Содержание
Релевантность и оценка — Azure Cognitive Search
-
Статья -
- Чтение занимает 5 мин
-
В этой статье объясняется релевантность и алгоритмы оценки, используемые для вычисления оценок поиска в Когнитивный поиск Azure. Оценка релевантности вычисляется для каждого совпадения, найденного в полнотекстовом поиске, где самым сильным совпадениям назначаются более высокие оценки поиска.
Релевантность применяется только к полнотекстовом поиску. Запросы фильтров, автозавершение и предлагаемые запросы, поиск с подстановочными знаками или нечеткие поисковые запросы не оцениваются и не ранжируются по релевантности.
В Когнитивный поиск Azure можно настроить релевантность поиска и повысить оценку поиска с помощью следующих механизмов:
- Настройка алгоритма оценки
- Семантический ранжирование (в предварительной версии, описано в этой статье)
- Профили оценки
- Пользовательская логика оценки, включенная с помощью параметра featuresMode
Примечание
Матчи оцениваются и ранжируются от высокого к низкому. Оценка возвращается как «@search.score». По умолчанию в ответе возвращаются первые 50 элементов, но можно использовать параметр $top, чтобы вернуть меньше или больше элементов (до 1000 в одном ответе) и параметр $skip, чтобы получить следующий набор результатов.
Оценка релевантности
Оценка релевантности означает вычисление оценки поиска, которая служит индикатором релевантности элемента в контексте текущего запроса. Чем выше оценка, тем более релевантен элемент.
Оценка поиска вычисляется на основе статистических свойств строковых входных данных и самого запроса. Когнитивный поиск Azure находит документы, соответствующие условиям поиска (некоторые или все в зависимости от searchMode), отдавая предпочтение документам, которые содержат несколько экземпляров условия поиска. Оценка поиска возрастает, если условие поиска редко встречается в индексе данных, но часто — внутри документа. Основу для такого подхода к вычислению релевантности называют TF-IDF или частотой условия — инверсная частота в документе.
Оценки поиска можно повторять во всем результирующем наборе. Если несколько попаданий имеют одинаковую оценку поиска, порядок одних и того же оцененных элементов не определен и не является стабильным. Выполните запрос еще раз, и, возможно, позиции элементов изменятся, особенно если вы используете бесплатную службу или оплачиваемую службу с несколькими репликами. Если есть два элемента с одинаковой оценкой, невозможно определить, какой из них отобразится первым.
Если вы хотите разорвать связь между повторяющимися оценками, вы можете добавить предложение $orderby, чтобы упорядочить элементы по оценке, а затем упорядочить по другому сортируемому полю (например, $orderby=search.
). Дополнительные сведения см. в статье Синтаксис $orderby OData в Когнитивном поиске Azure. score() desc,Rating desc
Примечание
@search.score = 1
указывает на результирующий набор без оценивания или без ранжирования. Оценка одинакова для всех результатов. Неохваченные результаты возникают, когда форма запроса является нечетким поиском, запросами с подстановочными знаками или регулярными выражениями или пустым поиском (search=*
иногда в сочетании с фильтрами, где фильтр является основным средством для возврата совпадения).
Алгоритмы оценки в поиске
Когнитивный поиск Azure предоставляет алгоритм ранжированияBM25Similarity
. В более старых службах поиска вы можете использовать ClassicSimilarity
.
Как BM25, так и классические — это функции извлечения, подобные TF-IDF, которые используют частоту терминов (TF) и обратную частоту документов (IDF) в качестве переменных для вычисления оценок релевантности для каждой пары «документ-запрос», которая затем используется для ранжирования результатов. Хотя концептуально похоже на классический, BM25 коренится в вероятностном получении информации, что дает более интуитивно понятные совпадения, как измеряется исследованиями пользователей.
BM25 предлагает расширенные параметры настройки, такие как предоставление пользователю возможности решить, как масштабируется оценка релевантности с учетом частоты совпадающих терминов. Дополнительные сведения см. в разделе Настройка алгоритма оценки.
Примечание
Если вы используете службу поиска, созданную до июля 2020 г., скорее всего, используется предыдущий алгоритм оценки по умолчанию, ClassicSimilarity
который можно обновить для каждого индекса. Дополнительные сведения см. в статье Включение оценки BM25 в старых службах .
В следующем видео-фрагменте приводится краткое объяснение алгоритмов ранжирования, которые используются в Когнитивном поиске Azure. Дополнительные сведения можно получить, просмотрев полное видео.
Для обеспечения масштабируемости Когнитивный поиск Azure распределяет каждый индекс горизонтально через процесс сегментирования. Это означает, что части индекса являются физически разделенными.
По умолчанию оценка документа вычисляется на основе статистических свойств данных в сегменте. Этот подход, как правило, не является проблемой для большого объема данных. Он обеспечивает лучшую производительность, чем вычисление оценки на основе информации по всем сегментам. Тем не менее, использование этой оптимизации производительности может привести к тому, что два очень похожих (или даже идентичных) документа будут иметь разные оценки релевантности, если они окажутся в разных сегментах.
Если вы предпочитаете вычислять оценку на основе статистических свойств всех сегментов, вы можете сделать это, добавив scoringStatistics=global в качестве параметра запроса (или добавив «scoringStatistics»: «global» в качестве параметра текста запроса).
POST https://[service name].search.windows.net/indexes/hotels/docs/search?api-version=2020-06-30 { "search": "<query string>", "scoringStatistics": "global" }
Использование scoringStatistics гарантирует, что все сегменты в одной реплике обеспечивают одинаковые результаты. Тем не менее, разные реплики могут немного отличаться друг от друга, так как они всегда обновляются с последними изменениями в индексе. В некоторых случаях вам может потребоваться, чтобы пользователи во время «сеанса запроса» получали более согласованные результаты. В таких случаях вы можете предоставить
sessionId
как часть запросов. sessionId
является уникальной строкой, которую вы создаете для ссылки на уникальный сеанс пользователя.
POST https://[service name].search.windows.net/indexes/hotels/docs/search?api-version=2020-06-30 { "search": "<query string>", "sessionId": "<string>" }
Пока используется та же самая строка sessionId
, будет предпринята максимальная попытка нацеливания на одну и ту же реплику, что повысит согласованность результатов, которые увидят пользователи.
Примечание
Повторное использование одних и тех же значений sessionId
может повлиять на балансировку нагрузки запросов по репликам, а также негативно повлиять на производительность службы поиска. Значение, используемое в качестве sessionId, не может начинаться с символа «_».
Профили оценки
Вы можете настроить способ ранжирования для разных полей, определив пользовательский профиль оценки. Профили оценки предоставляют критерии для повышения оценки соответствия на основе характеристик контента. Например, может, вам нужно повысить приоритет совпадений на основе потенциального дохода, повысить уровень более новых элементов или, возможно, элементов, которые слишком долго находились на складе.
Профиль повышения — часть определения индекса, состоящая из взвешенных полей, функций и параметров. Дополнительные сведения о таком определении см. в статье Добавление профилей повышения в индекс службы Когнитивного поиска Azure.
Параметр featuresMode (предварительная версия)
В запросах поиска документов имеется новый параметр featuresMode, который может предоставить дополнительные сведения о релевантности на уровне полей. В то время как @searchScore
вычисляется для всего документа (насколько этот документ является релевантным в контексте этого запроса), с помощью параметра featuresMode можно получать сведения об отдельных полях, как указано в структуре @search.
. В этой структуре содержатся все поля, используемые в запросе (определенные поля используются с помощью конструкции searchFields из запроса или все поля с атрибутом доступные для поиска в индексе). Для каждого поля можно получить следующие значения: features
- Число уникальных токенов, найденных в поле
- Оценка подобия или мера того, насколько содержимое поля сходно с термином из запроса
- Частота термина или количество раз, когда термин из запроса был найден в поле
Для запроса, предназначенного для полей «description» (описание) и «title» (заголовок), ответ, который содержит @search.features
, может выглядеть следующим образом:
"value": [ { "@search.score": 5.1958685, "@search.features": { "description": { "uniqueTokenMatches": 1.0, "similarityScore": 0.29541412, "termFrequency" : 2 }, "title": { "uniqueTokenMatches": 3.0, "similarityScore": 1.75451557, "termFrequency" : 6 }
Вы можете использовать эти величины в пользовательских решениях оценки или применить эту информацию для отладки проблем, связанных с релевантностью поиска.
См. также раздел
- Профили оценки
- Справочник по REST API
- Поиск документов (REST API Когнитивного поиска Azure)
- Библиотеки службы «Поиск Azure» для .NET
Релевантность страниц — оценка и анализ сайта, поиск, подбор и определение релевантных запросов
Команда AskUsers
2020-09-27 • 7 мин. читать
Читать позже
Поисковая выдача содержит тысячи сайтов. Однако не каждая страница соответствует реальному запросу пользователя. Яндекс и Google пытаются решить эту проблему, поэтому постоянно дорабатывают алгоритмы и критерии ранжирования, чтобы показывать только те ресурсы, которые соответствуют запрашиваемой информации.
Для оценки используются факторы, которые составляют релевантность страниц. В определение закладывается принцип: чем точнее содержание сайта отвечает интересам пользователя, тем выше будут его позиции в выдаче. Адекватность информации и ее соответствие запросам – это главная цель, к которой должен стремиться каждый вебмастер или SEO-оптимизатор. Релевантный контент не гарантирует моментального попадания в топ, но это весомый параметр, влияющий на ранжирование.
Факторы релевантности
Как поисковые системы понимают, что страница содержит нужную для человека информацию? Чтобы избежать накруток, они не раскрывают все критерии ранжирования. В первое время это были только ключевые слова, но этот способ изжил себя, поскольку оптимизаторы стали создавать бессмысленные сайты с набором фраз. Для более точной выдачи алгоритмы постоянно дорабатываются и усложняются.
Сейчас определение релевантных страниц включает три фактора:
- содержание и организация статей: недостаточно добавить поисковые фразы – необходимо равномерно распределить их по тексту;
- внутренняя перелинковка и внешние ссылки;
- поведение пользователей.
Поисковые системы учитывают наличие ключевых слов и их плотность. Если материал перенасыщен повторяющимися запросами, он может получить негативную оценку за спам. Перелинковка важна для повышения активности пользователей, а внешние ссылки отражают популярность сайта. Последний показатель становится все менее значимым: Яндекс отказался от учета ИЦ (индекса цитируемости), а Google – от PageRank. Однако если на ресурс ссылаются источники той же тематики, которым доверяют поисковики – это может повлиять на ранжирование.
Принципы наполнения текстов ключевиками
Несмотря на добавление новых критериев оценки, определить, насколько материал релевантный помогают ключевые слова. Строгих требований к текстам нет, поэтому главная рекомендация – изучить первые страницы в выдаче в вашей сфере. Проведите конкурентный анализ с детальным разбором статей. Смотрите на то, как соотносится запрос с темой, как структурирована информация, какие методики применяются.
Для подготовки релевантных текстов изучите потребности целевой аудитории. Поставьте себя на место пользователя. Например, если он вводит в поиске «как настроить рекламную кампанию в Facebook», то не стоит предлагать ему инструкцию для других социальных сетей. Если же запрос не такой конкретный (например «пластиковые окна»), то выигрышной окажется общая статья с обзором или подборкой.
Что ещё стоит учитывать при подготовке материалов
-
Объем: необходимо выбрать оптимальный размер, чтобы его читали, а не пролистывали. Это влияет на поведенческие факторы. -
Заголовки и подзаголовки: используйте в них ключевые слова. -
Частота и соотношение: избегайте повторений и распределяйте поисковые фразы равномерно. -
Первый абзац: роботы сканируют текст с начала, поэтому употреблять ключи стоит в верхних строчках. -
Синонимы: меняйте формулировки, чтобы охватить как можно больше похожих словосочетаний. Пользователи по-разному выражают свои запросы, ваша задача – учитывать варианты.
Не забывайте о юзабилити текстов. Они должны быть читабельными и логичными. Стоит выделять определения, важные тезисы и списки.
Как проверить
Точная оценка релевантности страницы невозможна, поскольку это динамический показатель, который зависит от региона, языка, геолокации аудитории, браузера и постоянно меняющегося поведения пользователей. Для примерного определения позиций в выдаче можно выставить интересующий вас регион в поиске и произвести настройки браузера, а затем вручную протестировать каждый поисковой запрос.
Проверить показатели можно с помощью продвинутых сервисов веб-аналитики:
PR-CY
Одна из наиболее удобных платформ, которая поможет провести анализ релевантности. Здесь вы найдете информацию обо всех известных критериях, по которым поисковые системы проверяют ресурсы. Наглядные диаграммы и списки показывают, какие параметры соответствуют правилам и требованиям, а что нужно улучшить для роста позиций в выдаче. Для оценки текстового наполнения вы можете использовать инструмент аналитики ключевых слов.
Majento
Используйте этот сервис для определения релевантности размещенных на страницах материалов. Его данные субъективны, поскольку он ссылается на собственные критерии, однако их можно использовать для улучшения контента.
Seolib
Чтобы проверить количество вхождений ключей, плотность запросов в текстах, число страниц в топе выдачи и другие важные для релевантности показатели, вы можете использовать этот сервис. Вам останется только провести анализ этих метрик и составить стратегию по улучшению статистики.
Megaindex
Функционал этой платформы позволяет проверить все параметры, определяющие качество сайта. Помимо данных для анализа, сервис выдает рекомендации, которые помогут сделать контент релевантным.
Влияние поведенческих факторов на релевантность
Поисковые системы выявляют релевантные страницы с помощью поведения пользователей. Ключи – это первый этап оценки. После этого Яндекс и Google рассматривают, как посетители ведут себя на странице. Сколько времени длится сеанс, дочитывают ли они текст, переходят ли на другие разделы – всё это показывает, насколько контент интересен людям.
Хотя поведенческие факторы не являются составляющими релевантности, эти параметры влияют на ранжирование. Чтобы повысить позиции в выдаче, необходимо работать именно над этими показателями, поскольку они являются индикаторами качества сайта. Используя инструменты Google Analytics, вы можете проверить, как ведут себя посетители, попавшие на ресурс по конкретным запросам. Это позволяет понять, релевантный ли контент размещен на странице.
Определение ПФ помогает разработать стратегию по улучшению сайта. Позитивные изменения метрик покажут, что вы двигаетесь в правильном направлении.
Как улучшить
Первое направление работы по улучшению ресурса – это проработка контента. Однако каким бы полезным он ни был, если пользователь сталкивается с неудобным интерфейсом, все усилия по написанию статей окажутся бессмысленными. Поэтому помимо наполнения важно проверять юзабилити всех элементов. Оцените, легко ли найти нужную информацию на ресурсе, комфортны ли для зрения цвета и размер шрифтов, не мешают ли картинки восприятию. Подробнее о роли текстов для вовлечения мы рассказывали в материале из серии “UX-мифы”.
Для стабильного продвижения необходимо не только разово привлечь трафик, но и удерживать посетителей, стимулируя повторные заходы. Работая над релевантностью, в первую очередь думайте о своих пользователях, а затем уже о технических параметрах.
Закажи юзабилити-тестирование прямо сейчас
Заказать услугу
Оценка актуальности для рекламных объявлений на Facebook
Business Solutions
по голу
Построить узнаваемость бренда
Продвижение вашего местного бизнеса
увеличить онлайн -продажи
Продвигайте ваше приложение
Generate Leads
Монетизируйте свой контент
. Все целиПо типу бизнеса
Малый бизнес
Крупный бизнес
Агентство
СМИ и издательство
Создатель
Разработчик
Startup
Business Partner
Technologies
Meta Technologies
Messenger
Audience Network
Oculus
Workplace
Tools
Free Tools
Stories
Shopping
Meta Business Suite
Реклама
Видеореклама
Ads Manager
Измерение
Facebook Wi-Fi
Вдохновение
Insights and Inspiration
Meta Foresight
Творческое руководство
Business News
Примеры
Видео
События и сотрудничество
. Курсы
Сертификаты Blueprint
Программы Blueprint
Вебинары
Руководства и ресурсы
Руководство по рекламе
COVID-19 Resources
Безопасность и целостность
Бизнес-равенство
Social Good
Найдите делового партнера
Поддержка
Business Solutions
By Goalbuild Brandse AssornessPromote ваш локальный бизнес-InsuleScreas КлиентыПросмотреть все целиПо типу бизнесаМалый бизнесКрупный бизнесАгентствоСМИ и издательствоСоздательРазработчикСтартапБизнес-партнер
Technologies
Meta TechnologiesFacebookInstagramMessengerWhatsAppAudience NetworkOculusWorkplaceToolsFree ToolsStoriesShoppingMeta Business SuiteAdsVideo AdsAds ManagerMeasurementFacebook Wi-Fi
Inspiration
Insights and InspirationMeta ForesightCreative GuidanceBusiness NewsCase StudiesVideoEvents and CollaborationEventsCreative Hub
Education and Resources
Skills and TrainingOnline Learning CoursesBlueprint CertificationsBlueprint ProgramsWebinarsGuides and ResourcesAds GuideCOVID-19РесурсыБезопасность и добросовестностьБизнес-равенствоСоциальные благаНайти делового партнера
Поиск
Решения для бизнесаТехнологииВдохновениеОбразование и ресурсыПоддержка
Обновление от 08. 08.2019. Мы заменили показатель релевантности диагностикой релевантности рекламы, чтобы сделать диагностику релевантности рекламы более четкой и действенной.
На Facebook мы стараемся показывать людям наиболее подходящую рекламу. Вот почему мы всегда использовали релевантность как фактор, определяющий, как мы доставляем рекламу. Принятие во внимание релевантности помогает убедиться, что люди видят важную для них рекламу, что повышает удобство работы как для людей, так и для компаний.
Начиная с этой недели мы начнем отображать показатели релевантности в качестве видимой метрики в наших инструментах отчетности по рекламе. Вот что должны знать рекламодатели.
Как работают оценки релевантности
Оценка релевантности рассчитывается на основе положительных и отрицательных отзывов, которые мы ожидаем получить от целевой аудитории. Чем больше положительных взаимодействий мы ожидаем от объявления, тем выше будет показатель релевантности объявления. (Положительные показатели варьируются в зависимости от цели объявления, но могут включать просмотры видео, конверсии и т. д.) Чем чаще мы ожидаем, что люди будут скрывать рекламу или сообщать о ней, тем ниже будет ее оценка.
Объявления получают оценку релевантности от 1 до 10, где 10 — наивысшая оценка. Оценка обновляется по мере того, как люди взаимодействуют с рекламой и оставляют отзывы о ней. Объявления с гарантированным показом, такие как те, которые покупаются за счет охвата и частоты, не зависят от показателя релевантности. Показатель релевантности оказывает меньшее влияние на стоимость и доставку в кампаниях по повышению узнаваемости бренда, поскольку эти объявления оптимизированы для охвата людей, а не для стимулирования конкретных действий, таких как установки.
Почему важна оценка релевантности
Понимание оценок релевантности помогает рекламодателям несколькими ключевыми способами:
Это может снизить стоимость охвата людей. Проще говоря, чем выше показатель релевантности объявления, тем меньше будет стоить его показ. Это связано с тем, что наша система доставки рекламы предназначена для показа нужного контента нужным людям, а высокий показатель релевантности воспринимается системой как положительный сигнал.
Конечно, релевантность — не единственный фактор, который учитывает наша система доставки рекламы. Ставка тоже имеет значение. Например, если два объявления нацелены на одну и ту же аудиторию, нет никакой гарантии, что объявление с отличным показателем релевантности и низкой ставкой превзойдет объявление с хорошим показателем релевантности и высокой ставкой. Но в целом высокие показатели релевантности помогут рекламодателям увидеть более эффективную доставку через нашу систему.
Это может помочь рекламодателям протестировать варианты объявлений перед запуском кампании. Рекламодатели могут тестировать различные комбинации изображений и текстов с разной аудиторией и узнавать, какие комбинации дают самые высокие оценки релевантности.
Может помочь оптимизировать уже запущенные кампании. Во время проведения рекламных кампаний рекламодатели могут отслеживать свои показатели релевантности. Если оценка начинает падать, это может указывать на то, что объявление или аудитория нуждаются в обновлении.
Как использовать показатели релевантности
Хотя понимание показателей релевантности имеет реальные преимущества для рекламодателей, важно учитывать этот показатель в перспективе. Показатели релевантности не следует использовать в качестве основного показателя эффективности рекламы. Как и в случае с Facebook, наиболее важным фактором успеха является ставка, основанная на бизнес-цели, которую вы надеетесь достичь с помощью рекламы.
Допустим, вы владеете пиццерией и хотите провести кампанию, которая побудит людей делать заказы через ваш веб-сайт. Достижение желаемого результата — в данном случае стимулирование онлайн-продаж — в конечном счете важнее, чем ваша оценка релевантности. Если у вас средний балл, но ваша реклама работает, вы можете ничего не менять. Или вы можете подумать о настройке объявления, чтобы увидеть, как вы можете снизить стоимость доставки, улучшив показатель релевантности. Или вы можете отслеживать свой показатель релевантности вместе с продажами, которые вы ведете, чтобы узнать, когда пришло время обновить вашу кампанию.
Используйте оценки релевантности, чтобы охватить свою аудиторию с меньшими затратами, а также протестировать и узнать о своем рекламном объявлении и таргетинге рекламы. Но поймите, что хороший показатель релевантности — это не самоцель.
Начало работы
Рейтинг релевантности будет доступен по всему миру начиная с этой недели; его можно просмотреть в любом из наших инструментов отчетности по рекламе, а также он доступен через наш API рекламы для наших партнеров и разработчиков API рекламы. Чтобы проверить оценки ваших объявлений, перейдите в Ads Manager и добавьте вкладку оценки релевантности в свои отчеты по рекламе.
Meta Technologies
Messenger
Audience Network
Oculus
Workplace
Tools
Free Tools
Facebook Pages
Instagram Profiles
Stories
Shops
Meta Business Suite
Реклама в Facebook
Реклама в Messenger
Реклама в Instagram
Видеореклама
Ads Manager
Голы
Настройка страницы Facebook
Начало работы с Messenger
Строительствуйте узнаваемость бренда
Продвижение вашего местного бизнеса
Grow Online Sales
PROMETE Your App
. Клиенты
Просмотреть все цели
Виды бизнеса
Малый бизнес
Крупный бизнес
Агентство
СМИ и издательство
Creator
Developer
Startup
Business Partner
Industries
Automotive
B2B
Consumer Packaged Goods
Ecommerce
Education
Entertainment and Media
Financial Services
Gaming
Real Estate
Рестораны
Розничная торговля
Технологии и телекоммуникации
Путешествия
Вдохновение
Метапредвидение
Творческое руководство
Business News
Тематические исследования
Видео
События
Creative Hub
Навыки и обучение
онлайн -обучение
Сертификационные программы
и ресурсы
ADS ADS
и ресурсы
ADS
и ресурсы
ADS
9000 3
и ресурсы
ADS
и ресурсы
ADS
и ресурсы
ADS
и ресурсы -19 Ресурсы
Безопасность и добросовестность
Деловое равенство
Поиск делового партнера
Карта сайта
Справочный центр для бизнеса
Создание учетных записей и управление ими
Публикация и распространение контента
Реклама
Продажи на Facebook и Instagram
Монетизация вашего контента или приложения
Просмотреть все статьи
о Facebook, чтобы стать 50 90 90 новыми показателями 3 лучший рекламодатель Facebook.
Вчера Facebook объявил об отказе от использования показателя релевантности — метрики на уровне рекламы, которая, по сути, показывает, хороша ли ваша реклама — и заменяет ее тремя новыми метриками:
- Рейтинг качества
- Рейтинг вовлеченности
- Ранжирование по коэффициенту конверсии
Копнем глубже. После более подробного изучения показателя релевантности и показателей, которые его заменят, мы поговорим о том, почему Facebook делает это, почему это хорошая новость и как двигаться дальше.
Что такое показатель релевантности и что его заменяет?
Показатель релевантности, который я склонен считать более запутанной версией показателя качества Google, показывает, насколько релевантна и привлекательна ваша реклама. Это способ Facebook сказать вам, хорошо ли вы работаете или нет.
Показатель релевантности измеряется на уровне объявления и определяет сколько вы платите за клик и как часто ваша реклама показывается пользователям Facebook . Если ваша реклама не очень актуальна для аудитории, на которую вы ориентируетесь, Facebook взимает с вас надбавку за ее показ — и показывает ее довольно редко. В качестве альтернативы, если ваша реклама очень релевантна целевой аудитории, Facebook вознаграждает вас, взимая с вас меньшую плату и показывая вашу рекламу больше.
«Все довольно просто, Конор. Ты уверен, что ты не просто тупой?»
Придержи лошадей. Когда дело доходит до компонентов оценки релевантности, все становится немного менее интуитивным. Facebook присвоит вашему объявлению показатель релевантности после того, как оно будет показано пару сотен раз, — таким образом предоставив Facebook достаточно данных, чтобы делать обоснованные прогнозы эффективности.
Каждый раз, когда показывается ваше объявление, Facebook анализирует цель вашей кампании и вашу целевую аудиторию, чтобы определить вероятность того, что люди будут делать то, что вы от них хотите. Другими словами, показатель релевантности вашего объявления основан на ожидаемая производительность . Как-то расплывчато, нет?
Мы поговорим об этом подробнее через минуту. А пока рассмотрим более подробно новые показатели, которые заменят показатель релевантности:
- Рейтинг качества измеряет качество вашего объявления по сравнению с другими, конкурирующими за ту же аудиторию.
- Рейтинг уровня вовлеченности измеряет ожидаемый уровень вовлеченности вашего объявления по сравнению с другими объявлениями, конкурирующими за ту же аудиторию.
- Рейтинг коэффициента конверсии измеряет ожидаемый коэффициент конверсии вашего объявления по сравнению с другими объявлениями, которые преследуют ту же цель кампании и конкурируют за ту же аудиторию.
Вы увидите эти показатели в своей учетной записи Facebook Ads в ближайшие недели. Оценка релевантности будет действовать до 30 апреля.
Почему показатель релевантности исчезает?
Потому что это не очень вам поможет.
Для уточнения: Facebook заменяет показатель релевантности новыми показателями, чтобы дать вам более сфокусированное и детальное представление об эффективности кампании. Как я уже говорил ранее, математика, лежащая в основе оценки релевантности, не так уж и интуитивна. Если вы видите, что показатель релевантности вашего объявления равен 5, но вы не совсем уверены, что это вообще означает, какая вам от этого польза? Как это влияет на вашу стратегию в будущем?
Чтобы ответить на мои вопросы:
- Плохо.
- Нет.
Я поговорил с нашим специалистом по привлечению потенциальных клиентов, Кристиной, чтобы узнать ее мнение о новостях. «Я очень взволнована этим», — сказала она мне. «Эти новые показатели дают вам гораздо больше информации, чем показатель релевантности». Далее она назвала показатель релевантности «черным ящиком» для рекламодателей Facebook — то, что вы не можете полностью понять или окончательно улучшить.
Facebook хочет, чтобы вы создавали лучшую рекламу, на которую только способны. Чем лучше ваша реклама, тем лучше пользовательский опыт. И чем лучше пользовательский опыт, тем больше Facebook может расти. С этими новыми показателями, дающими вам гораздо больше информации, чем когда-либо мог бы показатель релевантности, вы сможете создавать целенаправленную, привлекательную рекламу на Facebook, которая вам нужна, чтобы вдохновлять пользователей и приносить доход.
Заглядывая вперед
Давайте немного перемотаем вперед. Сейчас июль. Вы отправили своих детей в ночлежный лагерь, потому что отчаянно нуждаетесь в спа — гм, — потому что хотите, чтобы их юная жизнь обогатилась новыми впечатлениями и вызовами. Показатель релевантности исчез из вашей учетной записи Facebook Ads, и вы осваиваете новые показатели.
Давайте поговорим о том, как их можно улучшить.
Если вы заметили, что ваш рейтинг качества отсутствует, это означает, что ваши конкуренты создают более качественную рекламу. Подумайте о пользователях, на которых вы ориентируетесь, и спросите себя, может ли ваша реклама быть более актуальной для них.