Adbrew AI-आधारित कैम्पेन से कनाडा में VIVO की लॉन्चिंग में मदद करता है और बिक्री लक्ष्य को 79% से पार कर लेता है

लक्ष्य

VIVO अमेरिका में स्थित ऑफ़िस इक्विपमेंट ब्रैंड है जो मॉनिटर माउंट, कीबोर्ड ट्रे, लैपटॉप स्टैंड और एर्गोनॉमिक ऐक्सेसरीज़ बेचता है. इस ब्रैंड ने अमेरिका में Amazon पर अच्छी परफ़ॉर्मेंस हासिल की थी और ऐड पर खर्च से हुआ फ़ायदा (ROAS) 7-8x था. जब ब्रैंड ने कैनेडियन Amazon स्टोर में विस्तार किया, तो टीम ने शुरुआती मौजूदगी बनाने के लिए मैनुअल कैम्पेन बनाए, लेकिन नतीजे उम्मीद के मुताबिक नहीं रहे.

कन्वर्शन दर कनाडा में 7% रही और प्रति-क्लिक-लागत (CPC) $1.16 तक पहुँच गई. असली समस्या ढाँचागत थी: कनाडा के अपने कीवर्ड माँग पैटर्न, अलग कैटेगरी डायनमिक और अमेरिका से अलग खरीदार व्यवहार थे. अमेरिका और कनाडा में सैकड़ों प्रोडक्ट मैनेज करने वाली छोटी टीम के पास उस माहौल को ज़रूरी गहराई के साथ समझने का कोई कारगर तरीका नहीं था. जो रिसर्च कैम्पेन स्ट्रक्चर को बेहतर बना सकती थी, जैसे किन कीवर्ड से विज़िबिलिटी मिली, प्रतिस्पर्धियों की किन जगहों पर मज़बूत पकड़ थी और कौन-से टर्म कनाडाई सर्च इंटेंट से मैच करते थे, उसे मैनुअल रूप से जुटाने में महीनों लग जाते.

हर प्रोडक्ट के लिए अलग-अलग कीवर्ड रणनीति, मैच का प्रकार, बोली लॉजिक और प्लेसमेंट विश्लेषण की ज़रूरत होती है, इसलिए मैनुअल तरीके से काम करने से आगे नहीं बढ़ा जा सकता था. हर कैम्पेन इनसाइट की जगह अनुमानों के आधार पर शुरू किया गया और इसका असर परफ़ॉर्मेंस पर साफ़ दिखा. VIVO को कनाडा में तेज़ी से और गहराई के साथ प्रवेश करना था, किसी भी मैनुअल प्रोसेस से कहीं ज़्यादा तेज़.

VIVO ने Adbrew के साथ सहयोग किया जो Amazon Ads का एडवांस्ड पार्टनर है और Amazon प्रति क्लिक पेमेंट (PPC) सॉफ़्टवेयर देता है. यह सॉफ़्टवेयर अत्याधुनिक ऑटोमेशन टेक्नोलॉजी के ज़रिए ब्रैंड की Amazon पर एडवरटाइज़िंग को बूस्ट करने में मदद करता है. इस सहयोग का मकसद ऐसी रणनीति तैयार करना था जो नए देश में प्रवेश के दौरान होने वाले आज़माने और गलती के फ़ेज़ के बिना, कनाडा में US जैसा परफ़ॉर्मेंस हासिल कर सके. लक्ष्य महत्वाकांक्षी थे: U.S. बेंचमार्क के अनुसार 7-8x ROAS हासिल करना, कन्वर्शन दर को 9% से ऊपर ले जाना, प्रति क्लिक लागत (CPC) को $1.10 से नीचे रखना और पूरे प्रोडक्ट कैटेलॉग को कवर करने के लिए ऐक्टिव कैम्पेन का दायरा बढ़ाना.

तरीका

Adbrew ने Canada को ऐसे देश के रूप में देखा जिसके लिए अपनी अलग समझ ज़रूरी है, न कि U.S. की नकल करने से काम चल जाता. टीम ने अपना खुद का AI सिस्टम Adbrew Intelligence, तैनात किया. यह संदर्भ-आधारित AI एजेंट का सुइट है जिसे खास तौर पर Amazon Ads के लिए बनाया गया है. AI एजेंट ने एक साथ कई सिग्नल का विश्लेषण किया और असल कनाडाई स्थितियों पर आधारित कैम्पेन तैयार किए, जबकि सभी रणनीतिक फ़ैसलों पर टीम का पूरा नियंत्रण बना रहा.

एजेंट ने VIVO की U.S. परफ़ॉर्मेंस इनसाइट का विश्लेषण करके ऐसे कीवर्ड पैटर्न, मैच के प्रकार के कॉम्बिनेशन और स्ट्रक्चर की पहचान की जो मैच्योर स्टोर में कन्वर्शन से जुड़े थे. इसके बाद कनाडा का विश्लेषण तीन समानांतर वर्कस्ट्रीम के ज़रिए स्वतंत्र रूप से किया गया: माँग और इंटेंट को मैप करने के लिए रीयल-टाइम कीवर्ड सर्च रैंकिंग; यह पहचानने के लिए कि प्रतिस्पर्धी किन कैटेगरी में मज़बूत पोज़िशन में थे, Amazon स्टैंडर्ड आइडेंटिफ़िकेशन नंबर (ASIN) पोज़िशन विश्लेषण और कनाडा के संदर्भ में Amazon के एल्गोरिदम द्वारा रिवॉर्ड किए जा रहे टर्म को सामने लाने के लिए लिस्टिंग में नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) एनालिसिस.

इन इनपुट को मिलाकर ऐसा कीवर्ड मॉडल बना जो यह दिखाता था कि कैनेडियन स्टोर वास्तव में कैसे काम करता था, न कि U.S. स्टोर के काम करने का तरीका क्या था. टीम के इनपुट से मिले स्ट्रक्चर और प्राथमिकताओं के आधार पर, उनके कैम्पेन लॉन्चर एजेंट ने VIVO के पूरे कैटलॉग में पूरा कैम्पेन आर्किटेक्चर तैयार किए: कीवर्ड चुनना, मैच का प्रकार, बोली लॉजिक और प्लेसमेंट वेटिंग. तीन महीनों में 150 से ज़्यादा कैम्पेन लॉन्च हुए, जो ऐक्टिव कैम्पेन बेस का 3 गुना विस्तार था और यह सब उतने समय में हुआ जितने में मैनुअल प्रोसेस से इस वॉल्यूम का छोटा-सा हिस्सा ही कवर हो पाता.

सिस्टम ने Amazon Marketing Stream के ज़रिए आने वाली लाइव परफ़ॉर्मेंस इनसाइट के आधार पर बोली और बजट में लगातार बदलाव किए, जिससे बिना किसी मैनुअल दखल के ऑप्टिमाइज़ेशन होता रहा. Sponsored Products ने हाई-इंटेंट ब्राउज़ क्वेरी को कैप्चर किया, जबकि डिस्प्ले ऐड ने संबंधित कैटेगरी में एर्गोनॉमिक सॉल्यूशन पर विचार कर रहे खरीदारों तक पहुँच बढ़ाई.

इस तरीके से यह साबित हुआ कि AI-आधारित एनालिसिस, देश में विस्तार के दौरान आने वाले सामान्य रैम्प-अप अवधि को खत्म कर सकती है और महीनों के आज़माने और गलती की जगह पहले हफ़्ते से ही व्यवस्थित परफ़ॉर्मेंस डिलीवर करती है.

नतीजे

लागू करने के तीन महीनों के भीतर मिले नतीजों ने सभी लक्ष्यों को पार कर लिया और नए देश में विस्तार के लिए AI-आधारित तरीके को सही साबित किया.

कनाडा के Amazon स्टोर में ऐड बिक्री ने लक्ष्य को 79% से पार कर लिया, जिससे ऐसे देश से अच्छी कमाई हुई जो पहले कम परफ़ॉर्म कर रहा था.¹ ROAS 7.7x रहा जो अमेरिका के 7-8x बेंचमार्क के बराबर है और पिछले कैम्पेन के 6x बेसलाइन से ज़्यादा है. इससे यह साबित होता है कि सही क्षेत्रीय इंटेलिजेंस के साथ कनाडा की परफ़ॉर्मेंस मैच्योर स्टोर के बराबर पहुँच सकती है.²

कन्वर्शन दर 7% से बढ़कर 9.58% हो गई, जो 37% की बढ़ोतरी है. यह सुधार AI-आधारित कीवर्ड सेलेक्शन और कनाडाई खरीदारों के व्यवहार के मुताबिक कैम्पेन आर्किटेक्चर की वजह से हुआ.³ CPC $1.16 से घटकर $1.02 हो गया, जो यह दिखाता है कि कीवर्ड और प्लेसमेंट पर फ़ोकस रणनीति ने विज़िबिलिटी बनाए रखते हुए खर्च की बर्बादी कम की.⁴

कैम्पेन का दायरा काफ़ी बढ़ गया: तीन महीनों में 150 से ज़्यादा कैम्पेन लॉन्च किए गए, जो ऐक्टिव कैम्पेन बेस में 3x विस्तार को दिखाता है.⁵ इतनी संख्या में कैम्पेन को उसी समयसीमा में मैनुअल तरीके से हासिल करना संभव नहीं होता और डिलीवर की गई परफ़ॉर्मेंस की एकरूपता तो और भी मुश्किल होती.

इस सफलता से यह साबित हुआ कि AI-आधारित विश्लेषण जब मानवीय रणनीतिक निगरानी के साथ जोड़ा जाए, तो महीनों की सीख को हफ्तों में समेट सकता है. इससे ब्रैंड नई जगहों पर पहले दिन से ही पूरी क्षमता के साथ काम शुरू कर सकते हैं, बजाय लंबी रैम्प-अप अवधि को स्वीकार करने के.

सोर्स

^1-5 VIVO, Canada, 2026.