Powiadomienie

Zespół obsługi klienta nie zapewnia rozwiązywania problemów w obecnie używanym przez Ciebie języku wyświetlania. Aby skontaktować się z tym zespołem, najpierw zmień język na angielski lub inny obsługiwany język (hiszpański, japoński lub portugalski).

Określanie stawek niestandardowych

Ustalanie stawek niestandardowych pozwala wykorzystywać statystyki biznesowe i technologię AI od Google do automatyzacji sposobu osiągania celów kampanii przy jednoczesnej maksymalizacji zwrotu z nakładów na reklamę.

Cele kampanii możesz realizować, optymalizując stawki pod kątem konkretnych, najcenniejszych dla Ciebie zdarzeń konwersji, celów lub sygnałów związanych wyświetleniami. Ustalania stawek niestandardowych możesz używać w przypadku sygnałów pochodzących z tych źródeł:

  • zdarzenia Floodlight i niestandardowe zmienne Floodlight,
  • cele Google Analytics,
  • sygnały związane z wyświetleniami.
Uwaga: w przypadku zasobów reklamowych w YouTube i zasobów reklamowych z automatyzacją gwarantowaną ustalanie stawek niestandardowych jest niedostępne

Tematy w tym artykule

Jak działa ustalanie stawek niestandardowych

Chociaż są też standardowe strategie automatycznego określania stawek, które pomagają maksymalizować skuteczność kampanii, to jednak, gdy potrzebujesz zaawansowanego wpływu na działanie strategii ustalania stawek wykraczającego poza możliwości automatycznego określania stawek, sięgnij po ustalanie stawek niestandardowych.

Ustalanie stawek niestandardowych umożliwia utworzenie strategii ustalania stawek, która automatycznie określa stawki na podstawie wyświetleń mających dla Ciebie największe znaczenie.

Algorytm ustalania stawek niestandardowych możesz zacząć tworzyć na 2 sposoby.

  • Tworzenie celu ustalania stawek niestandardowych: wyznacz cele ustalania stawek niestandardowych, aby optymalizować wartości wyświetleń za pomocą prostych konwersji ważonych bez konieczności pisania skryptu. Dzięki celom możesz przypisywać wartość wyświetleniom, aby na potrzeby celów kampanii utworzyć algorytm ustalania stawek niestandardowych.
  • Pisanie skryptu ustalania stawek niestandardowych: wystarczy podstawowa znajomość Pythona, aby tworzyć skrypty ustalania stawek niestandardowych. Dzięki nim możesz używać danych własnych, aby optymalizować wartości wyświetleń za pomocą celów niezwiązanych z konwersjami, takich jak pomiar wyników marki.
Uwaga: do przesyłania i weryfikowania poszczególnych skryptów ustalania stawek niestandardowych oraz przypisywania do kampanii algorytmów ustalania stawek niestandardowych możesz też używać interfejsu Display & Video 360 API.

Masz szczegółową kontrolę nad algorytmem ustalania stawek niestandardowych:

  • Za pomocą wartości ważonych możesz przypisywać wyższą wartość wyświetleniom, które z większym prawdopodobieństwem pomogą Ci osiągnąć cele kampanii, a niższą wartość – mniej trafnym wyświetleniom.
  • Do optymalizacji pod kątem konkretnych zdarzeń konwersji możesz używać tagów Floodlight, zmiennych niestandardowych, celów lub zdarzeń Google Analytics albo sygnałów związanych z wyświetleniami. 

Algorytm ustalania stawek niestandardowych przechodzi fazę trenowania i korzysta z systemów uczących się, aby zdobywać wiedzę na podstawie Twoich wcześniejszych kampanii. Dzięki temu może trafniej oceniać wyniki i ustalać priorytety stawek pod kątem wyświetleń odpowiednich dla Twojej kampanii. 

Przykłady

Algorytmy ustalania stawek niestandardowych mogą być proste lub złożone. Oto kilka przykładów elementów, pod których kątem możesz prowadzić optymalizację:

  • Kluczowe wskaźniki wydajności dotyczące marki (KPI): np. widoczność czy pełne odtworzenia filmu.
  • Aktywności związane z konwersjami: możesz nadawać priorytet konkretnym aktywnościom związanym z konwersjami, przypisując większą wartość tym z nich, które lepiej pasują do celów kampanii.
  • Niestandardowe zmienne Floodlight: np. lojalność, produkty czy rozmiar koszyka.
  • Przychody ze sprzedaży Floodlight: dzięki śledzeniu parametru przychodów za pomocą tagu sprzedaży Floodlight.
  • Konwersje ważone: możesz korzystać z aktywności śledzących Floodlight, które mają dla Ciebie określone wartości zależnie od odwiedzonej strony produktu.
  • Cele Google Analytics 4 lub Google Analytics 360: możesz połączyć Google Analytics z Display & Video 360, aby korzystać z celów i określać wagę zdarzeń na stronie reklamodawcy.

Przykład: optymalizacja pod kątem marki za pomocą ustalania stawek niestandardowych

Chcąc optymalizować kampanię pod kątem ekspozycji marki, możesz skonfigurować strategię ustalania stawek niestandardowych, tak aby za pomocą wartości ważonych z danymi o wyświetleniach automatycznie określała stawki pod kątem wyświetleń, które są dla Ciebie najcenniejsze.

Przykład:

Możesz wyznaczyć priorytety określania stawek w przypadku wyświetleń filmów, które z większym prawdopodobieństwem poprawią widoczność marki. Aby to zrobić, utwórz cel lub skrypt ustalania stawek niestandardowych, który przypisuje:

  • wyższą wartość wyświetleniom, w których przypadku film był odtwarzany z włączonym dźwiękiem;
  • niższą wartość wyświetleniom, w których przypadku film był odtwarzany krócej niż przez 3 sekundy;
  • wyższą wartość wyświetleniom filmów na urządzeniach CTV.
Pomaga to w utworzeniu strategii ustalania stawek niestandardowych, która nadaje priorytet stawkom za wyświetlenia filmów. Więcej przykładów znajdziesz w artykule Korzystanie z danych na poziomie wyświetlenia.

Przykład: maksymalizowanie skuteczności aktywności związanej z konwersjami

Przy maksymalizowaniu skuteczności konkretnych aktywności związanych z konwersjami możesz skonfigurować strategię ustalania stawek, tak aby za pomocą wartości ważonych i tagów Floodlight automatycznie określała stawki pod kątem wyświetleń, które są dla Ciebie najcenniejsze.

Przykład:

Możesz priorytetowo traktować ustalanie stawek pod kątem najbardziej wartościowych aktywności Floodlight, które z większym prawdopodobieństwem pomogą uzyskać wzrost przychodów ze sprzedaży. Aby to zrobić, utwórz cel lub skrypt ustalania stawek niestandardowych, który przypisze:

  • wyższą wartość wyświetleniom na końcu ścieżki, np. sfinalizowanej sprzedaży;
  • niższą wartość wyświetleniom na początku ścieżki, np. wyświetleniom stron.

Ustalania stawek niestandardowych możesz też używać w przypadku:

  • tagów sprzedaży Floodlight do definiowania parametru przychodów, pod którego kątem chcesz prowadzić optymalizację;
  • niestandardowych zmiennych Floodlight w celu optymalizacji pod kątem określonego rozmiaru koszyka, produktu lub poziomu liczebności wyświetleń, który zwiększa lojalność wobec marki.
Pomaga to utworzyć strategię ustalania stawek niestandardowych, która nadaje priorytet aktywnościom zwiększającym liczbę konwersji pod kątem optymalizacji przychodów ze sprzedaży. Więcej przykładów znajdziesz w artykule Korzystanie z danych Floodlight.

Przykład: maksymalizowanie zwrotu z nakładów na reklamę za pomocą Google Analytics i ustalania stawek niestandardowych

Możesz udostępniać dane o konwersjach z Google Analytics, aby dostarczać niezbędnych informacji algorytmowi ustalania stawek niestandardowych w Display & Video 360. Dzięki temu możesz na podstawie danych z Google Analytics prowadzić optymalizację pod kątem celów takich jak maksymalizacja zwrotu z nakładów na reklamę.

Uwaga: wymaga to udostępniania danych o konwersjach usłudze Display & Video 360, aby dzięki temu
ustalanie stawek niestandardowych mogło oceniać wyświetlenia. Niezbędne jest do tego połączenie konta Google Analytics
z kontem reklamodawcy Display & Video 360 i utworzenie celów na koncie
Google Analytics
.

Przykład:

Sposób, w jaki ustalanie stawek niestandardowych maksymalizuje zwrot z nakładów na reklamę, możesz optymalizować poprzez koncentrowanie się na wyświetleniach, które pomogą Ci docierać do klientów bardziej skłonnych do powrotu do Twojej witryny.

Aby nadać priorytet wyświetleniom wywołanym przez użytkowników, którzy podczas jednej sesji przeklikali się przez więcej niż 5 stron, możesz skorzystać z ustalania stawek niestandardowych i danych z Google Analytics.

Więcej przykładów znajdziesz w artykule Korzystanie z danych z Google Analytics.

Uprawnienia i dostęp

Zanim zaczniesz, sprawdź, czy masz wymagane uprawnienia i dostęp.

W przypadku algorytmów utworzonych na poziomie reklamodawcy:

  • Aby edytować algorytm, musisz mieć uprawnienia dostępu na poziomie partnera lub konkretnego reklamodawcy.
  • Nie możesz udostępniać algorytmu innym reklamodawcom.

W przypadku algorytmów utworzonych na poziomie partnera:

  • Aby edytować algorytm, musisz mieć uprawnienia dostępu na poziomie partnera.
  • Algorytm możesz udostępniać wielu partnerom.
  • Z uprawnieniami dostępu na poziomie reklamodawcy możesz przeglądać algorytm, ale nie możesz sprawdzić, którym reklamodawcom został udostępniony.

Trenowanie algorytmu

Aby model ustalania stawek niestandardowych miał dobrą skuteczność, musi mieć do dyspozycji odpowiednią minimalną ilość danych o wyświetleniach. Oto minimalne wymagania dotyczące danych w przypadku poszczególnych reklamodawców i elementów zamówienia:

  Cele ustalania stawek niestandardowych Skrypty ustalania stawek niestandardowych
Wymagania dotyczące minimalnej ilości danych w przypadku poszczególnych reklamodawców Co najmniej 10 tys. ocenionych wyświetleń i co najmniej 500 wyświetleń z wynikiem pozytywnym Co najmniej 500 wyświetleń z wynikiem pozytywnym
Wymagania dotyczące minimalnej ilości danych w przypadku poszczególnych elementów zamówienia

Co najmniej:

  • 50 wyświetleń z wynikiem pozytywnym.
  • Poszczególne wartości wyświetleń muszą być dodatnie i muszą się mieścić w zakresie od 0,000001 do 1 000 000.
  • Cele z Google Analytics wymagają danych o wyświetleniach związanych z kliknięciami.
Co najmniej 50 wyświetleń z wynikiem pozytywnym

Stan algorytmu ustalania stawek niestandardowych

Zanim zastosujesz w aktywnej kampanii strategię ustalania stawek niestandardowych, musisz sprawdzić stan modelu ustalania stawek niestandardowych, aby się upewnić, że jest gotowy. Edytowanie lub aktualizowanie algorytmu może spowodować zmianę stanu modelu ustalania stawek niestandardowych, dlatego warto co jakiś czas sprawdzać jego stan.

Poniżej opisujemy, jaki może być stan modelu ustalania stawek niestandardowych i co oznacza:

Stan Niezbędne informacje
Trenowanie

Twój model nadal się uczy i potrzebuje na to więcej czasu.

Niezbędne informacje:

  • Przypisanie do aktywnej kampanii niedostatecznie wytrenowanego modelu spowoduje, że element zamówienia przestanie wydawać środki.
Zanim zaczniesz testować działanie algorytmu, daj mu trochę czasu na naukę. Im więcej dostępnych danych, tym większa dokładność wyników.
Za mało danych

Twój model nie ma minimalnej ilości danych, której potrzebuje do nauki.

Niezbędne informacje:

Ustalanie stawek niestandardowych korzysta z danych o wyświetleniach z ostatnich 30 dni, co oznacza, że:

  • Może minąć kilka dni, zanim spełnisz minimalne wymagania dotyczące danych.
  • Jeśli wstrzymasz ustalanie stawek niestandardowych na dłużej niż 30 dni, być może trzeba będzie odczekać, aż zostaną spełnione wymagania dotyczące ilości danych potrzebnych algorytmowi ustalania stawek niestandardowych.
  • Trenowanie modelu może potrwać 1–3 dni od momentu spełnienia minimalnych wymagań dotyczących danych.

Możesz spróbować wykonać te czynności:

  • zmień kryteria oceny stosowane przez algorytm lub
  • zwiększ liczbę wyświetleń, aby uzyskać wystarczającą ilość danych do wytrenowania modelu.

Gotowy

Twój model został wytrenowany i jest gotowy do użycia.

Niezbędne informacje:

  • Aby uniknąć zawieszenia modelu, pamiętaj o przypisaniu go do aktywnego elementu zamówienia.
Zawieszony

Zawieszony model przestanie trenować na podstawie nowych danych.

Niezbędne informacje:

  • Jeśli przez 21 dni nie będą powiązane z modelem żadne wydatki, zostanie on zawieszony. Ma to zapobiec wykorzystywaniu zasobów przez nieużywane modele.
  • Gdy chcesz użyć zawieszonego modelu, możesz go ponownie aktywować. W tym celu przypisz go do aktywnego elementu zamówienia lub zamówienia reklamowego mającego skonfigurowane przyszłe budżety bądź okresy wyświetlania obejmujące 21 dni.
Aktywny

Model jest przypisany do aktywnej kampanii. Prowadzi optymalizację i aktywnie ustala stawki.

Niezbędne informacje:

  • Ważne jest, aby stale sprawdzać skuteczność modelu i dostosowywać algorytm w celu jej zwiększania lub utrzymywania.

Czy to było pomocne?

Jak możemy ją poprawić?
true
Ochrona prywatności użytkowników w 2024 roku – przewodnik

Przygotuj się na świat bez plików cookie innych firm i wykorzystaj możliwości, jakie daje AI,
dzięki efektywnym rozwiązaniom
dotyczącym odbiorców i pomiarów.
Zacznij już dziś

Szukaj
Wyczyść wyszukiwanie
Zamknij wyszukiwanie
Menu główne
10270937798660015874
true
Wyszukaj w Centrum pomocy
true
true
true
true
true
69621
false
false