- Включить нумерованное содержание?
- Нет
Всем привет! Меня зовут HapFish, я начинающий медиабайер, активно изучающий арбитраж на Facebook.
Мой блог HapFish 
| Путь в арбитраже с нуля
Matt Steiner - человек из Meta, который отвечает за инфраструктуру монетизации, ранжирование и фундаментальный AI. Проще говоря, он один из тех, кто своими руками строил системы Andromeda, Lattice и GEM. Тремя самыми крупными изменениями алгоритма Facebook за последние годы. В 20-минутном интервью (видео «Meta Ads Insider Exposes How The Algorithm ACTUALLY Works») он без маркетингового тумана объяснил, как устроена выдача рекламы изнутри: не то, что написано в пресс-релизах, а как оно реально работает “под капотом”.| Путь в арбитраже с нуляДля арбитража это золото. Вместо очередных гадалок в чатах, объяснение от того, кто писал эти системы. Я вытащил из интервью всё, что реально влияет на ваш открут.
Andromeda: две стадии, которые надо понимать
Раньше мы воспринимали рекламу Facebook как единый чёрный ящик. На деле показ любого крео, это два разных этапа.Первый retrieval, отбор кандидатов: Когда юзер открывает ленту и появляется рекламный слот, система должна из миллионов объявлений выбрать те, которые вообще достойны участия в аукционе для этого конкретного человека. Вот за это и отвечает Andromeda. Это связка железа, софта и ML-модели, спроектированных вместе под одну задачу, персонализированный отбор. Под капотом, кастомное железо на GPU NVIDIA, а модель заточена так, чтобы выжимать из этого железа максимум.
Второй ранжирование: Где из отобранных кандидатов выбирается лучшее объявление. За это отвечают уже GEM и adaptive ranking model.
Зачем Meta вообще это построила? Steiner объясняет прямо: с приходом генеративных инструментов рекламодатели начали клепать крео пачками: фоны, копирайт, миксы вариаций. Произошёл взрыв креативов и задача отбора стала намного тяжелее, объявлений-кандидатов стало в разы больше. Andromeda и есть тот мощный отборщик, который из всех, кто таргетит юзера, вычисляет, что именно ему зайдёт.
Ключевая мысль, которую стоит запомнить: не каждый, кто таргетит юзера, имеет продукт, который этому юзеру интересен. Интересы человека, это лишь подмножество всех рекламодателей, нацелившихся на него. Andromeda решает, чьё объявление этому человеку реально релевантно и только оно идет дальше в ранжирование.
Главный вывод по крео: разнообразие, а не количество
Вот тут самое практичное для залива.В арбитраже живёт устойчивый миф, что в эпоху Andromeda плодить вариации рабочего крео больше не имеет смысла. Steiner это разбивает, но с важной поправкой: вариации работают, просто алгоритм теперь воспринимает и достает их иначе.
Представьте: вы залили 25 версий одного крео. Для конкретного юзера релевантными окажутся, скажем, только три. Остальные ему не зайдут из-за типа контента, который он смотрит, из-за фонов, цветовых сочетаний, из-за контекста, в котором показывается объявление. Andromeda достанет именно те три, что с наибольшей вероятностью сработают на этого человека. При этом крео, заходящее одному юзеру, может не заходить другому и наоборот. Поэтому система просто подбирает самых вероятных кандидатов под каждого.
Отсюда два вывода, которые надо вбить в голову:
- Иметь нормальный набор разнообразных крео - полезно. Под разные аудитории нужен запас, из которого Andromeda будет выбирать. Один-единственный креатив здесь проигрывает.
- Плодить бесконечное количество - бессмысленно. Огромная гора почти одинаковых вариаций не даст вам больше, чем разумное разнообразие. Отдача от объёма быстро упирается в потолок.
И последнее, что снимет вам нервы: если вы залили 20 крео, а открут пошёл только на трёх, это норма, а не повод паниковать и переделывать пачку. Раньше работу по отсеву делали вы своим бюджетом: сливали деньги, чтобы понять, что зашло. Теперь значительную часть этого отсева Meta берёт на себя заранее, своими вычислительными мощностями. Модель пробует доставку по всем вариациям, быстро понимает, что работает лучше, и перекидывает бюджет на топовые крео. То, что остальные не открутились, не значит, что они плохие, они просто менее результативны и вы сами не захотели бы лить на них деньги.
Lattice и GEM: что под капотом
Чтобы картина была полной, два других кита этой эпохи, которые работают в связке с Andromeda.Lattice - это консолидация моделей. Раньше под каждую задачу была своя узкая модель: одна предсказывает клики на Facebook, другая клики в Instagram, третья конверсии на Facebook, четвёртая конверсии в Instagram. Оказалось, что если схлопнуть их в одну модель и скормить ей все данные сразу, она работает лучше каждой по отдельности, потому что учится на большем объёме данных, на большем количестве интересов и взаимодействий юзера. Для вас это означает более релевантные показы.
GEM (генеративная модель рекомендации рекламы) - развитие той же идеи на стероидах. Это большая foundation-модель, из которой учатся все остальные модели на стадии ранжирования. А из неё строят inference-модель уровня LLM по сложности, это и есть adaptive ranking model.
Что в ней важно для арбитража: система тратит больше вычислений на “тяжёлых” юзеров, тех, кто много взаимодействует с брендами, чаще покупает, имеет длинную историю действий. По таким людям больше данных, значит, точнее рекомендации. На “лёгких” юзеров с короткой историей тратится меньше, потому что и входных данных меньше. То есть платформа умеет резко наращивать точность именно на платежеспособном, активном сегменте, что прямо в вашу пользу, если оффер рассчитан на покупателей, а не на холодную массу.
Волатильность - это фича, а не баг
Жалоба, которую слышали все: показы скачут, бюджет внезапно перекидывается, кампании будто разваливаются и при этом ты ничего не менял ни на лендинге, ни в акке. Steiner подтверждает: этот вопрос им задают постоянно и ответ лежит в том, как устроен аукцион.Аукционов крутятся миллионы в реальном времени и в каждом куча участников, которые меняют свои биды каждую секунду. Чем больше рекламодателей и чем чаще они двигают ставки, тем сильнее пляшет динамика аукциона. Аналогия Steiner'а - фондовый рынок: толпа инвесторов в реальном времени поднимает и опускает цены на акции, исходя из того, насколько те для них ценны прямо сейчас. Ровно то же самое происходит в рекламном аукционе.
Пример из интервью: приходит сигнал, что юзер с высокой вероятностью купит ваш продукт, кто-то поднимает бид. Или приходит сигнал, что человек только что купил холодильник, новый он в ближайшее время не возьмёт, его ценность падает, бид опускают. Эта свежая информация постоянно расходится по системе, рекламодатели реагируют, меняют ставки и вот эти массовые изменения бидов и создают ту самую волатильность на ваших кампаниях. Когда вы двигаете свой бид, к вам приходят другие люди и другие конверсии, не только из-за ваших изменений, но и из-за того, что в ответ делают все остальные.
И вот ключевой размен, который надо принять. Низкая цена и высокая волатильность на одном конце спектра, а также низкая волатильность и более высокая цена на другом. Это противоположности и придётся выбирать, что для вас важнее. Чем больше вы льёте и чем больше конверсий гоните, тем меньше волатильности: алгоритм увереннее в своих решениях и выпадение пары сотен потенциальных покупателей из воронки погоды не делает. А вот если открут маленький, либо средний чек и стоимость конверсии высокие, придётся смириться с качелями. Алгоритм не будет бесконечно лить на людей, которые по сигналам уже выпали из вашей реальной воронки покупки.
Для арбитража вывод простой: на тестовых акках с маленьким бюджетом волатильность это данность, а не баг. Стабильность приходит с объёмом. И перестаньте искать чёрную кошку в тёмной комнате каждый раз, когда показы дернулись, чаще всего там просто шевелится аукцион, а не ваша ошибка.
Перестаньте крутить настройки и поймете, где ваше преимущество
Отдельный кусок интервью, про долгосрочную роль человека. И он напрямую бьёт по привычке арбитражников вечно сидеть в кабинете и что-то подкручивать.Steiner честно говорит: мы входим в эпоху, где человек уже никогда не переиграет машину в оптимизации. Вы не передвинете бюджет так же быстро и адекватно в ответ на изменения цены в аукционе, как это делает алгоритм. Точка. Каждое ваше ручное вмешательство - это попытка обогнать систему на её же поле, где она заведомо сильнее.
Но есть поле, где машина вам в подметки не годится. Она не умеет рассуждать с человеческой интуицией о том, почему конкретный месседж зашёл конкретной аудитории. Человек силен именно здесь: придумывать новые заходы и тестировать новые сообщения под оффер и под аватар, смотреть на данные и понимать, почему один месседж резонировал и дал конверсию, а другой нет. На основе этих гипотез делать новые вариации сообщения и аудитории, а потом заходить снова.
Это и есть долгосрочное партнёрство человека и машины: вы генерите идеи и осмысляете результаты своей интуицией, а машина берёт на себя всю вычислительную оптимизацию, в которой она безупречна. Для залива это значит одно, вкладывайте мозги в углы, креативные гипотезы и анализ, а рутину открута отдайте алгоритму и не мешайте ему обучаться.
Что забрать с собой
- Лейте разнообразные крео в рамках оффера, а не 50 почти одинаковых вариаций и не свалку под левые аватары. Думайте кластерами углов и заходов.
- Если из 20 крео открутились три - это нормально. Отсев теперь делает Meta заранее, а не ваш бюджет постфактум.
- Волатильность структурна. Хотите стабильности? Наращивайте открут и объём конверсий. Маленький бюджет означает качели по определению.
- Не боритесь с алгоритмом ручными правками: На оптимизации вы его не обгоните. Меньше дёргайте кампании, давайте им обучаться.
- Вкладывайте человеческий ресурс туда, где вы реально сильнее машины: новые заходы, гипотезы и анализ «почему зашло».
| Путь в арбитраже с нуля