​​Записи докладов с конференции Яндекса Data&Science: маркетинг, которая проходила летом 2018 года. Ниже список докладов о том, как машинное обучение помогает в маркетинге и развитии бизнеса.

- Дискуссия «Машинное обучение: как вывести маркетинг на новый уровень»
- ML в реальной жизни маркетолога
- Автотаргетинг в Директе
- «Многорукие бандиты» в рекомендациях
- Заменяем оператора колл-центра искусственным интеллектом: ожидания, практика и перспективы
- Как извлечь из сырых данных пользу для мультиканального ритейла — на примере М.Видео
- Три истории про машинное обучение в офлайн-ритейле

Ну или можете посмотреть полную трансляцию конференции по этой ссылке.

via @MarkeTech

​​Если вы маркетолог и краем уха что-то слышали про крутость Google BigQuery — то вот хорошая статья, в которой простым языком описываются возможности, особенности и преимущества использования этого сервиса для продуктовой и маркетинг аналитики.

via @MarkeTech

​​Паша Кузнецов провел крутой вебинар и поделился опытом построения MarTech'а в Zalando. К слову, Zalando входит в ТОП-10 самых больших ecommerce маркетплейсов в мире и у них весь performance полностью автоматизирован.

Преза: http://bit.ly/2K26jB3

Видео: http://bit.ly/32oKi5K

via @MarkeTech

​​Обычно, анализируя эффективность рекламы, считают, сколько она принесла конверсий. Но это не значит, что бизнес не получил бы такого количества конверсий/дохода, если бы не размещал эту рекламу. Для больших и известных компаний часть этих конверсий произошла бы и так из-за «раздавания листовок возле входа в магазин». То есть все конверсии от рекламы можно поделить на те, которые просто «перетекли» из других каналов (эффект каннибализации), и на те, которые произошли непосредственно под влиянием рекламы. Conversion/Revenue Lift — это прирост конверсий или дохода, который вы получаете в результате рекламы. Важно знать именно прирост конверсий/дохода от рекламы и оптимизировать эту метрику, чтобы итоговый доход компании увеличивался, а не просто перетекал из одного канала в другой. К слову, в Facebook есть готовый инструмент, решающий эту задачу, он так и называется Conversion Lift.

via @MarkeTech

​​Олег Якубенков в своем блоге написал классную статью об особенностях роста через покупной рекламный трафик — какие у нее есть ограничения и скрытые риски, к каким последствиям может привести их игнорирование, как сделать модель роста через покупной трафик устойчивой и защищенной. Подробнее: http://bit.ly/2MuBndL

via @MarkeTech

​​Хорошая обзорная статья про возможности people-based системы аналитики — Facebook Analytics. Она пока что не заменит Google Analytics, но поможет получить больше данных о поведении ваших пользователей и, возможно, натолкнет на какие-то инсайты.

http://bit.ly/38aPopW

via @WebAnalyst

​​Как мерять эффективность бренда? Как понять насколько он стал «лучше» после масштабной рекламной кампании? А как это повлияло на продажи? Почитайте, что про это думают разные маркетологи и какие они используют метрики, чтобы мерять разные «стороны» своего бренда: http://bit.ly/3bVY7hQ

via @MarkeTech

​​Андрей Москалец рассказал про сервис RusVectōrēs, который позволяет подобрать похожие слова с разным уровнем идентичности их контекста. Потом их можно использовать в рекламе для расширения вариантов ключевых слов или наоборот — для пополнения списка минус слов. А по этой ссылке находится подробный туториал, в котором подробно показать как выполнять базовые операции над векторами слов и как работать с API сервиса на языке Python. У сервиса есть свой Telegram канал с новостями проекта — @rusvectores.

via @MarkeTech

​​Илья Кацов еще на первом Матемаркетинге рассказал про внедрение AI/ML в маркетинговых операциях и в целом про методологию построения систем автоматического принятия решений для маркетинговых кампаний, включая такие аспекты как таргетирование, бюджетирование, и ценообразование. Видео-запись доклада: http://bit.ly/2TJ0KeU.

Кстати, Илья автор крутой книги по современному маркетингу Introduction to Algorithmic Marketing, PDF версия которой распространяется абсолютно бесплатно.

via @MarkeTech

​​Только что началась онлайн конференция по маркетинговым технологиям в сфере недвижимости — МарТех.Недвижимость

Ссылка на трансляцию: http://bit.ly/2xxwfkx
Программа конференции: http://bit.ly/3aT0xNa

via @MarkeTech

Всем привет. Ловите скрипт для экстренной остановки всех кампаний в аккаунте Google Ads.
Скрипт останавливает все активные кампании при первом запуске и запоминает все, что было выключено. При втором запуске скрипт возобновляет остановленные ранее кампании.

https://bit.ly/2QIFZPM

​​В Google есть свой собственный сервис для проведения исследований через онлнай-опросы — Google Surveys. На Habr'e вышла хорошая обзорная статья о плюсах и минусах этого сервиса, а также для каких проектов его можно использовать: https://bit.ly/2y7Hn88

via @MarkeTech

​​3 апреля пройдет Marketing & ML MeetUp'20 — бесплатный онлайн-митап по использованию AI & ML в маркетинге. Специалисты по Machine Learning, Artificial intelligence, автоматизации маркетинговых задач расскажут о новинках в области, о решение нетривиальных задач и о том, как это применять в бизнесе.

Регистрация: https://bit.ly/2QYckCp
Записи прошлогодних докладов на YouTube: https://bit.ly/2WUVwQk

via @MarkeTech

​​Facebook Pixel позволяет собирать аудиторию ремаркетинга по определенным событиям или автоматически оптимизировать по ним показ Facebook рекламы. На сайте это можно сделать через Javanoscript код, в мобильных приложениях – через Facebook SDK. Но как отслеживать события, которые происходят за пределами сайта? Это можно сделать с помощью Server-side API и в этой статье описано, как его настроить.

https://bit.ly/2XxTMg3

via @MarkeTech

​​Google анонсировал сервис Google Ads Data Hub, который позволит на уровне событий объединять собственные данные с данными о Google рекламе, не нарушая конфиденциальность пользователей. Похоже, что Google наконец-то дал единственную возможность мерять эффективность рекламы с учетом ее показов на разных устройствах одного пользователя, по его Google ID.

Подробнее в блоге Google: https://bit.ly/2KoTj8c
via @MarkeTech

​​Станислав Беркутов поделился решением, которое предотвращает показ поисковой Google Ads рекламы по тем запросам, которые занимают высокие позиции в органической выдаче.

https://bit.ly/2WwLdjE

via @MarkeTech

​​Больше года назад Google представил свою платформу для построения товарных рекомендаций на основе готовых ML-моделей — Recommendations AI. Влад Патенко из украинского офиса Google рассказывал о нем на конференции Analyze в 2019 году: https://www.youtube.com/watch?v=ISI-wFH4UlY

Кстати, вы можете получить бесплатный доступ и к остальным докладам по этой ссылке: https://bit.ly/2UnzLWt

via @MarkeTech

​​21 мая пройдет онлайн-конференция про рекламу и adtech — «Adsider LIVE». С интересными докладами выступят спикеры из таких компаний, как AppsFlyer, Criteo, Coca-cola, ID5. Присоединяйтесь, если вам интересно узнать о рекламе и маркетинг-технологиях в post-cookie мире)

Промокод на скидку 20% для моих подписчиков: Adsider4Friends
Билеты здесь: https://bit.ly/3dH1qd0

via @MarkeTech

🔥 Новый скрипт от chiliad!

Проверка ошибок и опечаток в объявлениях Google Ads.

Наверное, такое было у всех, когда вам присылают скрин с ошибкой в объявлении и от этого становится стыдно. Чтобы это минимизировать и создали этот скрипт.

Фишки скрипта:

- Минимальные настройки, только вставить ссылку на Google Таблицу и разметить ярлыком кампании;

- Если будут найдены баги, то скрипт обновляется удаленно и вам не нужно ничего менять в коде.

Доступно по ссылке: https://bit.ly/2MJaSB0

​​Для многих компаний оценка медийных рекламных кампаний — тот еще челендж. А некоторые вообще не используют такую рекламу, потому что не могут нормально измерять ее эффект на бизнес. Я, например, сторонник incrementality подхода. 18 июня пройдет бесплатный вебинар по теме сравнения разных способов оценки медийки. Влад Флакс расскажет, как можно решать эту задачу с помощью разных инструментов, а также про их ограничения. Если эта тема вам так же интересна как и мне, то регистрируйтесь по ссылке: https://bit.ly/2XVZ5pm

via @WebAnalyst

​​Хорошая подборка из 50 источников данных, которая поможет принимать маркетинговые решения. Ресурсы сгруппированы по таким категориям:
- Потребительское поведение
- Исследования рынков
- Исследования сайтов и мобильных приложений
- Интернет-аналитика
- Цифровизация
- Email-маркетинг
- Интернет-реклама

https://bit.ly/31PGzlc

via @MarkeTech