить квартиру официальный сайт». И если Авито еще можно пропустить в категорию как конкурента, то попадание в разметку своего целевого запроса выглядит странным.

К каким выводам мы пришли после тестирования:

1. Кампании с брендовой семантикой не утратили своей эффективности с введением автотаргетинга. Эти выводы мы сделали с учетом факторов внешней среды: бюджета, сезона, поведения пользователей в предпраздничный и постпраздничный периоды и пр. В том числе кампании не потеряли в эффективности благодаря действиям по минимизации воздействия автотаргетинга (например, снижению ставки).

2. Пока, на наш взгляд, алгоритм автотаргетинга на Поиске довольно сырой и требует доработки и дополнительной тренировки асессорами ИИ.

Целесообразность и полезность введения автотаргетинга в поисковые кампании на данный момент сомнительна — достаточно было семантического соответствия, которое уже присутствует в алгоритме выдачи, но при этом несет меньше опасностей для бюджета и качества кампаний, чем плохо обученный искусственный интеллект автотаргетинга.