El control manual de ofertas por palabras clave dejó de ser eficaz hace tiempo. Las subastas publicitarias modernas de Yandex y Google se producen en milisegundos. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan en tiempo real más de 100 señales de cada usuario antes de mostrar un anuncio: el sistema operativo, el historial de búsquedas, la hora del día, la geolocalización precisa, las condiciones meteorológicas y la capacidad de pago.
Configuramos las autoestrategias publicitarias («Máximo de conversiones», «Optimización de la rentabilidad») para que trabajen para sus ventas reales y no solo por clics. Entrenamos los algoritmos con datos limpios, conectamos la transferencia de conversiones offline desde su CRM y creamos estrategias de cartera para una distribución uniforme de los presupuestos.
Reducción del costo promedio por lead (CPA) con la configuración correcta de Smart Bidding
Crecimiento del volumen de conversiones manteniendo el presupuesto publicitario mensual actual
Señales procesadas por la red neuronal en fracciones de segundo durante cada subasta de anuncios
Optimización continua de presupuestos y eliminación del tráfico sin conversiones
Los algoritmos de aprendizaje automático son inteligentes, pero no conocen su negocio. Si entrena el modelo con objetivos automáticos de Metrica (como hacer clic en un botón), encontrará miles de usuarios a los que les gusta hacer clic pero no compran nada. Nosotros construimos un embudo de señales de calidad.
No confiamos ciegamente en la automatización, sino que gestionamos las señales de aprendizaje de los algoritmos.
La IA debe entender la diferencia entre una suscripción de noticias barata y una compra de 50 000 ₽. Asignamos a cada objetivo en el sitio web un peso (valor) basado en el beneficio real.
El algoritmo optimiza automáticamente el presupuesto publicitario a favor de aquellos grupos de audiencia que realizan las compras más costosas, maximizando el ROMI.
A menudo, una solicitud en el sitio es solo el primer contacto. La transacción es cerrada por un gestor por teléfono a los 3 días. Configuramos la transmisión de datos mediante API desde su CRM de vuelta a los paneles publicitarios de Yandex y Google.
La red neuronal aprende a encontrar clientes que pagan las facturas, y no solo aquellos que dejan solicitudes de prueba.
Si tiene pocas ventas en el sitio web, el algoritmo no tendrá suficientes datos para entrenarse. Establecemos una jerarquía de señales: entrenamos al modelo con microacciones frecuentes (añadir al carrito, ver 3 páginas, hacer clic en contactos).
Esto le da al algoritmo la masa crítica de datos necesaria para la optimización estable de las pujas, incluso con un presupuesto pequeño.
Proceso secuencial de calibración de analítica, lanzamiento de pruebas y rentabilización de campañas.
Comprobamos el correcto funcionamiento de Yandex Metrica y Google Analytics 4. Limpiamos objetivos duplicados, eliminamos autoobjetivos no deseados y configuramos el etiquetado UTM.
Conectamos el seguimiento de comercio electrónico: enviamos a las plataformas datos sobre el valor del carrito, la composición del pedido, las marcas y las categorías de los productos comprados.
Escribimos scripts para transferir eventos offline (pago de factura, medición exitosa, venta cerrada) desde el CRM a Metrica y Google Ads a través del Measurement Protocol.
Combinamos las campañas en carteras para acumular estadísticas. Establecemos límites iniciales de Target CPA o porcentaje de inversión publicitaria (ROAS/DDR).
Lanzamos un test A/B controlado: una parte de la audiencia va a la estrategia automática y la otra al grupo de control. Verificamos el coste real por solicitud.
Aumentamos gradualmente los presupuestos sin reentrenar la estrategia, monitoreamos el desgaste de los creativos y redistribuimos los límites a favor de las combinaciones rentables.
Utilizamos algoritmos de ML integrados en los sistemas publicitarios y plataformas analíticas externas.
Estrategias automáticas de optimización de conversiones y rentabilidad en la Red de Anuncios de Yandex (YAN) y Búsqueda. El algoritmo aprende del comportamiento de millones de usuarios rusos.
Estrategias de Target CPA, Target ROAS y Maximize Conversions basadas en redes neuronales de Google. Funciona eficazmente en campañas de Performance Max y YouTube Ads.
Herramientas de seguimiento en el servidor (para protección contra bloqueadores de anuncios) y cuadros de mando interactivos de Looker Studio para monitorizar el progreso del aprendizaje de auto-estrategias.
El precio depende de la cantidad de cuentas publicitarias, el volumen de conversiones en el sitio y la integración con CRM.
| Funcionalidades | Auditoría y configuración Preparación de la analítica y lanzamiento de estrategias 65 000 ₽ Plazo: a partir de 7 días Solicitar | Popular Optimización de ROAS Integración de e-commerce y conversiones offline de CRM 110 000 ₽ Plazo: desde 15 días Solicitar | Gestión publicitaria con IA Lanzamiento y gestión integral de pruebas split desde 180 000 ₽ Plazo: desde 30 días Hablar |
|---|---|---|---|
| Auditoría y limpieza de objetivos de analítica | Completo | Completo | Completo |
| Configuración del valor de conversión (Value Rules) | Configuración básica | Dinámica (e-commerce) | Integrada con el margen de CRM |
| Transferencia de pagos offline desde el CRM por API | Configuración de webhooks/API | Conector completo con cola | |
| Realización de pruebas A/B limpias | 1 prueba A/B en Yandex | Pruebas regulares de estrategias y creatividades | |
| Dashboard de Looker Studio para ROMI | Básico | Panel de Looker personalizado | |
| Período de gestión y soporte | 14 días después de la configuración | 30 días de gestión y optimización | 60 días de gestión completa |
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