Умный таргетолог - это телеграм бот, который умеет анализировать интересы целевой аудитории под конкретные ниши. Это Facebook Marketing API + ChatGPT + структурированный опыт работы таргетологов за последние 10 лет.
Мы собрали все доступные интересы целевой аудитории, которые Meta Ads (в прошлом Facebook Ads) использует для показа ваших объявлений, соединили их с нужными алгоритмами на основе реального опыта и результатов рекламных кампаний и связали с ChatGPT, чтобы ускорить обработку данных.
Главная гипотеза заключалась в том, что имитировать работу таргетолога полностью невозможно ни при каких обстоятельствах. Но можно упростить эту работу, используя доступные нам инструменты, опыт десятка лет и толику ума для выведения алгоритма настройки и упорядочивания точных данных для контекста нейросети.
Теория.
Так как у нас нет цели объяснить, как работают нейросети или переписывать документацию упомянутых ресурсов, описываем теорию простым языком. Если вам не понятно - пропустите, просто поверьте, что для создания нашего бота было проделано очень - очень много работы.
Итак:
Берем у упорядочиваем опыт работы таргетологов в определенном формате, описанном в документации Openai API.
Парсим все интересы целевой аудитории, дополнительные интересы из Facebook Marketing API.
Создаем “зависимости”, используя модели психологических и поведенческих алгоритмов. За основу берем исследования Facebook, API и Facebook Marketing API, а также формат упорядочивания для обучения моделей Openai для получения кастомизированного ChatGPT.
Создаем файлы контекста для GPT модели - то, на что опираются нейросети при анализе и ответах.
Создаем уникальный алгоритм для связи всего со всем определенной конфигурации.
Создаем бот в Телеграм, как интерфейс взаимодействия пользователя с моделью.
Получаем качественного помощника по работе с настройкой таргетированной рекламы, который, по идее, должен сильно экономить время. Пустяковая задача, думали мы…
Из гипотезы в теорию, а от теории к практике.
Теория казалась чем-то простым и доступным, однако, на деле возник ряд препятствий. И разработка, обучение, формирование правил заняло несколько месяцев. Но не будем углубляться в скучную рутину “ноликов и единичек”...
Перейдем к делу.
У нас получается нечто, напоминающее описание характера и интересов человека.
Важно! Чтобы использовать нейросети более эффективно, нужно понимать, что никогда и ни при каких обстоятельствах, они не сделают работу за вас. Поэтому бот будет более эффективен, если вы придете к нему подготовленными и с ответами хотя бы на эти вопросы:
Что вы собираетесь рекламировать? (Общая информация) Опишите продукт, страну\страны и\или города. Например: Абонемент в фитнес центр в Акко, реклама планируется исключительно на город Акко.
Какова ваша потенциальная целевая аудитория? Опишите вкратце информацию о целевой аудитории и то, как вы видите ее потребности. Сформулируйте кратко, например “Девушки и парни в возрасте 20-25 лет, хотят на бесплатные занятия йогой на набережной Акко”
Какой бюджет предполагается потратить на рекламу? - укажите предполагаемый бюджет. Например: “5 евро в день”.
Это не займет много времени у вас, но результат работы бота будет куда более эффективным.
Для иллюстрации работы бота
Практический пример: нам нужно начать рекламу онлайн курса про Веб Дизайн с нуля в Израиле. Курс будет проходить онлайн, нужно учитывать некоторые особенности Израиля, ситуации и другие детали.
Начало работы
К сожалению, как и говорилось выше, собрать данные совсем без участия человека невозможно. Нужна базовая аналитика и вводные данные, и как можно больше данных, которые у вас уже есть, чтобы получить более эффективный результат.
Поэтому бот начинает с вопросов, на которые заранее мы подготовили ответы. И только после предоставления информации он выдает результат своего исследования.
Второй этап:
Нейросеть собирает данные из интернета из загруженных баз данных (их не одна) об интересах ЦА, о связях по интересам, методах рекламы, рекламных целях и еще много о чем, формируя ответ с интересами ЦА.
Вот пример ответа, с объяснениями после запроса о рекламе онлайн курса “Веб Дизайнер с нуля”:
Прямые интересы целевой аудитории - это очевидная часть, которая и так вам, скорее всего, понятна.
Веб-дизайн
Обучение онлайн
Графический дизайн
Эстетика и дизайн
Искусство и творчество
Косвенные интересы целевой аудитории - нейросеть определила, что подавляющее большинство целевой аудитории также интересуется этим:
Живопись
Фотография
Креативное мышление
Интерьерный дизайн
Креативные мастер-классы
Неочевидные интересы - чуть меньше половины целевой аудитории имеет и такие интересы, что в Meta Ads называю “психологические связи”, т.е. это те интересы, которые часто становятся “новыми” у предполагаемой ЦА:
Мотивационные курсы
Интерес к психологии
Карьерный рост и развитие
В целом, этого достаточно, чтобы использовать в настройках рекламы и получить хороший результат.
Дополнительные детали о которых вам следует знать:
Бот умеет не только находить интересы ЦА, но и делать дополнительный анализ данных, таких как бюджет или размер ЦА по странам. Собственно, более слабые функции, которые мы будем развивать дальше:
Бюджет - определяется на основе реальных результатов стоимости рекламы относительно результата, в том числе и с использованием этого чат бота (данные будут обновляться).
Размер ЦА - определяется числовым значением по алгоритму, который мы писали сами, который определяет более-менее реалистичный размер целевой аудитории. (Эта опция на стадии обучения и тестирования).
Прогрев - определяем по истории разных кампаний, где нам известен результат рекламы с прогревом или без. Так же тут добавлена особая база данных, которая формировалась на основании триггеров и интересов ЦА.
Эти три опции, как и весь бот, находятся на стадии тестирования, и на данный момент инструмент сбора данных по интересам работает на отлично, и мы (не только мы) активно его используем в реальной работе.
Бот работает на платном API, возможно, это изменится в будущем, и в настройках появится возможность добавить свой ключ Open AI API дабы сократить наши расходы. Но пока вы можете спокойно пользоваться этим ботом, а мы будем писать про обновления в этой статье.
Попробовать: @targeting_insight_bot
Вводные, которые стали понятнее из использования Facebook Marketing API
Социальная сеть создает некое подобие паутины, окутывая пользователей связями, которые называет интересами. Если мы возьмем за основу понятие “Портрет пользователя”, то получим некий собирательный образ, который можно выразить в интеллектуальной карте интересов, описания поведенческой модели и т.д.
Meta делает примерно так же, но рассматривает одного человека, а не группу, связывая его с “похожими” людьми, выстраивая интересы по принципу значимости. Что в сумме дает динамичную систему связей формирующую нужную нам потенциальную целевую аудиторию.
По сути, если вы, например, интересовались Йогой много, часто и вообще это ваша жизнь, тут все понятно - этот интерес имеет приоритет. Но, если вы лайкнули пост друга про спортзал - вы попали в зону интересов “Спорт”, лайкнули дважды, трижды и вот вы уже в зоне определения потенциальной целевой аудитории для рекламы спортзала или фитнес тренеров.
В реальности, все это работает сложнее и за одним пользователем прикреплено огромное количество самых разнообразных интересов с самыми разными оценками значимости для него. При чем, эти связи в постоянной динамике у активных пользователей - их интересы могут быстро измениться.
Уверен, вы это замечали по своей ленте, когда вдруг, случайно, вам попался например Reals с котиками, хотя раньше вы ни разу ими не интересовались и вообще, вы - собачник. Но тут милые и пушистые котята привлекли ваше внимание, и вы пролистали пару роликов с ними. А потом обнаружили, что половина вашей ленты в милых котятах.
Работа таргетолога строится из нескольких этапов, главными (на мой взгляд) по определению потенциальной ЦА, это определение интересов так, чтобы нейросеть Meta Ads получил как можно полную картинку и смогла направить вашу рекламу на тех, кому она действительно интересна.
В итоге, это понимание сложных связей и привело к некоторой гепотизе: если скормить ChatGPT упорядоченный опыт работы реальных таргетологов, файлик со всеми интересами, картами связей и т.д. из Facebook Marketing Api, если написать огромнейшие правила, создающие контекст работы модели gpt-4, то мы получим более быстрый способ находить нужные нам данных об интересах целевой аудитории в том формате, в котором их видит сама социальная сеть.
Буду признателен, если те, кто пробует его в работе, расскажет о результатах. Или, если вы столкнетесь с ошибками - пишите, мы будет все исправлять.
Наша цель - создать действительно эффективного помощника.
Телеграм-канал
