Яндекс вводит ограничения в бесплатной метрике

Архитектуру системы можно представить в виде четырех основных компонентов.

Events (Schema Registry & Data Catalog). Инструмент декларирования и описания аналитики. Позволяет объявлять типы событий и атрибуты, которые будут отправляться в аналитику из клиентских приложений, следить за актуальностью аналитики, ответственными, качеством интеграций.

SDK (IOS, Android, Web). SDK позволяет реализовать сбор и отправку аналитических событий с клиентских приложений. Одна из особенностей SDK Statist — статическая типизированность. Для каждого типа события у нас есть необходимая сигнатура функции с типизированными атрибутами, а все SDK версионируются по Semver при изменении структуры событий. Это возможно благодаря инструменту декларирования и описания аналитики Events.

Collector & Event Processing & Analytics Storage. Часть системы, которая обеспечивает надежную доставку событий и метрик в хранилище данных с момента получения их из клиентских приложений. В процессе доставки обрабатываются события и телеметрия: их валидация, обогащение информацией о геопозиции и устройстве и запись в хранилище для последующего анализа.

Visualization Tools — собственный UI-инструмент для анализа данных, где можно без специальных знаний SQL и подключения BI-инструментов создать отчет ad-hoc. Дополнительно можно использовать другие инструменты, которые есть в компании, для более детального анализа и изучения данных клиентской аналитики. Например, Helicopter (аналог Zeppelin), ETL и BI-инструменты.

Основной сценарий выглядит так: на уровне сервиса администрирования событий определяются любые продуктовые события. Далее с помощью SDK настраивается сбор и отправка объявленных событий в клиентских приложениях. Все данные из приложения поступают в коллектор событий. На следующем этапе они обрабатываются: валидация, обогащение и роутинг данных. В итоге данные поступают в аналитическое хранилище. Доступ к данным есть напрямую через запросы к базе данных и через собственный UI-инструмент с удобной визуализацией.

Выбор метода сэмплирования (sampling method) в Stable Diffusion зависит от ваших конкретных требований к скорости и точности. Вот некоторые основные моменты, которые стоит учесть:

Дополнительный анализ: Какую it профессию выбрать для старта

Вот некоторые конкретные сэмплеры, которые доступны в Stable Diffusion:

Euler: Этот простой и быстрый сэмплер является классикой для решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ODE).
Heun: Еще один классический сэмплер, который также используется для решения ODE.
LMS (Linear multi-step method): Этот сэмплер использует линейный многошаговый метод для решения ODE.
DDIM: Этот сэмплер является одним из корней Stable Diffusion. DDIM и PLMS (псевдолинейный многоэтапный метод) были пробоотборниками, поставляемыми с исходной версией Stable Diffusion v1 . При этом PLMS — это более новая и быстрая альтернатива DDIM. Обычно они считаются устаревшими и больше не используются широко.
PLMS: Еще один сэмплер, который был разработан на основе Stable Diffusion.
DPM и DPM++: Это новые сэмплеры, которые каждый по-своему сочетают скорость, точность и характеристики модели.DPM (Diffusion вероятностная модель решателя) и DPM++ — это новые семплеры, предназначенные для диффузионных моделей, выпущенные в 2022 году. Они представляют собой семейство решателей схожей архитектуры. DPM и DPM2 похожи, за исключением того, что DPM2 имеет второй порядок (более точный, но медленный). DPM++ — это улучшение по сравнению с DPM.
UniPC (Unified Predictor-Corrector): Этот сэмплер был разработан в 2023 году и наследует черты методов предиктор-корректор, способных генерировать изображения высокого качества за минимальное количество шагов: 5–10.
K-Diffusion: Это сокровищница сэмплеров, созданных на основе знаний Кэтрин Кроусон, которые привносят находки Карраса 2022 года на передний план.

Сравним окончательные образцы изображения

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Быстрый DPM++ потерпел неудачу. Родительские образцы предков не сходились с изображением, к которому сходились другие сэмплеры. Родительские сэмплеры имеют тенденцию сходиться к образу котенка, тогда как детерминистические сэмплеры имеют тенденцию сходиться к образу – кошке. Не существует правильных ответов, пока они вам нравятся.

Какой же сэмплер использовать?

Достойный выбот:
DPM++ 2M Karras – хорошая скорость .
DPM++SDE Каррас – хорошее качество.

Опытные пользователи утверждают, что «Модель LCM превосходит обе эти модели с помощью сэмплера k-Euler-Ancestral, используя 4-8 шагов в масштабе 1-2 CFG (512×768). Изображения получаются очень быстрыми и божественного качества. Использование Lora также улучшит детализацию за счет небольшого количества времени.»

Мы проверили Модель LCM – фото генерирует действительно очень быстро, но на минимальных настройках картинки получаются размытые:

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Настройки: Sampling steps: 8 , CFG Scale: 2 + LoRA LCM (в промпте: <lora:pytorch_lora_weights:1>), дает лучший результат и хороши для генерации анимации и видео с размытым задним планом:

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Чтобы ускорить генерацию изображений в Stable Diffusion, достаточно одного LoRA LCM, который можно реализовать непосредственно в промпте ( <lora:pytorch_lora_weights:1>), как и обычные LoRA. Посетите официальную страницу Latent Consistency Models Hugging Face для получения доступа.

Содержание

Страницы для скачивания файла LCM LoRA
Вводная информация
Качество, разнообразие и температура
Семплирование с помощью параметров top-k и top-p
Штрафы за частоту и присутствие
Памятка по настройке параметров
Заключение
ДРУГИЕ НОВОСТИ И СТАТЬИ
Что такое Performance анализ?
Кому необходима Performance аналитика?
На какие вопросы помогает ответить Performance отчет?
Какие задачи у Performance отчета?
Своевременная аналитика
Постановка целей
Вместо заключения

Страницы для скачивания файла LCM LoRA

В вашем распоряжении как LCM SDXL, так и LCM SD 1.5 LoRA:

В любом случае, если вашей целью является стабильное воспроизводимое изображение, вам не следует использовать предковые сэмплеры, потому что все они не сходятся.

Эта статья поможет вам научиться использовать параметры для решения проблемы выдачи неверной информации (галлюцинаций) и однообразия в результатах работы языковых моделей. Мы также рассмотрим другие тонкие настройки, оптимизирующие поведение моделей. Как и в случае с промпт-инжинирингом, правильная настройка параметров поможет вам добиться от модели 110% эффективности.

В данной статье подробно рассматриваются пять основных входных параметров: температура (temperature), параметры семплинга top-p и top-k, штрафы за частоту и присутствие (frequency penalty и presence penalty). Вы узнаете, как эти параметры помогают достичь баланса между качеством и разнообразием результатов работы модели.

Устраивайтесь поудобнее, мы начинаем!

Вводная информация

Для начала важно ознакомиться с общими принципами работы языковых моделей. Начнём наше погружение с самых основ.

Большинство известных нам языковых моделей работают по принципу последовательной генерации цепочки токенов: модель предсказывает каждый следующий токен, основываясь на ранее сгенерированной последовательности. Этот подход называется авторегрессионной генерацией.

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Именно поэтому ChatGPT выводит слова на экран по одному: слова появляются по мере генерации.

Чтобы сгенерировать токен, языковая модель присваивает каждому токену в своём словаре оценку правдоподобия, т.е. вероятности его появления в тексте. Модель оценивает, насколько подходящим является токен для продолжения заданного текста. При хорошем соответствии токен получает высокую оценку правдоподобия, при слабом соответствии — низкую. Сумма оценок правдоподобия для всех токенов в словаре модели всегда равна единице.

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

После присвоения токенам оценки правдоподобия, модель инициирует схему семплирования токенов для выбора следующего элемента последовательности. В этом методе может быть задействован элемент случайности, чтобы языковая модель не давала один и тот же ответ на одинаковые вопросы каждый раз. Такой подход с использованием элемента случайности может быть полезным в работе чат-ботов и в ряде других случаев.

Если кратко: Языковые модели разбивают текст на фрагменты, прогнозируют следующий фрагмент в последовательности, добавляя при этом элемент случайности. Для получения определенного результата эти действия повторяются необходимое количество раз.

Качество, разнообразие и температура

А зачем вообще нам выбирать второй по оценке токен, третий или любой другой, если мы уже нашли самый подходящий? Разве мы не хотим видеть наилучшее продолжение (имеющее наивысшую оценку правдоподобия) при каждом ответе? Часто ответ будет утвердительным. Однако, если всегда выбирать наилучший токен, то каждый раз ответы будут одинаковыми. Для достижения разнообразия в ответах иногда приходится идти на компромисс с точки зрения их качества. Этот компромисс известен как дилемма качества и разнообразия.

Решить эту дилемму машине помогает . Низкая температура означает более высокое качество, а высокая температура – увеличение разнообразия. При «нулевой» температуре модель всегда выбирает токен с максимальной оценкой правдоподобия, что приводит к полному отсутствию разнообразия в результатах, но гарантирует, что мы всегда получаем самое качественное продолжение по оценке модели.

В большинстве случаев нулевая температура является предпочтительной при решении задач в текстовой аналитике. Это происходит потому, что чаще всего при анализе текста имеется единственный “правильный” ответ, который мы стремимся получить при каждом запросе. При нулевой температуре у нас есть все шансы получить этот ответ с первого раза. Мы предпочитаем устанавливать температуру на ноль при извлечении сущностей, извлечении фактов, анализе тональности и для многих других задач, которые мы решаем как аналитики. Как правило, если промпт предоставляется модели однократно, всегда следует устанавливать температуру на ноль, т.к. это повышает вероятность получить хороший результат.

При выборе более высоких значений температуры модель демонстрирует большую креативность и разнообразие ответов. Однако это также может привести к увеличению количества мусорных результатов и галлюцинаций, что в среднем снижает качество ответов. Температура выше нуля применяется, когда мы хотим дать один и тот же промпт модели несколько раз и получить множество креативных ответов. Таким образом, если ваша цель — задать один и тот же вопрос дважды и получить разные ответы, рекомендуется использовать ненулевые значения температуры.

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Дилемма качества и разнообразия

При повышении температуры увеличивается не только разнообразие, креативность и

многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций.

А зачем вообще получать два разных ответа на один и тот же вопрос? В ряде случаев это может оказаться полезным. Например, существует метод, при котором генерируется несколько ответов на один промпт, а затем из них выбирается самый лучший. Этот подход часто приводит к более качественным результатам, чем если бы мы задали вопрос один раз при нулевой температуре. Еще один практический пример — это генерация синтетических данных, где необходимо создать не одну, а несколько синтетических точек данных. Такие и другие сценарии могут быть подробно описаны в последующих статьях. Однако во многих ситуациях требуется получить всего один ответ. Если сомневаетесь, используйте нулевую температуру!

Важно и следующее: хотя при нулевой температуре модель выдает один и тот же ответ при каждом повторении вопроса, на практике все может быть иначе! Это объясняется тем, что процессоры, на которых запущена модель, могут допускать небольшие погрешности вычислений, например погрешности округления. Такие погрешности вносят в расчеты небольшую случайность даже при нулевой температуре. Изменение всего одного токена из-за погрешности может привести к целому каскаду изменений далее по тексту, и на выходе мы получим совершенно другой результат. Но будьте уверены, что такие события лишь незначительно влияют на качество, и мы упоминаем это только для того, чтобы определенная случайность при нулевой температуре не стала для вас сюрпризом.

Помимо температуры существует много способов решения дилеммы качества и разнообразия. В следующем разделе мы рассмотрим определенные варианты использования техники семплирования при ненулевой температуре. Вы можете пропустить этот раздел, если вам достаточно использования нулевой температуры, поскольку выбор следующих параметров при нулевой температуре никак не повлияет на ответы.

Если кратко: Увеличение температуры способствует разнообразию, но снижает качество из-за случайности в ответах модели.

Семплирование с помощью параметров top-k и top-p

Одним из распространенных способов настройки выбора токенов является top-k сэмплирование. Этот метод во многом похож на стандартное семплирование с использованием температуры, но есть важное отличие: самые маловероятные токены исключаются заранее, и дальнейшая работа ведется только с определенным числом () наиболее вероятных токенов. Преимуществом этого метода является исключение наименее удачных токенов из процесса выбора..

Выбор быстрого метода сэмплирования в stable diffusion

Дилемма качества и разнообразия

При повышении температуры увеличивается не только разнообразие, креативность и

многообразие ответов, но и количество несвязных, мусорных ответов и галлюцинаций.

Top-k семплирование – это способ совместить несовместимое, ведь, в отличие от использования только температуры, этот метод позволяет сохранять необходимый уровень разнообразия без существенной потери качества. Ввиду своей универсальности и высокой эффективности, техника top-k семплирования породила множество вариаций.

Одной из популярных вариаций top-k семплирования является top-p семплирование, также известное как ядерное семплирование. Top-p семплирование очень похоже на top-k, но для определения границы отсечения токенов в нем вместо отсечения по порядку в рейтинге правдоподобия используется отсечение по непосредственным значениям оценки правдоподобия. Если говорить конкретнее, в top-p семплировании учитываются только те токены с самыми высокими оценками, суммарная вероятность которых превышает заданный порог p, в то время как остальные токены отбрасываются.

Top-p семплирование имеет очевидное преимущество перед top-k семплированием в случаях, когда среди токенов, претендующих на следующую позицию в тексте, присутствует множество посредственных или плохих вариантов. Предположим, существует лишь небольшое количество подходящих по смыслу токенов и десятки менее осмысленных вариантов. Если бы мы использовали top-k, где k=25, в это количество попало бы множество маловероятных токенов. И наоборот, при top-p семплировании с отсечением нижних 10% распределения вероятностей, мы бы рассматривали только хорошие токены, отбросив остальные.

На практике семплирование с использованием top-p обычно дает более качественные результаты, чем top-k. Так как эта методика работает с кумулятивной вероятностью, она адаптируется к исходному контексту, предоставляя более гибкий подход к отсечению мусорных результатов. В целом, и top-p, и top-k можно использовать в сочетании с ненулевой температурой для достижения большего разнообразия ответов модели без особой потери качества, однако top-p семплирование обычно справляется с этой задачей лучше.

Совет: для обоих параметров – top-p и top-k – более низкое значение означает более строгую фильтрацию. При нулевых значениях этих параметров будут отсекаться все токены, кроме самого высокорангового, т.е. достигается тот же эффект, что и при использовании нулевой температуры. Поэтому, используя эти параметры, учитывайте, что слишком низкие их значения полностью устранят разнообразие в ответах.

Если кратко: При использовании параметров top-k и top-p мы получаем повышение качества с небольшим снижением разнообразия. Это достигается путем отсечения наихудших токенов перед случайным семплированием.

Штрафы за частоту и присутствие

Перед тем как подвести итоги, давайте обсудим еще два параметра: штраф за частоту (frequency penalty) и штраф за присутствие (presence penalty). Использование этих параметров представляет собой ещё один способ решения дилеммы качества и разнообразия. В отличие от параметра температуры, при применении которого разнообразие достигается путём добавления элемента случайности в процедуру семплирования токенов, штрафы за частоту и присутствие увеличивают разнообразие, препятствуя выбору токенов, уже появлявшихся в тексте. Это уменьшает использование частотных токенов и стимулирует модель к генерации более оригинальных вариантов.

Модель получает штраф за частоту (frequency penalty) за каждое повторение одного и того же токена в тексте. Это снижает вероятность частого использования одних и тех же токенов/слов/фраз и, как следствие, заставляет модель рассматривать более широкий спектр тем и чаще их менять. В свою очередь штраф за присутствие (presence penalty) является фиксированным и применяется единожды, если токен уже появлялся в тексте. Это стимулирует модель использовать новые токены/слова/фразы и способствует рассмотрению более широкого спектра тем и более частой их смене, при этом не принуждая модель полностью отказываться от повторного употребления часто используемых слов.

Так же, как и температура, штрафы за частоту и присутствие уводят нас от «лучшего» ответа к более креативному. Однако это достигается не путём добавления элемента случайности, а через целевые «штрафы», которые с особой точностью рассчитываются для добавления разнообразия в ответ. В тех редких случаях, когда требуется ненулевая температура (например, когда нужно множество ответов на один запрос), вы также можете рассмотреть возможность добавления небольших штрафов за частоту и присутствие, чтобы добавить креативности в результат. Но для промптов, подразумевающих только один верный ответ, который вы хотите получить с первой попытки, наивысшая вероятность успеха достигается тогда, когда все эти параметры установлены на ноль.

Как правило, если существует только один правильный ответ и вы задаете свой вопрос один раз, рекомендуется устанавливать штрафы за частоту и присутствие на ноль. Но что делать, если правильных ответов может быть множество, как, например, в задаче по реферированию текста? В этом случае возможны варианты. Если вы считаете, что результат работы модели скучный, банальный, содержит повторы или не передает идею полностью, то разумное применение штрафов за частоту или присутствие может оживить картину. Однако наша итоговая рекомендация по этим параметрам та же, что и для температуры: если сомневаетесь, установите параметр на ноль!

Отметим, что несмотря на то, что и температура, и штрафы за частоту/присутствие добавляют разнообразие в ответы модели, это разнообразие отличается по типу. Штрафы за частоту/присутствие увеличивают разнообразие в пределах одного ответа, т.е. ответ будет включать больше уникальных слов, фраз, тем и идей. Но если вы подаете один и тот же промпт дважды, то вы вряд ли получите два разных ответа. В отличие от упомянутых параметров, температура увеличивает разнообразие . Это значит, что если вы даёте модели один и тот же промпт несколько раз при более высокой температуре, вы получаете более широкий набор вариантов ответа.

Чтобы разграничить эти типы разнообразия, назовем их «разнообразие в пределах ответа» и «разнообразие между ответами». Параметр температуры способствует увеличению как разнообразия в пределах ответа, так и разнообразия между ответами, в то время как штрафы за частоту/присутствие повышают только разнообразие в пределах ответа. Следовательно, когда нам нужно разнообразие, выбор параметров зависит от типа разнообразия, которого мы хотим добиться.

Если кратко: Штрафы за частоту и присутствие расширяют спектр рассматриваемых моделью тем и заставляют чаще их менять. Штраф за частоту также увеличивает разнообразие в выборе слов, снижая повторяемость слов и фраз.

Памятка по настройке параметров

Данный раздел представляет собой практическое руководство по настройке входных параметров модели. Сначала рассмотрим строгие правила, которые помогут определить, какие параметры следует установить на ноль. Затем мы дадим несколько советов, которые помогут вам настроить параметры с ненулевыми значениями.

Настоятельно советуем вам воспользоваться этими рекомендациями при настройке параметров. Добавьте эту страницу в закладки прямо сейчас, чтобы не потерять!

Правила установки параметров на ноль:

одного ответа на промпт: ноль.
нескольких ответов на промпт: ненулевое значение.

Штрафы за частоту и присутствие:

одного правильного ответа:
нескольких правильных ответов: по вашему выбору.

нулевой температуре: не влияет на результат.
ненулевой температуре: ненулевое значение.

Если у используемой языковой модели имеются дополнительные параметры, не указанные выше, оставьте их значения по умолчанию.

Подсказки по установке ненулевых значений параметров:

Составьте список параметров, которые должны иметь ненулевые значения, а затем протестируйте несколько сценариев, чтобы посмотреть, какой из них работает лучше. Если согласно вышеуказанным правилам определенный параметр должен быть установлен на ноль, то и оставьте его значение равным нулю!

Для увеличения разнообразия/случайности повысьте температуру.
При работе с ненулевыми температурами начните со значения top-p ~ 0.95 (или top-k ~ 250), а затем снижайте его при необходимости.

Возможные проблемы и их решение:

При слишком большом объеме бессмысленных, мусорных ответов или галлюцинаций снизьте температуру и/или top-p/top-k.
Если температура высокая, а разнообразие низкое, увеличьте значение параметра top-p/top-k.

Совет: в некоторых интерфейсах можно использовать параметры top-p и top-k одновременно, но мы предпочитаем более простой вариант, при котором выбирается или первый, или второй параметр. Параметр top-k более прост для использования, но top-p часто более эффективен.

Настройка штрафа за частоту и штрафа за присутствие:

Для получения более разнообразных тем и концепций увеличьте значение штрафа за присутствие.
Для большего разнообразия и меньшей повторяемости в языке ответов увеличьте значение штрафа за частоту.

Возможные проблемы и их решение:

Если ответы кажутся вам несвязными, а темы меняются слишком быстро, уменьшите значение штрафа за присутствие.
Если количество новых и необычных слов в ответах слишком велико, либо если штраф за присутствие установлен на ноль, но темы все равно меняются слишком часто, уменьшите значение штрафа за частоту.

Если кратко: Используйте данный раздел как памятку для настройки языковых моделей. Скорее всего вы забудете все эти правила, поэтому добавьте эту страницу в закладки и используйте как памятку при необходимости.

Заключение

Способов выбора токенов существует огромное множество. Среди других известных стратегий стоит выделить поиск по лучу (beam search) и адаптивную выборку (adaptive sampling). Однако, чаще всего используются те параметры, о которых мы говорили в нашей статье: температура, top-k, top-p, штраф за частоту и штраф за присутствие. Это параметры, которые вы найдете в таких моделях, как Claude, Llama и GPT. В данной статье мы показали, что все эти параметры можно использовать для поиска баланса между качеством и разнообразием.

В заключение стоит упомянуть еще один входной параметр: максимальная длина токена. Максимальная длина токена – это то предельное значение, достигнув которого модель перестает выводить свой ответ, даже если этот ответ не завершен. После сложных описаний выше такое определение, скорее всего, не потребует дальнейших пояснений.

По мере продолжения данной серии статей мы будем глубже погружаться в сложные темы. В следующих статьях мы обсудим промпт-инжиниринг, выбор правильной языковой модели для вашего сценария и многое другое! Оставайтесь с нами и продолжайте открывать огромный мир языковых моделей с «Мегапьютер Интеллидженс».

Если кратко: При любых сомнениях устанавливайте температуру и штрафы за частоту и присутствие на ноль. Если это не работает, обратитесь к памятке выше.

ДРУГИЕ НОВОСТИ И СТАТЬИ

Рынок digital беспрерывно растет. В отчете компании Data Reportal за 2023 год можно найти более 300 слайдов, подтверждающих тенденцию постоянного роста и развития digital-рынка.

Количество инструментов для маркетологов, аналитиков и руководителей постоянно растет. Эти инструменты помогают исследовать рынок, определять целевого потребителя, анализировать входящие данные о поведении пользователей, формировать marketing и sales.

Для того, чтобы подобранные вами инструменты работали корректно и отвечали требованиям вашего бизнеса, необходимо не только подобрать необходимую аналитическую инфраструктуру и разобраться в нюансах интеграции, но и понять, как вы будете интерпретировать полученный результат.

Например, вы можете использовать рекламные кабинеты для фиксации целевых метрик — идеальное решение, если у вас небольшой бюджет и 1-2 источника трафика. Но что делать, если вам нужна более расширенная аналитика?

Что такое Performance анализ?

Performance анализ — это качественное и количественное исследование рынка, помогающее компаниям более глубинно изучить поведение целевых пользователей в web и/или app, определить конверсионные метрики, оценить эффективность digital маркетинга и оптимизировать рекламный бюджет.
Кому необходима Performance аналитика?
Как правило, существенных ограничений для использования Performance аналитики не существует. Основное условие — наличие онлайн-инструментов для продаж и привлечения пользователей, таких как сайт или мобильное приложение.
При выборе Performance стратегии вы гарантированно получите измеряемый результат, который поможет оценить, какие каналы продвижения наиболее эффективны для вашего бизнеса, какие УТП и рекламные кампании дают лучший результат, а какие необходимо оптимизировать.

На какие вопросы помогает ответить Performance отчет?

Во сколько нам обходится каждое конверсионное действие, пришедшего из канала Х?
Какие каналы привлечения наиболее эффективны в отношении стоимости целевых действий пользователей?
Какова динамика эффективности каналов по сравнению с предыдущим периодом?
Как соотносится структура расходов и структура выручки в разрезе каналов?
Сколько денег приносит канал Х?

*Пример Performance отчета DataGo!

Какие задачи у Performance отчета?

Своевременная аналитика

Рынок digital активно развивается, а вместе с ним меняется поведение пользователей, портрет целевой аудитории и потребности рынка. Важно держать руку на пульсе и отслеживать все изменения, которые могут повлиять на результаты.

Для того, чтобы своевременно принимать стратегические решения, будь то смена вектора развития компании, оптимизация рекламного бюджета, подключение или отключение рекламных источников, необходимо иметь возможность как можно чаще обращаться к данным.

Собирайте все важные для бизнеса и маркетинга показатели на едином дашборде. Узнайте, сколько денег принес каждый канал, насколько вы выполнили план по продажам и как распределить бюджет, чтобы достичь цели.

Постановка целей

Корректно сформированные цели, количественные и достижимые, это фундамент любого маркетинга. Установленный таргет является связующим звеном между результатом и действием.

Использование качественных данных позволяет маркетингу и бизнесу формировать цели и корректировать стратегию при необходимости, а промежуточный результат будет зафиксирован в performance отчетности. С помощью performance дашборда вы сможете анализировать ключевые показатели эффективности ваших рекламных кампаний, сравнивать показатели с плановыми, а результаты — с предыдущими периодами.

*Пример Performance отчета DataGo!

Вы сможете регулярно отслеживать динамику показателей и оперативно вносить изменения в кампании, чтобы достичь поставленной цели.

Какими могут быть цели и задачи?

Аналитика целевых метрик

За счет использования performance отчетов, вы сможете оценивать рекламу не только по кликам и показам, но и по целевым метрикам, которые действительно важны для вашего бизнеса.

Сравнивайте выполненные заказы, выкупленную выручку, CR, CPO и ДРР рекламных каналов и кампаний. Находите слабые места и точки роста. Распределяйте рекламный бюджет согласно рекомендациям, основанным на анализе ваших данных и на сравнении с дополнительными моделями атрибуции.

*Пример Performance отчета DataGo!

Трекинг данных поможет вам анализировать полученные данные на каждом из этапов воронки продаж. Вы узнаете, как пользователи проходят воронку и на каком этапе они чаще всего ее покидают. Сколько онлайн-заказов в итоге выкупают. Какова доля первых и повторных покупок. Эта информация поможет вам оптимизировать воронку и найти каналы, которые лучше всего работают на определенном этапе, а также оценить, как app влияет на web трафик.

Управление рекламными размещениями

После запуска рекламной кампании, важно постоянно отслеживать рекламные показатели и корректировать стратегию при необходимости для достижения бизнес целей.

Вопросы, которые стоит задавать себе:

Правильно ли мы используем выбранные инструменты?
Какие из них демонстрируют высокую эффективность?
Как можно улучшить KPI?

В DataGo! мы формируем сбор данных в единой структуре, поэтому вы сможете обогатить Performance отчет данными из других источников, например, из CRM, рекламных источников, из Google Sheets, подключить передачу app/web данных.

Performance отчет может быть построен на данных, которые собирает Google BigQuery или Yandex ClickHouse. Все ваши маркетинговые данные будут объединены с бизнес-данными без сэмплирования и других ограничений в структуре, подходящей бизнесу.

Нет необходимости ограничиваться шаблонами готовых отчетов. С DataGo! Web Streaming работа с данными основана на бизнес-модели проекта, а не на наборе шаблонизированных отчетов и таблиц.

Вы сможете создавать отчеты из необходимых параметров и метрик, понятных как бизнесу, так и маркетингу, формировать собственный интерфейс и интегрировать BI инструмент, соответствующий требованиям СБ.

Больше нет необходимости переключаться между отчетами или вручную сводить данные в таблицу, чтобы увидеть количество пользователей, транзакций, доход, расходы и ROAS своих рекламных каналов. С DataGo! Web Streaming вы получаете готовый автообновляемый дашборд с качественными и актуальными данными по всем источникам трафика.

Вместо заключения

В условиях постоянной трансформации digital рынка, ухода некоторых инструментов и появлению новых игроков, важно не просто держать руку на пульсе, но и уметь оперативно подстроиться и распределить ресурс так, чтобы это было удобно маркетингу и выгодно бизнесу.

В DataGo! мы не только подбираем необходимый функционал и инструменты под бизнес-задачи, но и настраиваем Performance, ROPO, Cross-device и кастомизированную отчетность, помогаем в интерпретации данных.

Для более подробной информации вы можете оставить заявку на нашем сайте.