Любой бизнес, как онлайн, так и офлайн, при ответе на вопрос, как увеличить свою эффективность начнет строить воронку продаж. Любая воронка представляет собой несколько этапов: сколько людей знают о бизнесе, сколько заинтересовались, сколько изъявили желание покупки и сколько фактически купили. Если мы говорим о контекстной рекламе, то, к сожалению, прямое влияние оно может оказать только на первый этап воронки. Однако правильно выбирая целевую аудиторию, на которую нужно показывать контекстную рекламу, правильно подбирая посылы в объявлениях, а главное работая с нужными словами, можно влиять и на другие этапы воронки продаж.
В системах контекстной рекламы существует немало настроек, которые можно использовать для увеличения эффективности рекламных кампаний. В этой статье мы рассмотрим, как можно управлять различными настройками в Яндекс.Директе, чтобы увеличить отдачу вашей рекламной кампании.
1. Работа со ставками
Один из самых быстрых способов влиять на целевую аудиторию, ключевые фразы, время показа — голосовать ставками. Зная, по каким запросам совершаются конверсии и какую ставку выставить, чтобы занять высокие места, можно подобрать ставки, которые позволят получить максимальное количество конверсий за выделенный бюджет. Мы автоматизировали этот процесс и разработали оптимизатор ставок.
Алгоритм подбора оптимальных ставок состоит из нескольких шагов:
1) Происходит построение функциональных зависимостей по каждому параметру, определяющему конверсию от выставленной ставки:
Для поисковых кампаний:
Для контекстно-медийных кампаний:
2) На втором шаге вычисляются коэффициенты для каждой ключевой фразы с учетом устаревания данных (на слайде представлена зависимость ценности информации от ее возраста):
3) На основе данных 1-ого и 2-ого шага и с учетом ограничений по выделенному бюджету и желаемому объему трафика происходит поиск ставок для каждого запроса (с помощью алгоритма GRG2):
Работа оптимизатора была испытана на тестовой выборке. Результат оказался положительным, усредненные данные представлены на графиках ниже:
Такие результаты можно получить и при ручном управлении РК, однако даже специалисту потребуется немало времени на настройку и регулярный мониторинг эффективности. Оптимизаторы ставок берут всю сложную работу на себя и качественно с ней справляются независимо от объемов. Отметим, что речь идет не о биддерах, которые позволяют реализовать только самые простые стратегии, а об оптимизаторах — профессиональных инструментах, цель которых давать не клики, а конверсии.
Сейчас оптимизатор ставок полноценно работает на всех наших клиентских кампаниях и в среднем увеличивает процент конверсий на 20–30%, но это не предел. Cubo.Оптимизатор находится в статусе бесплатной бета-версии, и любой желающий может оценить его эффективность.
Далее рассмотрим инструментарий Яндекса, который мы добавили в работу оптимизатора Cubo и протестировали на ряде проектов. Описание представим в формате выдвинутых гипотез и результатов, полученных нами в ходе тестирования.
2. Учет поведенческих факторов
Гипотеза: Если на сайте нет много конверсий, то можно ориентироваться на поведенческие факторы по каждой ключевой фразе. Со временем это будет увеличивать конверсию сайта.
Результат: На большом объеме данных нами было замечено, что чем выше конверсия, тем поведенческие параметры (показатель отказов, глубина просмотра, длительность пребывания на сайте) лучше. К сожалению, наоборот (хорошие показатели ведут всегда к высоким конверсиям) не всегда верно, что логично, т.к. конверсия связана не только с лояльностью к сайту, но еще и с условиями покупки, манерой обслуживания и т.д.
Мы предположили, что распределение бюджета на ключевые запросы, которые приводят наиболее лояльный трафик, увеличит конверсии с сайта. Для проверки этого предположения в рамках Оптимизатора ставок был разработан алгоритм учета поведенческих параметров:
- Ключевым запросам, по которым за историю не было сделано ни одной конверсии, присваивается конверсия 0,01%. По всем остальным запросам присваивается фактический показатель конверсии.
- Производится корректировка коэффициента конверсий путем умножения на расчетный коэффициент по каждому ключевому запросу по формуле:
- По алгоритму ОПГ (GRG2) решается задача нелинейной оптимизации множества переменных, обозначающих ставки для каждого слова, при условии ограниченного бюджета и максимизации конверсий с учетом корректировочного коэффициента конверсий.
В результате эксперимента на тестовых проектах общее число отказов с Яндекс.Директа сократилось на 18%, а количество конверсий увеличилось на 43%.
Рекомендация: Таким образом, даже выставляя вручную ставки по ключам, можно выделять больший бюджет (чтобы ключ попадал в спецразмещение) именно тем ключевым словам, которые получают конверсию или приводят наиболее лояльный трафик.
3. Корректировка ставок с учетом таргетинга
Гипотеза: с помощью стандартных инструментов Яндекс.Директа по корректировке ставок — а) мобильный/не мобильный трафик, б) таргетинг по полу и возрасту, в) временной таргетинг можно увеличить конверсию за счет правильно сформированного сегмента.
Результат:
А) Функционал Директа позволяет экспериментировать с корректировками ставок, чтобы получать нужное количество переходов со смартфонов. Например, в случае большого количества конверсий с мобильных устройств повышать ставку по ключу. Или наоборот, занижать ставку в случае, если тематика не соответствует интересам мобильной аудитории.
Тестируя корректировку ставок по мобильности, мы столкнулись со сложностью выбора проектов на тест — большинство сайтов не адаптированы под мобильные системы. Но на тех сайтах, где конверсия с мобильных устройств есть и она не хуже немобильного трафика, можно ждать положительные результаты.
На графиках продемонстрированы средние значения по всем сайтам, участвующим в эксперименте.
Рекомендация: Если ваш сайт не адаптирован под мобильные устройства или конверсий с данного сегмента нет, обязательно проверьте, выставлено ли у вас условие сокращения ставки на возможные 50%. Также предпримите указанное действие, если поведенческие показатели мобильного сегмента значительно хуже немобильного.
Б) Таргетинг по полу и возрасту. Если ваша целевая аудитория — пользователи определенного пола и возраста, можно использовать корректировки ставок по этим параметрам. Например, на вашем сайте покупают только женщины от 20 до 30 лет. Увеличивая ставку по этому сегменту, вы увеличиваете вероятность конверсии на вашем сайте.
По результатам наших исследований данный вид таргетинга подходит для сайтов с ярко выраженной сегментацией аудитории по данным параметрам. В противном случае эффект не наблюдается.
На графиках ниже представлены усредненные значения по экспериментальной выборке.
В) Самый значительный эффект на всех сайтах обеспечивает корректировка ставок по временному таргетингу, но при правильной настройке. Временной таргетинг позволяет настроить показ объявлений по расписанию (конкретные дни/часы) и таким образом сократить количество неэффективных показов. Корректировка осуществляется по следующему алгоритму (отметим, что этот же алгоритм легко адаптировать для работы таргетингов, описанных выше):
1) Собираются данные по каждому дню недели и часу по визитам и лидам. Рассчитывается % конверсий.
2) Через Z-критерий Фишера для каждого часа и дня недели рассчитывается, насколько необходимо повысить или понизить ставку:
Где:
- CR — коэффициент конверсии
- TotalCR — сумма всех целевых визитов
- σ — стандартное отклонение
- Visits — сумма всех визитов
3) Через интерфейс Яндекс.Директа происходит наложение корректировки
Результаты оказались достаточно хорошими и представлены на графиках ниже. Данный вид таргетинга подходит для всех типов сайтов.
После успешного эксперимента мы внедрили корректировку ставок по временному таргетингу в Cubo.Оптимизатор.
Рекомендация: Автоматизированный вариант корректировки доступен в качестве бесплатного инструмента «Cubo.Корректировщик». Он позволяет по введенным вами данным определить, какие коэффициенты временного таргетинга необходимо выставить. Перейдя по ссылке, загрузите файл из Яндекс.Метрики, и вы получите таблицу с корректировочными коэффициентами, которую нужно занести в настройки вашей рекламной кампании Директа.
4. Учет ассоциированных конверсий
Гипотеза: Т.к. конверсия может совершиться не с первого перехода по Яндекс.Директу, в прогнозе конверсий в оптимизаторе ставок следует учитывать все ключевые фразы. Это позволит не упустить конверсионные запросы.
Результат: Учет ассоциированных конверсий одного канала не дал значительного роста показателей (см. графики). Это связано с тем, что количество таких пересечений мало — порядка 10–15%, а между каналами еще меньше — порядка 2–5%.
Рекомендация: На эффективность сильно влияет количество данных по достижению цели. Поэтому если сайт приносит лиды не только через цели, но и через звонки, важно подключать динамический коллтрекинг и учитывать его данные при управлении ставками. В рамках наших экспериментов конверсию получилось увеличить в среднем на 21%, а CPA снизить на 46%.
Статья предоставлена по материалам SEOnews.
Статьи выпуска: