Автостратегии в CPC — деньги на ветер? Да вы просто не умеете их «готовить»!

Среди директологов распространено мнение, что наибольший эффект в контекстной рекламе достигается при ручной настройке кампаний. Многие считают, что автостратегии рекламных площадок хорошо справляются только с выкачиванием средств рекламодателей. Это не так. Важно дать алгоритму правильные данные, и всё будет хорошо. Как это сделать — покажем и расскажем далее.

В этой статье

Зачем вообще нужны автостратегии

Ручное управление кажется более надёжным: хочешь хорошо — сделай сам.

Однако это отнимает много времени. Управлять большим количеством кампаний сложно и есть риск ошибиться — «человеческий фактор». Нужно держать под контролем кучу параметров:

меняющиеся интересы аудитории;
время суток, сезонность, праздничные дни;
географию;
устройства;
операционную систему пользователя;

пол и возраст потенциальных клиентов;
характеристики объявлений;
площадки;
прогноз погоды;
качество посадочной страницы;
длину запроса.

Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*

Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.

Показываем на примерах →

Спецпроект

Помочь в этом призваны автоматические стратегии. Алгоритм сам обучается, ищет аудиторию и приводит целевые конверсии.

Автостратегии — это панацея?

Не для всех. Есть минусы.

1. Нужно указать целевой параметр: бюджет, цена за клик или СРА. Где взять эти данные?

2. Кликовые стратегии подключать страшно — вдруг упадёт конверсия?

3. Конверсионные стратегии требуют большого количества данных. Где взять столько конверсий?

4. Оптимизация рентабельности требует сложных интеграций. Как их настроить при малом бюджете?

Автостратегии — это не автопилот, который везёт вас, куда нужно. Они требуют высокой квалификации, вдумчивой работы и железных нервов.

Не каждый готов ждать несколько недель, пока непонятный «чёрный ящик» наберёт необходимое количество данных и выйдет на заданную цель. Особенно если бюджет небольшой, а результат нужно получить быстро. При неправильной настройке они не будут работать, только сливать бюджет. Однако мы нашли проверенный алгоритм управления автостратегиями. Покажем, как это работает, на примере кейсов.

Кейс 1. Интернет-магазин недорогой косметики

Дано

Реклама на поиске в Яндекс.Директ.
Продажа оптом и в розницу.
Высококонкурентная ниша, низкая маржинальность.
До нас было 13 конверсий в день.

Задача

Привести максимальное количество конверсий.
Доля рекламных расходов не должна превышать 35%.

Что сделали

Мы перебрали все ручные способы управления и автоматические кликовые стратегии, но количество заказов не то только не выросло, оно снизилось почти до нуля! Тогда решили попробовать автостратегии.

Чтобы алгоритм «чёрного ящика» Яндекса определил характерные признаки целевой аудитории и научился её находить, ему нужно скормить достаточно большой кусок стартовых данных с конверсиями. Они бывают 2 видов.

Макроконверсия

Это конечное действие посетителя на сайте, ради которого затевали рекламную кампанию. Например:

оформление покупки из корзины;
заказ в один клик;.
звонок;
заявка.

Для обучения алгоритма Яндекса 13 заказов макроконверсий в неделю было недостаточно. Тогда мы решили попробовать обучить «чёрный ящик» на микроконверсиях.

Микроконверсия

Это промежуточное действие посетителя, которое не приносит выручку напрямую, но указывает на качество трафика. Например:

просмотр целевых страниц сайта — доставка, условия, гарантия, контакты;
любая форма интерактивного взаимодействия с сайтом — онлайн чат, калькулятор, онлайн конструктор;
прерванные конверсии — пользователь начал заполнять форму обратной связи, но не закончил;
загрузка презентаций, каталогов, прайсов или других файлов.

На этом проекте мы определили вот такой набор микроконверсий:

Какую микроконверсию выбрали

Из 9 вариантов нужно выбрать те, которые достоверно связаны с заказом товара. То есть действие, действительно предшествующее покупке. Алгоритм будет стараться привлечь как можно больше посетителей с таким же поведением, а мы получим рост продаж. Мы в R-брокер не любим гадать, а полагаемся на математику. Чтобы определить, какую микроконверсию использовать, мы написали робота-аналитика.

Как он работает?

Заливаем в робота два типа данных:
- желаемые макроконверсии;
- гипотезы о микроконверсиях.
Алгоритм ищет зависимости между микро и макроконверсиями.
Если зависимость > 0,8, то она считается надёжной.

В итоге мы нашли 2 микроконверсии, которые чаще других приводили к заказам:

Результат

1. Когда включили автостратегию с целью «Посмотрели 3 страницы», число макроконверсий выросло от 13,2 до 80 в неделю.

2. Нам показалось, что теперь мы набрали достаточное количество макроконверсий и можно сменить цель на получение конечных конверсий, а не промежуточных. Для проверки гипотезы сменили цель на менее частотную «Подтверждение заказа» — и число конверсий сразу упало с 80 до 55.

3. Тогда мы обратно сменили цель на более частотную «Посмотрели 6 страниц». Число конверсий снова увеличилось до 75.

А что, если всё дело в карантине?

Действительно, резкий всплеск конверсий совпадает с началом самоизоляции. Салоны красоты закрылись, и можно предположить, что косметику чаще стали покупать на дом.

Но эксперимент с автостратегиями мы проводили для Москвы, а на Санкт-Петербург в это время работала кампания с ручным управлением. Сравните график конверсий: на нём видно, что в Питере заказы не дотягивают до Москвы. 12 мая мы подключили автостратегии на питерских кампаниях, и продажи пошли вверх.

Кейс 2. Дизайнерский декор

Дано

Продаём плинтусы, карнизы, стеновые панели в розницу.
Идет реклама на поиске Google.
Очень мало трафика: 4 кампании давали 80 кликов в неделю.
Макроконверсия — звонок, 3 штуки в неделю.

Задача

Повысить количество конверсий.

Что сделали

В этом кейсе для обучения алгоритма у нас не хватало и макро и микроконверсий: очень мало трафика, узкая ниша. Когда данных мало, мы поднимаемся на уровень выше. Мы использовали стратегию «Максимум кликов».

В Google Ads есть полезная фича: можно объединить рекламные кампании в «пакет». Так робот получит больше данных для обучения. Так мы и сделали, и это было единственным, что мы изменили на тот момент. Результат удивил!

Результат

1. За неделю мы увеличили количество кликов в 2,5 раза.

2. Вслед за кликами возросло и количество конверсий с 3 до 12 в неделю.

3. CPA снизился с 1000 до 400 рублей.

Выводы

1. Результаты улучшаются при переходе на высокочастотные конверсии и ухудшаются при переходе на низкочастотные. Так устроен «чёрный ящик» автостратегий. Чем больше данных вы даёте алгоритму на анализ, тем более эффективную стратегию размещения он подберёт.

2. Микроконверсии — лучший способ обучить автостратегии. Потому что их всегда больше макроконверсий.

3. Если разумно увеличивать бюджет, число конверсий растёт. Слишком строгое ограничение бюджета рекламной кампании может не дать роботу собрать нужное количество целевых действий для обучения.

4. В автостратегиях стоит ориентироваться только на недельные показатели. Поведение пользователей в течение недели неравномерно и меняется день ото дня. Алгоритму нужно минимум 7 дней для сбора статистически значимых данных. Только тогда можно делать выводы об эффективности.

5. В Google Ads объединение в пакеты показывает хороший результат. Потому что робот обучается на большем массиве данных.

P.S.

Автостратегии прекрасно работают, если кормить роботов правильными данными в большом количестве. Благодаря этому можно сэкономить время и силы на ручной настройке кампаний, контролировать больше разных проектов.

Секрет в том, чтобы использовать микроконверсии со статистически доказанной связью с макроконверсиями, запастись терпением и правильно анализировать результат. В противном случае автостратегии приведут к сливу бюджета и падению продаж. Если вы хотите научиться работать с автостратегиями, приходите к нам на стажировку.

Источник фото на тизере: Anton Darius on Unsplash