Автоматическая оптимизация рекламы в соцсетях. Как это работает

Чтобы запустить рекламу в Facebook достаточно просто выбрать пол, возраст и гео. Остальное за вас сделает искусственный интеллект.

Такую фразу мои коллеги и клиенты слышали все чаще и чаще в 2021 году. Так ли это? Только частично. Давайте разберемся. 

Поговорим о принципе работы автоматических алгоритмов всех соцсетей, не только Facebook. 

Данные о пользователях, которые собирают и актуализируют соцсети

Рассмотрим поведение пользователя Instagram. Он читает посты, смотрит Stories и Reels. Какие-то публикации он лайкает, комментирует, смахивает карточки в каруселях. Другие оставляет без внимания. Он подписывается на те аккаунты, за которыми хочет следить.

Все эти данные о поведении каждого пользователя соцсеть собирает и постоянно актуализирует. И не только Instagram, другие соцмедиа тоже. В зависимости от того, какие форматы контента и действия с ними доступны.

Соцсети учитывают больше параметров поведения. Сколько и какие именно - не знаю, это коммерческая тайна. 

Это может быть:

• На аккаунты и сообщества каких тематик человек подписан. Сколько времени подписан и как часто заходит в сообщества или аккаунты.
• Какие посты он читает (скролит медленно и нажимает на «еще», смахивает карточки в каруселях), а какие пропускает (скролит быстро).
• Какие видео в TikTok и Reels он смахивает, а какие досматривает до конца.

Не исключено, что соцсети еще учитывают тематики сайтов, на которые пользователь заходит. Информация об этом поступает из пикселей.

В итоге для каждого пользователя накапливается и обновляться «досье» об интересах и поведении.

Человек смотрит посты и stories аккаунтов с рецептами? Значит интересуется кухней. Заходит на сайты Airbnb и Booking? Скорее всего планирует поездку.

Информацию о интересах и поведении пользователей соцсеть предоставляет нам в виде настроек рекламных кабинетов.

Пример

Для продвижения школы иностранных языков «Tarkus» в Таллине, мы выбирали интерес «Английский язык».
Туда попадают люди, которые были на сайтах, приложениях, страницах Facebook и Instagram, связанных с английским языком.

Рекламную кампанию начали в конце июня и вели с целью набора групп обучения в сентябре. В июле по настройкам с интересом «Английский язык» и Таллин + 40км по платформе Facebook было 10 000 человек. В августе их стало 30 000. То есть ближе к сентябрю больше людей стало интересоваться обучением - алгоритмы Facebook отреагировали на это.

Оптимизация рекламы и Look A Like аудитории

Теперь об алгоритмах оптимизации рекламы. Когда выбираем настройки таргетинга, соцсеть показывает количество аудитории по этим параметрам. Во ВКонтакте мы получаем 46 000 мужчин в возрасте от 25 до 34 лет в Петербурге с интересом «Дизайн интерьера».

Для Facebook получается в среднем 40 000 человек:

Когда мы запустим рекламные объявления на эту аудиторию, соцсеть будет отслеживать, какие люди переходят по рекламным объявлениям. Или совершают другие действия, о них мы поговорим позже.

На основе данных об интересах и поведении этих пользователей алгоритмы соцсети начинают подбирать в общей аудитории похожих на них людей. Общая аудитория - это та, которую мы выбрали настройками таргетига: 46 000 человек во ВКонтакте или 40 000 человек в Facebook.

Людей, которые похожи на тех, кто переходит по объявлениям, всегда меньше количества пользователей в настройках таргетинга. Поэтому итоговый охват аудитории получится меньше.

Варианты оптимизации в зависимости от цели рекламной кампании во ВКонтакте

ВКонтакте предлагает варианты оптимизации сразу на первом шаге создания рекламного объявления.

В каждом из вариантов оптимизация проходит на основе соответствующих действий пользователя.

Переходы по рекламе - алгоритмы будут искать похожих на тех, кто переходит по ссылкам в объявлениях.

Вступления в сообщество - оптимизация на основе тех, кто после перехода по рекламному объявлению вступает в сообщество.

Заполнение лид-формы - оптимизация на основе тех, кто после перехода по рекламному объявлению заполняет лид-форму.

Такой же принцип в остальных вариантах. Около каждого из них есть подсказка, которая появляется при наведении курсора на знак вопроса.

Автоматические алгоритмы во ВКонтакте на момент написания статьи дают результат не на всех целях. По моему опыту лучше использовать автоматическую оптимизацию для целей «Заполнение лид-формы», «Продвижение товаров и услуг в сообществе» и «Конверсии на сайте». Последняя работает аналогично цели «Конверсии» в Facebook, о ней речь идет ниже. 

Для целей «Вступление в сообщество», «Сообщение в сообщество», «Подписки на рассылку», выбирайте «Переходы по рекламе».

Другие варианты не тестировал и по эффективности ничего сказать не смогу.

Варианты оптимизации в зависимости от цели рекламной кампании в Facebook

Facebook внедрил искусственный интеллект в рекламу первым. Его алгоритмы работают на всех вариантах оптимизации.

В цели Трафик оптимизация идет на основе переходов по рекламе или просмотров целевых страниц. В последнем случае Facebook ориентируется на тех пользователей, которые не просто перешли по рекламе, но и провели на сайте больше 5 секунд.

В цели Просмотры видео соцсеть ищет тех людей, которые с наибольшей вероятностью просмотрят видео в течение 15 сек и дольше.

Пиксель на сайте и цель Конверсии открывают много возможностей для оптимизации рекламы.

Если продвигаете образовательное мероприятие, можете сделать на лендинге ссылку на программу. Далее в пикселе настроить событие на клик по этой ссылке и запустить рекламу с оптимизацией по данному событию. Facebook будет искать людей, которые с бОльшей вероятностью посмотрят программу, а значит более заинтересованы.

Если мероприятие бесплатное, настройте событие регистрацию пользователя. Чаще всего это отправка формы регистрации. Для продвижения открытого урока «Аква-моделирование с ракушкой» для Neil-мастеров делали именно так. Аналогично работает для регистрации на бесплатные пробные тренировки/уроки. Использовали в продвижении школы ментальной арифметики «Soroboom.ee» и школы иностранных языков «Tarkus» в Таллине.

Для интернет магазинов доступны оптимизации на тех, кто купил товар или положил в корзину.

Для блога можно начать с оптимизации по пользователям, которые после перехода по рек. объявлению прочитали статью: настраиваете события на скрол 80% страницы или время на сайте 20 сек и более.

Look A Lake или «похожие» аудитории

Похожие аудитории получаются за счет того же принципа, который заложен в работе алгоритмов оптимизации рекламы. Рассмотрим на примере базы покупателей в виде списка телефонов или адресов электронных почт.

После загрузки списка в специальный раздел рекламного кабинета соцсеть ищет совпадения почт и телефонов с теми, которые пользователи указали при регистрации в соцсети. Вы получаете аудиторию покупателей. Во ВКонтатке это аудитория в разделе «Ретаргетинг», в Facebook - пользовательская аудитория в разделе «Аудитории».

Когда вы строите Look A Like, соцсеть ищет людей, интересы и поведение которых аналогичны пользователям исходной базы. В результате из аудитории 300 человек вы получаете Look A Like размером десятки и сотни тысяч человек.

Количество людей в Look A Like зависит от того, сколько пользователей с похожим поведением есть в соцсети. Логично, что покупателей выпечки или потенциальных учеников на курсе по саморазвитию будет больше, чем топ-менеджеров или владельцев клиник.

В других статьях мы подробнее рассмотрим работу с различными рекламными целями и Look A Like-аудиториями для продвижения бизнеса. Сейчас вернемся к вопросу в начале статьи.

Справятся ли алгоритмы без специалистов?

На момент написания статьи ответ однозначный: нет.

Запуск рекламы по настройкам пола, возраста и географии может сработать, но только для продуктов недорогого масс-маркета от какого-нибудь известного бренда.

И в этой ситуации мы использовали дополнительные настройки. Так алгоритмам легче искать целевую аудиторию - оптимизация пройдет быстрее и с меньшим бюджетом.