Маркетплейсы / Настроить рекламу
Как настроить рекламу на Wildberries с ИИ
ИИ настраивает рекламу на Wildberries, автоматически подбирая ключевые слова и оптимизируя ставки на основе данных о продажах и конверсии. Это снижает ACOS и повышает ROAS без ручного перебора.
Проблема
Почему это важно
Без ИИ настройка рекламы на Wildberries превращается в ручной перебор ключевых слов и ставок. Продавец тратит часы на анализ статистики, но не успевает реагировать на изменения спроса и конкуренции, что приводит к перерасходу бюджета и низкой эффективности кампаний.
Почему возникает
- Большое количество ключевых слов и их комбинаций, которые сложно проанализировать вручную
- Ставки меняются ежедневно из-за конкуренции, и ручная корректировка не успевает за рынком
- Отсутствие оперативной связи между расходами на рекламу и фактическими продажами
Риски и потери
- Перерасход бюджета на неэффективные ключи
- Потеря позиций из-за заниженных ставок
- Снижение рентабельности рекламы (рост ACOS, падение ROAS)
Что влияет на результат
- Конверсия ключевого слова
- Средний чек и маржинальность товара
- Конкурентная среда и ставки конкурентов
- Сезонность и тренды спроса
Типичные ошибки ручного подхода
- Одинаковые ставки для всех ключей без учёта конверсии
- Игнорирование минус-слов, приводящее к нецелевым кликам
- Запоздалая реакция на рост стоимости клика
Определение
Что важно понимать
ACOS
Advertising Cost of Sale — отношение расходов на рекламу к выручке от рекламных продаж, выраженное в процентах.
Показывает, какая часть выручки уходит на рекламу. Чем ниже ACOS, тем эффективнее кампания.ROAS
Return on Advertising Spend — выручка, полученная на каждый рубль, потраченный на рекламу.
Обратный показатель ACOS: чем выше ROAS, тем больше выручки приносит каждый рубль рекламного бюджета.Минус-слова
Слова, по которым показ объявления нежелателен, так как они не соответствуют интенту покупателя.
Исключение нецелевых запросов снижает расходы и повышает точность таргетинга.Данные
Какие данные нужны
Статистика по ключевым словам
Для оценки конверсии и эффективности каждого ключа
- ключевое слово
- показы
- клики
- CTR
- конверсия в заказ
Данные о продажах
Для расчёта выручки и маржинальности по каждому товару
- артикул
- количество проданных единиц
- цена продажи
- себестоимость
Расходы на рекламу
Для расчёта ACOS и ROAS
- кампания
- дата
- сумма расходов
Ставки конкурентов
Для определения оптимальной ставки
- ключевое слово
- ставка конкурента
- позиция
Методология
Методика настройки рекламы на Wildberries с ИИ
Принципы
- ИИ анализирует исторические данные о продажах и рекламе, чтобы прогнозировать конверсию каждого ключа
- Ставки устанавливаются на основе целевого ACOS и прогнозируемой конверсии
- Ключевые слова группируются по интенту и эффективности, для каждой группы задаются свои правила
- Система автоматически корректирует ставки в зависимости от динамики спроса и конкуренции
Допущения
- У продавца есть достаточная история продаж для обучения модели (обычно от 100 заказов)
- Целевой ACOS задаётся продавцом исходя из маржинальности товара
- Данные о продажах и расходах выгружаются регулярно (ежедневно или чаще)
Ошибки
- Использование одинаковых ставок для всех ключей без учёта конверсии
- Игнорирование минус-слов, что приводит к нецелевым кликам
- Отсутствие регулярного обновления данных, из-за чего модель устаревает
Роль ИИ
Как ИИ решает задачу
Прогнозирование конверсии ключевого слова
Данные на входе: Исторические данные по ключу: показы, клики, заказы, Характеристики товара: цена, рейтинг, отзывы
Что делает модель: Обучаемая модель (например, градиентный бустинг) предсказывает вероятность заказа по ключу
Результат: Прогноз конверсии для каждого ключа
Как используется: Система использует прогноз для расчёта оптимальной ставки
Оптимизация ставок
Данные на входе: Прогноз конверсии, Целевой ACOS, Текущие ставки конкурентов
Что делает модель: По формуле рассчитывается ставка, обеспечивающая целевой ACOS
Результат: Рекомендуемая ставка для каждого ключа
Как используется: Ставки автоматически обновляются в кабинете Wildberries
Генерация списка минус-слов
Данные на входе: Тексты ключевых слов, История поисковых запросов
Что делает модель: Генеративная модель анализирует семантику и предлагает слова, не соответствующие товару
Результат: Список минус-слов для исключения
Как используется: Продавец подтверждает список и добавляет его в кампанию
Разбор
Как это работает
- 1
Вход: данные о продажах, расходах и ключевых словах за последние 30-90 дней. Действие: система загружает и очищает данные. Результат: единая таблица для анализа.
- 2
Вход: таблица с ключами и их исторической конверсией. Действие: обучается модель прогнозирования конверсии. Результат: прогноз конверсии для каждого ключа.
- 3
Вход: прогноз конверсии, целевой ACOS, маржинальность товара. Действие: рассчитывается оптимальная ставка по формуле. Результат: список рекомендуемых ставок.
- 4
Вход: список ключей и ставок. Действие: система автоматически обновляет ставки в рекламном кабинете. Результат: ставки установлены согласно рекомендациям.
- 5
Вход: поисковые запросы, по которым были показы. Действие: генеративная модель выделяет нецелевые запросы. Результат: список минус-слов.
- 6
Вход: список минус-слов. Действие: продавец подтверждает и добавляет их в кампанию. Результат: исключены нецелевые показы.
- 7
Вход: ежедневные данные о расходах и продажах. Действие: система пересчитывает ACOS и при необходимости корректирует ставки. Результат: ставки адаптируются к изменениям рынка.
Расчет
Основные формулы для настройки рекламы
Для оптимизации рекламы на Wildberries используются две ключевые формулы: расчёт ACOS и расчёт оптимальной ставки.
ACOS
ACOS = (Расходы на рекламу / Выручка от рекламных продаж) × 100%- Расходы на рекламу — сумма, потраченная на кампанию за период
- Выручка от рекламных продаж — выручка, полученная от заказов, пришедших по рекламе
Условный пример: Если расходы составили 10 000 ₽, а выручка — 50 000 ₽, то ACOS = (10 000 / 50 000) × 100% = 20%.
Допущение: Целевой ACOS зависит от маржинальности товара: он должен быть ниже маржи, иначе реклама убыточна.
Оптимальная ставка
Ставка = (Целевой ACOS × Средний чек × Прогноз конверсии) / 100- Целевой ACOS — желаемая доля рекламных расходов в выручке (в процентах)
- Средний чек — средняя стоимость заказа
- Прогноз конверсии — вероятность заказа по ключу (в процентах)
Условный пример: При целевом ACOS 20%, среднем чеке 2000 ₽ и прогнозе конверсии 5% ставка = (20 × 2000 × 5) / 100 = 2000 ₽. Это максимальная ставка за клик, при которой ACOS не превысит 20%.
Допущение: Формула даёт ориентир; фактическая ставка может корректироваться с учётом конкуренции и позиции.
Пример расчета
Как это выглядит в цифрах
Условный пример: оптимизация ставок для кампании на Wildberries
- Допущение: Продавец запускает рекламную кампанию на товар со средним чеком 2000 ₽ и маржинальностью 30%.
- Допущение: Целевой ACOS установлен на уровне 20%.
- Допущение: В кампании 50 ключевых слов, для каждого известна историческая конверсия.
Для ключа «платье женское летнее» прогноз конверсии составляет 5%. Ставка = (20 × 2000 × 5) / 100 = 2000 ₽. Для ключа «платье вечернее» конверсия 2%, ставка = (20 × 2000 × 2) / 100 = 800 ₽. Система автоматически устанавливает ставки: 2000 ₽ и 800 ₽ соответственно.Ключи с высокой конверсией получают более высокие ставки, что позволяет занимать лучшие позиции и получать больше заказов. Ключи с низкой конверсией не перерасходуют бюджет.
Логика решения
Почему дана такая рекомендация
Что повлияло на решение
- Прогноз конверсии ключевого слова
- Целевой ACOS, заданный продавцом
- Маржинальность товара
- Текущая конкурентная среда
Какие риски учтены
- Резкое изменение спроса может сделать прогноз неточным
- Конкуренты могут поднять ставки, что потребует корректировки
- Недостаток данных для обучения модели на новых ключах
Какие варианты рассматривались
- Ручная настройка ставок на основе опыта
- Использование встроенных инструментов Wildberries без ИИ
- Привлечение внешнего подрядчика для управления рекламой
ИИ-подход позволяет обрабатывать большие объёмы данных и быстро адаптироваться к изменениям, что невозможно вручную.
Если у продавца мало данных (менее 100 заказов), модель может быть неточной, и лучше начать с ручной настройки или использовать простые правила.
Результат
Что видит пользователь
Дашборд с показателями ACOS, ROAS, ставками и конверсией по ключам
Таблица с ключевыми словами, их ставками, прогнозом конверсии, фактическим ACOS и рекомендациями по корректировке
Продавец видит, какие ключи требуют внимания, и может быстро внести изменения или доверить автоматизацию системеАвтоматические обновления ставок
Уведомления о том, что ставки были изменены, и причины изменений
Продавец контролирует процесс и может отключить автооптимизацию для отдельных ключейАвтоматизация
Что автоматизируется, а что нет
Выполняется автоматически
- Сбор и обработка данных о продажах и расходах
- Прогнозирование конверсии по ключам
- Расчёт оптимальных ставок
- Обновление ставок в рекламном кабинете
Требует настройки
- Задание целевого ACOS
- Настройка интеграции с Wildberries API
- Определение минимального объёма данных для обучения модели
Остаётся за человеком
- Утверждение списка минус-слов
- Решение о запуске новых кампаний
- Корректировка целевого ACOS при изменении маржинальности
Внедрение
Как внедрить решение
Быстрый запуск
- Выгрузить данные о продажах и расходах в Excel
- Рассчитать ACOS по каждому ключу вручную
- Установить ставки по формуле для ключей с достаточной статистикой
Рабочая система
- Настроить автоматическую выгрузку данных через API Wildberries
- Разработать скрипт для расчёта ставок по формуле
- Подключить дашборд для визуализации показателей
Расширенный вариант
- Обучить модель прогнозирования конверсии на исторических данных
- Внедрить автоматическое обновление ставок через API
- Добавить генерацию минус-слов с помощью ИИ
Подготовка
Чек-лист перед запуском
- 1
Определить целевой ACOS на основе маржинальности товара
- 2
Собрать данные о продажах и расходах за последние 30-90 дней
- 3
Проверить качество данных: отсутствие пропусков и ошибок
- 4
Настроить интеграцию с Wildberries API для автоматической выгрузки
- 5
Обучить модель прогнозирования конверсии на исторических данных
- 6
Установить начальные ставки по формуле для всех ключей
- 7
Настроить автоматическое обновление ставок с заданной периодичностью
- 8
Добавить минус-слова на основе анализа поисковых запросов
- 9
Запустить пилотную кампанию и отслеживать ACOS в течение недели
- 10
Скорректировать модель и правила на основе фактических результатов
Вывод
Главное
Эффективная настройка рекламы на Wildberries строится на данных: прогноз конверсии и целевой ACOS определяют ставки, а ИИ автоматизирует рутину.
Основные данные — история по ключам, продажи, расходы. Ключевые расчёты — ACOS и оптимальная ставка.
ИИ прогнозирует конверсию, оптимизирует ставки и генерирует минус-слова, освобождая продавца от ручного перебора.
Начните с выгрузки данных и расчёта ACOS по ключам в Excel, чтобы понять текущую ситуацию.
Метод ReMetod
На чем основан вывод
Метод ReMetod показывает, как бизнес-проблема превращается в модель решения с помощью данных и автоматизации. В настройке рекламы на Wildberries это означает: сначала формулируем задачу (снизить ACOS), затем строим модель (прогноз конверсии и ставки), подключаем данные и автоматизируем процесс.
В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.
Посмотреть программу практикумаВопросы
Что обычно уточняют
Не будет ли ИИ слишком сложным для малого бизнеса?
ReMetod-практикум рассчитан на людей без навыков программирования. Вы научитесь настраивать простые модели и автоматизацию, начиная с таблиц и заканчивая работающим решением.
Сколько времени нужно, чтобы настроить ИИ-рекламу?
Базовую настройку можно сделать за несколько дней, если данные уже собраны. Полноценная система с обучением модели может занять 2-4 недели, но результат — снижение ACOS и рост ROAS.
Что делать, если данных мало?
Начните с ручного расчёта ACOS и установки ставок по формуле. По мере накопления данных (от 100 заказов) можно переходить к машинному обучению.
Следующий шаг
Выберите, как продолжить с ReMetod
Хотите научиться настраивать рекламу с ИИ? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.