Die Digitalagentur MGCom und Roxot führten eine Werbekampagne durch, um Kreditkarten für Rosbank zu bewerben. Das Team testete Aktivierungen mit neuer Technologie, um Targeting mithilfe von chatgpt zu erfassen. Dadurch konnte sie Post-View-Bewerbungen erhalten, die 27 % günstiger waren als der Durchschnitt für andere programmatische Praktika. Gleichzeitig fiel die CTR – das Verhältnis von Klicks zu Impressionen – der Kampagne doppelt so hoch aus.
Problem: Kann ein neuronales Netz die Zahl der Kreditkartenanträge erhöhen?
Rosbank wandte sich an die Agentur MGCom, um für eines ihrer Hauptprodukte zu werben – Kreditkarten. Die Teams von MGCom und Roxot standen vor der Aufgabe, neue einzigartige Berichterstattung zu finden und die Kosten für Post-View-Anträge zu senken.
Das Team musste ein effektives Zielgruppensegment finden und die Ergebnisse mit Standard-Targeting-Indikatoren auf ähnlichen Plattformen vergleichen. Ein neues Werkzeug ist das neuronale Netzwerk. Die Spezialisten von Roxot wählten das Segment aufgrund einer Technologie aus, die es ermöglicht, anstelle einer Person den Textinhalt der vom Benutzer besuchten Seiten zu analysieren. Und ermitteln Sie seine Interessen auch anhand des Kontexts und der Bedeutung des Inhalts und nicht nur anhand von Schlüsselwörtern, und wählen Sie relevante Werbung aus.
Als Haupt-KPIs für den Teststart wählte das Projektteam Post-View-Conversions und berücksichtigte auch die CTR. Da das MGCom-Team gleichzeitig wusste, dass es sich um einen Pilotstart handelte, ging es davon aus, dass die endgültige CRL über dem Benchmark liegen würde, da die Analyse von Kampagnen und Statistiken für die anschließende Optimierung bei neuen Flügen Zeit in Anspruch nimmt.
Antwort
Die Werbekampagne für Rosbank dauerte einen Monat. Das MGCom-Team wählte Bannerplatzierungen in Roxot als Tool und für „ChatGPT Targeting“ war der Hauptparameter das Interesse des Kunden am Erhalt einer Kreditkarte.
Ein wenig zur Mechanik:
- Roxot sammelt den Textinhalt der Seiten, die Benutzer besuchen.
- Die gesammelten Informationen werden über die API an ChatGPT gesendet.
- ChatGPT analysiert Text, um die Themen und die Bedeutung des Inhalts zu bestimmen.
- Basierend auf der Analyse markiert Roxot die Seiten-URL und den Benutzer in Cookies.
- Die Werbung wird im gesamten Netzwerk gezielt an Nutzer gerichtet, die Seiten mit relevanten Inhalten besucht haben, und unter Berücksichtigung zusätzlicher Daten direkt auf diesen Seiten.
Die Lösung hat Zugriff auf Daten aller Seiten des Roxot-Werbenetzwerks und kann relevante Inhalte erkennen, auch wenn auf der Seite keine Schlüsselwörter zu einem bestimmten Thema vorhanden sind.
Für das Produkt „Kreditkarten“ haben Experten folgende Kategorien identifiziert:
- Artikel, die Terminologie im Zusammenhang mit Finanzprodukten enthalten, zum Beispiel: Kreditzins, Cashback, Geldtransfers;
- Materialien zum Vergleich oder zur Bewertung von Kreditprodukten;
- Texte zum persönlichen Finanzmanagement und zur Budgetierung
- Kreditkartenantragsseiten;
- Tools zur Bonitätsprüfung;
- etwaige Beschreibungen von Bankkarten und ihrer Funktionalität;
- Beratung zur Überwindung finanzieller und Lebensschwierigkeiten.
Gleichzeitig können Sie mit „ChatGPT Targeting“ kritische Materialien herausschneiden und so Anzeigen nur auf Seiten mit markensicheren Inhalten schalten. Beim Start der Kampagne schloss das Team zusätzliche Einschränkungen (mit Ausnahme von Benutzern, die zuvor eine Anfrage auf der Website hinterlassen hatten) für andere Zielgruppen aus, da bei der Arbeit mit einer engen Zielgruppe das Risiko besteht, dass das Segment in wenigen Tagen vollständig umgesetzt wird oder kollidiert ein Zwischenstopp in der Republik Kasachstan.
Fortschritt der Kampagne
Vor Beginn der Werbekampagne richtete MGCom den automatischen Download von Post-View- und Post-Click-Conversions aus dem Adriver-Analysesystem ein. Ein zusätzlicher benutzerdefinierter Roxot-Parameter wurde in das Pixel geschrieben – er lieferte statistische Uploads zu Segmenten nach einem vorgegebenen Prinzip, und das MGCom-Team stellte tägliche Uploads basierend auf Post-Click- und Post-View-Conversions von Adriver in einer für die Analyse geeigneten Aufschlüsselung bereit. Dadurch konnten die Spezialisten von Roxot eine tägliche Optimierung auf Basis von Post-Click-Indikatoren durchführen und das Budget auf weitere vom neuronalen Netzwerk ausgewählte Conversion-Targetings verteilen.
Ergebnisse
Als Ergebnis der Kampagne erwies sich Werbung mit ChatGPT für Post-View- und Post-Click-Anwendungen im Vergleich zu Standard-Zielgruppen- und Verhaltens-Targeting als 27 % günstiger. Gleichzeitig ist die CTR doppelt so hoch, was zu einem Rückgang des CPC und der Kosten für die Gewinnung eines Benutzers auf die Website führte. Basierend auf den Ergebnissen der Kampagne stellte sich heraus, dass ChatGPT-Targeting im Vergleich zu herkömmlichem Interessen-Targeting effektiver sein kann.
Das Ausfüllen eines Antrags ist eine arbeitsintensivere Aktion als nur das Klicken auf ein Banner, und dafür muss der Benutzer motiviert werden, eine Kreditkarte auszustellen, sagen Roxot-Vertreter. Mit „ChatGPT Targeting“ können Sie solche Personen finden und ihnen Werbung in dem Moment zeigen, in dem sie Interesse an dem Produkt zeigen, im Gegensatz zur herkömmlichen Methode, die mit retrospektiven Daten arbeitet. Durch die Ausrichtung der Zielgruppe auf das Thema der konsumierten Inhalte ist die Reichweite und Relevanz der Kampagne hoch, was sich in den Kennzahlen widerspiegelt.
Einblicke
Ein neuronales Netzwerk hilft dabei, ein Publikum zu gewinnen, das die Absicht hat, eine gezielte Aktion durchzuführen. „Mit dem Standardansatz, ein schmales Publikum zu finden, stehen wir vor dem Problem einer geringen Berichterstattung. Mit ChatGPT können Sie die Suche nach Ihrer Zielgruppe viel schneller und effizienter bewältigen und zeigen gute Ergebnisse nicht nur bei der CTR, sondern auch bei den Funnel-, PV- und PC-Anwendungen. Es ist wichtig, DSP-Daten mit täglichen Post-View-Downloads aus dem Analysesystem anzureichern, damit eine Optimierung für gezielte Aktionen möglich bleibt“, so die Experten.
Shpak Sergey, Leiter der Gruppe für die Arbeit mit Medienkunden bei MGCom:
Technologien und neue Lösungen geben uns die Möglichkeit, auch in engen Nischen wettbewerbsfähige Ergebnisse zu erzielen und tiefer mit Zielgruppen und Daten zu arbeiten. Letztlich erfüllen wir die vom Kunden vorgegebenen KPIs nicht nur, sondern übertreffen diese und finden zusätzliche Möglichkeiten, Kampagnen effektiver durchzuführen.
Andrey Chesnokov, Leiter digitale Attraktion bei Rosbank:
Rosbank ist immer offen für neue Wege der Interaktion mit seinem Publikum und wir haben bereits viele neue und nicht standardmäßige Ansätze auf dem Markt getestet. Heutzutage ist es schwierig, Hype von wirklich nützlichen Technologien zu trennen, aber gemeinsam mit Roxot und MGCom konnten wir das sensationelle ChatGPT effektiv in den Werbeaktivitäten der Bank einsetzen. Wir planen, weiterhin mit der Zeit zu gehen und weiterhin mit Technologien im Bereich künstlicher Intelligenz und neuronaler Netze zu experimentieren, um die Wirksamkeit unserer Werbekampagnen zu steigern.
Radmir Nasyrov, Gründer und CEO von Roxot:
ChatGPT definiert die Wirksamkeit programmatischer Werbung neu. Der Fall von Rosbank und MGCom veranschaulicht dies anhand realer Zahlen perfekt. Wir erhalten Zugang zu einer völlig neuen, relevanten Zielgruppe, die mit herkömmlichem Targeting nicht erreicht werden konnte. Potenziell bedeutet dies zusätzliche Dutzende, Hunderte neuer Konvertierungen, Verkäufe und Kunden.
„ChatGPT Targeting“ steht allen Roxot-Werbetreibenden zur Verfügung. Für die Platzierung von Werbekampagnen können Sie sich an den Gründer und CEO von Roxot wenden Radmir Nasyrov auf Telegram.
