-
14 september
в 09:30 - Москва "ИнфоПространство" + Онлайн
SEMconf главная конференция
По контекстной рекламе
Обещал себе в школе с сентября начать учиться?Наверстай на SEMconf!
SEMconf — это
главный осенний
митинг по контексту.
Прогулять нельзя!
Предиктивные технологии: как повысить CR, ROAS и снизить CPO за 5,5 часов чистой работы
Маркетинг для приложений: как мы увеличиваем продажи от новых и текущих пользователей
Методология оптимизации кампаний в Яндекс.Директе с помощью массового и регулярного A/B тестирования
Использование Scoring-модели в оптимизации UAC (Ads)
Былое и думы о каннибализации
Как поднять внутреннюю экосистему по сбору данных о кампаниях?
Эффективный контекст через сегментацию и автоматизацию
Опыт создания кейсов MediaNation – как не стесняться говорить о том, что, не стесняясь, делаешь
Использование новых данных аукциона Яндекс.Директа для построения прогнозов
Стоп-слова - друзья или враги?
Выход на запад через Upwork. От 0 до первого миллиона
Расчет основных метрик в интернет-рекламе при мультиканальной атрибуции
Построение сквозной аналитики для проекта Сантехника Онлайн
Data-driven маркетинг в сложных продажах
Берём от Google Ads всё: проверенные способы повышения эффективности рекламы
Ключевые изменения и тренды в Яндекс.Директе
BI система на службе рекламного агентства, делаем для себя, а не для клиента
Действительно сильный контент.
Самые свежие инструменты, которые сразу можно использовать на практике.
Знакомьтесь, общайтесь, делитесь опытом. Получите максимум полезных знакомств.
Ключевые онлайн-сервисы и новые предложения, бесплатные консультации и подарки.
Все об оптимизации работ для клиентской и агентской стороны.
Душевное общение со спикерами,
коллегами и партнерами.
Душевно, как посидеть с одноклассниками, только с горячительными напитками. И печеньки с собой приносить не надо.
1. Все говорят о предиктиве, но мало кто умеет использовать на практике.
2. Практические модели использования предиктива.
- Зачем нужен предиктив, как он работает? Основа скорринговой системы.
- Как использовать предиктивные сегменты в контекстной рекламе и других каналах.
- 7 примеров алгоритмов сегментации.
- Какие нужны условия, чтобы создать такую технологию или только использовать ее?
3. Тест, его оценка и масштабирование.
- Логика теста, его этапы, критичные условия.
- Выбор KPI, каналов, оригинальных кампаний для сравнения.
- Подготовка и запуск тестовых кампаний на примере Google ads и сегмента с высокой вероятностью покупки.
- Оценка результатов.
- Масштабирование - добавление в работу других каналов и алгоритмов.
- Как сравнивать предиктивные технологии?
Рассказ о том, как мы познакомились с миром мобильного маркетинга, почувствовали все боли работы с трекинг системами, научились работать с сырыми данными, строить свои Аудитории, автоматически запускать рекламные кампании, строить прогнозы конверсий на машинном обучении и обучать своим искусственным интеллектом другой ИИ на стороне Google и Facebook, дошли до вопроса автоматического построения воронки и поведения пользователей, выстроили систему разработки и тестирования креативов, а в финале сделали кейс о росте продаж на 300 с лишним процентов... и что нас ждёт впереди
1) Проблемы проведения А/Б тестов в Директе
2) Как сэкономить время при массовом проведении А/Б тестов объявлений?
3) Какой результат могут дать регулярные А/Б тесты?
4) Публичный скрипт для автоматизации регулярного A/B тестирования
Как заставить UAC оптимизировать только поисковую рекламу?
Как применить scoring-модели в UAC и повысить эффективность?
Когда объем трафика играет решающее значение, а сумма чека варьируется от десятка до нескольких тысяч долларов, стандартные решения по оптимизации работают недостаточно стабильно, или не дают желаемого результата. Причина тому - что для алгоритма событие есть событие, алгоритм не учитывает его качество. Алгоритмы основанные на ROI плохо работают в подобных сферах из-за большого разброса чека. Тогда на помощь приходит BIG DATA, построение моделей, создание кастомных событий и обучение алгоритмов покупать именно качественный трафик.
1. Что такое каннибализация. Ликбез.
2. Эконометрика, RFM, AB-тесты. Какие подходы и методы для оценки каннибализации мы используем в Яндекс.Маркете.
3. Оптимизация платных источников на основе полученных данных.
1. Что значит эффективность?
Атрибуция и сквозная аналитика как базис эффективности.
Выбор модели атрибуции и насколько сквозной должна быть аналитика?
2. Сегментация как основной инструмент эффективности
Семантика, устройства, гео и аудитории - основные центры сегментации.
Методики построение максимально непересекающихся сегментов при разреженной семантике.
3. Автоматизация нужных процессов
Гибкая автоматизация на основе независимых модулей.
Где проходит грань между полной автоматизацией, частичной и ручным управлением.
1. «Мы не сделали ничего особенного!» - главный барьер для начала работы над кейсом.
2. Мотивация внутри агентства: ежемесячный рейтинг лучших кейсов. И план выполнил, и премию получил.
3. Мотивация со стороны рекламных площадок (ThinkWithGoogle, Яндекс: Истории Успеха, Mail.ru): признание крупнейших рекламных площадок.
4. Тесты бета-версий как источник вдохновения.
5. Структура кейса, который хочется читать. Драма в основе всего.
- Как изменения в аукционе повлияли на кампании, статистика
- Как с помощью новых данных аукциона и накопленной статистики прогнозировать эффект от изменений ставок
- Как можно применить алгоритм для своих кампаний
- Кейсы применения алгоритма, результаты
1. Стоп-слова как маркер интента.
2. Классификация стоп-слов по интенту
3. Работа с операторами и минус-фразы. SEMTools - макросы для упрощения работы
4. Минус-слова через стоп-слова - подробный алгоритм подбора. Неочевидные сложности и их решение
5. Есть алгоритм - есть скрипт! Подбор слов от интента в один клик в SEMTools
- Что такое Апворк, краткий обзор, какие проекты и экспертиза востребованы в US, UK, AU.
- Фрилансер vs Агентство
- Оптимизация профиля, как выделяться и привлекать внимание, ранжирование исполнителей
- Поиск проектов, как и когда подаваться, с кем работать
- Коммуникации с заказчиками, надо ли знать английский на уровне «бог»
- Ведение проектов на апворке, разрешение споров
- Общий роадмап выхода на Апворк
1) кросс-канальное оценивание вероятности конверсии, расходов, стоимости конверсии
2) оценка упущенной прибыли и недополученных конверсий
3) математические модели поведения пользователя на сайте
4) формирование отчетности по мультиканальной атрибуции - основные метрики
Постановка целей и специфика взаимодействия
Как решить задачу объединения данных?
Как сделать свою модель атрибуции и работать по ней?
Проблемы больших клиентов в контекстной рекламе и способы их решения.
Как мы строили интернет-маркетинг для компании Immigrant Invest.
Компания занимает вопросами получения второго гражданства в странах Кипра, Мальты, Карибов. Чек начинается от 300 тыс. долларов — следовательно долгий цикл продаж и взаимодействие с многими рекламными каналами.
В рамках кейса будут по шагам разобраны процессы сбора данных Google Analytics, Salesforce и данных о расходах в Clickhouse.
Как устроена модель атрибуции (со всем sql-запросам). Prep-обработка данных. Примеры отчетов а Power BI.
Поговорим о развитии Директа как единой рекламной платформы для работы со всеми этапами воронки продаж и том, как он будет меняться дальше. А главное — на что обратить внимание специалистам при работе с новыми инструментами.
· Куда идём: новый инвентарь, продукты для всех уровней воронки и единое окно для всех закупок. Что уже работает «из коробки»?
· Новый интерфейс — это только начало.
· Автоматическая работа с семантикой: аргументы и кейсы
· Статистика без фантазий: честные эксперименты и их результаты
1) Агентство – такой же клиент, как и его клиенты, а это значит что KPI и результаты по разным проектам / спецам нужно сводить в одном месте для аналитики
2) Почему сделать на коленке не всегда подходит для таких задач?
3) Много источников данных, часть из них не имеет постоянной структуры, разве настройка, хранение и поддержка такой системы не будет стоить как космический корабль?