Как работает наша скриптованная реклама для прокачки ПФ сайта

В этом посте хочу рассказать о нашей относительно новой услуге (2019 года): скриптованной таргетированной рекламе для прокачки т.н. поведенческих факторов сайта.

Я надеюсь, ни для кого уже не секрет, что эти самые пресловутые поведенческие (их еще называют пользовательские) факторы сайта являются на сегодняшний день, пожалуй, самым важным параметром сайта в его ранжировании поисковыми системами. То есть, чем лучше ПФ сайта, тем выше он будет стоять в выдаче поисковиков ПО ВСЕМ ЗАПРОСАМ.

Иными словами, это такой глобальный параметр, который показывает в целом, насколько сайт удовлетворяет запросы пользователей и насколько он удобен в использовании.

А что же такое скриптованная реклама?

На самом деле, мы всегда использовали (используем и будем использовать 🙂 ) собственные скрипты, которые через API рекламного канала управляли рекламными кампаниями. Будь то Яндекс.Директ, Adwords, таргетированная реклама Facebook, Instagram или ВКонтакте.

Но эти скрипты имели скорее контролирующий и корректирующий характер.

Теперь же, — возможно, благодаря Python 3 😉 — мы смогли написать скрипты, которые более тесно взаимодействуют с API, в частности непосредственно с системой искусственного интеллекта Facebook, управляющей подбором аудитории для показа креативов.

Да, пока такую глубокую интеграцию мы реализовали только в Facebook (и Instagram). Но уже в процессе разработки следующий канал — Youtube, ждите отчета о первых тестах 😉 Как всегда, на себе 🙂

Хороший пример работы новых скриптов в FB можно посмотреть в этом моем посте. Вот, например, скрин РК для нас:

Видим, что довольно большое число аудиторий отрабатывается очень быстро. В то время, как сам Facebook говорит о том, что только этап обучения ИИ (искусственного интеллекта) на каждой рекламной кампании должен быть НЕ МЕНЕЕ 14 дней и желательно не менее 50! конверсий:

И все это время в рекламной кампании НЕЛЬЗЯ НИЧЕГО МЕНЯТЬ, иначе обучение сбрасывается и начинается опять с нуля:

Прежде всего из-за этого мы и начали писать свои deep integration скрипты. Мы могли на основе своего уже немалого опыта по самому поведению ИИ, по метриками результативности РК сделать выводы о том, что можно подкорректировать, нужно ли это делать или просто вообще остановить РК.

Поначалу это делалось практически в ручном режиме. Теперь в т.н. полуручном 🙂 То есть скрипты скриптами, но основные решения все равно принимает человек. Задействуем так сказать, помимо фейсбуковской, еще и свои нейронные сети 😉 🙂

Я надеюсь, теперь по скриптованной рекламе более менее понятно.

Ну а что же по поводу прокачки ПФ?

Тут на самом деле все просто и очевидно. Используя свою скриптованную рекламу, мы приводим на сайт наиболее элитную аудиторию РУ-нета (из всех соц. сетей это на сегодняшний день именно Facebook и Instagram).

Кроме того, мы приводим наиболее заинтересованных людей из этой аудитории, которым реально интересен рекламируемый сайт, товары, услуги или информация на нем.

В итоге получается так, что средний ПФ сайта существенно вырастает, ОБХОДЯ БОЛЬШИНСТВО КОНКУРЕНТОВ. И сайт соответственно хорошо поднимается по большинству запросов семантического поля.

А если у него еще предварительно проведена полная внутренняя оптимизация [которая у нас стоит всего 25 т.р. ЕДИНОРАЗОВО 😉 🙂 ], то место в ТОП-10 ему гарантированно.

В качестве «побочного эффекта» 🙂 вы получаете заказы / лиды непосредственно из таргетированной рекламы Facebook. Одни из самых дешевых среди всех рекламных каналов на сегодняшний день.

Вот как-то так.

В общем, как всегда, обращайтесь за полной внутренней оптимизацией и прокачкой ПФ с помощью скриптованной рекламы. Будем рады помочь.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *