Хочу отметить, лично мне гораздо приятнее работать с аккаунтами, в которых есть «симметрия настроек». Я понимаю под симметрией следующее: если какой-то тип кампании заведен для одного из городов/проектов, то аналог этой кампании есть для всех регионов/проектов. Хорошо когда заведены максимально близкие по смыслу и настройкам кампании в Яндекс и Google. Такую развесистую систему немного тяжелее сопровождать, необходимо отслеживать чтобы обновления в РК приезжали симметрично, даже если они на паузе, но когда возникает необходимость их включить, то не приходится в панике заводить синхронизировать все настройки и вспоминать весь опыт уже аккумулированный в рабочих кампаниях.

тема для отдельного разговора: целевые показатели по медиаплану

SPL
Постановка задачи
Мало ли что в этом мире бывает, но я почти 100% уверен в следующем утверждении:

После введения этой леммы мы можем говорить об объединении рекламных кампаний в пакеты, таким образом чтобы пакет соответствовал узлу медиаплана. Теперь наша задача будет формулироваться следующим образом:

Как говорил мой преподаватель по численным методам, «вот и все!». Мы пришли к формулировке классической задачи о рюкзаке. В качестве объема рюкзака выступает размер бюджета, в качестве ценности камней выступают данные о стоимости конверсии. Жадный алгоритм — основа решения подобных задач. Рекомендую погуглить и почитать про задачу о рюкзаке подробнее.
В двух словах: кампании в пакете должны выстраиваться по возрастанию стоимости конверсии (конверсия м.б. составная с назначенными ценностями). Тем кампаниям, которые могут потратить больше и находятся наверху списка должна такая возможность предоставляться. Те кампании, которые оказываются внизу списка в случае дефицита бюджета должны сокращаться в первую очередь.
Таким образом происходит отбор самых дешевых РК на указанный бюджет в пакете. Поэтому как я указывал ранее, целевые показатели по стоимости применительно к этой задаче не важны (при этом они конечно важны в целом, но учитываются скорее при управлении ставками). Важно просто набрать максимум конверсий на указанный бюджет.
Сильные стороны подхода

• Не важно из-за чего отдельная рекламная кампания стала вести себя лучше или хуже, как там поменялись настройки, ставки или рынок. Если такой бюджетировщик проходит по аккаунтам несколько раз в неделю со временем показатели такой кампании будут взвешены относительно других кампаний в пакете и ей будет назначен справедливый дневной бюджет.
  
• Можно перестать думать о бюджетировании кампаний совсем и сосредоточить фокус внимания на заведении новых качественных РК и на сопровождении старых (по гайдам, креативно, с периодическим обновлением и т.п.)
  
• Реализуется конкуренция между кампаниями Яндекс и Google. :)

Слабые стороны подхода

• Скорость сходимости решения изо дня в день к оптимуму не мгновенная. Частично можно уменьшить этот эффект задавая вручную нужный бюджет в течении нескольких иттераций перебюджетировщика. Далее он подхватит тренд на основании накопленной статистики. Но нужно руководствоваться здравым смыслом
  
• Когда в пакете мало РК нет пространства для оптимизации
  
• Когда в пакете много РК может накапливаться перетрата, т.к. возможен эффект суммирования небольших перетрат на множестве РК, в случае если бюджет для них ограничен
  
• Жадный алгоритм находит локальный оптимум
  
• Стоимость конверсии в общем случае не является константой. Это как если бы ценность камня в задаче о рюкзаке не было бы константой.

Особенности

• бюджеты между пакетами (узлами медиаплана) не перетекают

Комментарии по реализации

• очевидно по кампаниям должен происходить ежедневный сбор статистики из аккаунтов контекстной рекламы и из систем счетчиков, например Google Analytics или Яндекс Метрика
  
• результирующий отчет должен где-то храниться, в данном случае подходит любая БД, но удобнее всего на мой вкус Google BigQuery
  
• Для анализа данный и построения отчетов можно использовать Jupyter блокнот. Так же на мой вкус лучше Google Colab, т.к. легко организуется совместная работа в команде (как в Google Docs)
  
• Нужен сервер, на котором будет периодически запускать перебюджетировщик и происходить сбор статистики, обычно для такой задачи достаточно почти любого стандартного облачного сервиса AWS или Google Cloud

Пока у меня все.
Спасибо за внимание.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:

• [Интернет-маркетинг, Контекстная реклама, Повышение конверсии] Как digital-агентству привлекать лиды из контекста: 10 лайфхаков
  
• [Контекстная реклама, Контент-маркетинг] Книга «Копирайтинг: сила убеждения»
  
• [Визуализация данных, Веб-аналитика] Сравнение цен интернет магазинов
  
• [Управление сообществом, Интернет-маркетинг, Развитие стартапа, Управление продажами] Telegram для маркетолога: зачем использовать чаты для продвижения бизнеса и как это делать
  
• [Интернет-маркетинг, Контент-маркетинг] Продвижение сайта статьями — как это работает
  
• [SaaS / S+S, Growth Hacking, Интернет-маркетинг, Развитие стартапа, Управление продажами] Маркетинг на рынке США: как SaaS-стартапу заработать десятки тысяч долларов с помощью AppSumo.com
  
• [Интернет-маркетинг, Социальные сети и сообщества] Amazing Tactics to Improve Your Social Media Marketing Efforts
  
• [*nix, Node.JS, Веб-аналитика, Хостинг] Мониторинг доступности сайта с информированием в Twitter на Node-RED
  
• [Python, Яндекс API, Визуализация данных, Контекстная реклама] Визуализация статистики Яндекс Директ своими руками. От API до Data Studio
  
• [Интернет-маркетинг, Управление медиа, Брендинг, IT-компании] Программа «Бизнес и творчество» – год работы в эфире канала «Медиаметрикс»

Теги для поиска: #_vebanalitika (Веб-аналитика), #_internetmarketing (Интернет-маркетинг), #_kontekstnaja_reklama (Контекстная реклама), #_bjudzhetirovanie (бюджетирование), #_jandeks.direkt (яндекс.директ), #_google_ads, #_zadacha_o_rjukzake (задача о рюкзаке), #_vebanalitika (
Веб-аналитика
), #_internetmarketing (
Интернет-маркетинг
), #_kontekstnaja_reklama (
Контекстная реклама
)