8 актуальных вещей при работе с платным трафиком в период кризиса

Время прочтения 11 минут


Статья будет полезна рекламодателям и специалистам по интернет-рекламе. Цель публикации - попытка определить и обсудить подробно тезисы по работе с интернет-рекламой в условиях кризиса.

Компания Елама 14 мая 2020 года провела вебинар по оптимизации и масштабированию платного трафика в период кризиса и пандемии. Все представленные тезисы важны и не вызывают сомнений.

Мы рассмотрим, обсудим и раскроем подробнее изюминку этого вебинара - наиболее важные на наш взгляд моменты, характерные именно для кризисного периода. При этом мы также затронем и фундаментальные вещи, чтобы освежить их в памяти, выдвинем свои собственные наблюдения и поделимся своим опытом.
Итак, начнем.

1. Настройка воронки конверсий.

Воронка конверсий - это все конверсии сайта, выстроенные в определенной последовательности. Посетитель может проявить лишь слабый интерес к продукту. Об этом будет свидетельствовать скачивание прайс-листа или подписка на новости без каких-либо других действий. Покупка продукта - это максимальное проявление заинтересованности: посетитель становится клиентом и расстается со своими деньгами - производит оплату.

Все возможные способы обращения посетителей через сайт, начиная с проявления слабой заинтересованности и заканчивая покупкой, нужно обязательно отслеживать.

Составление воронки и отслеживание показателей CR и CPA по каждой из конверсий дает ценную информацию для оптимизации. Зачастую, во многих проектах отслеживается только 1-2 конверсии. Например, только отправка формы и заказ звонка. В интернет-магазинах отслеживается факт покупки по модулю e-commers. Уделять внимание воронке конверсий нет времени, и этот инструмент со временем благополучно забывается.

На практике воронка конверсий может быть использована следующим образом. Сейчас активное распространение получили автоматические стратегии в контекстной рекламе, благодаря новым технологиям обучающегося ИИ. В гугл-рекламе эти технологии развиты очень хорошо и продолжают развиваться. Яндекс тоже старается угнаться за Гугл и внедряет что-то похожее у себя. Одна из распространенных автоматических стратений - это стратегия "целевая цена за конверсию".

В небольших проектах с небогатой статистикой, особенно на старте, зачастую не хватает данных для успешной работы автоматической стратегии. Однако, при правильно выстроенной воронке конверсий и полученной хотя бы 2-3 конверсии в покупку, можно сделать вывод о том, что например одна конверсия в покупку эквивалентна 40 конверсиям добавления товара в корзину. ИИ будет мало для анализа 2-3 горячих конверсий, но с 40 холодными конверсиями он уже сможет что-то сделать.

2. Сегментация платного трафика. Обязательные сегменты.

Сегментации трафика уделено очень много внимания, и может показаться, что про нее сказано буквально все и больше добавить нечего. Действительно, с понятием сегментации сталкиваются уже на раннем этапе обучения веб-аналитике. Сегментируют все, кто хочет выжить, и делают это довольно бодро. Чтобы исключить из нашего доклада банальные и не интересные вещи, мы остановимся лишь на некоторых сегментах трафика. По мнению авторитетного эксперта из Еламы Константина Найчукова, данные сегменты являются обязательными при анализе эффективности рекламы. Необходимо просматривать отчеты именно в этих сегментах и избегать пользоваться общими средними данными по кампаниям.

Мы целиком согласны со мнением эксперта и приводим эти сегменты здесь с той лишь разницей, что два из них мы прокомментируем еще более подробно.

  1. Сегментация по типам устройств
  2. Сегментация по местоположению. Отдельное внимание необходимо уделить региону, который является родным для бизнеса. Бывает так, что конверсия в родном регионе значительно превышает общую конверсию сайта.
  3. Сегментация по новым и повторным визитам. Эти сегменты хотелось бы отметить особенно. Признаться, ранее данную сегментацию не использовал, так как не мог оценить ценность этой информации. На самом же деле сегмент повторных пользователей можно оценить на предмет того - а стоит ли дальше показывать им рекламу. Повторные заходы на сайт - это люди, которые уже были на сайте ранее. Если мы исследуем повторные заходы с поисковой рекламы, то можно прийти к выводу, что повторные визиты не настолько хорошо покупают, как новые визиты. В этом случае можно возвращать пользователей на сайт с помощью ремаркетинга, что гораздо дешевле, а поисковую рекламу не показывать тем, кто уже заходил на сайт по поисковой рекламе. Тем самым мы можем существенно сэкономить бюджет без потери эффективности. Однако отметим, что такое может работать далеко не на всех проектах.
  4. Сегментация посетителей с конверсией и без конверсии. Этот сегмент также отметим особенно. Деление трафика на два сегмента: тех, кто совершил конверсию и тех, кто ее не совершал может быть полезно тем, что мы можем по-изучать поведение людей, не совершавших конверсию. Каких-то прямых выводов и эффективных мер сразу принять - получится вряд ли. Но дополнительные исследования данного сегмента, если данных будет достаточно, может принести к открытию новых гипотез в проекте и навести на полезные мысли.
  5. Сегментация по полу и возрасту. Эти сегменты хорошо известны. Примечательны они тем, что по ним можно создать корректировки ставок в рекламных кампаниях. Изучать эти сегменты необходимо не по абсолютному числу конверсий, а по относительным показателям, таким как коэффициент конверсии или доля посетителей, купивших товар.
  6. Сегментация по интересам. Эта сегментация далеко не всегда может дать полезную информацию. Возможно это не совсем обязательная сегментация. Но знать о ней на всякий случай нужно.

3. Атрибуция.

Всем известно, что процесс принятия решения о покупке не всегда стремителен. Посетитель сайта, перед тем как превратиться в клиента, чаще всего заходит на сайт не один раз и не с одного и того же устройства. Существуют отрасли, где процесс принятия решения может затягиваться на месяцы, а количество посещений сайта при этом исчисляться десятками. Но это отдельный пример, который больше характерен для B2B сегмента.

Рассмотрим более короткий цикл принятия решения для интернет-магазина бытовой техники. Предположим, что человек зашел на сайт 5 раз в течении двух недель (см. рис. выше). Сперва он зашел на сайт по поисковой рекламе Яндекса. Посмотрев сайт и приценившись, он ушел. Чуть позже, через пару дней его догоняет ретаргетинг. Еще позже он находит этот сайт по поиску через гугл со смартфона. При этом нужно понимать, что между посещениями этого сайта, он заходит также на сайты конкурентов и ищет товар там по своим критериям - модель, цена, срок доставки, способ оплаты. В конце концов он понимает, что наше предложение ему подходит более всего. Он к тому времени уже успел забить сайт в закладки и заходит уже на него напрямую. При этом, чтобы окончательно оформить покупку ему пришлось заходить на сайт дважды, так как в первый раз он ошибся при заполнении данных.

Наконец с 5-ого посещения произошел сам факт покупки. Теперь рассмотрим эту цепочку и попытаемся понять, какой из рекламных каналов сработал в данном случае. Сперва напрашивается ответ Яндекс-поиск - первое посещение. Но если подумать, то если не было бы ремаркетинга, то покупка могла не состояться. То же самое можно сказать о SEO. Таким образом мы подошли к определению понятия атрибуции или модели атрибуции.

Модель атрибуции - это правило, согласно которому посещения и конверсии на сайте приписывается тому или иному источнику или каналу.

В сервисе статистики Яндекс-Метрика используются следующие модели атрибуции:

  • по первому переходу;
  • по последнему переходу;
  • по последнему значимому переходу;
  • по последнему переходу Яндекс-Директ.

По-умолчанию используется модель по последнему значимому переходу. Другими словами - по последнему не прямому переходу. В нашем примере по этой модели все заслуги продажи будут приписаны SEO-трафику, а платная реклама будет считаться бесполезной. Если веб-аналитик не учитывает атрибуцию при оценке эффективности рекламы, то ошибки здесь неизбежны. Используя только одну модель атрибуции - последний значимый переход, можно прийти к неверным выводам о неэффективности платной рекламы или некоторых ее частей (рекламных кампаний, объявлений или ключевых фраз).

Сравнительно недавно в Яндекс Метрике была введена модель по последнему переходу Яндекс-Директ. При использовании рекламы Яндекс-Директ эта модель ставится по-умолчанию. В нашем примере по этой модели все заслуги получит ретаргетинг Яндекс Директа - второе посещение. Это уже гораздо лучше, так как здесь мы хотя бы знаем, что наша реклама работает и не тратит бюджет впустую. 

Для эффективной оценки и принятия решения по рекламе необходимо знать и использовать все модели атрибуции, предлагаемые системами аналитики. В Яндекс Метрике - это 4 модели. В Гугл Аналитике - это 7 моделей-шаблонов плюс возможность создавать собственные модели исходя из специфики рекламных каналов.

Чтобы получить объективную информацию об эффективности рекламных кампаний необходимо оценивать их по разным моделям атрибуции, чтобы избежать ошибок. Кампании, ключевые фразы и объявления, которые при конверсии не задействованы ни в одной модели атрибуции, можно смело отключать. Таким образом можно эффективно оптимизировать рекламный трафик и высвободить значительную часть бюджета.

4. Рекомендации по масштабированию.

После того, как мы отрубили все, что плохо работает, освободились средства, которые нужно перераспределить на то, что работает хорошо.
Первый совет может показаться банальным. Но нужно проверить, позволяет ли дневное ограничение бюджета рекламной кампании работать. Нет ли такого, что рекламная кампания работает хорошо, но при этом останавливается по ограничению дневного бюджета в течение дня.

Вторая рекомендация для хорошо работающих рекламных кампаний: использовать инструменты для получения дополнительного трафика - такие как автотаргетинг и дополнительные релевантные фразы (ДРФ).

Автор вебинара настаивает на том, что будет ошибочно использовать автотаргетинг и ДРФ в плохо работающих кампаниях. Со своей стороны я готов согласиться с этим и также подчеркнуть, что эти инструменты зачастую используются в кампаниях с малым количеством трафика в узких тематиках или малобюджетных кампаниях. Исходя из опыта использования автотаргетинга и ДРФ нельзя сказать, что в большинстве случаев они помогают решить вопрос с дефицитом трафика. Нет, конечно дополнительный трафик они приносят, но его нельзя назвать очень качественным.

В ситуации с масштабированием кампаний автотаргетинг и ДРФ являются хорошей альтернативой обычному повышению ставок. Результат при этом конечно не гарантирован - нужно тестировать.

5. Рекомендации по офферам и креативам.

Что такое оффер и что такое креатив, разбирать и давать определение мы здесь не будем. Коснемся сразу рекомендаций.

  1. Необходимо постоянно дорабатывать ценностные предложения. 
  2. Рекомендуется постоянно добавлять новые офферы и акции, даже в поисковой рекламе.
  3. В РСЯ регулярно нужно менять и тестировать новые креативы.

В поисковых кампаниях рекомендуется изменять офферы, добавлять акции в среднем раз в полгода. В кампаниях РСЯ рекомендуется делать это примерно раз в две недели.
Мы транслируем свою рекламу на определенную целевую аудиторию. Часто бывает так что наше объвление с картинкой видят одни и те же люди по нескольку раз. По понятным причинам, такие объявления теряют эффективность. Изменение креативов внесет разнообразие и привлечет внимание, повысит кликабельность объявления.

6. Тестируем новое.

Постоянно тестировать новые типы объявлений, новые рекламные платформы. В первые месяцы использования новой рекламной платформы, типа объявления или другого рекламного инструмента всегда ниже конкуренция и ниже цена за переход. 

7. Работа с воронкой спроса.

Среди маркетологов и специалистов по трафику неоднократно можно слышать такие понятия как "теплый трафик" или "холодный трафик". Всю целевую аудиторию таким образом подразделяют по степени ее "прогретости" или иначе говоря - степени готовности сделать покупку.

При подробном изучении видов трафика можно встретить другую интерпретацию этой же темы, которая носит название - воронка спроса.

Воронка спроса - это разделение целевой аудитории на сегменты по степени заинтересованности Продуктом. Для каждого сегмента характерны свои особенности поведения и целесообразно применять к каждому сегменту определенные рекламные инструменты. Рассмотрим следующую, небрежно нарисованную схему:

 

На рисунке сделана попытка нарисовать воронку, внутри которой размещена таблица свойств аудитории и рекламных инструментов, которые целесообразно применять. Следует иметь в виду, что для каждого из этих сегментов некоторые показатели эффективности рекламы в силу своей природы будут разными. 

Выводы

Мы кратко обошли вниманием основные принципы оптимизации рекламных кампаний. Данные принципы актуальны всегда вне зависимости от наличия кризиса. При этом всегда полезно освежать эту информацию в памяти. Буду очень рад, если данная статья оказалась для вас полезной и буду рад ответить на все ваши вопросы. Удачи вам!


Интересует настройка рекламы?
Заполняя данную форму, я даю согласие на обработку персональных данных