AdTech-платформа Hybrid представила результаты внутреннего исследования, демонстрирующего влияние автоматизации на эффективность рекламных кампаний. Сравнение проводилось между кампаниями с использованием машинного обучения и кампаниями с ручной оптимизацией в таких категориях, как «Отели», «Автомобили», «Сервисы и услуги» и «Медицина», при сопоставимых бюджетах и единых ключевых показателях эффективности.

Наибольший эффект был зафиксирован в категории «Отели». Применение инструментов автоматизации привело к увеличению кликабельности (CTR) в два раза и снижению стоимости клика (CPC) примерно в три раза. Стоимость конверсии после клика (PC) сократилась почти вдвое, а стоимость конверсии после просмотра (PV) уменьшилась в 4,3 раза.

В категории «Медицина» количество конверсий после клика в автоматизированных кампаниях превысило результат ручных кампаний в 2,5 раза при снижении их стоимости на 27 процентов. Количество конверсий после просмотра оказалось выше в 1,8 раза при сохранении сопоставимой стоимости.

Для сегмента «Сервисы и услуги» автоматизация позволила повысить кликабельность на 7 процентов, снизить стоимость клика на 34 процента, а также сократить стоимость конверсии после клика на 36 процентов и стоимость конверсии после просмотра на 75 процентов.

В категории «Рестораны» отмечается рост количества конверсий после клика на 67 процентов при одновременном снижении их стоимости на 3 процента. Количество конверсий после просмотра увеличилось в 2,3 раза, а их стоимость уменьшилась на 28 процентов.

В тестах для категории «Автомобили» оценивалась эффективность двух инструментов: оптимизации кампаний и персонализации креативов. Машинная оптимизация позволила снизить стоимость конверсии после клика в 3,2 раза, а стоимость конверсии после просмотра — в 1,5 раза. Кликабельность выросла в два раза, а стоимость клика снизилась в три раза. При использовании персонализации креативов кликабельность оказалась на 53 процента выше, а стоимость клика — на 22 процента ниже по сравнению с кампаниями без автоматизации.

Подобные результаты достигаются за счёт применения алгоритмов машинного обучения для оптимизации участия в рекламных аукционах в соответствии с заданной целью, а также за счёт автоматического подбора наиболее эффективных креативов для конкретных сегментов аудитории. Система непрерывно анализирует данные и перераспределяет бюджет в сторону более результативных комбинаций, что в итоге приводит к управляемому снижению стоимости целевых действий.