Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
Россия +7 (495) 139-20-33
27 Марта 2017 в 17:40

Performance-оптимизация: как сочетать стратегии площадок, ручной труд и системы автоматизации

Россия +7 (495) 139-20-33
0 13006
Подпишитесь на нас в Telegram
Анна Буслаева
Специалист системы автоматизации интернет-рекламы Marilyn

На что ориентироваться при оптимизации онлайн-рекламы, и какие инструменты для этого хороши: вместе и по отдельности.

Количество кликов и CTR – самые очевидные и самые точные метрики. Однако далеко не самые надежные для оценки эффективности объявлений. Гораздо важнее знать, за сколько кликов пришлось заплатить, пока клиент не приобрел товар, и во сколько раз доход от рекламы превышает затраты на неё.

Справиться с этим помогает performance-оптимизация: улучшение показателей, отражающих реальный результат кампании – конверсии и прибыль. Самостоятельный анализ, интеллектуальные стратегии площадок и системы автоматизации рекламы – выясняем, для чего нужен каждый подход и как грамотно их сочетать.

Стратегии рекламных площадок

Яндекс.Директ поддерживает целый ряд «умных» стратегий назначения ставок. Среди них есть те, которые позволяют повысить эффект от кликов. Прежде всего, это средняя цена конверсии: система поднимает ставки по объявлениям и ключевым словам, чаще всего приводящим к конверсии. Теперь пользователь платит не просто за посетителя сайта, а за его вполне конкретное действие – например, покупку. Чтобы стратегия работала, нужно указать это действие в счетчике Яндекс.Метрики, привязанном к кампании.

Конечно, получить среднюю цену, в точности равную заданной, не всегда удается: тут влияет многое, в том числе действия конкурентов. Но понимание, на что именно тратится бюджет, стоит того – пусть даже с небольшой погрешностью.

Еще один алгоритм – средняя цена установки приложения. Принцип точно такой же, только со специфическим целевым действием. Приложение должно быть подключено к трекинговой системе, чтобы Директ получал сведения о его установках. Наконец, средняя рентабельность инвестиций (ROI). Сам коэффициент рассчитывается на основе любого удобного показателя: например, цены товара или маржи. Его значение передается через те же счетчики Метрики, поэтому важно правильно их настроить.

Интеллектуальные стратегии Google AdWords в основном те же самые. Механизм целевой цены за конверсию анализирует статистику кампании и позволяет получить среднюю цену конверсии максимально приближенной к заданной. Нужное действие пользователя отслеживается на странице специальным кодом. Аналогичен и алгоритм целевой рентабельности инвестиций в рекламу. Каждой конверсии присваивается ценность – например, стоимость заказа – по ней и вычисляется ROI.

Google, правда, добавляет еще один вариант – комплекс стратегий целевой цены за конверсию, целевой ROI и оптимизатора цены за конверсию. Это решение использует машинное обучение, чтобы ставка на каждом аукционе оказывалась наилучшей. При оптимизации учитывается много факторов: устройство пользователя, местоположение, время суток и т.п.

Для применения автоматических стратегий Яндекс и Google необходимо, чтобы кампания собрала определенную статистику по кликам и конверсиям. Требования алгоритмов разные, но с только что запущенной рекламой системы работать не смогут: им не на чем будет основываться.

Самостоятельный анализ

Иногда повысить результаты рекламной кампании вручную проще, чем кажется. Рассмотрим основные полезные методы, не требующие сложных вычислений и навыков программиста. Их можно разделить на две группы: относящиеся к вашему сайту и тексту объявлений и связанные непосредственно с настройками кампании.

В числе первых, как ни странно, увеличение скорости загрузки страницы. Да-да, вероятность конверсии существенно снижается, если сайт грузится дольше, чем пару секунд. Узкое место здесь – сторонние библиотеки вроде JQuery: установите плагин кэширования, доступный в большинстве CMS, и они не будут отнимать столько времени. Увеличение числа конверсионных элементов на странице – таких как виджетов и подписок – также сыграет на руку.

Еще один простой шаг для оптимизации – улучшение текста объявления. А. Белоусов в известном труде «Оптимизация контекстной рекламы» доказывает, что этот метод эффективнее фокусировки охвата. При помощи независимой ротации и A/B-тестов определите, что вызывает у ваших клиентов больший интерес. Нужная страница под каждое объявление перенесет лид туда, где он сможет купить желаемый товар, а не на менее интересную главную страницу. Развитие этой идеи – адаптивные заголовки вкладок, меняющиеся в зависимости от запроса пользователя. Человек увидит в названии страницы именно те слова, которые искал; для этого существуют системы, совместимые с CMS. В целом любое повышение юзабилити сайта оказывается полезным для performance-оптимизации.

С настройками кампании стоит быть осторожнее: человек не может соревноваться с машиной по скорости и точности действий, к тому же, их результат не всегда просто предсказать. Вкладка «Быстрая статистика» в Google AdWords показывает ROI по дням недели – это позволяет корректировать ставку в реальном времени в дни с наибольшим показателем. Если отсортировать ключевые слова по значению конверсии и ее цене, можно удалить ключевые слова с нулевой конверсией и понизить ставку для слов со слишком высокой ценой.

Использование «минус-слов» в Директе и AdWords не только проще перечисления всех ключевиков, но и значительно увеличивает охват кампании: у каждого слова есть расширения, о которых не так просто догадаться. Неплохой лайфхак – отключить показ объявлений в AdSense для приложений. По ним часто кликают случайно, и конверсия очень редка.

Системы автоматизации рекламы

Сервисы, автоматизирующие онлайн-маркетинг, предлагают более структурированный и более мощный инструментарий performance-оптимизации. С ними чаще всего работают рекламные агентства и крупные рекламодатели: большинство имеет платную подписку.

Прежде всего, системы автоматизации облегчают кропотливую работу с ключевыми словами. Многие их них – например, Adobe Media Optimizer, Marylin или Alytics – обеспечивают оптимальное назначение ставок по большим объемам слов. Есть возможность избавиться от конкуренции между своими словами и от слов, редко приводящих к конверсии.

Главное отличие заключается в объединении нескольких площадок для ведения кампаний из одного интерфейса. Отсюда следует целый ряд возможностей, которые самостоятельно реализовать сложнее. Например, оптимизация рекламы по многим KPI, недоступным в самих площадках: CPA, количество конверсий, процент отказов и др. в дополнение к ROI, CTR, CPC.

Часто сервисы поддерживают работу со скриптами, что делает их доступными для людей без навыков программиста. Создание автоматических правил для ставок высокой гибкости позволяет подстроить показ объявлений под специфику бизнеса. Возможно удержание объявления на заданной позиции без сложных вычислений и корректировки ставок вручную. Таргетинг аудитории дополняется адаптивными объявлениями, содержащими, например, время до конца акции или конкретный поисковый запрос пользователя.

Искусство баланса

Как выбрать подходящую стратегию? Можно дать только общие советы: если реклама запускается для стартапа, при этом вы подкованы технически и математически – стоит начать с ручной настройки. В конце концов, вы понимаете свой бизнес лучше, чем пока еще скудная статистика.

Когда кампания запущена, но чувствительна к изменениям, а бюджет ограничен, можно положиться на «умные» стратегии Яндекса и Google. В этом случае вы будете уверены и в том, сколько потратите, и в том, что средние показатели будут близки к желаемым. Наконец, работа с несколькими площадками и большим бюджетом эффективно координируется системами автоматизации.

Однако настоящий секрет digital-маркетинга в умении правильно сочетать все три подхода. При оптимизации сайта и текстов объявлений ничто не заменит человеческого взгляда маркетолога и веб-дизайнера. Доработки в этой области гораздо безопаснее ручной корректировки настроек площадок. Для достижения нужной конверсии и рентабельности в рамках одной платформы вполне подойдут их собственные стратегии: машинное обучение динамично реагирует на изменения в поведении пользователей.

В случаях, когда цели оптимизации выходят за рамки стандартных KPI, а каналов используется много, в дело вступают сервисы автоматизации рекламы. Как мы видим, чем больше многомерных вычислений требуется, тем больше потребность в мощных системах, их производящих. При этом никогда нельзя забывать, что сами объявления в конечном итоге пишутся для людей.

0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!
X | Закрыть