Ручными настройками кампании занимается специалист, профессионал (часто специалистов по контекстной рекламе называют контекстологами). У этого специалиста есть опыт, история наблюдения за тематической областью, похожими кампаниями и конкурентами. Очевидным преимуществом является то, что человек понимает смысл семантики лучше машины.
Предположим, что требуется оптимизировать рекламную кампанию для клиники по записи на услугу МРТ (магнитно-резонансной томографии). При этом диагностика Covid-19 не является целевым направлением клиники. При наступлении волны заболеваемости ковидом по кампании наблюдается всплеск трафика и конверсий (звонков, отправок формы). Человек сможет сразу определить, почему выросла конверсия, и исключить нецелевые запросы. А автостратегия будет «думать», что собирает отличный целевой трафик, и продолжит приводить аудиторию тех, кто подозревает у себя коронавирус и хочет проверить здоровье.
Аналогично и для других тематик: увидев в истории запросов слова, связанные с «рефераты»/«самостоятельно» и т. п., специалист сразу исключит их. Роботу же понадобится накопить статистику для того, чтобы исключить подобные запросы, т. к. смысл фраз понять он не может.
В реальном мире у человека больше информации о бизнесе и о том, как покупают клиенты. Часто встречаются ситуации, когда сквозная аналитика не выстроена полностью и данные по эффективности кампаний можно увидеть, например, только в CRM, но не в системах контекстной рекламы (то есть робот автостратегии не имеет возможности обучиться на этих данных).
С одной стороны, настроек для управления рекламной кампанией у человека не так много: гео, выбор расписания показов, корректировки по соц.-дем. характеристикам, типам устройств, аудиториям. Но, с другой стороны, если говорить о комбинации этих настроек, то полноценное тестирование всех сочетаний аудиторий и таргетингов займет, пожалуй, бесконечно много времени. Автоматические алгоритмы располагают огромным объемом данных для анализа, на которых они могут обучаться — и делают это быстро.