トラフィック分散 AI: ボリュームでキャンペーンを最適化する科学の説明

公開: 2023-02-28

デジタルマーケティングキャンペーンのいくつかの側面は、広告主の直感と本能に基づくアプローチに依存する可能性がありますが、徹底的な A/B テスト手順の結果としてのトラフィック分散の最適化は、科学によって最も適切に処理されます。キャンペーンを最適化するための真剣で詳細な分析に取って代わるものは、どんなに直感的でもありません。

問題は、誰もが自動化を好みますが、あいまいな基準を使用して意思決定が行われる「魔法の箱」ソリューションのようなマーケティング担当者は特にそうではないということです。

この記事では、Traffic Distribution AI とは何か、その背後にある科学がどのように適用されるかについて説明したいと思います。目標は、私たちのアルゴリズムによって下された決定が実際に可能な限り最良のものであるというマーケターの信頼を呼び起こすことです.

A/B テストとトラフィック分散

まず、 A/B テストとは何か、トラフィック分布とどのように関連するのか、基本的な話をしましょう。

ほとんどの場合、宣伝するさまざまなオファーやランディングページは、同じパフォーマンスレベルを達成していません。より良い結果をもたらすものもあれば、より悪い結果をもたらすものもあれば、まったく結果をもたらさないものもあります。 A/B テストでは、同じトラフィックの別の要素と比較することで、より収益性の高い要素をすばやく見つけることができます。

勝者がすべての利益の責任を負っている場合、できるだけ多くのトラフィックをその要素に誘導し、成果を上げていない要素を切り捨てます。しかし、物事がそれほど明確であることはめったにありません。次の点を考慮してください。

パフォーマンスの低い要素でも収益が得られる可能性があるため、完全に削除することは意味がありません。
さまざまな要素のパフォーマンスは、時間の経過とともに変動する可能性があります
新しい要素を常にテストして、以前の要素が牽引力を失ったときにいつでも新鮮でテスト済みの何かを準備できるようにする必要があります

これらの問題に対する答えは、トラフィックの分散にあります。これは、トラフィックをキャンペーンのさまざまな要素に分割して、最良の結果をもたらす方法です。トラフィックを賢く分割すると、ほとんどのトラフィックを最も収益性が高いことが証明されたオファーまたは着陸船に向け、その一部を他のオファーに割り当てます。

パフォーマンスが変化すると、それに伴ってトラフィックの配分も変化するはずです。 このプロセスは、一定のフィードバックループに存在します。

Voluumを使用すると、ユーザーは正確な重み値を手動で設定して、パス間およびオファーとランダー間のパス内でトラフィックを分散できます。マーケティング担当者は、パフォーマンスの変化を反映するように値を常に調整する必要があります。実際、ほとんどの広告主は、Voluum でウェイトを一度設定すると、その後は忘れてしまいます。

幸いなことに、別の方法があります。

トラフィック分散 AI

私たち、Voluum の背後にあるチームは、ずっと前からこの問題を認識しており、解決策に懸命に取り組んできました。私たちの答えは、Traffic Distribution AI 機能でした。これは、常に機能し、最適化の余地がないか常にチェックする機械学習ソリューションです。

この機能は、オファー、パス、およびランダーの重みを自動的に処理します。手動で設定する必要はなく、昨日の設定が今日でも意味があるかどうかを確認する必要はありません。トラフィック分散 AI はスマートです。収益性の低い要素にトラフィックを供給しながら、パフォーマンスの潜在的な変化を監視しながら、最良の結果をもたらす方法を知っています。

この機能は、ベイジアン統計を使用します。ベイジアン統計は医学研究で広く使用されており、私たちの生活は何らかの形でベイジアン統計に依存しています。要するに、ベイジアン統計は確率モデルの構築に最適です。モデルの初期確率値は、以前の知識に基づいており、新しい情報で常に更新されます。

それはどのように機能しますか?

Traffic Distribution AI は、3 つのメトリクスのいずれかを使用します。 1 つが使用できない場合は、次の順序で他のものに切り替わります。

パス内のすべての要素についてコストと収益が報告されている場合、重みの計算は ROI に基づいています。
収益がパス内のすべての要素について報告されているが、Voluum にコスト情報がない場合、計算は EPV に基づいています。
収益と費用がない場合、計算はCVに基づいています

アルゴリズムが最適化するメトリックを手動で選択することにより、自動選択をいつでもオーバーライドできます。 Traffic Distribution AI を使用する場合は、コンバージョントラッキングが必須であることに注意してください。

オンにすると、Traffic Distribution AI は学習期間を開始し、重みの線形分布を適用します。

学習期間が終了すると、重みは計算の実行ごとにほぼ毎分調整されます。

この機能は、過去 24 時間のデータを使用して重みを最適化します。この期間を設定するオプションはありませんが、この時間枠が反応時間と精度の完璧なバランスであると考えています。

設定方法は？

Traffic Distribution AI 機能をオンにするには、トグルを 1 つ有効にするだけで済みますが、考慮すべき点がいくつかあります。

まず、Traffic Distribution AI は次の要素に適用できます。

1 つのキャンペーン内に設定された異なるパス間でトラフィックが分散されるパス
オファー、トラフィックが特定のパスのオファー間で分散された場合
ランダー: トラフィックが特定のパス内のランダー間で分散されます。

これらの要素ごとに、自動トラフィック分散を個別にアクティブ化できます。

次に、着陸船とオファーの最適化に関しては、2 つのオプションがあります。個別に最適化するか、組み合わせて最適化することができます。

個別に最適化すると、着陸船とオファーのパフォーマンスは互いに独立して計算されます。最高のパフォーマンスを発揮するランダーとオファーが選択されますが、それらが互いに最適な方法で機能するという意味ではありません
組み合わせて最適化すると、Traffic Distribution AI は、パフォーマンスの優れた Lander とオファーが存在する場合でも、最もパフォーマンスの高い Lander とオファーのペアにトラフィックを誘導します。

どのバージョンが最適かを判断する必要があります。ほとんどの場合、違いはかなり大きいはずです。

トラフィック分散 AI の使用

トグルをオンにすると、それを維持するために必要なことはほとんどありません。パフォーマンスの低い要素のパフォーマンスも監視しながら、トラフィックは最適な方法で分散されます。トラフィック分散 AI は、特定の要素へのトラフィックを完全に停止することはありません。

じょうごに要素を追加することはできますが、学習期間がリセットされるため、機能をオフにしてから再度オンにします。

それで、魔法はどこですか？

魔法はなく、24 時間のデータセットに基づいて 1 分ごとに計算され、選択された目標に向けた統計分析のみが行われます。あまり聞こえませんが、そうです。

Traffic Distribution AI は、肩の荷を下ろし、通常は決して行わない計算を実行するように設計されています。あなたが得るものは次のとおりです。

心の平和
より多くの収益
トラフィックやパフォーマンスの変化に対する耐性