Nowe modele uczenia maszynowego Amazon DSP zwiększają skuteczność, rentowność i adresowalność kampanii

27 kwietnia 2023 r.

Megafon

Zespół Amazon Ads ogłosił dziś, że Amazon DSP wykorzystuje teraz nowe, bardziej zaawansowane modele uczenia maszynowego i zoptymalizowane systemy kontroli kampanii, które pozwalają usprawnić podejmowanie decyzji dotyczących stawek i tempa oraz pomagają reklamodawcom dotrzeć do wcześniej pomijanych grup odbiorców. Jako iż branża reklamowa odchodzi od wykorzystywania plików cookie innych firm, w celu dotarcia do pożądanych grup odbiorców kluczowe jest modelowanie dostępnych sygnałów. Nowe modele uczenia maszynowego umożliwiają analizę szeregu sygnałów, co ułatwia reklamodawcom prognozowanie i docieranie do odpowiednich segmentów odbiorców przy optymalnej opłacalności.

Oto korzyści, jakie zapewniły reklamodawcom te usprawnienia1:

Ekran komputera ze strzałką

Wyższy o 12,6% współczynnik klikalności

Symbol dolara ze strzałką

Wyższy o 34,1% zwrot z wydatków na reklamę

Symbol dolara z sercem

Niższy o 24,7% koszt kliknięcia

Otwarte opakowanie

Przyrostowa adresowalność na poziomie 20–30% w przypadku pomijanych wcześniej zapasów

— Amazon DSP opiera się na zaawansowanej nauce i technologii. Z myślą o reklamodawcach stale poszukujemy sposobów na zwiększenie skuteczności i optymalizację wydatków — mówił Neal Richter, dyrektor ds. technologii Amazon DSP. — Mamy świadomość, że dla reklamodawców liczy się każdy punkt procentowy sygnalizujący poprawę. Nowe ulepszenia pomogły zwiększyć zaangażowanie i zwrot z wydatków na reklamę. Cieszymy się, że możemy wprowadzić te zmiany właśnie teraz, gdy markom szczególnie zależy na optymalizacji kosztów i wynikach.

Zwiększ skuteczność kampanii i prezentuj reklamy z większą opłacalnością

Nowe modele uczenia maszynowego związane z dystrybucją budżetu pomagają markom dotrzeć do pożądanych grup odbiorców przy optymalnej cenie za każdą reklamę opublikowaną w czasie trwania kampanii. Modele te umożliwiają skuteczniejsze przewidywanie prawdopodobieństwa konwersji zapytania o stawkę, co pozwala na wprowadzenie w algorytmach zmian zapewniających poprawę tempa realizacji celu i optymalizację skuteczności. Poprawa skuteczności obejmuje wzrost współczynnika klikalności o 12,6%, wzrost zwrotu z wydatków na reklamę o 34,1% i obniżenie kosztu odsłony o 24,7%.

Docieraj do pomijanych wcześniej grup odbiorców

Zgodnie z zapowiedzią na konferencji Amazon Ads Unboxed 2022 zespół Amazon DSP rozszerzył grupy odbiorców Amazon i rozbudował funkcję targetowania kontekstowego, aby pomóc zmniejszyć zależność od tradycyjnych identyfikatorów reklam. Oparty na modelu system sugerowania odbiorców Amazon dopasowuje odpowiedni przekaz do właściwych grup odbiorców na podstawie dostępnych wydarzeń i sygnałów kontekstowych. Reklamodawcy korzystający z rozszerzonych grup odbiorców Amazon i funkcji targetowania kontekstowego odnotowali przyrostową adresowalność na poziomie 20–30% w przypadku wcześniej pomijanych zapasów.

Te drugoplanowe ulepszenia w obrębie algorytmów zapewniają bardziej opłacalne miejsca docelowe reklam, nie wymuszając dostosowywania istniejących kampanii przez reklamodawców.

Zespół Amazon Ads w dalszym ciągu będzie poszukiwał nowych rozwiązań dla klientów i nowych sposobów na rozwiązywanie problemów marketingowych marek. Technologia reklamowa Amazon pomaga markom odkrywać nowe statystyki, maksymalizować skuteczność marketingową i obniżać koszty, a także poznać efekty inwestycji w różne media w witrynie Amazon i poza nią.

1Źródło: Dane wewnętrzne Amazon, Stany Zjednoczone, styczeń–grudzień 2022 r., 140 tys. kampanii w różnych branżach