Чому штучний інтелект стає фаворитом у керуванні контекстною рекламою Google Ads?

Багато хто з появою технологій ШІ почав перекладати завдання на плечі роботів, щоб звільнити дорогоцінні людино-години для більш важливих задач. Технологічні гіганти також почали масово впроваджувати ШІ у роботу, адже за цим приховані великі можливості та відчутна економія. Компанія Google не стала винятком, застосовуючи передові технології ШІ у сфері контекстної реклами Google Ads.

Автор нашої статті — Євген Холостенко, спеціаліст із контекстної реклами Google Ads та засновник агентства “Holostenko & Partners”, Google Partner Premier, яке входить до 3% найкращих агентств за версією Google.

Елементи автоматизації, машинного навчання та алгоритмічного керування з’явилися у системі Google Ads ще задовго до 2020 року, адже середовище Google Ads — це необмежений масив даних, що потребує подібних механізмів управління та обробки.

З посиленням конкуренції з боку Amazon та Facebook компанія Google, маючи величезні масиви даних, дійшла висновку — необхідно реалізувати керування рекламою «суперлюдиною», яка зробить рекламу ефективнішою, ніж у конкурентних платформ. У 2024 році компанія Google у своєму блозі заявила, що вже 80% рекламодавців використовують кампанії з елементами управління штучним інтелектом. У якості основного процесингового центру використовуються Gemini.

Якщо раніше у спеціаліста з реклами Google Ads йшли сотні людино-годин на формування ключових слів, груп оголошень та налаштування рекламних кампаній, то сьогодні робота виглядає дещо інакше — більше аналітики та менше рутинної роботи. Настала нова ера контекстної реклами з використанням ШІ.

Штучний інтелект у Google Ads — це вже не майбутнє, а сучасність цифрової реклами.

Контекстна реклама з використанням ШІ сьогодні означає:

1. Машинне навчання

   • Збір даних та відстеження причинно-наслідкових зв’язків між усіма внутрішніми показниками та джерелами.

2. Використання даних із спеціальних сигналів Google Signals

   • Використання інформації про події користувачів на всіх майданчиках Google.

3. Незалежне керування без активної участі спеціаліста

   • Автоматизація прийняття та реалізації рішень на основі алгоритмів та знайдених причинно-наслідкових зв’язків без участі людини.

4. Адаптація креативів під різні формати оголошень

   • Google Ads навчився адаптувати зображення під різні формати та навіть монтувати відео.

5. Інтелектуальне визначення релевантних пошукових запитів для показу оголошень

   • Система навчається краще визначати синоніми та фразеологізми, у яких прихований цільовий сенс клієнта.

6. Просування по всіх каналах за допомогою однієї рекламної кампанії

   • Кампанії Performance Max стали успішним прикладом симбіозу машинного навчання, збору аналітики та пошуку клієнтів на всіх каналах одночасно.

Штучний інтелект у контекстній рекламі Google Ads підтвердив свою ефективність.

Сьогодні це самодостатній механізм, який збирає дані, накопичує їх, самообучається та приймає рішення в управлінні рекламою самостійно, заміщуючи на більшості етапів спеціаліста.

Швидкість роботи ШІ в рекламній системі Google миттєва, що замінило безліч ручних операцій та змістило фокус на аналіз даних. Проте сліпо довіряти штучному інтелекту ще досить небезпечно, оскільки він не враховує реальної ситуації у бізнесі рекламодавця.

За аналітикою нашого агентства, технології ШІ вже використовуються майже у 95% усіх проектів Google Ads. Якщо не застосовувати ці технології, проект стає неконкурентоспроможним, а результати реклами без їх використання значно дорожчі.

Чи існують недоліки використання ІІ у контекстній рекламі?

1. Відсутність логічного контролю

   • Штучний інтелект — це робот, і в деяких випадках його дії не завжди адекватні відповідно до бізнес-цілей клієнта, що може змінити ситуацію. Саме тому за ним потрібен контроль.

2. Відсутність проміжних звітів для аналізу

   • Сучасні технології реклами орієнтовані на модель «вклад — результат», що не дає розуміння внутрішніх процесів реклами та аналітики. Це підстава для багатьох маркетологів називати систему «чорним ящиком».

3. Менш кваліфіковані спеціалісти з контекстної реклами втрачають роботу

   • Ручна робота автоматизується, але одночасно зростає попит на спеціалістів з аналізу даних, побудови аналітики та тегування для ефективного обміну інформацією між рекламними системами.

Висновки

• Технології ШІ у контекстній рекламі успішно реалізовані та постійно розвиваються, забезпечуючи більш ефективні результати для рекламодавців.

• Технології ШІ формують попит на дані та їх ефективний обмін, адже без цього ефективне керування рекламою неможливе.

• Формується попит на спеціалістів з організації обміну даними, тегування та аналітики.

• Технології ШІ потребують людського контролю через неможливість врахування ШІ факторів, які не відображені в наданій аналітиці.

• ШІ не замінить маркетолога, а звільнить його для стратегічних завдань.

• У конкурентній боротьбі переможе той, хто зможе правильно поєднувати можливості ШІ з людською експертизою, генеруючи найефективніші рішення. Через 2–3 роки використання ШІ в Google Ads стане не перевагою, а обов’язковою умовою для виживання на ринку.

За матеріалами “Holostenko & Partners”

Автор Євген Холостенко
 holostenko.ua

Водоспад на річці Блакитний Ніл в Ефіопії, що за 30 км від міста Бахр-Дар та озера Тана / © Getty Images Моторна олива / © pixabay.com Відключення світла / © ТСН Піп Іван. / © facebook/Чорногірський гірський пошуково-рятувальний пост