Сервис доставки еды: за месяц снизили ДРР в Яндекс Директе и сохранили объём дохода

Клиент

К нам обратился клиент из сервиса круглосуточной доставки еды в городе-миллионере.

Задача

Нужно было снизить ДРР отобранных DSA-кампаний в Google Ads с сохранением объёма дохода.

Как данную задачу решали ранее

До подключения К50 в 6 из 8 рекламных кампаний, отобранных для оптимизации, специалист по контекстной рекламе клиента управлял ставками вручную. При этом в двух РК использовалась автостратегия Google Ads “Максимум конверсий”. Такая схема работы не приближала к целевому ДРР. Контекстная реклама для доставки еды имеет свою специфику (высокая конкуренция), поэтому было решено оптимизировать эти кампании с помощью сервисов К50.

Какие сервисы К50 были подключены клиенту для решения его задачи

Я использовал сервис Оптимизатор, а именно его модуль Правила.

Этапы работы

Объединил кампании в группу

Для DSA-кампаний управлял ставками через К50 на уровне групп объявлений. Кампании клиента различаются между собой только настройками геотаргетинга и каждая из них сегментирована по типу продукции на уровне групп объявлений. Это позволило мне объединить все РК в одну группу, а ставки назначать на уровне групп объявлений.

Разделил группы объявлений на 5 категорий по эффективности

На следующем этапе сравнил ДРР каждой группы объявлений со средним значением ДPР по всему пулу кампаний за последние 90 дней.

В результате разделил группы объявлений на 5 категорий:

• “Хорошие” группы – ДРР ниже среднего на 10 и более %;
• "Средние" группы – ДРР выше среднего не более чем на 20%;
• “Плохие” – ДРР выше среднего не более чем в 2 раза;
• “Очень плохие” группы, где ДРР ещё выше;
• Группы совсем без конверсий “Очень плохие группы” – Нет транзакций.

Для расчёта эффективной ставки от ДРР я использовал формулу CPC = Ср. Чек x CR x ДРР

Т.к. результаты «хороших» групп всех устраивали, я принял их текущий ДРР за целевой и использовал повышающий коэффициент, который соответствовал разнице между ставкой и CPC.

Для групп с высоким ДРР я применял понижающие коэффициенты при назначении ставок, а для групп с большим расходом и без транзакций назначал низкую ставку для минимизации показов. Событие корректировало ставки один раз в сутки.

Результаты кейса продвижения доставки еды

Через 30 дней удалось снизить ДРР на 38,5% при сохранении объёма дохода.

Дальнейшие планы

На данный момент тестирую событие с похожей логикой, но уже сразу на трёх уровнях: рекламная кампания, группы объявлений и фразы.

Отзыв о проекте

Реализованная логика управления ставками примечательна по следующим причинам:

Во-первых, мне нужно было управлять ставками в DSA, а это значит, что все стандартные подходы, нацеленные на управление ставками для ключевых фраз, не подходят. Нужно было придумать что-то новое.

Во-вторых, клиент не обозначил целевой ДРР, к которому нужно было бы стремиться. Чтобы снизить ДРР и при этом не потерять в объеме дохода, понадобилось сегментировать группы объявлений по эффективности и подобрать для них коэффициенты для корректировки оптимальной ставки.

На подготовку нестандартного события потребовалось больше времени, но полученный результат полностью оправдал трудозатраты. Такой подход можно применять при управлении ставками для кампаний, использующих ключевые фразы. Прежде всего, когда нужно улучшить результаты "здесь и сейчас", без привязки к конкретному значению KPI. Он также хорошо показал себя в такой конкурентной сфере, как реклама доставки готовой еды.

Фрол Якуба

Специалист отдела развития клиентов