Limitace manuálního CPC

V minulosti byla strategie manuálního CPC jedinou možnou strategií pro bidding na platformách, jako je Google Ads či Sklik. Specialista jednoduše nastavil maximální cenu za proklik a systém, dle výše částky, reklamu zobrazoval ve více, či méně prémiových aukcích. Následně specialista na základě velkého množství faktorů prováděl optimalizaci (přidával další vyhledávací dotazy, upravoval cenu za proklik u vysoce konverzních výrazů, zpřesňoval cílení atd.).

Jak stanovit maximální cenu za proklik

Logika za stanovením příslušné maximální ceny za proklik může být následující:

• Řekněme, že naším klientem je fotbalový fan-shop SK Slavia Praha.
• Průměrná hodnota objednávky slávistického dresu je 2 300 Kč.
• Jednotná marže u všech druhů dresů je 35 %.
• U mid-funnel slova „slávistický dres“ ve frázové shodě je konverzní poměr 4 %.
• Z těchto údajů můžeme dopočítat maximální možnou cenu za proklik, aby se reklama vyplatila – tedy 32,1 Kč.
• V tomto zjednodušeném modelu nezohledňujeme customer lifetime value ani další pomocné metriky.

Předchozí logika však operuje v rozmezí průměrů a generalizací. To dnes již není dostačující! Každý uživatel je specifický, každá aukce je jedinečná a jakákoliv strategie opírající se o průměry a předpoklady je neefektivním způsobem alokace nákladů na reklamu.

Pravdivost tohoto tvrzení si můžeme ověřit na základě předchozího příkladu. Řekněme, že máme trojici uživatelů, kteří vyhledávají slovní spojení „slávistický dres“.

1. Prvním uživatelem, jenž dotaz vyhledává je Petr. Petr je sice fanouškem Slavie Praha, ale žije v Písku, a proto na zápasy dorazí pouze sporadicky a fanouškovské předměty nakupuje občas a většinou jde o méně hodnotné položky, jako jsou například podtácky či šály.
2. Druhým uživatelem je Tonda. Tonda je skalním příznivcem AC Sparta Praha, ale doslechl se, že Slavie tento rok představila novou sadu dresů, které jsou dle uvážení jeho přátel strašné. A proto se chce na tu „hrůzu“ podívat.
3. Posledním uživatelem, jenž vyhledává slávistický dres je David. Ten je opravdovým slávistickým srdcařem. Jeho nákupní historie ukazuje celou škálu nákupů různých slávistických předmětů. Jeho Youtube historie vykazuje, že sleduje každý příspěvek Youtube kanálu Slavie. Navíc se často pohybuje na slávistickém e-shopu z důvodu pravidelných návštěv fotbalových zápasů.

Stejný dotaz, jiný záměr a konverzní poměr

Každý z těchto uživatelů vyhledával stejný dotaz. Jejich záměr a očekávaný konverzní poměr jsou však naprosto odlišné.

Petr

• Očekávaná hodnota konverze: 800 Kč
• Očekávaný konverzní poměr: 6 %
• Očekávaná customer lifetime value: 1 500 Kč
• Maximální CPC: 16,7 Kč

Tonda

• Očekávaná hodnota konverze: 0 Kč
• Očekávaný konverzní poměr: 0,003
• Očekávaná customer lifetime value: 0 Kč
• Maximální CPC: 0 Kč

David

• Očekávaná hodnota konverze: 3 599 Kč
• Očekávaný konverzní poměr: 55 %
• Očekávaná customer lifetime value: 15 600 Kč
• Maximální CPC: 692,7 Kč

Ceny za proklik, stejně jako výnosy z takto nastavené strategie, jsou samozřejmě přehnané. Tento příklad dokonale demonstruje, že jednotná cena za proklik je nedostatečným způsobem pro biddování ve světě, kde je každý uživatel unikátní. Jednotná maximální cena za proklik pro všechny uživatele, jež jsme si na základě průměrné objednávky, konverzního poměru a marže napříč celým segmentem stanovili, je ve dvou případech ze tří zbytečně vysoká a ve třetím zdaleka nedostačující. Naopak důkladná práce se systémy strojového učení, jež dynamicky stanovují CPC pro každého unikátního uživatele na základě velkého množství faktorů je budoucností oboru online marketingu.

Historie automatizace

Historické počátky automatizace a umělé inteligence se začaly psát již v minulém tisíciletí. V roce 1996 proběhla první série šachových utkání mezi velmistrem Garrym Kasparovem a superpočítačem Deep Blue. První střetnutí Kasporov vyhrál a následně přirovnal počítač k obyčejnému budíku. Již o rok později ho počítač porazil a Kasparov musel své předchozí tvrzení přehodnotit. Po prohře se dokonce stal jedním z předních příznivců umělé inteligence. Záznam partie můžete zhlédnout na: https://www.youtube.com/watch?v=NJarxpYyoFI

Tento přístup se dá překlopit i do současné situace ve světě PPC. Stojíme na hranici evoluce našeho oboru, ve které bude umělá inteligence a strojové učení hrát významnou roli. Spíše než odporovat této změně ze strachu o budoucnost našeho povolání, je zapotřebí tuto změnu přijmout a začít se dívat na práci PA specialisty z jiného úhlu.

Jaký je Váš názor na automatické strategie a jak je využíváte?  Napsat mi můžete na můj  LinkedIn nebo na mail david.janousek@taste.cz.