Как работает AI-оценка лендингов в Google Ads

В арбитражном комьюнити Google Ads считается одним из самых популярных источников трафика. Но и проблем в нем не меньше, чем доставляют алгоритмы Facebook*. Вебам приходится уделять много внимания лендам и ключевым словам в кампании.

Сегодня рассказываем, как рекламная сеть использует искусственный интеллект для оценки лендингов рекламодателей.

Как Google проверял страницы до AI

Те, кто хотя бы раз запускал кампании в Google Ads, могли столкнуться с реджектами. Даже в белых вертикалях иногда адсет не проходит модерацию с первого раза из-за проблем с лендингами. Приходится вносить изменения в страницу или даже создавать новую, чтобы кампания начала работать.

Google Ads до внедрения AI использовал алгоритмическую и ручную оценку посадочных страниц. У рекламной сети есть конкретные технические требования к лендингам и рекомендации по созданию удобного интерфейса и наполнению контентом.

Составляющие оценки качества в Google Ads, источник

Перечень требований и рекомендаций охватывает различные аспекты: от скорости загрузки страницы до удобства взаимодействия с контентом. Если по каждому аспекту нет претензий к сайту, вероятность прохождения модерации значительно увеличивается.

В ходе оценки лендингов проводятся следующие действия:

1. Краулинг страницы. Боты выкачивают лендинг и анализируют HTML-структуру на наличие стоп-слов.
2. Анализ контента. Алгоритмы проверяют, соответствует ли контент сайта объявлению.
3. Фильтрация по rule-based. Анализ на наличие ложных обещаний, кликбейтных фраз.
4. Анализ на основе machine learning. Раньше Google использовал более примитивные версии нейросетей, которые обучались на основе исторических данных.
5. Проверка клоакинга. Алгоритмы регулярно обновляются для распознавания клоакинга.

В некоторых аспектах антифрод Google Ads действительно хорошо отрабатывает. К примеру, не каждая клоака дает эффективную защиту для работы с GA. Google использует рендер страниц, подмену IP и юзерагентов для глубокой проверки лендингов.

Еще есть команда модераторов, которые проверяют посадочные страницы вручную. И если они выглядят подозрительно, у рекламодателей будут проблемы. А при наличии жалоб на объявление риски блокировки профиля заметно повышаются.

Механизм ИИ-оценки лендов

До массового распространения Gemini и других AI-моделей Google активно использовал машинное обучение. Но с развитием нейросетей алгоритмы оценки посадочных страниц в рекламной сети стали еще более продвинутыми.

В середине марта Google поделился с комьюнити деталями двойной оценки объявлений в Google Ads. Компания использует сочетание ИИ с «живыми» модераторами, чтобы обеспечить максимальную прозрачность.

По заявлениям Google, гибридный подход позволяет учитывать информацию с разных источников, а решение об удалении контента применяется к объявлениям, наборам данных и аккаунтам.

Как стало известно, ИИ-алгоритмы обучаются на решениях людей, а нарушающие правила объявления автоматически блокируются или передаются по цепочке для ручной проверки. Результаты анализа модераторами помогают обучать AI-модели.

Только за 2024 год Google удалил 5,5 млрд объявлений, ограничил еще 6,9 млрд и заблокировал 12,7 млн рекламодателей. Наверняка большую часть работы сделали нейросети, а люди подключались к оценке лишь в конкретных кейсах.

Еще Google недавно заявил, что AI прямо сейчас трансформирует поисковую систему и делает ее более полезной для юзеров. Это свидетельствует о растущей роли ИИ как в рекламной сети, так и в органическом поиске.

При работе с Google Ads вебам следует уделять больше внимания объявлениям и лендам. AI-алгоритмы постоянно совершенствуются, поэтому со временем обходить модерацию будет еще сложнее.

* Meta запрещена на территории РФ.