O gerenciamento manual de lances por palavras-chave tornou-se ineficiente há muito tempo. Os leilões modernos de publicidade do Yandex e Google ocorrem em milissegundos. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam em tempo real mais de 100 sinais para cada usuário antes de exibir um anúncio: sistema operacional, histórico de buscas, hora do dia, geolocalização precisa, condições climáticas e capacidade de pagamento.
Configuramos autoestratégias de anúncios («Máximo de conversões», «Otimização da rentabilidade») para que funcionem para suas vendas reais, e não apenas cliques. Treinamos algoritmos com dados limpos, conectamos a transferência de conversões offline do seu CRM e construímos estratégias de portfólio para distribuição uniforme dos orçamentos.
Redução do custo médio por lead (CPA) com o aprendizado correto do Smart Bidding
Aumento do volume de conversões mantendo o orçamento mensal atual de publicidade
Sinais são processados pela rede neural em frações de segundo durante cada leilão de lances
Otimização contínua de orçamentos e eliminação de tráfego sem conversão
Os algoritmos de aprendizado de máquina são inteligentes, mas não conhecem o seu negócio. Se você treina o modelo com metas automáticas do Metrica (como um clique em um botão), ele encontrará milhares de usuários que adoram clicar, mas não compram nada. Nós construímos um funil de sinais qualificados.
Não confiamos na automação às cegas, mas gerenciamos os sinais de treinamento dos algoritmos.
A IA deve entender a diferença entre uma subscrição de notícias barata e uma compra de 50 000 ₽. Atribuímos a cada objetivo no site um peso (valor) com base no lucro real.
O algoritmo otimiza automaticamente o orçamento publicitário em favor dos grupos de audiência que realizam as compras mais valiosas, maximizando o ROMI.
Muitas vezes, uma solicitação no site é apenas o primeiro contato. O negócio é fechado pelo gerente por telefone após 3 dias. Configuramos a transferência de dados via API do seu CRM de volta para as contas de anúncios do Yandex e Google.
A rede neural é treinada para encontrar clientes que pagam as faturas, e não apenas deixam solicitações de teste.
Se tem poucas vendas no site, o algoritmo não terá dados suficientes para a aprendizagem. Construímos uma hierarquia de sinais: treinamos o modelo com microações frequentes (adicionar ao carrinho, visualizar 3 páginas, clicar nos contactos).
Isso dá ao algoritmo a massa crítica de dados necessária para a otimização estável de lances, mesmo com um orçamento pequeno.
Processo sequencial de calibração de analítica, execução de testes e busca do retorno sobre o investimento das campanhas.
Verificamos o funcionamento correto do Yandex Metrica e Google Analytics 4. Limpamos metas duplicadas, removemos autometas indesejadas, configuramos a marcação UTM.
Conectamos o rastreamento de e-commerce: enviamos para os painéis dados sobre o valor do carrinho, composição do pedido, marcas e categorias dos produtos comprados.
Escrevemos scripts de envio de eventos offline (pagamento de fatura, medição realizada, venda concluída) do CRM para o Yandex Metrica e Google Ads via Measurement Protocol.
Agrupamos campanhas em portfólios para acumular estatísticas. Definimos restrições iniciais de Target CPA ou participação nos custos de publicidade (DCR).
Lançamos um teste split controlado: uma parte do público vai para a autoestratégia, a segunda para o grupo de controlo. Comparamos o custo real por lead.
Aumentamos gradualmente os orçamentos sem readequar a estratégia, monitoramos o desgaste dos criativos, redistribuímos os limites a favor de combinações lucrativas.
Utilizamos algoritmos de ML integrados de sistemas de anúncios e plataformas analíticas externas.
Estratégias automáticas de otimização de conversões e rentabilidade na Rede de Pesquisa e Display da Yandex (RSYA) e na Pesquisa. O algoritmo aprende com o comportamento de milhões de usuários russos.
Estratégias Target CPA, Target ROAS e Maximize Conversions baseadas em redes neurais do Google. Funciona de forma eficaz em campanhas Performance Max e YouTube Ads.
Ferramentas de rastreamento no servidor (para proteção contra bloqueadores de anúncios) e painéis interativos do Looker Studio para monitorar o progresso do treinamento de autoestratégias.
O preço depende do número de contas de anúncios, volume de conversões no site e integração com CRM.
| Recursos | Auditoria e configuração Preparação da análise e lançamento de estratégias 65 000 ₽ Prazo: a partir de 7 dias Solicitar | Popular Otimização de ROAS Integração de e-commerce e conversões offline do CRM 110 000 ₽ Prazo: a partir de 15 dias Solicitar | Gestão de publicidade com IA Lançamento e gestão abrangente de testes A/B a partir de 180 000 ₽ Prazo: a partir de 30 dias Discutir |
|---|---|---|---|
| Auditoria e limpeza de metas analíticas | Completo | Completo | Completo |
| Configuração do valor de conversões (Value Rules) | Configuração básica | Dinâmica (e-commerce) | Margem integrada ao CRM |
| Transferência de pagamentos offline do CRM via API | Configuração de webhooks/API | Conector completo com fila | |
| Realização de testes A/B limpos | 1 teste A/B no Yandex | Testes regulares de estratégias e criativos | |
| Dashboard Looker Studio para ROMI | Básico | Dashboard personalizado do Looker | |
| Período de gestão e suporte | 14 dias após a configuração | 30 dias de gestão e otimização | 60 dias de gestão completa |
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