Бесплатная консультация — расскажем о платформе, ответим на вопросы и рассчитаем стоимость
Бесплатная консультация — расскажем о платформе, ответим на вопросы и рассчитаем стоимость
По статистике Яндекса, 50% бюджетов в Директе управляются автостратегиями и эта цифра растет с каждым годом. С одной стороны, алгоритмы здорово упрощает работу специалистов по рекламе, с другой — это заставляет задуматься о том, как оптимизировать результаты.
На самом деле, влиять на эффективность автостратегий можно и нужно. Во-первых, с помощью количества и качества статистики, которую передаете рекламной системе. Во-вторых, за счет управления бюджетами и целевыми параметрами автостартегий — стоимостью конверсии и рентабельностью инвестиций.
А с помощью дополнительной автоматизации можно добиться, чтобы автостратегии быстрее обучались и разгонялись. Вместе с агентством Риалвеб мы проверили, как работает такое комбо, и делимся результатами эксперимента.
Риалвеб — одно из крупнейших digital-агентств России и премиум-партнер K50. Специалисты агентства работают в проектных командах, погружаются в задачи клиентов и придерживаются аналитического подхода к маркетингу.
Один из проектов Риалвеба, где используется Оптимизатор K50 — интернет-магазин производителя премиальной бытовой техники. Агентство и клиент решили проверить, как управление автостратегями с помощью Событий K50 скажется на результатах поисковых кампаний, и провели эксперимент.
Рекламные инструменты: Автостатегии Яндекс Директа
Метод: A/B-тестирование с помощью Яндекс Аудиторий
Контрольные метрики: Количество выкупленных заказов из интернет-магазина (по данным из CRM) и ДРР
Период эксперимента: 35 дней
Чтобы статистика по целям учитывалась корректно, настроили импорт данных о выкупленных заказах из CRM. Они выгружаются в K50 автоматически с помощью csv-файла. Уже не этом этапе сбор и анализ данных стал проще.
Теперь в одной таблице отображается статистика из рекламных кабинетов, системы аналитики и CRM клиента с различным уровнем детализации: от рекламной системы и аккаунта до ключевых фраз и площадок.
Мы создали две группы одинаковых кампаний в Яндекс Директе. Для эксперимента выделили равные сегменты аудитории, которые не пересекаются между собой.
Перед запуском A/B-тестирования было важно убедиться, что после обучения автостратегий, их результаты для двух сегментов не имеют статистически значимых различий. Мы проверили это с помощью A/A-тестирования получили схожие показатели и только после этого подключили к тестовому сегменту События K50.
И контрольная, и тестовая кампания работали с одинаковым бюджетом и одной и той же автостратегией «Оптимизацией конверсий» в Яндекс Директе. Единственное отличие в том, что тестовыми кампаниями помогали управлять События K50.
Несмотря на то, что одним из главных KPI проекта был ДРР, клиент решил не использовать для экспериментальных кампаний стратегии с оптимизацией по ДРР/ROI. По его статистике, такие стратегии показывали меньшую эффективность в сравнении с оптимизацией количества конверсий.
Мы отталкивались от целевого ДРР в 5.5% по выкупленным заказам из CRM, прибавив по в 2.5% в обе стороны — для 7 дней такое отклонение считается нормальным.
1) Если фактический ДРР за неделю был меньше 3%, система считала эту кампанию эффективной и разгоняла ее, повышая целевую стоимость конверсии. Это давало больше возможностей для роста конверсии в заказы на сайте.
2) При показателе от 3% до 8% событие не вносило изменений в параметры автостратегии — такое колебание в рамках недели считали нормой.
3) Если ДРР кампании за неделю был выше 8% или кампания потратила больше 3% от среднего чека, но не принесла заказов, система снижала целевую цену конверсии.
4) Еще одно правило помогало управлять бюджетом кампаний. Если ДРР был в норме, но кампания расходовала более 90% недельного бюджета в Директе, алгоритм увеличивал бюджет:
Это правило помогает избежать ситуаций, когда эффективная кампания теряет часть конверсий из-за того, что упирается в ограничения бюджета.
Насколько часто нужно вмешиваться в работу автостратегий, напрямую зависит от количества целевых действий. Если кампания приносит несколько заказов в неделю с приемлемой целевой стоимостью, лучше вносить корректировки не чаще, чем раз в 10-14 дней.
И наоборот, когда кампаний получает сотни конверсий в неделю, это позволяет корректировать целевые значения чаще и сильнее влиять на результат.
В нашем случае события автоматически применялись каждые 5 дней. Система оценивала ДРР для каждой кампании по выкупленным заказам за последние 7 дней и в зависимости от результатов вносила корректировки. При этом, чем больше конверсий приносит кампания, тем стабильнее ее ДРР от недели к неделе. И наоборот — чем их меньше, тем сильнее может меняться эффективность. Это важно учитывать при настройке событий.
Эксперимент продлился 35 дней. В результате, автостартегия Директа с управлением K50 принесла на 68% больше дохода при меньшем ДРР, чем в контрольном сегменте.
Автоматическая корректировка целевой стоимости конверсии и бюджетов в связке учетом данных из CRM дали ощутимый рост эффективности рекламы.
Главное, что команде Риалвеба для такой оптимизации не требуется много усилий. Система работает по заданному расписанию, экономит время специалистов и учитывает максимум вводных.
При необходимости События К50 легко масштабировать: изменить или дополнить, если в проекте изменились KPI. Это делает их универсальными для управления эффективностью кампаний на автостратегиях.
Мы остались довольны результатом. При работе с автостратегиями порой было тяжело удерживать нужный нам ДРР при оптимальной для нас цене клика. А главная сложность заключалась в том, что основная метрика в этом проекте — выкупы из CRM, которые никак не подтягивались в рекламную систему. К50 помог нам в решении этой проблемы.
Управлять автостратегиями Директа можно и вручную, но есть ситуации, в которых правила будут эффективнее как по затраченному времени, так и по результатам.
Большой рекламный аккаунт. Обычно, специалисты проверяют эффективность каждой рекламной кампании: насколько фактические результаты совпадают с KPI, не упирается ли кампания в ограничение по бюджету, или наоборот, не проседает ли объем трафика из-за заниженной целевой цены за конверсию.
В больших аккаунтах такие проверки занимают много времени и сил, которые можно сэкономить с помощью нескольких несложных автоматических правил.
Автостратегия не обучается. Бывает, что для эффективной работы алгоритмов не хватает конверсий. Тогда в качестве цели оптимизации можно использовать связанные микроконверсии. Например, для оформленного на сайте заказа хорошими целями будет начало оформления заказа или добавление товара в корзину.
В таких случаях K50 может оценить CR этого шага по каждой кампании, отрегулировать объем закупки микроконверсий и помочь автостратегиям быстрее достигать целей.
У Директа нет данных из CRM. Если не хотите подключать CRM к рекламному кабинету, можно передавать данные в К50 через CSV-файл. Это позволит корректировать работу автостратегии с учетом итоговой ценности конверсии.
Например, если в качестве цели используются оформленные на сайте заказы, можно учитывать процент выкупленных заказов по каждой кампании в момент корректировки целевой цены за конверсию.
Помимо этого, с помощью Оптимизатора можно автоматически отключать неэффективные фразы, площадки и объявления, чтобы дать успешным кампаниям больше бюджета и возможностей для роста.
Если вы хотите попробовать эти и другие решения в вашем проекте, напишите нам и поможем подобрать оптимальные настройки.
На время работы Оптимизатора мы временно забыли о каких-либо изменениях стратегии в рекламных системах и сфокусировались на оптимизации других рекламных кампаний. Это позволило разгрузить специалистов и сэкономить время на оптимизацию. Будем использовать подобные стратегии и в будущем для проектов с аналогичной спецификой.
Сервис сэкономит время на управление контекстной, таргетированной и мобильной рекламой и упростит аналитику проекта:
○ 100+ показателей из рекламных, аналитических и CRM-систем
○ Управление кампаниями и бюджетами
○ Оптимизация ставок с учетом KPI или трафика
○ Бустинг автостратегий Яндекс Директа
