Корректировка медиаплана: борьба с ростом CPL из-за ИИ-рекомендаций

Рост стоимости лида (CPL) — сигнал тревоги для любого перформанс-маркетолога. Если вы видите, что CPL увеличивается, но не наблюдаете соответствующего падения конверсии или реального спроса, причиной может быть так называемое «эхо» ИИ-рекомендаций. Это ситуация, когда алгоритмы рекламных площадок начинают показывать вашу рекламу аудитории, которая уже имела контакт с вашим брендом или продуктом, или же аудитории, которая лишь косвенно соответствует вашим критериям, но ИИ считает её «похожей». В итоге вы платите за лиды, которые могли бы получить дешевле или которые изначально не так ценны. Чтобы скорректировать медиаплан в такой ситуации, необходимо глубоко анализировать источники трафика, пересматривать стратегии таргетинга и внедрять многоуровневую систему оценки качества лидов. Это позволяет перенаправить бюджет на более эффективные каналы и аудитории, где каждый рубль приносит максимальный ROMI.

Как ИИ-рекомендации влияют на рост CPL

Современные рекламные платформы активно используют искусственный интеллект для оптимизации показов и таргетинга. Это мощный инструмент, который может существенно улучшить результаты кампаний. Однако у него есть и обратная сторона. ИИ стремится расширять аудиторию, чтобы найти больше потенциальных клиентов, что порой приводит к неоптимальным тратам. Допустим, вы настроили кампанию на новую аудиторию. ИИ проанализирует её и начнет искать похожих пользователей, расширяя охват. Сначала это может приносить хорошие результаты, но со временем качество этой «похожей» аудитории падает. Вы начинаете получать лиды, которые стоят дороже, потому что их конверсия ниже, а рекламная система по-прежнему «верит», что они ценны, исходя из исторических данных.

Другой сценарий — эффект «выгорания». Когда ИИ-алгоритм находит эффективную аудиторию, он начинает активно показывать рекламу именно ей. Со временем эта аудитория «устает» от ваших объявлений, её интерес падает, а стоимость клика и конверсии растет. При этом система может продолжать считать её целевой. В результате CPL увеличивается, хотя реальный спрос среди новых пользователей, которых ИИ мог бы привлечь, остаётся высоким.

Анализ источников роста CPL: что измерять

Прежде всего, нужна глубокая аналитика. Недостаточно просто констатировать рост CPL. Важно понять, откуда он взялся. Разложите свои кампании по максимально детализированным сегментам: по рекламным площадкам, по кампаниям, по группам объявлений, по таргетингам, по креативам. Отследите динамику CPL в каждом из этих сегментов.