Кейс. Почему объём трафика не менее важен чем его качество

До того, как придумали автопилот, для перелета через Атлантику нужно было 6 пилотов, которые постоянно следили за кучей датчиков и принимали кучу решений во время полета. Сейчас их нужно всего двое и они могут непосредственно быть задействованы только 8 минут за рейс — когда самолёт взлетает и когда садится. Благодаря автоматизации полетов, количество авиакатастроф снизилось кардинально, поскольку компьютер не устает следить за показаниями и не подвержен "человеческому фактору". Но кейс не о самолетах... 

В контекстной рекламе тоже есть разного вида "автопилоты", а для любого вида автоматизации всегда нужны исходные данные. Если у самолетов они более-менее определены и поступают постоянно, то в контексте с данными сложнее. Основная причина почему — их нужно много, что в частности для малого бизнеса зачастую является проблемой, т.к. нет бюджета/спроса/пр., а значит нет возможности пользоваться благами автоматизации.



Этот кейс имеет информативную цель. Его задача показать, как на первый взгляд не самые релевантные запросы дают самые выгодные конверсии из-за того, что они дают много трафика => его можно использовать для подключения автостратегии => она впоследствии в каждом аукционе подбирает нужные ставки => чтобы получать ещё больше выгодных конверсий.

Вводные данные


Наш клиент в этом случае — фриланс-биржа. Реклама уже шла на момент обращения и конверсии (регистрация на бирже и размещение заказа) были настроены. Важно отметить, что заказ можно оставить и без регистрации, и в свою очередь регистрация не гарантирует размещение человеком заказа. Перед нами стояло несколько задач:
  1. В старой рекламной кампании было много однословных ключевых фраз в широком модифицированном типе соответствия, и они приводили к показам ну по очень нерелевантным запросам (сколько зарабатывает фрилансер). Нам нужно было приводить максимально чистый трафик.
  2. И не просто чистый трафик, а в т.ч. отсечь фрилансеров — нам нужны были только заказчики.
  3. Исходя из второго пункта главной конверсией для нас было размещение заказа, таким образом нам нужно было увеличить их количество.
  4. Увеличить приток заказчиков по определённым категориям фриланс-заказов.
  5. География показа рекламы — Украина.

Процесс настройки


Первым делом мы:
  • проанализировали поисковые запросы предыдущей кампании, 
  • определили "слабые места", 
  • составили на их основе новый список минус-слов,
  • вычислили высокочастотные ключи, которые давали и конверсии, и тянули кучу мусора. В последствии скорректировали их правильными типами соответствия.

На этом этапе было принято решение назначить условную ценность для каждой конверсии, чтобы начать набирать статистику и в последствии использовать ее для стратегии автоматизации ставок по ROAS (окупаемости инвестиций в рекламу). Для регистрации была выбрана ценность в 2 доллара, для заказа — 20. Таким образом мы дали понять системе, что заказ для нас в 10 раз более ценный, чем регистрация. Это соотношение было взято из статистики в Google Analytics — на 10 регистраций приходился 1 заказ. 

Далее мы собрали недостающую семантику в частности по категориям услуг и параллельно разработали структуру рекламных кампаний. Логично, что запросы по конкретным категориям с вхождением "фриланс/фрилансер" (например, верстка сайта фрилансер цена) были для нас более "горячими", т.к. прямо указывали на намерение человека — он искал фрилансера для верстки сайта. Исходя из теплоты и релевантности ключей, мы разделили кампании по приоритетам:

  1. Категории с вхождением "фриланс/фрилансер"
  2. Биржа с общими запросами, например, "биржа фрилансеров"
  3. Конкуренты и их домены, они ранее хорошо конвертировались
  4. В отдельную кампанию выделили два частотных ключа в точном соответствии — [фриланс] и [фрилансеры]. Те самые, которые тянули раньше и мусор, и конверсии.
  5. Тестовая кампания "Околотематика" — включает в себя запросы по категориям, но без вхождения "фриланс/фрилансер", а со словами "недорого/услуга/заказать", поскольку это наша околоцелевая аудитория, и она ищет те услуги, которые могут предоставлять и фрилансеры.

Далее мы сделали кросс-минусовку между этими кампаниями, чтобы, например, по запросу "биржа фрилансеров копирайтеров" показывалось объявление про копирайтеров и с посадочной на релевантный раздел из первой кампании, а не просто про биржу из второй. Дабы исключить по максимуму переходы исполнителей, мы указали в объявлениях информацию сугубо для заказчиков. Для старта мы запустили кампании со стратегией "максимальное количество кликов". Лимит для ставок мы распределили согласно приоритетности кампании — от большего в первой к меньшему в пятой. И наконец запустили кампании.


Далее был кропотливый процесс отладки — изменений типов соответствия ключей на основе поисковых, новые минус-слова, правки ставок, чтобы выкупить максимально большую долю показов и при этом не выйти за рамки бюджета. 

Поиск лучшей стратегии


По мере набора статистики, система обучалась и сама подсказывала на вкладке "Рекомендации" когда можно было переключиться на стратегию назначения цены за конверсию.


Но мы не жмем просто "применить". Чаще всего мы используем так называемую гибридную пакетную стратегию. Она дает возможность установить предел ставки, в отличие он настроек на уровне кампании, что часто спасает новые еще "неокрепшие" стратегии от непредвиденного роста расхода и цены за конверсию. Лимит ставки назначаем в 1.5–2 раза выше цены клика, чтобы всё же дать системе немного свободы. Но в этом проекте мы остались на максимальном кол-ве кликов и не перешли на цену за конверсию, поскольку Google логично начал бы оптимизировать показы под самую частую конверсию — регистрации, что для нас не очень хорошо. Мы остались собирать больше данных, хотя очень сложно не принимать скоропалительных действий, когда в самом начале кампании показывают не тот результат, на которой рассчитывали.  Правда такое бывает почти всегда. 

На вкладке "Рекомендации" система не уведомляет о возможности перейти на стратегию по ROAS, даже когда данных для этого достаточно. А именно эта стратегия теоретически для нас самая нужная, поскольку Гугл имеет данные о ценности тех, кто размещал заказы и регистрировался, он будет оптимизировать ставки таким образом, чтобы чаще показывать объявления тем, кто более вероятно оставит заказ, т.к. доход от этой конверсии выше, а значит достичь ROAS "проще". Чтобы увидеть на что можно рассчитывать с этой стратегией и можно ли ее запускать сейчас в принципе, нужно перейти в меню Инструменты => Стратегии назначения ставок => нажать на синий плюс => выбрать Целевая рентабельность инвестиций в рекламу => нажать "выбрать кампании". И вот как раз после этих манипуляций вам будет доступна Рекомендованная Гуглом целевая рентабельность для настройки стратегии. Тут также есть возможность настроить лимит ставки, но лимит рекомендуем выставлять еще выше, чем для стратегии по цене за конверсию, и то только в крайнем случае для очень "нестабильных" и затратных кампаний, если у вас очень ограничен бюджет. 


Первой кампанией, которая буквально за неделю накопила достаточно статистики для стратегии по ROAS, была кампания "2. Биржа". Она содержала частотные ключи и, хотя они используются как заказчиками, так и фрилансерами, дала наиболее выгодные конверсии. Тут безусловно нам "помогли" объявления, в текстах которых была информация только для заказчиков. Прочитав такое объявление, фрилансер вряд ли кликнет. 


Мы перевели кампанию на стратегию по рентабельности. Далее 2 недели обучения. После которых виден небольшой планомерный рост коэффициента заказов и рентабельности.


Второй кампанией, которая набрала статистику для авто стратегии в этом случае по цене за конверсию, стала 4-я кампания с ключами [фриланс] и [фрилансеры], которые вообще не выражают никакого намерения того, кто их вводит в поиск. Тем не менее здесь мы решили проверить нашу теорию по поводу стратегии цены за конверсию и по ROAS. 3 недели кампания работала по цене за конверсию. Потом мы перевели ее на ROAS с рекомендуемым значением в 1000%. В итоге, получили такую статистику:


ROAS на уровне 1000% (столбец "Ценность конв./стоимость конв. * 100%) соблюдалась. Тем не менее на стратегии по цене за конверсию эффективность была лучше, как по регистрациям, так и по заказам. Это может говорить о схожести тех, кто регистрируется, и тех, кто заказывает. Теория про стратегию по ROAS изначально была многообещающей, но любой подход нужно проверять и только на практике можно найти наиболее эффективную стратегию.

Второй и самый главный вывод из этого кейса — за полтора месяца кампании по конкурентам и околотематике так и не набрали достаточной статистики для подключения автостратегий, а по категориям пришлось ждать почти месяц. В следствии чего эффективность самых по логике нужных и релевантных запросов по категориям почти не отличалась от запросов по конкурентам и околотематике. 


Итоги


Выигрышными кампаниями для нас оказались запросы, которые не выражают конкретного намерения, а только поиск биржи или фриланса (проектов для работы или размещение заказа — неясно). Именно за счет большего объема трафика в связке с правильными объявлениями система быстро обучилась, мы смогли перевести кампании на автостратегии, которые и сделали не самые горячие запросы самыми выгодными. Дополнительный плюс у таких запросов — более низкая конкуренция, а как следствие более дешевые клики. И если сформировать в объявлениях нужный посыл, то можно получать дешевый, но не менее целевой трафик.

Тестируйте подходы и стратегии, т.к. даже самая выигрышная на первый взгляд теория может себя не оправдать в работе. Одно остается наверняка — чем больше трафика и данных получает система, тем лучше она работает "на вас". 

Надеемся вам понравился этот кейс. А чтобы заказать настройку контекстной рекламы у нас, заполните короткий бриф :)

Есть вопросы или хотите поделиться мнением? Напишите нам: