Kaizen Forum відбувся 12 листопада 2023 року в Алмати, Казахстан, у форматі очної бізнес-конференції. Із доповіддю виступив Ігор Івіцький, підприємець і фахівець із Google Ads із досвідом у математичному моделюванні.
Доповідь поєднала економіку Google із практичною зміною в рекламі: від звичного добору ключових слів для реклами до сигналів наміру, економіки конверсії та якісного зворотного зв’язку для алгоритму.
Реклама після доби ключових слів
Стара модель вважала перелік ключових слів головним засобом контролю. Це мало сенс, доки система порівнювала запит і ключове слово майже буквально, а перевага рекламодавця залежала від знайдених фраз. В аукціоні під керуванням ШІ робота змінюється. Треба не лише обрати запит, а й дати системі докази, які відрізняють імовірного покупця від дешевого, проте марного кліка.
Саме тому в доповіді важливими були довгий хвіст і широка відповідність. В офіційному посібнику з широкої відповідності Google пояснює, що система використовує додаткові контекстні сигнали та може охоплювати пов’язані запити поза буквальним списком. Охоплення саме по собі не є результатом. Воно корисне, лише якщо кампанія відокремлює реальний намір від зайвих витрат.
Для цього потрібні два типи доказів: ознаки готовності людини до покупки та подія після кліка. Довідка Google про націлювання реклами підтверджує, що сегменти можуть враховувати характеристики аудиторії, інтереси, активний пошук і попередні взаємодії. Ігор поєднує ці сигнали з комерційним результатом, бо навіть точна відповідність у Google Ads не гарантує цінного клієнта. Алгоритм навчається на події, яку рекламодавець назвав успіхом, навіть коли продажу за нею немає.
Реклама фінансує екосистему, тому дані й прогнозування визначають її цінність.
Контекст пошуку та поведінка краще пояснюють поточну потребу, ніж загальний портрет.
Автоматизація посилює отриманий сигнал, зокрема хибний.
Мій орієнтир: покупець, а не відвідування
Дешевий трафік і більша кількість конверсій самі собою нічого не доводять. Дані стають корисними, коли подія для оптимізації пов’язана зі справжнім клієнтом та економікою всього проєкту.
Таке мислення лежить і в основі навчання у школі: використовувати рекламні дані для бізнес-рішень, а точну механіку налаштування розбирати в навчальному середовищі.
На безкоштовному майстер-класі показую покроково, як перетворити рекламу на передбачуваний потік клієнтів.
Дивитися майстер-клас →Ключові висновки
- Економіка реклами змінилася. У трирічній вибірці Ігоря середня ціна кліка зросла приблизно з 3 до 27 гривень, значно швидше за згадану ним зміну валютного курсу.
- Рідкісні запити утворюють великий ринок. За даними доповіді, 70% пошукового трафіку припадає на фрази, які вводять один або два рази на місяць.
- Намір змістовніший за портрет. Той самий запит у двох людей може означати різні потреби, а контекст і сигнали аудиторії допомагають побачити різницю.
- Більше охоплення може поліпшити економіку. В одному американському проєкті витрати зросли на 20%, кількість заявок потроїлася, а вартість заявки зменшилася.
- Хибні конверсії погано навчають автоматизацію. В іншому кейсі 22 000 реєстрацій не дали жодного продажу, хоча їхня ціна виглядала привабливо.
Ключові моменти доповіді
Чому старої логіки стало замало
Ігор почав не з рекламного кабінету, а з економіки платформи. На слайдах зі сцени реклама забезпечувала 86% виручки Google та весь прибуток у наведеній моделі. Такий погляд пояснював, чому рекламодавцеві варто дивитися далі за пошуковий рядок. Безкоштовні сервіси, карти, відео й аналітика створюють сигнали, за якими платформа прогнозує доречність реклами. Мета полягала не в тому, щоб налякати аудиторію стеженням. Ігор показував інший причинний зв’язок: компанія, чий дохід залежить від реклами, прагне краще вгадувати момент, повідомлення та людину. Споживчий бік обміну він сформулював прямо: «Якщо нам щось дають безкоштовно, то, найімовірніше, товаром є ми самі». Для підприємця звідси випливає запитання про стимули системи, у якій він купує увагу.
Потребу в змінах Ігор показав на історії власного акаунта. У вибірці з витратами 220 млн гривень середня ціна кліка піднялася приблизно з 3 гривень у 2020 році до 27 гривень через три роки. Дев’ятикратне зростання він порівняв зі зміною курсу лише на 10-15%. Це не доказ того, що кожен ринок рухається однаково, але виразна ілюстрація ціни інерції. Звична робота досі нагадувала ранню добу Google Ads, коли головною силою фахівця був пошук ще однієї прибуткової фрази. «Не можна використовувати методи з 2002 року для роботи з найпотужнішим штучним інтелектом світу у 2023 році». Це не заклик відмовитися від ключових слів. Це заклик не вважати їх повною картою ринку та єдиним важелем керування.
Від очевидного запиту до прихованого наміру
Приклад «двірники Київ» показав межу буквального читання. Фраза може стосуватися деталей для автомобіля, а може означати пошук працівника для прибирання. Слова однакові, намір різний. Водночас найочевидніші фрази бачать усі рекламодавці, тому конкуренція та ціна там вищі. За оцінкою з доповіді, 70% пошукового трафіку становить довгий хвіст: запити, які з’являються один або два рази на місяць. Окремо кожен із них малий, але разом вони утворюють ринок, який неможливо перелічити наперед. Тут Ігор звернувся до метафори Мікеланджело: взяти камінь і відсікти зайве. Детальна послідовність залишилася в записі. Для статті важливий принцип: широке виявлення попиту та відсікання нерелевантного мають працювати разом, інакше вузький прогноз втрачає масштаб, а неконтрольоване охоплення втрачає гроші.
Така сама зміна потрібна в описі аудиторії. Портрет на кшталт «чоловік 25-34 років, двоє дітей» надто загальний, щоб пояснити потребу людини саме зараз. Контекст запиту, нещодавній інтерес, життєві події та реакція на пропозицію дають більше. Ігор показав ефект на американському проєкті, який витрачав близько мільйона доларів на місяць. До змін він отримував приблизно 7 000 заявок за середньою ціною 138 доларів. Після залучення ширшого набору сигналів, доступних у Google, витрати зросли на 20%, а заявок стало втричі більше за нижчої вартості кожної. Точна конфігурація належить повному запису. Стратегічно важлива причина: невелике збільшення вкладень дало значно більший приріст корисного обсягу, бо система отримала більше підстав знаходити доречну аудиторію.
Коли алгоритм засвоює хибний урок
Останній кейс змінив тон розмови. Перевірена воронка очікувала 1 000 реєстрацій на день по 16 доларів. Новий трафік почав давати їх приблизно вдвічі дешевше, тож масштабування здавалося логічним. Загалом проєкт отримав 22 000 реєстрацій. Потім відділ продажів повідомив, що жодна не завершилася покупкою: телефони не відповідали, імена й адреси електронної пошти були вигаданими, а потік нібито клієнтів виявився порожнім. Наслідком стали не лише марні витрати. Хибні події потрапили у зворотний зв’язок системи. Якщо назвати таку реєстрацію успіхом, алгоритм шукатиме ще більше схожої поведінки. «Проблема не в самих ботах, а в тому, що штучний інтелект навчається на них приводити нам ботів замість живих людей». Низька ціна навчила машину діяти проти мети бізнесу.
Отже, працювати з даними в логіці доповіді не означає довіряти кожному числу в кабінеті. Дані можуть бути хибними, автоматизація може впевнено посилювати помилку, а конверсія може не мати комерційної цінності. Рекламодавцеві все одно треба поєднати сигнал платформи з реальністю продажів. Ширше охоплення має давати кваліфікований попит, подія повинна витримувати перевірку відділом продажів, а навчання має спиратися на покупців, не на шум. Тут проходить межа між використанням ШІ Google і відмовою від власного судження. Позиція Ігоря оптимістична, але з умовою: нова система може знаходити попит, якого немає в підготовленому списку, якщо цільовий сигнал справді описує потрібний бізнесові результат.
Повний запис доповіді входить до бонусного пакета для учнів.
Головне
ШІ Google здатен знаходити намір поза очевидним переліком ключових слів, але він посилює той сигнал, який отримує.
Охоплення, дані про аудиторію й автоматизація корисні лише тоді, коли конверсії пов’язані зі справжніми покупцями та економікою бізнесу.