Sostav.ru
Москва, ул. Полковая 3 стр.3, офис 120
© Sostav независимый проект брендингового агентства Depot
Использование опубликованных материалов доступно только при указании источника.

Дизайн сайта - Liqium

18+
14.09.2023 в 10:00

Кейс MGCom, Roxot и «Росбанка»: как нейросеть ChatGPT позволила снизить CPL на 27%

Команда использовала решение «ChatGPT Таргетинг»

2
Реклама
РОКСОТ ООО | roxot.com
erid:LjN8K5mCA

Диджитал-агентство MGCom и Roxot провели рекламную кампанию по продвижению кредитных карт для «Росбанка». Команда протестировала активации с использованием новой технологии для сбора таргетингов при помощи ChatGPT. Благодаря этому ей удалось получить post-view-заявки на 27% дешевле, чем в среднем у других программатик-размещений. При этом CTR — отношение кликов к показам — кампании оказался в два раза выше.

Задача: может ли нейросеть увеличить количество заявок на оформление кредитной карты?

«Росбанк» обратился к агентству MGCom за продвижением одного из главных продуктов — кредитных карт. Перед командами MGCom и Roxot стояла задача в поиске нового уникального охвата и снижении стоимости post-view-заявок.

Команде требовалось найти эффективный сегмент аудитории и сравнить результаты с показателями стандартного таргетинга на схожих площадках. Новым инструментом стала нейросеть. Специалисты Roxot осуществляли подбор сегмента на основании технологии, позволяющей вместо человека анализировать текстовое наполнение страниц, которые посещает пользователь. А также определять его интересы по контексту и смыслу контента, а не только по ключевым словам, и подбирать релевантную рекламу.

В качестве основных KPI для тестового запуска команда проекта выбрала post-view-конверсии, также учитывала и CTR. При этом, понимая, что этот запуск пилотный, команда MGCom прогнозировала итоговый СРL выше бенчмарка, так как требуется время на анализ кампаний и статистики для последующей оптимизации на новых флайтах.

Решение

Рекламная кампания для «Росбанка» шла на протяжении одного месяца. Команда MGCom выбрала в качестве инструмента баннерные размещения в Roxot, а для «ChatGPT Таргетинга» главным параметром установила заинтересованность клиента в получении кредитной карты.

Немного о механике:

  1. Roxot собирает текстовое наполнение страниц, которые посещают пользователи.
  2. Собранная информация отправляется в ChatGPT по API.
  3. ChatGPT анализирует текст для определения тематик и смысла контента.
  4. Roxot на основе анализа проставляет теги к URL страницы и к пользователю в куки.
  5. Реклама таргетируется по всей сети на пользователей, посещавших страницы с релевантным контентом и непосредственно на этих страницах с учётом дополнительных данных.

Решение имеет доступ к данным всех площадок рекламной сети Roxot и может распознать релевантный контент, даже если на странице нет ключевых слов по конкретной теме.

Для продукта «Кредитные карты» специалисты определили следующие категории:

  • статьи, в которых присутствует терминология, связанная с финансовыми продуктами, например: ставка по кредиту, кэшбэк, денежные переводы;
  • материалы со сравнением или оценкой кредитных продуктов;
  • тексты об управлении персональными финансами и бюджетированию
  • страницы с заявками на кредитные карты;
  • инструменты для проверки кредитного рейтинга;
  • любые описания банковских карт и их функционала;
  • советы по преодолению финансовых и жизненных трудностей.

При этом «ChatGPT Таргетинг» позволяет отсекать критические материалы, тем самым он показывает рекламу только на страницах с brand-safety-контентом. При запуске кампании команда исключила дополнительные ограничения (кроме пользователей, которые ранее уже оставляли заявку на сайте) по другим таргетингам, так как в работе с узкой аудиторией присутствует риск полностью реализовать сегмент за несколько дней или столкнуться с остановкой в РК.

Ход кампании

Перед началом рекламной кампании MGCom настроило автовыгрузку post-view- и post-click-конверсий из системы аналитики Adriver. В пиксель записывался дополнительный кастомный параметр Roxot — он давал статистическую выгрузку на сегменты по заранее определённому принципу, а команда MGCom ежедневно предоставляла выгрузки по post-click и post-view-конверсиям из Adriver в удобной для анализа разбивке. Благодаря этому специалисты из Roxot могли проводить ежедневную оптимизацию на основе post-click-показателей и распределять бюджет на более конверсионные таргетинги, подобранные нейросетью.

Результаты

По итогам кампании размещение рекламы при помощи ChatGPT оказалось на 27% дешевле по post-view и post-click-заявкам в сравнении со стандартным аудиторным и поведенческим таргетингом. При этом CTR — выше в два раза, что привело к снижению СРС и стоимости привлечения пользователя на сайт. По итогам кампании оказалось, что «ChatGPT Таргетинг» может быть эффективнее, если сравнивать показатели с традиционным таргетингом по интересам.

Заполнение заявки — более трудозатратное действие, чем просто клик по баннеру, и для этого пользователь должен быть мотивирован на оформление кредитной карты, рассказывают представители Roxot. «ChatGPT Таргетинг» позволяет найти таких людей и показать им рекламу в момент проявления интереса к продукту, в отличие от традиционного способа, который работает с ретроспективными данными. Благодаря настройке аудитории по тематике потребляемого контента, охват и уровень релевантности кампании получается высоким, что и отражают метрики.

Инсайты

Нейросеть помогает собирать аудиторию, у которой есть намерение совершить целевое действие. «При стандартном подходе к поиску узкой аудитории мы сталкиваемся с проблемой маленького охвата. ChatGPT позволяет справиться с поиском целевой аудитории гораздо быстрее и эффективнее и показывает хорошие результаты не только по CTR, но и ниже по воронке, PV- и PC-заявкам. Важно при этом обогащать данные DSP ежедневными выгрузками post-view из системы аналитики, чтобы оставалась возможность оптимизации по целевым действиям», — поделились специалисты.

Шпак Сергей, руководитель группы по работе с медиаклиентами MGCom:

Технологии и новые решения дают нам возможность показывать конкурентные результаты даже в узких нишах и глубже работать с аудиториями и данными. В конечном итоге мы не просто выполняем обозначенные клиентом KPI, но и превышаем их, находя дополнительные возможности проводить кампании эффективнее.

Андрей Чесноков, руководитель направления цифрового привлечения «Росбанк»:

«Росбанк» всегда открыт к новым способам взаимодействия со своей аудиторией, и мы уже протестировали множество новых и нестандартных подходов на рынке. В наше время сложно отделить хайп от действительно полезных технологий, но вместе с Roxot и MGCom нам удалось эффективно использовать нашумевший ChatGPT в рекламных активностях банка. Мы планируем дальше идти в ногу со временем и продолжать экспериментировать с технологиями в сфере искусственного интеллекта и нейросетей, повышая эффективность наших рекламных кампаний.

Радмир Насыров, основатель и генеральный директор Roxot:

ChatGPT переворачивает представления об эффективности программатик рекламы. Кейс «Росбанка» и MGCom отлично это иллюстрирует на реальных цифрах. Мы получаем доступ к совершенно новой релевантной аудитории, охватить которую с помощью традиционного таргетинга не удавалось. Потенциально это дополнительные десятки, сотни новых конверсий, продаж, клиентов.

«ChatGPT Таргетинг» доступен для всех рекламодателей Roxot. Для размещения рекламных кампаний можно связаться с основателем и генеральным директором компании Roxot Радмиром Насыровым в Telegram.

Обсудить с другими читателями:
Ваш браузер устарел
На сайте Sostav.ru используются технологии, которые не доступны в вашем браузере, в связи с чем страница может отображаться некорректно.
Чтобы страница отображалась корректно, обновите ваш браузер.