Развитие рекламных инструментов приводит к тому, что всё больше настроек рекламы выполняют не специалисты вручную, а нейросети. В этой области начинают преобладать так называемые автоматические стратегии, которые основаны на алгоритмах машинного обучения. Однако важно понимать, что обучение этих алгоритмов по-прежнему зависит от человека.
Задачи для алгоритмов должны быть чётко определены. Например, цель может заключаться в получении «качественных лидов». Чтобы эта цель фиксировалась в Яндекс Метрике, специалисту необходимо предварительно интегрировать CRM-систему и Яндекс Метрику. Иногда такая интеграция невозможна напрямую, поэтому требуются внешние сервисы-посредники, которые называются коннекторы.
Кроме того, автоматической стратегии необходимо достаточное количество данных для обучения. Цель должна достигаться не менее 10, а лучше 20 раз в неделю, чтобы алгоритм мог найти нужную аудиторию. Это означает, что на данный момент остаётся огромный объём ручной и аналитической работы, которую выполняет специалист.
Задачи для алгоритмов должны быть чётко определены. Например, цель может заключаться в получении «качественных лидов». Чтобы эта цель фиксировалась в Яндекс Метрике, специалисту необходимо предварительно интегрировать CRM-систему и Яндекс Метрику. Иногда такая интеграция невозможна напрямую, поэтому требуются внешние сервисы-посредники, которые называются коннекторы.
Кроме того, автоматической стратегии необходимо достаточное количество данных для обучения. Цель должна достигаться не менее 10, а лучше 20 раз в неделю, чтобы алгоритм мог найти нужную аудиторию. Это означает, что на данный момент остаётся огромный объём ручной и аналитической работы, которую выполняет специалист.
