306 подписчиков

Почему «идеальные» кампании в Директе всё равно проваливаются

13 декабря13 дек

3 мин

В тексте есть выводы из практики и описанные кейсы, которые невозможно подтвердить документально. Помечаю весь материал. Привет, меня зовут Денис, делюсь подобными фишками в своем телеграм канале Есть странная закономерность: иногда кампании, собранные безупречно с технической точки зрения, дают худший результат, чем проекты, где всё «криво», «грязно» и сделано на коленке.

На бумаге - идеальная структура, аккуратные кластеры, минуса до последней частицы, ставки расписаны по часам.

А в реальности - тишина, тоска и CPA выше потолка. Почему так происходит? Каждый год я вижу одну и ту же картину: чем «идеальнее» специалист собирает кампанию, тем выше шанс, что она завалится ещё до фазы обучения. И да, это не шутка. Когда идеальность убивает результат 1. Чрезмерная детализация: специалист душит алгоритм Кейс из сферы ремонта.

Специалист разбил одно направление на 42 группы, создал больше 1200 ключевых фраз, вычистил минуса до состояния «как в учебнике».

Клиент рад - «у нас всё идеально»

На бумаге - идеальная структура, аккуратные кластеры, минуса до последней частицы, ставки расписаны по часам.

Клиент рад - «у нас всё идеально»

Оглавление

Почему так происходит?
Когда идеальность убивает результат
Полезная инфа

В тексте есть выводы из практики и описанные кейсы, которые невозможно подтвердить документально. Помечаю весь материал.

Привет, меня зовут Денис, делюсь подобными фишками в своем телеграм канале

Есть странная закономерность: иногда кампании, собранные безупречно с технической точки зрения, дают худший результат, чем проекты, где всё «криво», «грязно» и сделано на коленке.
На бумаге - идеальная структура, аккуратные кластеры, минуса до последней частицы, ставки расписаны по часам.
А в реальности - тишина, тоска и CPA выше потолка.

Почему так происходит?

Каждый год я вижу одну и ту же картину: чем «идеальнее» специалист собирает кампанию, тем выше шанс, что она завалится ещё до фазы обучения.

И да, это не шутка.

Когда идеальность убивает результат

1. Чрезмерная детализация: специалист душит алгоритм

Кейс из сферы ремонта.
Специалист разбил одно направление на 42 группы, создал больше 1200 ключевых фраз, вычистил минуса до состояния «как в учебнике».
Клиент рад - «у нас всё идеально».
Но обучение не запускалось 10 дней.
Почему?

Алгоритм видел слишком много маленьких изолированных сегментов и не мог собрать статистику ни по одному из них.
В итоге:
– слабое обучение;
– отсутствие показов;
– нулевая динамика.

Когда мы пересобрали кампанию в 6 больших блоков - CPA упал на 31%.

2. «Тюнинг без необходимости» ломает механику

Другой кейс: ниша онлайн-курсов.
Специалист каждую мелочь оптимизировал до блеска ещё до старта - поправил корректировки, отключил половину площадок, добавил кучу минусов на основе «чтобы точно не было мусора».

Проблема:
кампания была задушена ещё до запуска.
Мы запустили её в «идеальном» варианте - и система просто не смогла собрать нужный объём трафика.

После очистки и удаления «предварительных улучшений» поток вырос в 2,4 раза, стабильность вернулась, CPA пришёл к плановым значениям.

3. Когда идеальность - попытка спрятать неуверенность

Это неприятно признавать, но часто «идеальная сборка» - это защитная реакция специалиста:
«Если я сделаю всё по учебнику, ко мне не придерутся».

Но кампания работает не в вакууме.
Она работает на реальном рынке, где:

спрос пульсирует;
площадки постоянно меняются;
конкуренты гибкие;
алгоритмы адаптируются быстрее, чем мы успеваем править таблицы.

Механически правильная кампания - не равно эффективная.

Полезная инфа

Как понять, что кампания собрана слишком идеально

В ней слишком много маленьких групп.
Много преднамеренных ограничений ещё до тестов.
Большое количество минус-фраз «на всякий случай».
Специалист боится запускать кампанию без «генеральной чистки».
Почти нет данных, но уже есть «предварительная оптимизация».

Как спасать такие кампании

Укрупнять сегменты.
Дайте алгоритму воздух, статистику и простор.
Убирать лишние фильтры.
Пусть система сначала найдёт паттерны сама.
Запустить тесты без микроменеджмента.
5–7 дней без изменений - обязательное правило.
Использовать аналитику, а не маникюр.
Алгоритм умнее ручного перебора в 90% случаев.

Вывод

Идеальность в Директе не гарантирует эффективности.
Иногда она делает хуже: душит обучение, ограничивает трафик и ломает механику ещё до старта.
Алгоритм Директа любит гибкость, достаточный объём данных и пространство для поиска.
А значит - «идеальная» кампания часто проигрывает той, что собрана проще, но с учётом реального поведения аудитории.