Faza de învățare a anunțurilor native: Buget și răbdare

Faza de învățare a anunțurilor native este perioada, de obicei primele câteva zile până la două săptămâni ale unei campanii noi sau a uneia editate semnificativ, în care algoritmul de livrare al rețelei adună încă suficiente date de clicuri și conversii pentru a prezice performanța în mod fiabil. În această perioadă, livrarea este adesea neuniformă, CPC-urile fluctuează mai mult decât vor face mai târziu, iar tentația de a opri sau de a edita intens campania este cea mai mare – exact momentul în care a face acest lucru resetează cronometrul.

Ce este de fapt faza de învățare#

Licitația fiecărei rețele native se bazează pe un CTR previzionat (și, acolo unde este conectat tracking-ul de conversii, pe o rată de conversie previzionată) pentru a decide cât din oferta ta se traduce efectiv în livrare. Un creativ sau o campanie nouă nu are istoric, așa că algoritmul trebuie să exploreze: să-ți arate anunțul unei porțiuni mai largi și mai puțin rafinate a publicului decât va face în cele din urmă, parțial pentru a aduna semnal și parțial pentru că pur și simplu nu știe încă care segmente vor răspunde.

Acesta este același mecanism de bază ca și faza de explorare din orice sistem de anunțuri bazat pe licitație, inclusiv native. Nu este specific unei singure rețele. Taboola, Outbrain și MGID rulează toate o versiune a acestuia, deși durata exactă și pragurile de volum nu sunt publicate în detaliu de niciuna dintre ele.

Ajută să te gândești la faza de învățare ca la algoritmul care rulează un experiment în timp real pe publicul țintă, împărțind traficul între segmente pe care nu le-a evaluat încă, urmărind care segmente răspund și realocând treptat livrarea către cele care o fac. La începutul acestui proces, o parte din bugetul tău este efectiv cheltuită pe segmente pe care algoritmul le va abandona odată ce va avea suficiente date pentru a ști mai bine. Acele cheltuieli nu sunt irosite în sensul că ar fi o greșeală; ele sunt costul explorării în sine. Cumpărătorii care înțeleg acest lucru dinainte tind să fie mult mai puțin deranjați de primele zile dezastruoase decât cei care se așteaptă ca campania să performeze la starea sa stabilă finală încă de la prima impresie.

Cât buget și timp necesită de fapt#

Nu există un singur număr oficial pentru câte clicuri sau conversii are nevoie o campanie pentru a ieși din învățare, iar orice cifră specifică pe care o vezi citată online este o presupunere îmbrăcată ca un fapt. Ceea ce este constant adevărat în mecanica licitațiilor este că algoritmul are nevoie de suficiente evenimente, clicuri ca minim, conversii în mod ideal, pentru a-și construi încrederea statistică într-un segment. O campanie care cheltuiește 20 USD pe zi va dura semnificativ mai mult să acumuleze acel semnal decât una care cheltuiește 200 USD pe zi, pur și simplu pentru că generează mai puține evenimente pe oră.

Regulă practică de bugetare: așteaptă-te să cheltuiești cel puțin câteva zeci de conversii, sau câteva sute de clicuri dacă nu ai încă tracking-ul de conversii activ, înainte de a trage concluzii ferme. Dacă economia ta unitară nu poate absorbi acea cheltuială fără o presiune semnificativă, campania este subfinanțată pentru faza de învățare încă dinainte de lansare, iar soluția este un număr mai mic de teste bine finanțate, mai degrabă decât o gamă largă de teste subfinanțate.

Aici mulți cumpărători noi de anunțuri native fac prima lor greșeală reală: împrăștiind un buget total modest pe cinci sau șase campanii pentru a "testa piața", în loc să aloce suficient uneia sau două campanii pentru a permite fiecăreia să iasă cu adevărat din faza de învățare. Cinci campanii subfinanțate adună fiecare prea puține date pentru a trage o concluzie reală din oricare dintre ele, iar tu ajungi cu cinci rezultate neconcludente în loc de unul sau două pe care le poți folosi cu adevărat. O singură campanie finanțată să atingă un volum real de conversii bate o mână de campanii care nu ajung niciodată dincolo de presupuneri.

Ce să NU faci în timpul fazei de învățare#

• Nu edita creativul, oferta și segmentarea toate în aceeași sesiune. Fiecare editare semnificativă poate reseta o parte din semnalul acumulat de algoritm, iar dacă schimbi trei lucruri deodată, nu vei ști care schimbare a cauzat ce se întâmplă în continuare.
• Nu opri și relansa pentru a "reseta" un început lent. Oprirea nu te duce într-o poziție mai bună; de obicei reîncepe cronometrul explorării de mai aproape de zero.
• Nu judeca CPA-ul în raport cu ținta ta de stare stabilă în ziua a doua. CPA-ul timpuriu este aproape întotdeauna mai slab decât cel în care se stabilizează o campanie matură, pentru că algoritmul nu a învățat încă să direcționeze bugetul departe de segmentele slabe.
• Nu scala bugetul agresiv în timpul fazei de învățare. O creștere a bugetului funcționează ca o resetare parțială pe unele rețele, deoarece schimbă volumul și ritmul la care algoritmul s-a calibrat.

Semnale că ai ieșit din faza de învățare#

În primul rând, livrarea se netezește: în loc de un volum de impresii haotic și imprevizibil pe parcursul zilei, vei vedea un model orar mai constant. CPC-ul tinde, de asemenea, să se stabilizeze într-un interval mai îngust, mai degrabă decât să oscileze puternic între licitații. Odată ce urmărești conversii, un cost-per-conversie care tinde către o bandă consistentă (chiar dacă acea bandă nu este încă la țintă) este un semnal mai puternic decât CTR-ul singur, deoarece CTR-ul poate arăta bine în timp ce traficul se convertește în continuare prost.

Cele mai multe rețele expun, de asemenea, o formă de indicator de livrare sau de stare a învățării în panoul de control odată ce o campanie a înregistrat suficientă activitate, deși pragurile de bază pentru când se schimbă acest indicator nu sunt documentate în mod consistent. Tratează-l ca pe un semnal aproximativ, nu ca pe o garanție.

Ce să faci odată ce ai ieșit#

Odată ce livrarea s-a stabilizat, acesta este momentul în care optimizarea deliberată produce de fapt semnal fiabil: ajustarea ofertelor (strângere sau lărgire) în raport cu repere reale de CPC pentru rețea, oprirea variantelor creative cu adevărat slabe și începerea gândirii despre scalarea orizontală versus verticală pentru câștigători. Luarea acestor decizii înainte ca faza de învățare să se fi așezat este cel mai frecvent mod în care cumpărătorii de media omoară o campanie care ar fi funcționat.

Când o campanie nu iese niciodată din faza de învățare#

Unele campanii nu se stabilizează niciodată pentru că intrările de bază continuă să se schimbe înainte ca algoritmul să se poată calibra: schimbări constante de creative, o pagină de destinație care este mereu editată sau un buget care este ajustat la fiecare zi sau două. Dacă o campanie rulează de săptămâni și încă arată volatilitatea în livrare și oscilațiile de CPC caracteristice începutului de învățare, soluția de obicei nu este mai multă răbdare, ci auditarea a ceea ce a fost schimbat și cât de des. O campanie menținută stabilă timp de o săptămână întreagă, chiar și cu cheltuieli modeste, îți va spune de obicei mai mult decât una care a fost ajustată zilnic timp de o lună.

Dacă vrei să vezi cum structurează competitorii din verticala ta campanii care au ieșit clar din învățare și rulează constant, instrumentul de spionaj pentru anunțuri native OpenAdLibrary afișează date de longevitate pentru creative live, ceea ce este un proxy rezonabil pentru o campanie care și-a găsit starea stabilă și a continuat să ruleze.

Faza de învățare pe mai multe creative într-o singură campanie#

O complicație separată: adăugarea unui creativ nou într-o campanie deja stabilă nu resetează neapărat învățarea întregii campanii, dar acel creativ specific trebuie totuși să-și câștige propriul istoric de performanță înainte ca algoritmul să aibă încredere în el la fel de mult ca în cele existente. De aceea, un creativ nou adăugat într-o campanie matură poate părea că are performanțe slabe în primele câteva zile, chiar dacă campania în ansamblu arată o livrare constantă. Acordă fiecărui creativ nou adăugat propriul său interval de rulare, mai degrabă decât să-l judeci în raport cu cifrele curente ale creative-lor stabilite în prima zi.

Implicația practică este că "adăugarea de varietate creativă" și "lansarea unei campanii noi" au costuri diferite de învățare. Rotirea unui titlu sau a unei imagini noi într-o campanie existentă și stabilă este o intervenție mai ușoară decât lansarea unei campanii complet noi de la zero și este de obicei modalitatea mai bună de a continua testarea odată ce ai trecut de fereastra inițială de învățare.

De ce faza de învățare ia prin surprindere noii cumpărători#

Cea mai mare parte a frustrării din jurul fazei de învățare provine dintr-o nepotrivire între așteptare și mecanism. Cumpărătorii care vin de pe platforme cu raportare mai matură și transparentă se așteaptă ca o campanie nouă să performeze aproape de starea sa stabilă finală aproape imediat, iar când livrarea native arată haotică și scumpă în prima perioadă, instinctul este să presupunem că ceva este defect: creativul este prost, oferta nu funcționează, rețeaua este defectuoasă. Uneori unul dintre aceste lucruri este adevărat. Adesea, campania face pur și simplu ceea ce face orice campanie nouă pe o rețea bazată pe licitație: cheltuiește o parte din bugetul său timpuriu pe explorare înainte ca algoritmul să aibă suficient semnal pentru a direcționa restul eficient.

Cumpărătorii care gestionează acest lucru cel mai bine tind să-și stabilească așteptările înainte de lansare, nu după: decide dinainte cât buget ești dispus să aloci pentru a ieși din învățare, decide ce prag de date vei aștepta înainte de a da un verdict și notează ambele numere undeva unde te vei uita din nou la ele. Acest singur obicei elimină majoritatea schimbărilor de oferte motivate de anxietate și a opririlor premature care împiedică campaniile altfel viabile să-și atingă vreodată starea stabilă.