В кейсе проверяется гипотеза, как аналитика Яндекс.Метрики может быть полезна для настройки целевой аудитории в таргетированной рекламе VK Ads
Предыстория
В долгосрочных рекламных кампаниях эффективно работающие аудитории периодически выгорают, и, чтобы в такие периоды не допускать спада заявок и качественных обращений, необходимы свежие идеи и гипотезы. Одна из ключевых аудиторий с большим объемом, стабильно приносящая целевые заявки при продвижении жилых комплексов, — это аудитория интереса к недвижимости (покупке новостроек).
Одним из путей решения было тестирование всех интересов, подходящих аудитории. Однако это требует временных затрат, а мы помним, что действовать нужно оперативно, чтобы не допустить сильной просадки в обращениях.
Альтернативным решением стало определение тех интересов, которые действительно соответствуют нашей целевой аудитории. И тогда мы решили обратиться к отчету по долгосрочным интересам в Яндекс.Метрике.
У AGM родилась гипотеза:
Одним из основных объектов для тестирования гипотезы был выбран жилой комплекс комфорт-класса, находящийся в пригороде Санкт-Петербурга.
Ход проекта
В июле были взяты данные за предыдущие три месяца (апрель — июнь):
Наиболее интересными посетителям сайта клиента оказались категории: финансы, строительство, обустройство и ремонт, недвижимость, отдых и путешествия, работа. Финансы определенно главенствовали, но в основном благодаря интересу к ипотеке, который мы активно используем в текущих кампаниях.
Тем не менее агентство решило запустить в рекламной кампании VK группу на интерес к финансам в пересечении с геотаргетингом вокруг объекта.
Результаты
Результаты первого месяца
В результате получили 31 заявку по цене 2139,68 руб. без НДC, из них 10 целевых по цене 6633 руб. без НДС, что составляет 76,6% от установленного в июле значения KPI.
Кроме финансов в июле также подключали и другие интересы, основываясь на отчете Яндекс.Метрики. Например, тестировали интересы к мебели и интерьеру, обустройству и ремонту также в пересечении с геотаргетингом вокруг объекта. По ним получили пять заявок по цене 3058,71 руб. без НДС, из которых было два целевых лида, соответственно, каждый по 7646,79 руб. без НДС, что также соответствует плановому KPI.
Вместе с ними использовался интерес из списка в кабинете VK Рекламы, который не показал заинтересованности у целевой аудитории согласно аффинити-индексу — спорт и активный отдых.
Итого получили семь заявок по 2469,01 руб. без НДС. Это хороший результат, однако, целевым оказался только один лид, таким образом его цена составила 17 283,1 руб. без НДС, что значительно дороже средней стоимости лида по проекту и выше установленного KPI.
Результаты второго месяца
В августе тестирование продолжился. В перспективе трех месяцев (май — июль) картина по долгосрочным интересам в Метрике, на основе которых мы принимали решение о выводе в тест той или иной аудитории, выглядела следующим образом:
Для августа был установлен KPI на стоимость целевого лида 9583,63 рублей без НДС.
В этом месяце одной из эффективных аудиторий была аудитория интересов к мебели и интерьеру, обустройству и ремонту, которые присутствуют в списке интересов VK. В комбинации с пересечением с геотаргетингом вокруг объекта по ней было получено 25 заявок по цене 1736,79 руб. без учета НДС. Из них 6 целевых по цене 7236,64 руб. без НДС, что составило 75,5% от заданных KPI августа.
Также был протестирован интерес «Семья и дети» — согласно аффинити-индексу, пользователи проявляли характеристики, соответствующие данной категории. По рекламной кампании получили 21 заявку по цене 3126,27 руб. без НДС, но только 6 из них были целевые. Это означает, что стоимость целевой заявки составила 11 256,93 руб. без НДС, что выше планового значения на 17,4%.
Таким образом, гипотезу можно считать подтвержденной частично. Все протестированные аудитории приносили целевые лиды, но некоторые их них оказались дороже плановых значений.
Применение долгосрочных интересов на основе отчета по аналитике сайта клиента в таргетированной рекламе может иметь положительный эффект. Такая стратегия позволяет более детально понять заинтересованность пользователей в определенной тематике и сократить время на эксперименты и тестирование всех интересов подряд.
Источник: Adindex