С помощью методов API Яндекс.Директа внешние приложения могут вносить изменения в рекламные кампании — например, автоматизировать рутинные и массовые операции,управлять большими аккаунтами и кампаниями со сложной структурой. При этом пользователь не передаёт системе автоматизации логин и пароль к аккаунту, а значит, может прекратить её работу в любой момент.
Платформа К50 работает с API Директа и даёт возможность автоматизировать практически все этапы работы с контекстной рекламой от генерации рекламных кампаний до анализа статистики. Агентствам К50 помогает выполнить KPI клиента и сократить трудозатраты на ведение кампаний, клиентам — наращивать прибыль, достигать нужных показателей и формировать отчётность.
В этом материале К50 делится несколькими примерами решения разных задач с помощью API Директа:
1. Создание рекламных кампаний и их обновление.
2. Выгрузка данных для анализа.
3. Управление ставками и другими рекламными материалами.
Создание рекламных кампаний и обновление через API для Торгового дома «Нептун»
Для дистрибьютора крупных брендов сантехники Торговый дом «Нептун» и рекламного агентства MediaGuru платформа К50 решала две задачи:
- Генерация рекламных кампаний на несколько регионов.
- Регулярное обновление кампаний и поддержание актуальности объявлений.
В кейсе рассматривается один из монобрендовых магазинов дистрибьютора — http://grohe.msk.ru/. Для создания кампаний используется фид, который содержит всю информацию о товарах сайта — ссылку на товар, цену, категорию, бренд, модель и другие.
В тематике «Сантехника» хорошие результаты показывают товарные объявления с низкочастотной семантикой, состоящей из запросов с артикулами. Ассортимент магазина включает несколько тысяч позиций, поэтому создание объявлений вручную для каждого товара — задача трудозатратная, а поддержание актуальности наличия — без автоматизации задача практически невозможная.
Для решения был выбран сервис «К50:Генератор». Сервисы генерации умеют создавать сразу много кампаний, объявлений или ключей по шаблонам, а через API отправлять их на изменение.
API Директа открывает множество возможностей для автоматической генерации и обновления кампаний. Для управления кампаниями используется сервис Campaigns. Создание кампаний происходит через метод add.
С помощью метода add отправляем параметры новой кампании: названия, настройки, бюджеты и другие. После того как мы собрали запрос, например, в формате json:
…отправляем запрос и получаем ответ вида:
AddResults — это массив с результатами по каждой кампании, которую мы хотели создать. В этом массиве есть ID созданной кампании и предупреждения с ошибками, если такие были.
Так же, как методом add, пользуемся методами update, suspend, delete, get и прочими. К каждому методу есть обязательные и дополнительные параметры, ограничения и ответ с результатами. Подробности по каждому методу можно найти в документации API Директа.
Вот пример автоматически сгенерированных объявлений в нашем кейсе:
Доля рекламных расходов (ДРР) по кампаниям, созданным через «К50:Генератор», — 14% (без учёта оборота со звонков).
Busfor.ru: скачивание и сопоставление данных для анализа
Тематика рекламодателя Busfor.ru — междугородние автобусные перевозки, а это огромное количество ключевых слов и объявлений, которые часто меняются. Аккаунт в Директе у Busfor.ru состоит более чем из 100 000 активных фраз, по которым были показы за 30 дней, и более 200 рекламных кампаний.
С помощью системы статистики К50 можно получать готовые отчёты об эффективности без ручной работы. Достаточно один раз подключить необходимые системы в веб-интерфейсе, и далее статистика за необходимый период будет доступна для анализа в любой момент.
Внешняя статистика для анализа рекламных кампаний — это:
1. Сопоставление в одном окне данных из нескольких источников — Директа, системы аналитики, отслеживания звонков и CRM.
2. Возможность гибкой фильтрации всех измерений и метрик.
3. Удобное сравнение периодов:
4. Возможность выгрузки готовых сводных отчётовв CSV.
Как скачать статистику в К50:
1) Синхронизируем списки кампаний. По каждой кампании сохраняем TIMESTAMP с датой его последнего обновления, чтобы в дальнейшем использовать API-сервис Сhanges.
2) Скачиваем списки групп объявлений, объявлений, ключевых слов. При большом объёме данных приходится разбивать их на порции даже при скачивании из одной кампании. После этого в системе есть актуальная копия рекламных кампаний, но нет статистики.
3) Скачиваем статистику. Указываем период, за который клиенту нужны данные. По каждой кампании проверяем их наличие и, если что-то не скачалось, ставим задачу в очередь на выполнение. Для оптимизации выгрузка разбивается на последовательные интервалы длиной не более двух недель.
4) Обновляем историческую статистику. Статистика в Директе за прошлые периоды может меняться — это связано с работой внутренних систем антискликивания. С помощью методов сервиса Changes делаем запрос на изменения и повторно выкачиваем статистику по тем кампаниям/датам, где они были.
Управление ставками — задача, с которой клиенты приходят в системы автоматизации чаще всего. Тут есть три категории запроса:
1. Управление ставками по заданной клиентом логике. Мы в К50 называем такой метод управления «по правилам». Клиент задаёт, при каких условиях увеличивать или уменьшать ставки, на сколько и как часто. Автоматические правила решают множество рутинных задач: управление ставками, остановка/запуск рекламных материалов, формирование автоматических отчётов и так далее. Кроме того, в настройке правил можно использовать сразу несколько источников данных, например, Директ и Метрику.
2. Оптимизация по стратегиям. Клиент устанавливает KPI, а стратегия пытается достичь данного показателя, управляя ставками.
3. Биддинг по доле охвата — когда клиент хочет получать определённую долю трафика по данному ключевому слову и занимать определённое место в рекламной выдаче. В большинстве случаев такой подход неэффективен, поскольку не учитывает реальную эффективность фраз. Этот метод целесообразно использовать для брендовых запросов и для запросов, имеющих высокий приоритет для клиента, например, по конкурентам или топовым товарам.
Кейс 1
Клиент партнёрского агентства Mello — сеть квестов в реальности iLocked. Агентству нужно было снизить цену за заявку в Директе для отделения в Ростове-на-Дону.
Для этого были созданы правила, которые управляют ставками в зависимости от накопленной статистики, разные для кампаний на поиске и в сетях.
К50 позволяет задать любой интервал применения правил от раза в час до раза в год. В нашем кейсе правила применялись один раз в день. Ставки назначались с учётом данных из Директа и системы аналитики за 90 дней, без учёта текущего дня.
Условие правила — минимум 300 кликов на разных уровнях (объявления, кампании, аккаунт) за последние 90 дней. Если 300 кликов собиралось на уровне объявлений, то при расчёте ставки можно использовать эти данные, тем самым получив предположительно более эффективную ставку. Если же на более низком уровне собрано менее 300 кликов, то проверяется уровень кампании и так далее.
В разделе «Настраиваемые метрики» создали целевые метрики для оценки эффективности:
CR в Яндекс.Директе = (Достижение Цели-1 + Достижение Цели-2) / Клики в Яндекс.Директ
CPL в Яндекс.Директе = Расходы в Яндекс.Директ / (Достижение Цели-1 + Достижение Цели-2)
Формула для расчёта ставки учитывает CPL (стоимость лида), количество лидов, кликов и CR за 90 дней. Таким образом, можно выставить эффективную ставку для каждого ключа в зависимости от его показателя СPL. Если же конверсии за 90 дней отсутствуют, то на ключи, где было мало кликов, ставка будет выставлена выше, чем у ключей, где статистики накоплено больше.
За период с 11.05.2017 по 03.07.2017 для Директа стоимость конверсии снизилась почти на 40%, расходы — почти на 56%. Хотя заказы также сократились (на 27%), учитывая выраженную сезонность бизнеса (в летние месяцы количество заявок резко снижается), результат оптимизации можно считать успешным.
Кейс 2
Другой клиент Mello Кабель.рф — компания, которая занимается продажей кабеля. В качестве KPI выбрали цену заявки и рост их числа.
Здесь нужно было выстроить управление, учитывая качество оставленной заявки. Оно оценивалось на стороне клиента и в зависимости от ценности заявки отправлялось из CRM клиента в отдельную цель системы аналитики.
Заявки были разделены на 5 категорий:
1. Spam/fail
2. Poor
3. Fair
4. Good
5. Excellent
Для удобства управления все заявки, кроме Spam, превратили в одну настраиваемую метрику, названную «Leads размеченные». Поскольку не все заявки для нас одинаково полезны, то с помощью коэффициентов мы уравняли цели между собой.
Leads размеченные = 0,3*Достижения цели "LEADS: poor" + 0.7*Достижения цели "LEADS: fair" + Достижения цели "LEADS: good" + 1,5*Достижения цели "LEADS: excellent"
CPL= Расходы/ Leads размеченные
Допустим, наша целевая стоимость заявки = 1000. Но за низкокачественную заявку мы хотим платить меньше. В формуле метрики учтён вес каждой цели. Цель «Leads: poor» имеет наименьший приоритет, поэтому за неё мы готовы заплатить максимум 300 рублей. Это отражено в нашей формуле в качестве коэффициента 0,3.
Такая настройка дала возможность прописать привычную для агентства формулу выставления ставки, при этом учитывать допустимую стоимость заявки в зависимости от её качества.
Хотя для пользователя разные сценарии управления ставками выглядят по-разному, по API они все используют один и тот же сервис — Bids.
Нюансы работы с API
Главное ограничение — баллы API, за количеством которых нужно следить. На аккаунт даётся определённое количество баллов в сутки, в зависимости от активности рекламных кампаний. Каждый запрос тратит некоторое количество баллов.
Разрабатывая логику запросов, стоит учесть несколько моментов:
1. Не допускать ошибок в запросах, проверять все параметры перед отправкой.
2. Не делать слишком много запросов. Например, получение 10 кампаний через 10 отдельных запросов.
3. В то же время не делать слишком больших запросов. Это существенно сократит время выполнения и обработки запросов.
4. В пятой версии API списываются дополнительные баллы за превышение числа параллельных запросов. То есть нельзя одновременно выполнять более 5 запросов к API. Это следует учитывать при организации параллельного скачивания данных.
Нетривиальные задачи: роботы + человек
Базовый функционал К50 подходит клиентам, которые работают с несколькими рекламными системами и одной системой аналитики. Для менее типичных задач уже нужны кастомные разработки.
Допустим, у клиента три разных CRM-системы: заявки в одной, заказы в другой, а ID для связывания этих данных — в третьей. Делать поддержки этих систем и таких кейсов в основном коде слишком накладно и рискованно.
Для таких задач мы используем внешние обработчики: под задачи клиента пишем отдельный скрипт, который склеивает данные нужным способом, и данные уже в агрегированном виде поступают в основную систему. Так можно достичь большой гибкости, снизив число ошибок и потенциальных проблем.
Павел Мрыкин, РА MediaGuru: «Возможность свести данные из рекламных площадок, систем аналитики, коллтрекинга и CRM экономит много времени и при ежедневном мониторинге, и при всестороннем анализе рекламных кампаний.
На основании этих данных мы настраиваем правила и стратегии, которые помогают решать разные задачи наших клиентов от назначения ставок до массового изменения текстов объявлений».
Системы автоматизации помогают не только грамотно распределить бюджеты клиентов, но и экономить время на рутинных операциях по управлению рекламными кампаниями.
Илья Кузьмин (iProspect): «Как правило, при подключении системы автоматизации практически сразу можно наблюдать снижение CPO при сохранении количества транзакций».
Иван Барченков (РА МедиаНация): «Использование автоматизации освобождает нас от рутинных задач: генерации объявлений, управления ставками, проверки страниц на наличие ошибок, анализа данных, сопоставления данных между системами аналитики и Яндекс.Директом».
Но несмотря на доказанную эффективность и полезность, система автоматизации не станет полной альтернативой специалисту по контекстной рекламе, это лишь один из инструментов в его работе. Даже при использовании системы автоматизации именно специалист отвечает за разработку и реализацию удобной и понятной структуры аккаунта, качественные продающие тексты и подбор семантики, определение корректных и достижимых KPI для оценки качества трафика, оценку эффективности контекстной рекламы.
