AI توزيع حركة المرور: شرح علم تحسين الحملات في الفراغ
نشرت: 2023-02-28في حين أن بعض جوانب حملات التسويق الرقمي يمكن أن تعتمد على حدس المعلن والنهج القائم على الغريزة ، فإن تحسين توزيع حركة المرور نتيجة لإجراءات اختبار A / B الشاملة يتم التعامل معه بشكل أفضل من خلال العلم. لن يحل أي قدر من الحدس محل التحليل الجاد والمتعمق لتحسين الحملة.
تكمن المشكلة في أن الجميع يحبون الأتمتة ولكن ليس الكثير من الناس ، وخاصة المسوقين ، مثل حلول "الصندوق السحري" ، عندما يتم اتخاذ القرارات لهم باستخدام معايير غامضة.
في هذه المقالة نريد أن نشرح ما هو الذكاء الاصطناعي لتوزيع حركة المرور وكيف يتم تطبيق العلم وراءه. الهدف هو إثارة الثقة في المسوقين بأن القرارات التي تتخذها خوارزمياتنا هي في الواقع أفضل القرارات الممكنة.
اختبار A / B وتوزيع حركة المرور
أولاً ، لنتحدث عن الأساسيات: ما هو اختبار A / B وكيف يرتبط بتوزيع حركة المرور؟
بالنسبة للجزء الأكبر ، لا تحقق العروض المتنوعة والصفحات المقصودة التي تروج لها نفس مستويات الأداء. بعضها يحقق نتائج أفضل ، والبعض الآخر أسوأ ، أو لا نتائج على الإطلاق. يتيح لك اختبار A / B العثور بسرعة على عنصر أكثر ربحية من خلال مقارنته بعنصر آخر في نفس حركة المرور.
إذا كان العنصر الفائز مسؤولاً عن جميع الأرباح ، فأنت تريد توجيه أكبر قدر ممكن من الزيارات إليه واستبعاد العناصر غير العاملة. لكن الأمور نادرا ما تكون بهذا الوضوح. ضع في اعتبارك ما يلي:
- قد لا يزال العنصر الأقل أداءً يجلب لك المال ، لذلك ليس من المنطقي قطعه تمامًا.
- قد يتقلب أداء العناصر المختلفة بمرور الوقت
- يجب أن تختبر العناصر الجديدة باستمرار حتى يكون لديك دائمًا شيء جديد ومُختبر جاهز للعمل عندما تفقد العناصر السابقة قوتها
تكمن الإجابة على هذه المشكلات في توزيع حركة المرور: طريقة لتقسيم حركة المرور بين عناصر مختلفة في حملتك تحقق لك أفضل النتائج. إذا قمت بتقسيم حركة المرور بذكاء ، فأنت توجه معظم حركة المرور إلى العرض أو المسبار الذي ثبت أنه أكثر ربحية مع تخصيص جزء أصغر منه لعروض أخرى.
عندما يتغير الأداء ، يجب أيضًا تغيير توزيع حركة المرور معه . هذه العملية موجودة في حلقة تغذية مرتدة ثابتة.
يسمح Voluum لمستخدميه بتعيين قيم وزن دقيقة يدويًا لتوزيع حركة المرور بين المسارات وأيضًا ضمن المسارات بين العروض ومركبات الهبوط. يجب على جهات التسويق تعديل القيم باستمرار ، بحيث تعكس التغييرات في الأداء. في الواقع ، يضع معظم المعلنين أوزانًا في Voluum مرة واحدة ثم ينسونها.
لحسن الحظ ، هناك طريقة أخرى.
توزيع حركة المرور AI
نحن ، الفريق الذي يقف وراء Voluum ، أدركنا هذه المشكلة منذ وقت طويل وعملنا بجد لإيجاد حل لها. كانت إجابتنا هي ميزة Traffic Distribution AI - حل التعلم الآلي الذي يعمل طوال الوقت ، والتحقق باستمرار من أي غرفة للتحسين.
تعالج هذه الميزة أوزان العروض والمسارات والهبوط تلقائيًا - لست مضطرًا إلى تعيينها يدويًا ، ولا يتعين عليك التحقق مما إذا كان الإعداد من الأمس لا يزال منطقيًا اليوم. إن الذكاء الاصطناعي لتوزيع حركة المرور ذكي - فهو يعرف كيفية تقديم أفضل النتائج لك مع الاستمرار في تغذية العناصر الأقل ربحية بحركة المرور لمراقبة أي تغييرات محتملة في أدائها.
تستخدم هذه الميزة إحصائيات بايزي. تُستخدم إحصاءات بايز على نطاق واسع في الأبحاث الطبية ، مما يعني أن حياتنا تعتمد عليها بطريقة ما. باختصار ، تعتبر إحصائيات بايز رائعة لبناء النماذج الاحتمالية. تستند قيم الاحتمالية الأولية للنموذج إلى المعرفة السابقة ويتم تحديثها باستمرار بمعلومات جديدة.
كيف يعمل؟
يستخدم AI توزيع حركة المرور واحدًا من ثلاثة مقاييس. إذا لم يكن أحدهما متاحًا ، فسيتم التبديل إلى الآخر بالترتيب التالي:
- إذا تم الإبلاغ عن التكلفة والإيرادات لكل عنصر في المسار ، فإن حسابات الأوزان تستند إلى عائد الاستثمار.
- إذا تم الإبلاغ عن الإيرادات لكل عنصر في المسار ولكن لا توجد معلومات تكلفة في Voluum ، فإن الحسابات تستند إلى EPV.
- إذا لم يكن هناك إيرادات وتكلفة ، فإن الحسابات تستند إلى السيرة الذاتية
يمكنك دائمًا تجاوز التحديد التلقائي عن طريق اختيار المقياس الذي يجب أن تعمل الخوارزمية على تحسينه يدويًا. لاحظ أن تتبع التحويل يعد مطلبًا عندما يتعلق الأمر باستخدام AI توزيع حركة المرور.
عند التشغيل ، سيبدأ Traffic Distribution AI فترة تعلم ويطبق التوزيع الخطي للأوزان.
بمجرد انتهاء فترة التعلم ، سيتم تعديل الأوزان مع كل عملية حسابية ، كل دقيقة تقريبًا.
تعمل الميزة على تحسين الأوزان باستخدام البيانات من آخر 24 ساعة. لا يوجد خيار لتهيئة هذه الفترة الزمنية ، ومع ذلك ، نعتقد أن هذا الإطار الزمني هو التوازن المثالي بين وقت رد الفعل والدقة.
كيف أقوم بإعداده؟
على الرغم من أن تشغيل ميزة AI توزيع حركة المرور لا يتطلب سوى تمكين تبديل واحد ، إلا أن هناك بعض الأشياء التي يجب مراعاتها.
أولاً ، يمكن تطبيق AI توزيع حركة المرور على العناصر التالية:
- المسارات ، حيث يتم توزيع حركة المرور بين المسارات المختلفة المحددة في حملة واحدة
- العروض ، حيث تم توزيع حركة المرور على العروض في مسار معين
- Landers ، حيث يتم توزيع حركة المرور بين مركبات الهبوط في مسار معين.
يمكنك تنشيط التوزيع التلقائي لحركة المرور لكل عنصر من هذه العناصر بشكل منفصل.
ثانيًا ، عندما يتعلق الأمر بـ Lander وتحسين العرض ، لديك خياران: يمكنك تحسينهما بشكل منفصل أو مجتمعين.
- عند التحسين بشكل منفصل ، سيتم حساب أداء مركبات الهبوط والعروض بشكل مستقل عن بعضها البعض. سيتم اختيار أفضل مركبة هبوط وعرض أفضل أداءً ولكن هذا لا يعني أنها تعمل بأفضل طريقة مع بعضها البعض
- عند التحسين معًا ، ستوجه منظمة Traffic Distribution AI معظم حركة المرور نحو أفضل زوج من الهبوط والعرض أداءً ، حتى لو كانت هناك مركبات هبوط وعروض أفضل أداءً.
أنت بحاجة إلى تحديد الإصدار الذي يناسبك بشكل أفضل. في معظم الحالات ، يجب أن تكون الاختلافات كبيرة.
استخدام AI توزيع حركة المرور
بمجرد تشغيل مفتاح التبديل ، ليس هناك الكثير مما عليك فعله لمواصلة العمل. سيتم توزيع حركة المرور الخاصة بك بالطريقة المثلى مع مراقبة أداء العناصر الأقل أداءً. لن يوقف AI توزيع حركة المرور مطلقًا حركة المرور إلى عنصر معين.
يمكنك إضافة عناصر إضافية إلى مسار التحويل ولكنه سيعيد ضبط فترة التعلم ، وبالتالي سيتم إيقاف تشغيل الميزة وتشغيلها مرة أخرى.
إذن ، أين السحر؟
لا يوجد سحر ، فقط التحليل الإحصائي تجاه الأهداف المحددة بناءً على مجموعات البيانات على مدار 24 ساعة ويتم حسابها مرة واحدة في الدقيقة. لا يبدو كثيرًا ، لكنه كذلك.
تم تصميم منظمة Traffic Distribution AI لإخراج الحمل عن كتفيك وإجراء العمليات الحسابية التي لن تقوم بها في العادة. ما تحصل عليه هو:
- راحة البال
- المزيد من الإيرادات
- حصانة للتغييرات في حركة المرور أو الأداء