В 2024 году конференция LOB прошла в Киеве, Украина; этот доклад транслировался онлайн в прямом эфире. Выступал Игорь Ивицкий.
Доклад связал изменения рекламной системы Google с тремя путями к покупателю: Search работает с выраженным спросом, Maps помогает локальному выбору, а YouTube показывает и объясняет продукт. Общий принцип для всех трёх каналов состоит в том, чтобы учиться на реальном намерении пользователя, а не передавать решение платформе вслепую; отправной точкой становится осмысленный подбор ключевых слов для Google Ads.
Сначала контроль, потом масштаб
Главная идея Игоря: платформа и рекламодатель по-разному определяют успех. Платформе выгодно продать больше кликов. Бизнесу нужны только те клики, которые превращаются в экономически ценных клиентов. Через антимонопольное дело он показал три источника разрыва: выход показов за пределы основного поиска, расширение аукциона на информационные запросы и снижение прозрачности управления.
Ответ не в отказе от автоматизации, а в качественной основе для неё. Явное коммерческое намерение показывает, как выглядит реальный спрос; наблюдаемое поведение в поиске помогает отделить полезный язык от случайного. После этого широкое соответствие и AI Google могут исследовать больший рынок, не превращая охват в самоцель.
По той же причине важны исключения. В справке Google описана роль минус-слов, но в докладе они представлены как накопленное знание бизнеса, а не косметическая чистка кампании. Полезное исключение опирается на данные о намерении и экономике. Этот принцип объясняет, почему широкое соответствие требует уже изученных границ.
Найти спрос, который люди уже умеют формулировать, изучить его язык и расширяться на основе данных.
Превратить отличие локального предложения в понятную причину выбрать именно этот бизнес рядом.
Показать и объяснить ценность, когда товара, услуги или инвестиционной идеи недостаточно в коротком объявлении.
Мой принцип работы с AI в рекламе
Я не прошу автоматизацию найти за меня бизнес-модель. Сначала я разбираюсь, как выглядит покупательское намерение, какой трафик создаёт ценность и что нужно исключить. После этого AI может расширять поле поиска, не подменяя собой решение.
На этом же принципе строится обучение в нашей школе: сначала намерение и данные, затем масштабирование инструментов и форматов. Полная система изучается отдельно, а здесь остаются её стратегическая логика и роль минус-слов в контроле рекламных потерь.
На бесплатном мастер-классе показываю пошагово, как превратить рекламу в предсказуемый поток клиентов.
Смотреть мастер-класс →Ключевые выводы
- Интересы платформы и бизнеса различаются. Продавцу рекламы важен доступный объём кликов, рекламодателю нужны прибыльные действия клиентов.
- AI необходима поведенческая основа. Автоматизация становится полезнее после того, как аккаунт изучил явное намерение и ценный трафик.
- Каждый канал решает свою задачу. Search принимает сформированный спрос, Maps помогает локальному выбору, YouTube передаёт визуальное объяснение.
- Отличие возникает до локального продвижения. Кофейня на Манхэттене из доклада получила рейтинг 5,0 и 380 отзывов примерно за шесть месяцев вокруг запоминающегося клубничного латте.
- Охват не равен релевантности. В большой аудитории могут оказаться информационные и случайные клики без коммерческой ценности.
- Долгую дистанцию выигрывает адаптация. Нужен не максимум ручного контроля или автоматики, а система, которая реагирует на данные.
Ключевые моменты доклада
Почему прежнее обещание Google Ads изменилось
Игорь начал с собственного пути в рекламу. Его научной областью было математическое моделирование, и после ухода из университета он перенёс привычку искать механизмы и ограничения в Google Ads. Такой взгляд важен, потому что доклад был шире отдельных приёмов. Раньше Google воспринимался как прямой обмен: человек формулирует потребность, рекламодатель отвечает на неё, обе стороны понимают происходящее. Показанные в презентации материалы Министерства юстиции США описывали другую динамику. За десять лет стоимость рекламы в долларах выросла вдвое, причём одной конкуренцией этот рост не объяснялся. Для предпринимателя, который проверяет новую идею на ограниченные сбережения, слабый трафик в начале означает больше, чем плохую метрику. Он способен лишить владельца веры в проект до честной проверки предложения.
Давление на рекламодателя в докладе сложилось из трёх механизмов, проявившихся в судебном деле. Во-первых, объявления, которые воспринимаются как поисковые, могут выходить на партнёрские площадки, где намерение пользователя слабее. Во-вторых, аукцион расширяется от коммерческих запросов к информационным: кликов для продажи становится больше, а покупателей не обязательно. В-третьих, уменьшение прозрачности затрудняет понимание того, куда ушли деньги. Игорь довёл эту тенденцию до шутки об интерфейсе будущего с одной кнопкой: «Возьми мои деньги и покажи рекламу хотя бы кому-то». За шуткой стоит строгий вывод. Если система оптимизирует собственную выручку, бизнесу нужно самостоятельно определить полезный спрос.
Один принцип для трёх каналов
В Search определение спроса начинается не с объёма, а с мысли за запросом. Широкая формулировка может выглядеть масштабно и почти ничего не говорить о готовности человека действовать. Узкая фраза иногда имеет небольшой трафик, зато описывает клиента с актуальной проблемой, географией и нужным языком. Игорь возвращал аудиторию к одному вопросу: «Что сейчас в голове у этого человека?» Это стратегический тест, а не рецепт подбора ключей. Сначала аккаунт должен увидеть поведение несомненного покупательского намерения. Затем реальные поисковые запросы показывают полезный язык, потери и момент, когда выход на широкий рынок становится проверяемой гипотезой.
В Maps запрос превращается в выбор места поблизости. Если экран заполнен похожими кафе, ресторанами или мастерскими, сама реклама не объясняет, почему нужно выбрать одно из них. Игорь показал пример Simple Coffee в Нижнем Манхэттене. Два украинских предпринимателя построили узнаваемость вокруг клубничного латте, который посетители фотографировали и публиковали. На слайде были рейтинг 5,0 и 380 отзывов примерно через шесть месяцев после открытия в районе с плотной конкуренцией. Вывод не в копировании напитка. Сначала бизнесу нужно отличие, которое можно описать несколькими словами, и только потом платный доступ к локальному спросу.
Где помогает AI и где остаётся суждение
YouTube завершает тройку, потому что некоторые предложения требуют демонстрации. Инвестиционный объект, визуальный продукт или услуга со сложным объяснением передают больше через видео, чем через короткий поисковый текст. По наблюдениям Игоря в разных нишах и странах, переход с YouTube мог стоить примерно вдвое дороже, чем из Facebook или Instagram, но качество таких потенциальных клиентов оказывалось в два-три раза выше, а путь к покупке короче. Он также снял миф о сложном производстве: поздние ролики в его проектах были простыми записями, а не сложными съёмками. Важна не дорогая картинка, а способность сообщения помочь нужному зрителю узнать свою ситуацию.
Последний стратегический слой связан с последовательностью. AI Google умеет расширять охват, замечать закономерности и использовать сигналы, которые человеку трудно обработать вручную. Но он не создаёт отсутствующую коммерческую основу. «Я дам вам концепцию. Концепция не является детальной инструкцией», сказал Игорь, обозначая границу самого выступления. Его концепция проста: сначала научиться, затем расширяться. Бизнес определяет ценное поведение, после чего система ищет дальше, а человек продолжает оценивать прибыль и намерение. Такой порядок сохраняет человеческую ответственность за критерий успеха: алгоритм находит закономерности в доступных сигналах, а предприниматель решает, какой результат имеет смысл для бизнеса и когда гипотезу пора пересмотреть. Завершила эту мысль личная история. Через четыре года после участия в LOB с мечтой однажды выйти на сцену Игорь вернулся спикером с международной практикой. Адаптация стала одновременно тезисом о рекламе и сюжетом его профессионального роста.
Полная запись доклада входит в бонусный пакет для учеников.
Главное
Search, Maps и YouTube работают с разными формами спроса, но каждому каналу нужны понятное намерение и заметное предложение.
AI стоит расширять уже изученную модель, а не скрывать с его помощью отсутствие знаний о клиенте.