В контекстной рекламе Яндекс.Директ существуют инструменты, при помощи которых можно ощутимо повысить количество заявок в короткие сроки и оптимизировать расходы на них.
Вот появился инструмент "Мастер кампаний", который умеет использовать технологии подбора аудитории, выявлять конверсионные прогнозы и подбирать площадки так, чтобы это вовлекало "Теплых" клиентов, готовых к покупке. Не скажу "Горячих", так как самые готовые к покупке пользователи задают вопрос на Поиске Яндекса, в поисках удовлетворения своих потребностей. Поэтому для других инструментов будем использовать "Теплая аудитория".
Но так ли все хорошо, с этим инструментом? Как это обычно бывает, мастер кампаний по товарной рекламе по фиду, или из файла с карточками товаров приносит довольно хороший результат, но давайте рассмотрим что под этим стоит.
- В одной из соцсетей появился вот такой повод для обсуждения:
Разбор ситуации:
В данный момент мы видим, что используется стратегия "Оптимизация конверсий" с оплатой за конверсии.
То есть, мы предлагаем системе Яндекс.Директ подобрать для нас таких заказчиков, которые могли бы быть нашими покупателями.
И готовы оплатить труд системы за каждую заявку.
В такие задачи система начинает "Въезжать" по мере набора статистики, а именно путем демонстрирования объявлений, сгенерированных в Мастере кампаний таким категориям пользователей, Которые имеют отношение по интересам к данной теме, но данных о возможной конверсии еще нет, поэтому подбор условий для поиска система создает "С нуля"
Давайте спросим себя: "А что влияет на положительное решение о покупке, когда пользователь видит рекламу?"
Ответ: "Положительное отношение к бренду - лояльность клиента"
То есть мы просим систему выбрать покупателей из среды заинтересованных лиц, которые возможно и заинтересованы, но смешаны с теми, кто готов, но не имеет лояльного отношения к бренду. Поиск факторов подбора таким образом усложняется. Охват аудитории слишком большой и в целевую аудиторию для показов попадает слишком много случайных пользователей.
Так как же мы можем помочь системе обучить алгоритм подбора создать для нас такой набор факторов, который был бы идеальным для наших конверсий в заявку ?
Путь создания кампании с идеальными условиями для работы Мастера кампаний.
Выходит, что для эффективного подбора аудитории, прежде чем обучить искусственный интеллект, мы должны сперва "Подготовить аудиторию"
Пробудить лояльность клиента к бренду, поработать с возражениями, покрутить показы в РСЯ, чтобы "Прогреть аудиторию" , а именно:
- Сократить время принятия решения о покупке в пользу бренда, за счет демонстрации разных вариантов бренда с подстройкой.
Так складывается, что с одной стороны мы понимаем важность смещения равноверсия в пользу принятия решения за счет лояльности к бренду.
А теперь давайте посмотрим, чему нас учит подход к созданию рекламных кампаний с нуля.
Это последовательное сопоставление от "Более широкой" к "Более узкой" аудитории путем применения различных инструментов.
То есть азбучная истина с одной стороны, и здравый смысл с другой стороны говорят нам об одном и том же!
А именно, создать теплую атмосферу в определенной среде пользователей и эксплуатировать эту среду в конверсионных целях.
Настройка рекламной кампании "С Нуля"
Есть два разных пути для создания медийного плана кампании.
Это можно описать ответом на вопрос, на который отвечает интент пользователя "Надо" или "Хочу".
То что "Надо" обычно выбирается долго, взвешенно, изучается много сайтов, из которых выуживается информация о соотношении Цена/Качество и Отзывы. Для отзывов обычно служит информация в соцсетях.
Когда интент отвечает на вопрос "Хочу" - обычно это импульсивные покупки, для которых длительный процесс создания аудиторий будет излишним, так как пользователь заходит на "Поиск" и задает запрос:
- "Заказать шашлык с доставкой"
И тут же получает варианты, одним из которых он заинтересуется.
Но так ли все просто?
Конечно же нет, и в данном случае так же существует проблема кликфрода и несуществующих заявок, которые имеют место и являются сильным бичом эффективных рекламных кампаний, особенно создаваемых в Мастере кампаний так как там невозможно управлять условиями подбора аудитории.
Просто сегмент покупателей с импульсивным спросом можно создавать чуть заранее, используя результаты "Мозгового штурма", возможно потом корректировка ставок на аудиторию принесет больше выгоды, чем затраты на рекламу с оплатой за показы в широкой аудитории "По интересам" - "Ходит в рестораны" или "Заказывает еду на дом".
В любом случае этот бич существует и думать как избежать кликфрода приходится.
- Создание кампании "Баннеры с оплатой за показы"
Баннерная реклама имеет особые условия подбора аудитории, не заставляет пользователя "Взаимодействовать" с баннером. Мы можем собирать данные о просмотрах, то есть мы начинаем формировать аудиторию из тех, кто посмотрел наше объявление.
Пиксель Яндекс.Аудиторий является источником данных о пользователях после просмотра наших баннеров.
- Создание аудитории на основе Пикселя "Яндекс.Аудиторий"
После просмотра наших баннеров, на основе полученных данных, мы создаем аудиторию в "Яндекс.Аудиториях" и имеет смысл в эту аудиторию таргетировать наши следующие кампании, так как эта аудитория уже проявила интерес к сути нашего предложения. Так или иначе состоялся просмотр, который нам генерирует система контекстной рекламы на основе действия алгоритмов.
Пользователи выходят с разных браузеров, разных устройств, с разных IP адресов, поэтому считается, что количество обезличенных идентификаторов в Аудитории, созданной по пикселю, будет в пять раз меньше, чем количество показов, потому что количество устройств и вариантов просмотра на одного пользователя колеблется около 5.
Требование для создание аудитории в системе - не менее 1000 анонимных идентификаторов, поэтому минимум 5 тыс показов должно состояться, прежде чем вы сможете создать аудиторию на основе данных Пикселя.
Создание аудитории "Похожих" пользователей.
Когда мы достигли определнного количества показов Пикселя, мы можем создать аудиторию. И данная аудитория позволяет нам попросить систему подобрать "Похожих" пользователей.
То есть мы уже напрямую обращаемся к системе с просьбой предоставить свои данные по статистике, предъявляем условие - по которому нужно собрать желаемых пользователей - это и есть наша аудитория по Пикселю.
И система создаст нам подборку анонимных идентификаторов, кто более-менее себя зарекомендовал в соответствии с данными интересами.
Это будет надежно, а зачем нам еще другие данные, кроме тех, кто является пользователем "Со стажем".
Как показывает практика, даже импульсивные покупки, доставка еды например, делается по привычке, клиент "Прилипает" к точке, если ему все понравилось. И будет там заказывать, потому что он уже будет знать качество и ожидаемый эффект. Чем покупать "кота в мешке" каждый раз. Поэтому аудитория похожих пользователей, созданная на основе данных о просмотрах наших Баннеров является достаточно достоверным источником для извлечения оттуда конверсий в заказы.
Как говорит нам принцип Парето: "20% усилий дают 80% результата, а чтобы получить оставшиеся 20% результата, нам потребуется 80% усилий"
Так зачем выматывать себя задачами получить оставшиеся неохваченные заказы, если есть погрешность, ну и пусть нам принесет 80% охвата наша тактика, но зато это будет надежным источником информации о таргетировании в заданную целевую аудиторию.
Корректировка ставок в кампании На Поиске
Когда мы получили условия подбора аудитории для рекламы на Поиске - это Аудитория похожих пользователей, построенная на основе данных Пикселя - мы можем сократить охват для показов наших объявлений на Поиске.
И таким образом, мы создаем Корректировку ставок:
Условие "Не выполнено" - Аудитория Look-a-Like по аудитории на основе данных Пикселя. - Корректировка ставок - 100%
Таким образом показы наших объявлений на Поиске по ключевым словам охватят 80% надежных пользователей, по которым в Системе есть данные о просмотрах браузера, по интересам, и другим характеристикам.
Тогда как КликФрод боты не будут ходить по Баннерам - это затратно для заказчика - а будут собирать данные прямо с Поиска - для которых показы запрещены - то мы получим чистый конверсионный трафик с высокой вероятностью конверсии лида в заказ.
Конечно, у вас осталось много вопросов.
А что делать, если хочется расширить охват?
Как сделать продажи импульсивного спроса, в таком случае?
И т.д.
Мы сейчас рассматриваем:
Настройку рекламных кампаний в Мастере кампаний с целью защиты от кликфрода и несуществующих заявок
Поэтому будем придерживаться технологии, способствующей обучению алгоритмов системы, натаскиванием на "Конверсионных клиентов" что изначально является сложной задачей, для которой алгоритм обучается.
При появлении данных о конверсии, которые мы предоставим с вами путем получения кликов На Поиске, мы сообщим алгоритму системы, кто является нашими клиентами, и таким образом поможем его обучению.
Тогда товарная кампания, созданная в Мастере кампаний, будет ориентироваться на ту аудиторию, более точно, которая нам ближе по конверсионности. Если уж мы ставим задачу "Оплаты за заявку".
Расширить охват так же можно добавляя ключевые слова в Медийную кампанию для расширения охвата показов Баннеров.
Резюме
Товарная кампания В Мастере кампаний, оно конечно хорошо, и работает отлично, но бывают огорчения, когда начинается эта проблема, описанная в данной статье. Поэтому данный материал, хоть для специфического употребления, но может оказаться панацеей и актом спасения всей кампании в целом.
Почему?
Потому что принцип "Лояльности потребителя к Бренду" еще никто не отменял.
Мы рассмотрим в следующих статьях
- Как влияет подстройка текстами в объявлениях на Поиске
- Как пробудить лояльность к Бренду, чтобы повысить CTR
- Почему неправильно вываливать тысячами ключей на Поиск с первого дня
- Почему неправильно "Распределять" бюджет, как это делают некоторые специалисты, когда одна кампания работает эффективнее, например в РСЯ, притормозить кампанию На Поиске, в счет расходов дневного бюджета в кампании на РСЯ.
- И много интересного!
Удачных кампаний вам!
Всего доброго!