fbpx
Brook Preloader

AI – Wykorzystanie AI w kampaniach płatnych

AI – Wykorzystanie AI w kampaniach płatnych

Jeszcze niedawno pojęcie AI (Artificial Intelligence) funkcjonowało jedynie w futurystycznych wizjach twórców literatury i filmów science fiction. Dziś nikogo już nie dziwi sztuczna inteligencja, stosowana nie tylko w nauce, ale też w codziennym życiu (sztandarowe przykłady: Google Assistant czy samochody bez kierowcy).

Aby zobaczyć, w jak wielu dziedzinach życia i branżach zaistniało pojęcie sztucznej inteligencji, wystarczy skorzystać z – jakżeby inaczej – automatycznych podpowiedzi Google.

AI wyniki wyszukiwania

Nic więc dziwnego, że AI jest jednym z najważniejszych trendów we współczesnym marketingu internetowym. Co więcej, wbrew pozorom funkcjonuje na rynku reklamowym od co najmniej kilku lat. Ba! Sama idea kampanii real time bidding, bez której nie byłoby digital marketingu, opiera się w końcu na automatyzacji.

Czy sztuczna inteligencja to faktycznie coś nowego?

Przykłady użycia narzędzi automatycznych w marketingu internetowym można mnożyć. Poniżej wspomnę tylko o tych najbardziej znanych i typowych z kampanii w Google:

  • keyword insertion tool,
  • dynamiczne reklamy w wyszukiwarce,
  • dynamiczny remarketing,
  • automatyczne strategie ustalania stawek,
  • reguły automatyczne,
  • funkcja „countdown” w reklamach,
  • skrypty.

Każdy, kto zajmuje się prowadzeniem kampanii SEM, wie jednak, że te funkcje w Google Ads to nic nowego. Z powodzeniem funkcjonują one od wielu lat. Mimo to dopiero od niedawna mówi się o automatyzacji jako o trendzie.

Czym więc różni się obecne AI w marketingu od tego sprzed 5 lat?

Bez wątpienia dwa główne kierunki, w których zmierza automatyzacja w kampaniach płatnych, to:

  1. Niemal całkowite zastępowanie człowieka sztuczną inteligencją.
  2. Wykorzystanie AI do personalizacji i dopasowania do kontekstu przekazu reklamowego.

Należy również odróżnić dwa rodzaje automatów: te zdolne do samodzielnego podejmowania decyzji oraz funkcje automatyczne, które jednak wymagają ręcznego zarządzania. Do AI zdecydowanie należą te pierwsze, natomiast czy te drugie można nazwać sztuczną inteligencją? To kwestia dyskusyjna – do tego rozróżnienia jeszcze wrócimy.

Oddanie kontroli maszynie

Chyba najważniejszym z trendów jest pojawienie się formatów automatycznych (czy też w praktyce – pół-automatycznych, ale o tym też później). System sam dobiera stawki, targetowanie, słowa kluczowe, miejsca docelowe, miksuje teksty itd. Co istotne, formaty automatyczne zazwyczaj dają ograniczone możliwości zaraportowania, gdzie i komu wyświetliła się reklama, na jakie frazy się ona wyświetliła oraz jak finalnie wyglądała.

Przykładem formatów automatycznych mogą być:

  • automatyczne kampanie (UAC, smart shopping, smart display),
  • tzw. kampanie inteligentne (czyli śp. Adwords Express),
  • elastyczne reklamy w wyszukiwarce / sieci reklamowej,
  • kampanie typu sieć wyszukiwania z rozszerzeniem na sieć reklamową,
  • automatyczne propozycje reklam i automatyczne rozszerzenia.

Co więcej, wiele tradycyjnych „ręcznych” formatów zostało po cichu wycofane i zastąpione automatycznymi. Przykładowo: wszystkie tradycyjne formaty promujące aplikację zastąpiono jednym pół-automatycznym formatem – uniwersalną kampanią promującą aplikację (UAC). Miksuje ona wybrane przez nas teksty na rożne sposoby i wyświetla reklamę wszędzie – od wyszukiwarki, przez sieć reklamową, aplikacje, aż po YouTube. Wszystko to po to, aby zrealizować KPI – docelowy CPA.

Co się stało z tradycyjnym DRA?

To samo stało się z tradycyjnym DRA (dynamic remarketing ad), formatem z definicji automatycznym, jednak do tej pory mogliśmy wybrać w nim przynajmniej kolorystykę i szablon. On również został zastąpiony elastycznymi reklamami displayowymi z feedem produktowym. Podobnie dotychczasowe reklamy tekstowe w sieci reklamowej – obecnie nie są już dostępne jako osobny format, ale jako część reklamy elastycznej lub reklamy w sieci wyszukiwania z rozszerzeniem na sieć reklamową.

Wszystko wskazuje na to, że trendu automatyzacji nie da się już powstrzymać i marketing zmierza w tym kierunku. Ma to oczywiście swoje negatywne i pozytywne strony. Do pozytywnych należy niewątpliwie fakt, że automatyka wspiera nas w dotychczasowych żmudnych czynnościach, np. w ręcznej optymalizacji stawek.

Co ważne, algorytmy są coraz mądrzejsze i działają już niemal w czasie rzeczywistym. Przykładem są np. strategie w Search Ads 360, które na bieżąco wprowadzają zmiany stawek i modyfikatory na wielu różnych poziomach – od słów kluczowych, przez odbiorców, urządzenia i poszczególne lokalizacje. Dostosowują nawet budżety w poszczególnych kampaniach, aby zmaksymalizować przychody/konwersje z kampanii (funkcja zarządzania budżetem). W przypadku bardzo dużych, rozbudowanych kont użycie strategii jest wręcz koniecznością, bez której trudno się obyć.

Aby strategia faktycznie przyniosła oczekiwany skutek, konieczne jest wykorzystywanie jej w sposób przemyślany. Dzięki automatom bardzo często udaje się znacząco poprawić wyniki, np. obniżyć CPC, jednak istnieje też bardzo duże ryzyko, że system przekroczy zakładaną stawkę – i tak często się dzieje. Tu właśnie dochodzimy do punktu, który dowodzi, że maszyna, która pomaga w pracy, wymaga jednak człowieka, który potrafi tę maszynę obsłużyć.

Oczekiwania vs rzeczywistość, czyli dlaczego strategia nie działa?

W dobie Google Assistant oczekujemy, że włączamy „Play”, czyli ustawimy strategię, i ukaże nam się wynik. Leady / transakcje będą wpadać same, a my nie musimy już nic robić. Dlaczego tak się nie dzieje (lub nie dzieje się od razu)? Tu należy sobie zadać podstawowe pytanie – skąd strategia czerpie swoją wiedzę? Czy posiada wrodzoną „inteligencję”, czy też posługuje się metodami empirycznymi? Na jakiej podstawie ustala, kiedy podwyższyć bidy, a kiedy je obniżyć?

Otóż w marketingu internetowym nie ma żadnej magii – strategia opiera się na machine learningu i jak każdy algorytm wymaga do tego historycznych danych i powtarzalności. „Przewidywany” wynik to de facto ściśle wyliczona symulacja na podstawie dostępnych dla systemu danych. W szczególności odnosi się to automatycznych strategii dotyczących konwersji, takich jak Docelowy CPA czy Docelowy ROAS. Te dane są bowiem uzależnione od konkretnej kampanii, targetu, branży, landing page’a itd. Dlatego właśnie tego typu strategie zazwyczaj nie są możliwe do włączenia bez zebrania odpowiedniej liczby konwersji na koncie. Im więcej danych, tym lepiej, ponieważ powinny to być dane istotne statystycznie.

Automatyczne strategie nie sprawdzają się zatem w przypadku krótkich, kilkudniowych flightów, podczas sezonowych promocji, takich jak Black Friday, i w długie weekendy. Słowem – wszystko, co powoduje duże wahania na wykresie, wpływa negatywnie na strategię automatyczną.

Odgadywanie intencji użytkownika

Nie od dziś wiadomo, że skuteczna reklama to taka, która wychodzi naprzeciw naszym oczekiwaniom. Dlatego kolejnym związanym z AI trendem we współczesnej reklamie internetowej jest dopasowanie przekazu do konkretnego odbiorcy, a co za tym idzie – korzystanie z wiedzy o odbiorcy docelowym. W indywidualizacji komunikatu wspomóc nas może nic innego jak automatyzacja.

Każdy z nas był kiedyś „ścigany” przez oglądane produkty w sklepie internetowym (remarketing dynamiczny) i dostał spersonalizowany mailing ze swoim imieniem. Nikogo nie dziwi, że po wpisaniu nawet długiej, long-tailowej frazy w wyszukiwarce wyświetla się reklama z dokładnie takim samym słowem kluczowym w nagłówku (keyword insertion tool, DSA).

Google wie też, gdzie aktualnie się znajdujesz, dlatego wyświetla reklamę restauracji lub sklepu w Twojej okolicy. Odgaduje Twoje intencje, zanim zdążysz je sam wyrazić.

Automatyka pozwala też wyświetlać reklamy automatycznie odliczające czas, np. do zakończenia promocji czy sezonu. Umożliwia też włączenie i wyłączenie reklamy w zależności od pogody dzięki wykorzystaniu specjalnie opracowanych skryptów. Rodzajem automatycznej kampanii są też kampanie w Zakupach Google, gdzie nie ma możliwości wyboru słów kluczowych – Google pobiera słowa automatycznie, na podstawie feeda produktowego.

Zagrożenia automatyzacji

Niestety, nie zawsze narzędzia służące personalizacji komunikatu działają prawidłowo. Ściślej mówiąc, niosą ze sobą duże ryzyko ludzkiego – a jednak! – błędu. Wystarczy popełnić literówkę w formule lub nie przemyśleć wszystkich możliwych wariantów wyświetlania stworzonej za pomocą funkcji reklamy – i użytkownikowi, zamiast dedykowanego komunikatu, wyświetli się reklama w stylu Google Translate.

Jak wiadomo – z narzędzi typu wstawianie słów kluczowych czy funkcji countdown należy korzystać ostrożnie. Nagminne jest np. używanie funkcji countdown czy keyword insertion tool w sposób nieprzemyślany, np. dodawanie słowa „dni” po formule countdown lub dodawanie do grupy reklam korzystających z KIT fraz niepasujących gramatycznie i logicznie do kontekstu użytego w formule. Poniżej przykład typowego błędnego wykorzystania tych funkcji.

Efekt może być następujący:                    

Również typowe są błędy w kodzie html w mailingach, które powodują, że zamiast spersonalizowanego maila dostajemy tekst z dziwnymi znaczkami i obrazami, które się nie wczytują.

Skąd niechęć klientów do AI?

To nie jedyne wady automatyzacji. Możemy też spotkać się z dużym oporem wśród klientów, którzy często nieufnie pochodzą do automatyzacji. Powodów jest kilka:

  1. Brand managerzy wolą mieć kontrolę nad sposobem wyświetlania reklamy, kolorystyką oraz zgodnością z brand bookiem.
  2. Modne w ostatnim czasie pojęcie Brand Safety – automatyczne kampanie nie przewidują wykluczania niepożądanego kontekstu.
  3. Klient oczekuje, że kampanię będzie prowadzić specjalista, któremu za to płaci, a nie automat.
  4. Raporty, raporty i jeszcze raz raporty – realizacja KPI to jedno, a szczegółowe raporty z wnioskami o tym, co się sprawdziło – to drugie.

Warto wówczas odpowiedzieć sobie na pytanie, co jest dla nas ważniejsze – brand book, pełna kontrola, brand safety czy też poprawienie kluczowego wyniku? Oczywiście najlepiej wybrać jedno i drugie (przynajmniej na tyle, na ile system na to pozwala) i przede wszystkim nie pozwalać automatowi na działanie bez żadnego nadzoru.

Czy każdy automat to AI?

Tu wracamy do pytania: czy każdą funkcję wykorzystującą automat można nazwać sztuczną inteligencją? Otóż nie do końca. Wiele automatów to w zasadzie dodatkowe, półautomatyczne funkcje, którymi jednak musi zarządzać człowiek. Ma nad nimi pełną kontrolę, używa logiki i matematyki, aby skutecznie tymi systemami zarządzać. Automaty te nie są w stanie podejmować samodzielnie decyzji. Przykładem tego może być np. funkcja countdown, keyword insertion tool czy (wbrew nazwie) reguły automatyczne. AI w pełnym tego słowa znaczeniu są natomiast bez wątpienia kampanie typu smart, czyli UAC, smart shopping czy smart display, a także dawny Adwords Express.

Czy stracimy pracę?

Nie odwrócimy już z pewnością trendu wszechobecnej automatyzacji w reklamie internetowej. Czy w związku z tym istnieje ryzyko zastąpienia w przyszłości człowieka – specjalisty od digitalu – sztuczną inteligencją? Mimo wszystko nie sądzę, aby to kiedykolwiek nastąpiło. Maszyna nigdy nie poradzi sobie bez osoby, która potrafi nią prawidłowo zarządzać. Dlatego kampanie inteligentne wciąż nie cieszą się zbyt dużą popularnością w porównaniu do tradycyjnych kampanii i często są traktowane raczej jako ciekawostka lub test prowadzony obok regularnej kampanii (o ile w ogóle mamy możliwość skorzystania z nich).

Każdy, kto kiedykolwiek używał automatycznego grupowania słów kluczowych w narzędziu Google KeyWord Planner, wie, że działa ono podobnie jak Google Translate. Jest dużym wsparciem w przygotowaniu struktury. Nie sądzę jednak, aby jakikolwiek doświadczony specjalista kiedykolwiek opublikował kampanię opartą na automatycznych grupach reklam bez ich ręcznej weryfikacji. Podobnie z innymi automatycznymi narzędziami.

Automatyka może być dla nas dużym wsparciem, ale bez umiejętności właściwego jej wykorzystania – również zagrożeniem. To wszystko sprawia, że mimo zbliżającej się ery AI specjaliści od digital marketingu nigdy nie zostaną bez pracy. Aby automat nam służył i nie przyniósł skutku odwrotnego od zamierzonego, potrzebna jest umiejętność myślenia strategicznego. Tego maszyna (jeszcze) nie potrafi. I wydaje się że nigdy tej umiejętności nie zdobędzie.

Autor: Magdalena Dziublińska, Senior Digital Media Specialist, They.pl | digital marketing agency
Materiał pochodzi z kwartalnika Agencji Marketingu Internetowego  Magazyn.They.pl. Now-e perspektywy