Јединице
1. Увод у вештачку интелигенцију у оглашавању: улоге, границе, аутентификација, ауторска права и приватност 2. Концепт кампање и креативни сажетак: генерисање великих идеја помоћу вештачке интелигенције 3. Слоган и глас бренда: привлачна порука и доследан тон 4. Анализа циљне публике и личности: сегментација и увид 5. Стратегија поруке и вредносна понуда: права реч правој особи 6. Варијације копирања огласа: писање текста и прилагођавање по каналу 7. Концепт слике и видеа: генеративна визуелна вештачка интелигенција, ауторска права и интегритет бренда 8. Медиа план и расподела буџета: избор канала и оптимизација 9. А/Б тестирање и експериментални дизајн: варијантна конструкција и значај 10. Анализа учинка и извештавање: метрика, приписивање и увид 11. Обмањујуће оглашавање, етика и безбедност бренда: законска ограничења и одговорност
Јединица 10 / 11

Анализа учинка и извештавање: метрика, приписивање и увид

Добици:

  • Способност разумевања показатеља учинка као што су стопа учесталости кликова, конверзија, цена по конверзији, повраћај трошкова оглашавања и приписивање и коришћење вештачке интелигенције за сумирање података и нацрт увида
  • Могућност анонимног давања података о кампањи вештачкој интелигенцији и давања коментара, откривања аномалија и нацрта предлога оптимизације
  • Разумевање да је обавезно упоредити и проверити сваки број и узрочну реченицу произведену од вештачке интелигенције са изворним подацима

Када кампања буде активна, почиње прави посао: разумевање шта она ради. Мерење учинка огласа је од суштинског значаја и за пребацивање буџета на право место и за боље подешавање следеће кампање. Али мерење није гомила бројева; Добра анализа проналази причу и разлоге иза бројева. Ово се зове увид. Вештачка интелигенција је одличан акцелератор у овој фази: сажима стотине редова података кампање за неколико минута, указује на аномалије (неочекивана одступања), пише нацрте извештаја. Али непроменљиво правило ове јединице је следеће: сваки број и свака каузална реченица коју произведе АИ не улази у извештај док се не упореди и провери са изворним подацима. Језички модели могу произвести течне, али измишљене бројеве када не приступају у потпуности подацима или их погрешно израчунају.

Кључни показатељи учинка

Неколико метрика чине језик анализе учинка. ЦТР (Цлицк-Тхроугх Рате) је колико је људи који су видели оглас кликнуло на њега (кликови ÷ прикази). Интерес је мера привлачности. Стопа конверзије је колико кликера предузима жељену радњу (куповина, регистрација). ЦПА (Цост Пер Ацкуиситион) је цена по аквизицији (потрошња ÷ број аквизиција). РОАС (Ретурн он Ад Спенд) је повраћај трошкова оглашавања: зарађени приход ÷ потрошња на оглашавање; На пример, ако сте потрошили 10.000 ТЛ и зарадили 40.000 ТЛ прихода, РОАС је 4. Постоји и приписивање: питање ком огласу/каналу приписати конверзију. Ако је купац прво видео оглас на Инстаграму, а затим претражио на Гоогле-у и купио, на ком каналу ћете објавити ову продају? Модел цитирања доноси ову одлуку и директно утиче на анализу.

Следећа табела резимира кључне показатеље и шта они говоре:

метрички

формула

шта каже

ЦТР (стопа учесталости кликова)

Кликови ÷ Прикази

Да ли оглас привлачи пажњу?

Стопа конверзије

Конверзија ÷ Клик

Да ли неко ко кликне то купује?

ЦПА

Потрошња ÷ Набавка

Колико кошта купац

РОАС

Приходи ÷ Расходи

Да ли је трошак исплатив?

фреквенција

Експозиција ÷ Досег

Колико пута је иста особа то видела?

Савет: Немојте доносити одлуку на основу само једног показатеља. Висок ЦТР, али ниска конверзија значи да „оглас привлачи, али страница/понуда не држи“. Заједно читање метрике даје праву причу.

Корак по корак: од података до увида до извештаја

Корак 1 — Прикупите и анонимизирајте податке. Добијте податке са контролних табли платформе (Гоогле Адс, Мета) и аналитике; Уклоните личне податке (ИД клијента, имејл).

Корак 2 — Израчунајте и потврдите метрику. Потврдите шансе сами; Наведите формулу када је дајете АИ.

Корак 3 — Потражите аномалије и обрасце. Нека АИ пита „који канал/дан/сегмент одступа од онога што се очекује“; затим потврдите подацима.

Корак 4 — Успоставите узрочност, али опрезно. Подршка „ЦТР пао јер…“ реченице са подацима; Не бркајте корелацију са узрочно-последичном везом.

Корак 5 — Нацрт извештаја и препоруке. Генеришите извршни сажетак и нацрт предлога оптимизације са АИ; Проверите и потврдите сваки број и захтев.

три мини кофера

Случај 1 — Кратак резиме, потврђено питање. Стручњак за перформансе анонимно је дао 300 редова седмичних података са 6 канала АИ и затражио нацрт резимеа. АИ сажет у 5 минута; Експерт је упоредио сваку вредност повраћаја трошкова оглашавања и цене по конверзији са својом контролном таблом, исправљајући две погрешне интерпретације. Трајање: 1 сат уместо пола дана. АИ је дао нацрт, верификација је остала код човека.

Случај 2 — Измишљена замка бројева. Тим је рекао АИ: „наш РОАС је пропустио прошлог месеца, коментаришите“ без давања сирових података. „Око 3,5, добре перформансе“, самоуверено је написао АИ. Стварни РОАС је био 1,8 и кампања је заправо била на губитку. Извештај је исправљен, али је поверење купаца пољуљано. Грешка: чека се метрика од АИ без давања података.

Случај 3 — Заблуда приписивања. Један бренд је приписао сву продају на основу последњег клика, унео сву продају у Гоогле претрагу и смањио свој Инстаграм буџет. Продаја је пала следећег месеца; јер је Инстаграм створио свест и подстакао претрагу. Слепо ослањање на модел једног цитата довело је до погрешне одлуке. Поука: атрибуција је модел, а не апсолутна истина; Неопходно је упоредити различите моделе.

Четири шаблона за копирање

1) Сажетак података (са нагласком на валидацију):

Испод су анонимни подаци о кампањи (без ИД-а клијента): [налепите податке/табелу]Задатак: (1) Израчунајте и прикажите стопу учесталости кликова, стопу конверзије, цену по конверзији, повраћај трошкова оглашавања са њиховим формулама. (2) Истакните 2 најбоља и најлошија канала. (3) Јасно наведите где нисте сигурни или недостаје у подацима. Немојте измишљати никакве податке који нису у подацима. Потврдићу налог.

2) Ловац на аномалије/узорке:

Испод су дневни подаци за последње 4 недеље: [подаци].Задатак: Открити неочекивана одступања (нагли пад/раст).За сваку аномалију: који дан/канал, колико је одступио, могућа објашњења (хипотеза).Навести да су то хипотезе, а не дефинитивни узроци.

3) Провера узрочности:

Запажање које имам је: „[нпр. стопа учесталости кликова је опала са 2% на 1,3%]“. Задатак: Наведите могуће разлоге за овај пад (замор од реклама, сезона, промена циљања, активност конкурената, итд.). Реците ми које податке могу да тестирам за сваки разлог. Не представљајте корелацију као узрочност; Не тврдите коначан узрок.

4) Извршни сажетак + нацрт предлога:

Метрике које сам проверио: [ЦТР, конверзија, ЦПА, РОАС вредности]. Задатак: Напишите нацрт резимеа на 1 страници: (1) шта се десило са овим термином (3 ставке), (2) шта је успело/није функционисало, (3) 3 предлога за оптимизацију за следећи термин. Само користите верификоване бројеве које сам дао; генерисање нових бројева.

Слаби промпт / Јаки промпт

Слабо обавештење:

Процените учинак моје кампање и реците ми мој повраћај трошкова оглашавања.

Нема података; АИ може да чини само „повраћај трошкова оглашавања“. Излаз је гладак, али нереалан.

Снажан упит:

Ваша улога: помоћник за аналитику стручњака за маркетинг перформанси. Испод су анонимни недељни подаци (без имена/идентификације): Потрошња на оглашавање: 25.000 ТЛ. Приход: 60.000 ТЛ. Прегледи: 500.000. Кликова: 12.000. Конверзија: 480. Задатак: (1) Израчунајте и прикажите ЦТР, стопу конверзије, цену по конверзији и повраћај трошкова оглашавања са формулом. (2) Напишите нацрт коментара у једном пасусу. (3) Не измишљајте бројеве који нису у подацима; Наведите да нисте сигурни.

У овом захтеву јасно је очекивање података, формула и забрана „шминкања“. Поново проверавате излаз: ЦТР = 12.000 ÷ 500.000 = 2,4%; стопа конверзије = 480 ÷ 12.000 = 4%; ЦПА = 25.000 ÷ 480 ≈ 52 ТЛ; РОАС = 60.000 ÷ 25.000 = 2.4.

Уобичајене грешке

  • Захтевање метрике без пружања података. АИ не може да приступи вашим подацима; Број који даје је лажан.
  • Гледајући једну метрику. Ако је стопа учесталости кликова висока, а конверзија ниска, проблем може бити у страници/понуди, а не у огласу.
  • Збуњујућа корелација са узрочности. Само зато што две ствари делују заједно не значи да једна изазива другу.
  • Ослањајући се на модел појединачног цитата. Атрибуција је модел; Различити модели доносе различите одлуке.
  • Стављање изјаве о узрочности АИ у извештај без потврђивања. „Зато што…“ реченице морају бити поткријепљене подацима.
  • Грешка сировог броја за увид. Извештај не наводи бројеве; говори вам шта то значи и шта да радите.
Опрез: Најопаснија реченица у извештају је непоткрепљено „зато што“. АИ може доћи до течног разлога; Ако тај разлог изнесете управи, а да то не докажете подацима, можете довести до погрешне одлуке.

Укратко

Анализа учинка је задатак претварања података о кампањи у одлуке, а у њеној основи су метрике као што су ЦТР, стопа конверзије, цена по конверзији, повраћај трошкова оглашавања и проблем приписивања. Вештачка интелигенција је моћан помоћник у сумирању стотина редова података, проналажењу аномалија и изради извештаја. Али сваки број и свака каузална реченица коју даје није укључена у извештај док се не провери изворним подацима; Језички модел се може прилагодити када не може приступити подацима. Заједничко читање метрике, одвајање корелације од узрочне везе и невезивање атрибуције за један модел су знаци добре анализе. Извештај даје значење и предлоге, а не списак бројева.

Задатак апликације

Припремите стварне или хипотетичке податке о кампањи (потрошња, приход, прикази, кликови, конверзије). (1) Анонимизирати податке. (2) Нека метрике буду израчунате помоћу „Сабирача података“ и сами потврдите сваку формулу. (3) Пронађите одступање са "ловцем на аномалије"; повезати га са хипотезом. (4) Помоћу „провере узрочности“ запишите могуће узроке овог одступања и како бисте их тестирали. (5) Направите нацрт „извршног резимеа“ и проверите да ли садржи само бројеве које сте верификовали; Поткрепите реченицу „зато што“ подацима.

контролна листа

  • [ ] Анонимизовао сам податке кампање пре него што сам их дао алату.
  • [ ] Ја сам лично проверио сваку метрику својом формулом.
  • [ ] Читам метрику заједно, а не једну по једну.
  • [ ] Поткрепио сам изјаве о узрочности подацима; Нисам то побркао са корелацијом.
  • [ ] Нисам приписао референцу једном моделу, упоредио сам га.
  • [ ] У извештај сам ставио само проверене бројеве; Нема лажних бројева.