Директ оптимизация: Максимум конверсий

Содержание

Оптимизация Яндекс Директ на звонки.

Для оптимизации используется технология коллтрекинга
Все звонки на ваши номера уже сегодня отправятся в Яндекс

Зарегистрироваться

Инструкции

Общее
Подключение
Google Tag Manager
Вопросы и ошибки
Настройка Zoiper
Медленная подмена
Оптимизация Яндекс Директ

Интеграции

Яндекс Метрика
Google Analytics
Albato
ApiX-Drive
Bitrix24 CRM
AmoCRM
Webhooks / API

Телефония и АТС

Мобильные номера
Zadarma
Asterisk
OnlinePBX
Sipuni
MCN Telecom
Мегафон
МГТС
ДОМ. РУ
Гравител
Энфорта
ТТК Транстелеком

Конструкторы и CMS

Тильда
Битрикс24
1С Bitrix
Joomla
Другие

Регионы
Видео

Оптимизация Яндекс Директ

После введения Яндекс Директом стратегий «Оптимизация конверсий» практически отпала необходимость в автоматических биддерах,
которые корректируют ставки. Теперь можно настроить стратегию так, чтобы коллтрекинг передавал в Яндекс Директ звонки, а последний самостоятельно удерживал желаемую среднюю цену конверсии (звонка) или
платить только целевые визиты, т.е. только за визиты посетителей, которые совершали звонки.

Для этого необходимо выполнить следующие настройки:

Подключить коллтрекинг AlloStat и передать звонок в Яндекс Мeтрику. Это первый шаг, т.к. коллтрекинг автоматически создаст
цель в Мeтрике.
Связать Яндекс Директ с Мeтрикой и выбрать в Яндекс Директ цель «Звонок (IncomingCall)».

Подключить коллтрекинг AlloStat

Для подключения можно использовать Мобильные номера.
Или номера десяти интегрированных операторов.
Подробная инструкция по подключению.

Настройка интеграции Яндекс Директ и Мeтрики

Перейти в настройки кампании.
Привязать счетчик Мeтрики, куда будут передаваться звонки.
В блоке «Стратегия» выбрать «Оптимизация конверсий» и оптимизировать по цели «Входящий звонок».

Цель «Целевой звонок» автоматически создается Мeтрикой и отсекает звонки длительностью меньше 30 сек, цель «Уникальный звонок» отсекает повторные звонки.
Чем больше на начальном этапе звонков, тем проще автостратегии собрать статистику для самообучения.

На старте рекламной кампании стратегия проходит стадию обучения. Она длится до 14 дней и должна принести не менее 10
конверсий за каждую неделю.

Укажите цену за конверсию. На начальном этапе лучше НЕ указывать низкие цены, иначе стратегия будет обучаться плохо или не обучится совсем.
Обязательно сохраните изменения стратегии ВНИЗУ страницы.
После того как стратегия обучится, можно постепенно снижать цену. При достаточном количестве конверсий можно включить стратегию
оптимизации «Оплата за конверсии».

Подключить коллтрекинг

Консультации по телефону
8 (499) 380-66-34

Пн-Пт с 10:00 до 19:00

Поддержка по email

Пн-Вс с 07:00 до 24:00
для зарегистрированных пользователей

Регистрация

FAQ

Телефония и АТС

CMS и интеграции

Информация

Какую стратегию выбрать в Яндекс Директ в 2021: советы специалистов

В зависимости от задач рекламной кампании, в Яндекс Директ легко настроить гибкие стратегии показов объявлений. Рассказываем о доступных стратегиях подробнее.

Раньше стратегии делились на две категории:

Ручная стратегия
Автоматические стратегии

Ручная стратегия – управление ставками вручную, сами контролируете настройки и результативность кампаний.

При выборе автоматической стратегии – с целью получения большего числа целевых переходов контролирует и корректирует ставки система.

Сейчас строгого разделения по стратегиям практически нет, так как Яндекс.Директ развивается и всё больше автоматизируется. Поэтому сегодня даже в ручной стратегии управления ставками, где мы сами решаем какие ставки выставлять, используется автоматическая оптимизация.

Бесплатно проконсультируем, подготовим подробный медиаплан и коммерческое предложение в течение 1 дня по контекстной рекламе в Google Ads, Google Shopping, Яндекс Директ и Яндекс Маркет. Обращаться по контактам.

Ручное управление ставками с оптимизацией

Стратегия с ручным управлением подходит рекламодателям, которые готовы самостоятельно корректировать ставки, исходя из целей рекламной кампании:

При минимальном бюджете укажите нужный дневной бюджет, а также выберите режим показа. При стандартном режиме – система покажет объявления до того, как дневной бюджет закончится. При распределенном режиме – бюджет распределится так, чтобы объявления показывались равномерно, в течение дня.

При стандартном режиме вероятен скорый расход бюджета, поэтому рекомендуем использовать распределенный режим.

При ручном управлении ставками следует регулярно мониторить ставки, так как в течение дня показатели меняются с невероятной скоростью. Это связано с тем, что конкуренты повышают или снижают личные ставки – кто-то вовсе выходит из торгов, например, из-за исчерпания дневного бюджета, или наоборот – в торги вступают новые конкуренты.

Также стоит учитывать, что благодаря прогнозатору конверсий, ставки могут снизиться или увеличиться в зависимости от вероятности совершения конверсии по определенному клику. Так можно получить больше целевого трафика.

При выставлении ставок ориентируйтесь на процент получаемого трафика. Чем выше ставка, тем больше трафика получаете:

Как открыть и вести бизнес в России? Читайте в авторском телеграм-канале Романа Джунусова

Такая стратегия не подходит новичкам с малым опытом в настройке и ведении рекламных кампаний. Велика вероятность потратить бюджет молниеносно и впустую.

Если решите использовать такую стратегию, то выставляйте дневной бюджет и не настраивайте сразу ставки по-максимуму. Начните с малого, а дальше, анализируя статистику переходов и мест показов объявлений, поймете – какая ставка предпочтительна.

Автоматические стратегии

Делятся на следующие типы:

Оптимизация конверсий.
Оптимизация рентабельности.
Оптимизация кликов.

Оптимизация конверсий

Стратегия – путь к получению максимального количества целевых посетителей на сайт, при этом придерживая среднюю цену конверсии на заданном уровне.

Можно ограничить недельный бюджет, максимальную цену за клик и использовать эти ограничения одновременно.

Для включения такой стратегии настройте цели в Яндекс. Метрике, а код Метрики укажите в параметрах кампании.

Здесь же желательна некоторая накопленная статистика по установленной цели.

Если недавно настроили цель в Метрике и пытаетесь включить стратегию “Оптимизация конверсий” – ничего не выйдет.

Для начала включите другую стратегию показов, соберите статистику по выбранной цели, а уже потом переключитесь на стратегию “Оптимизация конверсий”.

Стратегия подходит рекламодателям, которые знают, сколько готовы платить за целевое действие пользователя.

Оптимизация рентабельности

Стратегия приводит максимум конверсий по требуемой цели. Стратегия приближает среднюю рентабельность инвестиций по цели к указанному значению.

Стратегия подойдет рекламодателям, которые определили цели размещения рекламы и знают, какое соотношение прибыли и расходов на Директ предпочтительно.

Если определили цели рекламной кампании и знаете соотношение расходов и доходов, то такая стратегия подойдет на 100%:

Для настройки стратегии подключите Яндекс. Метрику, настройте цели, в параметрах кампании укажите счетчик Метрики. Проследите за накопленной стратегией выбранной цели.

В настройках стратегии укажите недельный бюджет и высшую цену за клик.

Такая стратегия подходит для кампаний, у которых больше 200 кликов и более 10 целевых визитов за неделю.

Оптимизация кликов

Стратегия, которая объединяет в себе по сути 3 прежних стратегии (“Средняя цена клика”, “Недельный бюджет” и “Недельный пакет кликов”), и позволяет оптимизировать количество и стоимость кликов в рамках этих ограничений.

И так, по очереди:

Ограничение по средней цене клика

Стратегия – путь к получению максимум переходов по объявлению при заданной наивысшей цене клика. Укажите при этом недельный бюджет:

Такая стратегия подходит рекламодателям, которые уверены в конкретной цене за переход пользователя. Цена клика в среднем не станет превышать цену, указанную в настройках стратегии.

При этом, по некоторым фразам цена клика станет выше установленной, возможно станет мизерной. Но в среднем – цена клика на уровне установленной.

Читайте также: Как снизить стоимость клика в Яндекс Директ?

После запуска такой стратегии система автоматически выставит фразам ставки так, чтобы за указанный недельный бюджет рекламодатель получил наибольшее число кликов.

Ограничение по недельному бюджету

Стратегия больше распространена среди новичков и при маленьком бюджете.

Укажите высшую цену за клик и недельный бюджет:

При такой стратегии – система стремится получить как можно больше кликов. При этом, не выходит за рамки установленного недельного бюджета и ограничения максимальной цены за клик.

Ограничение по недельному пакету кликов

Такая стратегия дает фиксированное количество кликов в неделю.

Укажите высшую или среднюю цену клика и их количество:

Система растянет показы на календарную неделю, чтобы получить требуемое количество кликов.

Стратегия подходит рекламодателям, которые точно знают нужное им количество кликов.

Предположим, вы оказываете какую-то услугу. При этом знаете, что в среднем из 400 кликов получите 10 заказов. В силу специфики бизнеса вы не можете выполнить 11 и более заказов. Какой смысл переплачивать за лишние переходы, если не обработаете дополнительно полученные заявки?

Здесь и приходит на помощь стратегия – “Оптимизация кликов” (по недельному пакету кликов).

Вот мы и завершили обзор стратегий в Яндекс. Директ.

В статье не упоминали показы в Поиске и РСЯ, потому как описанные стратегии подойдут для обеих площадок. Выбирайте нужную стратегию, настраивайте, экспериментируйте! Больше целевых кликов и ежедневного роста конверсий! 🙂

Подпишитесь на рассылку FireSEO

и получайте подборки статей, полезных сервисов, анонсы и бонусы. Присоединяйтесь!

Настоящим подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с условиями политики конфиденциальности на отправку данных.

Optimization Direct Releases Версия ODHeuristics с поддержкой Gurobi Optimizer

HARRINGTON PARK NJ. & БИВЕРТОН, штат Орегон . 7 октября 2022 г. За последние 20 лет задачи смешанного целочисленного программирования (MIP) стали более сложными, масштабными и столь же сложными для выполнения. ODHeuristics (ODH) — это новый алгоритм, созданный Optimization Direct и предназначенный для работы на современных многопроцессорных машинах. Механизм ODH использует множество ядер (в идеале 24+), разбивая сложные модели и сложные MIP на подмодели и решая их в параллельных потоках.

Optimization Direct объединила свой новый алгоритм ODH с Gurobi Optimizer для создания ODH|Gurobi, специально разработанного для поиска решений для массивных моделей MIP эпохи больших данных. Механизм ODH работает с Gurobi либо в детерминированном, либо в оппортунистическом режиме. ODH ускоряет Gurobi, помогает эвристикам Gurobi и находит хорошие решения для этих огромных наборов данных.

ODH предназначен для задач планирования, но работает для любой большой MIP, которая имеет разумное количество допустимых целочисленных решений. Он был эффективно развернут для решения проблем с упаковкой, цепочками поставок и телекоммуникаций, а также для приложений планирования. В крупномасштабных MIP он предоставляет хорошие решения и показатели оптимальности, которые часто недоступны традиционным методам оптимизации.

Было обнаружено, что последняя версия ODH|Gurobi (версия 7. 00) улучшает производительность модели за счет поиска хороших решений, которые в противном случае не были бы найдены. Для других моделей это обеспечивает более короткое время решения или меньшие промежутки оптимальности.

Доктор Роберт Эшфорд, президент Optimization Direct, сказал: «Мы были впечатлены скоростью и надежностью Gurobi Optimizer и рады сообщить, что ODH теперь поддерживает его. Производительность очень конкурентоспособна, а новый универсальный API ODH означает, что вы можете использовать ODH|Gurobi в любом приложении, которое в настоящее время использует Gurobi в качестве своего решателя».

«Мы очень рады, что можем работать вместе с Optimization Direct в этом качестве», — добавил главный операционный директор Gurobi Дюк Перруччи. «Их программное обеспечение ODHeuristics значительно сокращает время решения некоторых крупных MIP. А за счет интеграции ODH и Gurobi Optimizer мы можем повысить производительность для наших клиентов».

О Gurobi Optimization

С технологией принятия решений Gurobi вы можете принимать оптимальные бизнес-решения за считанные секунды. От планирования рабочей силы, управления портфелем и оптимизации маркетинга до проектирования цепочки поставок и всего, что между ними, Gurobi находит оптимальное решение из триллионов возможностей.

Являясь лидером в области анализа решений, Gurobi предлагает легко интегрируемое, полнофункциональное программное обеспечение и лучшую в своем классе поддержку с самым высоким в отрасли рейтингом удовлетворенности клиентов 98%.

Компания Gurobi, основанная в 2008 году, осуществляет свою деятельность в Северной и Южной Америке, Европе и Азии. Gurobi используют более 2500 глобальных клиентов из более чем 40 отраслей, включая SAP, Air France и Национальную футбольную лигу, а также половину списка Fortune 10 и 70% ведущих мировых технологических компаний. Для получения дополнительной информации посетите https://www. gurobi.com/ или позвоните по телефону +1 713 871 9.341.

Об Optimization Direct

Optimization Direct Inc. — фирма по математической оптимизации, основанная Робертом Эшфордом и Алкисом Вазакопулосом, пионерами в этой области.

Для получения дополнительной информации об оптимизации Прямой контакт:
Доктор Алкис Вазакопулос
[email protected]
2012567323

DVGO

Сверхбыстрая конвергенция для реконструкции полей излучения

CVPR 2022 (Устный)

Ченг Сун
Мин Вс
Хванн-Цонг Чен

Национальный университет Цин Хуа

Результаты пользовательского случайного захвата

Краткое руководство по поддержке пользовательского захвата видео в прямом направлении и рендеринга сквозного видео.

Результаты на реальных захваченных данных

Ускорение NeRF за счет замены MLP сеткой вокселей.
Простое представление сцены:

Объемные плотности:
плотная воксельная сетка (3D).
Цвета, зависящие от вида:
плотная сетка объектов (4D) + неглубокий MLP.

Реализация Pytorch.
^† Расширение Pytorch cuda, созданное как раз вовремя для , еще одно 2-3-кратное ускорение .
^† O(N) реализация потери искажения, предложенная mip-nerf 360.

Потеря увеличивает время и качество обучения.
Мы выпустили автономный пакет pytorch: torch_efficient_distloss.
Рассмотрим пакет из 8192 лучей X 256 точек.

Потребление памяти GPU: 6192 МБ => 96 МБ.
Время выполнения для 100 итераций: 20 сек => 0,2 сек.

Поддерживаемые наборы данных:

Ограниченный внутрь:
NeRF, NSVF, BlendedMVS, T&T (маскированный), DeepVoxels.
^† Неограниченный, направленный внутрь:
T&T, LF, mip-NeRF360.
^† Лицом вперед:
LLFF.

^{† означает новые материалы после публикации.}

Мотивация

NeRF

😀 Отличное качество и гибкость.
😕 Очень медленно из-за запросов MLP.

Замена MLP на воксельную сетку.

😀 Предыдущие работы ^[1,2,3] показали большое ускорение времени вывода с хорошим качеством.
😕 Ограничено временем вывода. Требуется предварительно обученный MLP.

🤔 Как тренировать воксельную сетку прямо с нуля?

^{[1] PlenOctrees для рендеринга полей нейронного излучения в реальном времени, Yu et al.}
^{[2] FastNeRF: высокоточный нейронный рендеринг со скоростью 200 кадров в секунду, Garbin et al.}
^{[3] Запекание полей нейронного излучения для синтеза представлений в реальном времени, Hedman et al.}

Постактивация

Наблюдение.
Чтобы получить четкую поверхность, мы должны активировать плотность в альфа-9.0009 после интерполяции

Доказательство. Пост-активация может быть сколь угодно близкой к поверхности за линейной. Деталь в бумаге.

Пример игрушки 1. Подгонка поверхности с одной ячейкой 2D-сетки.

Пример игрушки 2. Сопоставление бинарного изображения (занятости) с двумерной сеткой.

Исследование абляции. Разница до 2,88 PSNR для синтеза нового вида.

Инициализация низкой плотности

Наблюдение.
Начальные значения альфа (активированные из объемных плотностей) должны быть близки к 0.
Мы вводим гиперпараметр alpha-init для управления им.

Исследование абляции.
alpha-init должен быть достаточно маленьким, чтобы добиться хорошего качества и избежать всплывающих окон.

Внимание.
Эмпирически мы обнаружили, что качества и время обучения чувствительны к альфа-инициализации . Мы установили alpha-init в 3 разных значения для ограниченного, неограниченного внутреннего и прямого наборов данных соответственно. Вы можете попробовать несколько разных значений для новых наборов данных.

🤔
Кажется, что явное (на основе сетки) представление нуждается в тщательной регуляризации, а неявное (сеть MLP) — нет.
На данный момент мы до сих пор не знаем первопричину этого эмпирического открытия.

Цитирование

 @inproceedings{SunSC22,
  автор = {Ченг Сун, Мин Сун и Хванн{-}Цонг Чен},
  title = {Прямая оптимизация воксельной сетки: сверхбыстрая конвергенция для реконструкции полей излучения},
  название книги = {CVPR},
  год = {2022},
}

Благодарности

Эта работа была частично поддержана грантами MOST 110-2634-F-001-009 и 110-2622-8-007-010-TE2 Тайваня.

Директ оптимизация: Максимум конверсий — Директ. Справка