Оптимизировать бюджет VK‑рекламы можно с помощью машинного обучения, если использовать готовые модели, обученные на ваших данных

Оптимизировать бюджет VK‑рекламы можно с помощью машинного обучения, если использовать готовые модели, обученные на ваших данных. Вы можете автоматически распределять ставки по аудиториям, основанным на поведении и конверсии, а система будет корректировать их каждый час. Это экономит время и повышает эффективность. Кейс: интернет‑магазин электроники, применил модель машинного обучения для настройки ставок по сегментам, в течение трёх месяцев снизил CPL на 27 % и увеличил ROAS на 18 %. После внедрения алгоритма вы автоматически перестраивали ставки в реальном времени, что позволяло уменьшить потери на неэффективных сегментах. Благодаря этому, рекламный бюджет растратился на 1,5 млн ₽, а доход вырос на 2,3 млн ₽ 🚀. Сделайте сегодня: подключите к своему рекламному кабинету скрипт автоматического распределения бюджета по сегментам на основе модели машинного обучения 📈. Начните сегодня и увидите разницу уже сегодня.