Журнал «Компьютерра» № 21 от 06 июня 2006 года

Первое, что приходит в голову: то, за которое назначена более высокая ставка. Верно, но не совсем. Вовсе не факт, что посетитель, за которого мы тут тихо пихаемся, кликнет по объявлению. Нет клика => у Яндекса нет денег => у нас нет посетителя. Ждем следующего посетителя и прикидываем, какое объявление покажет Яндекс в следующий раз?

Помечтаем. Вот если бы мы были Яндексом… И если бы мы заранее точно знали, на какие объявления кликнет очередной посетитель, можно было бы отбросить остальные, а потом выбрать объявление с самой высокой ставкой… А те, про которые точно известно, что не кликнет, — вообще не показывать… А того, у кого меньше ставка, но кликнет… все равно не показывать… Пока ставки не поднимет…

Это уже похоже на логику. Мы можем оценить вероятность того, что на данное объявление будет сделан клик. Для этого нужно показать объявление много-много раз (например, тысячу) и посчитать количество сделанных по нему кликов. И мы получим CTR = процент кликов на один показ (он же — вероятность клика). Соответственно, сравнивать объявления нужно по сочетаниям их ставок (предлагаемых Яндексу денег) и CTR (ожиданием того, что эти деньги будут заработаны).

По каждому объявлению можно подсчитать вероятность получения денег — это произведение Ставки (Bid) на CTR. Соответственно, частота показа объявления должна быть пропорциональна этой вероятности. И мы получаем формулу вероятности показа объявления N:

— ставка и CTR нашего объявления,

i меняется от 1 до К = количество конкурентов,

претендующих на негарантированные показы.

Заметим: по этой формуле, новое объявление не может быть показано, поскольку имеет стартовый CTR=0. Необходима поправка для объявлений разрешенных к показу, но имеющих низкий CTR. Однако главная печаль не в этом. А в том, что формулой невозможно воспользоваться! Мы не знаем и не можем узнать ни ставок конкурентов, ни их CTR… Секундочку, самое время пообщаться с Яндексом, а потом продолжим…

Открытое письмо

Многоуважаемый Яндекс!

Автор никогда не контактировал ни с одним вашим сотрудником ни прямо, ни через третьих лиц, ни с использованием каких-либо средств коммуникации. Автор ни в какой форме не получал разведданных об алгоритмах, используемых Яндексом, ни от третьих лиц, ни самостоятельно. Более того, автор совершенно не уверен, что Яндекс использует описанную модель. Данное рассуждение составлено умозрительно от начала до конца, исключительно с целью просветить читателей на предмет более эффективного использования возможностей «ДиректЯндекса».

Автор также недоумевает: отчего описание базовых алгоритмов «ДиректЯндекса» не публикуется? Смысл моего недоумения станет ясен после того, как сотрудники Яндекса дочитают эту статью до конца, а потом подсчитают: сколько денег недополучает Яндекс на неэффективном назначении ставок рекламодателями. И сколько теряют рекламодатели по той же самой причине…

Так что же ставить?

Математика закончилась, начинается физика. А физик отличается от математика тем, что использует математические инструменты не «как правильно», а как удобно… опасливо поглядывая на математику… Построим оценочные кривые. CTR конкурентов заменим на средний CTR по данному запросу (его можно узнать на «Директе» на странице «Расчет бюджета рекламной кампании»). Оценить ставки конкурентов, даже «в среднем», невозможно, поэтому попробуем выяснить, какой процент показов мы получим, если все конкуренты назначат минимальную ставку $0.1, и какой, если они назначат максимальную — $12.00 (точнее, $11.99). И мы получим вот что:

где CTR_S = средний CTR по запросу, К = количество злобных конкурентов, 0.1 = минимальная, 11.99 — максимальная ставки.

Конкурентов: 44

Средний CTR: 2.14%

Мин. ставка: $0.10

Макс. ставка: $11.99

Допустим, наш CTR: 2.14%

Процент показов см. на рис. 4 или в табл. 2.

Тут не обошлось без калькулятора, сделанного в Excel. А он нам еще понадобится, и не раз. Настоятельно рекомендую или сделать его самостоятельно, или скачать его у нас на сайте (www.registratura.ru/calc).

Как стать умнее всех?