10 настроек контекстной рекламы, которые никто не использует

Разбираем, как использование неочевидных настроек Директа поможет улучшить РК.

География показов, стратегия, минус-фразы – количество возможных настроек в Яндекс Директе огромно. Часть из них – must have для любой рекламной кампании, но есть и такие, которые по ряду причин используются редко. Александр Романов, руководитель отдела веб-аналитики и медиапланирования департамента контекстной и медийной рекламы Demis Group, расскажет о 10 настройках РК, которые многие недооценивают.

Все данные были подготовлены сотрудниками Demis Group на основе анализа 4 500 рекламных аккаунтов.

1. Корректировки по погоде

Представьте: человек собрался погулять или на встречу, и тут внезапно начинается сильный дождь. А прогноз вообще предупреждает, что дождливой будет вся неделя. И тут наш герой вспоминает, что зонт-то сломался еще месяц назад! Он идет в интернет, чтобы сделать самую актуальную на данный момент для него покупку – приобрести зонт с доставкой. Чтобы именно в этот момент ваше объявление было показано пользователю, и существует настройка «Корректировка по погоде».

«Корректировка по погоде» помогает продвинуть объявление в топ при выполнении определенных погодных условий. Эта настройка хорошо подходит для всех тематик с чувствительным спросом: продажи кондиционеров в жару, зимней/летней резины и так далее.

Звучит хорошо, не правда ли? Но есть несколько НО…

Почему настройка не используется?

Ограниченное количество тематик, для которых подходит механика. Для большинства товаров и услуг зависимости от погоды не существует. Вряд ли можно представить себе, что на спрос на телевизоры, газонокосилки или услуги адвоката как-то влияет наличие дождя за окном.

Неочевидный результат. Как показывает наша практика, очень сложно замерить реальный прирост эффективности таких объявлений. Так как статистическая выборка не позволяет отсеять изменения спроса, связанные с работой этой механики, от естественных изменений.

Доступ на уровне групп. Это делает такую настройку менее заметной, ведь чаще всего работа ведется на уровне кампаний.

Александр Романов, руководитель отдела веб-аналитики и медиапланирования департамента контекстной и медийной рекламы Demis Group:

Если ваша тематика действительно метеозависимая или есть статистические данные, подтверждающие зависимость конверсии от метеоусловий, то можно смело экспериментировать. Настройка совершенно точно не ухудшит показатели РК.

2. Поля, из которых формируются заголовки в фиде

При запуске динамических объявлений, или смарт-баннеров, рекламная система сама формирует их тексты и заголовки на основе фида, который вы загружаете. Проблема в том, что в таких случаях в объявления могут попадать аббревиатуры, артикулы или странные сокращения.

Настройка позволяет в определённой мере контролировать описания таких объявлений, указывая Яндексу, из каких полей фида брать заголовок и текст. Что позволяет не только улучшить привлекательность объявления, но и повысить его видимость.

Почему настройка часто не используется?

Мало внимания уделяется качеству заполнения товарных карточек в CMS. Зачастую это могут быть названия вида «Стол угловой, вяз, артикул 1054». Ассортимент магазина может насчитывать тысячи позиций. Корректировка описаний и названий – трудоемкий процесс. И многие просто не хотят с ним связываться.

Далеко не все рекламодатели вообще знают о существовании настройки.

Если ваши объявления формируются некорректно или малоэффективны, стоит попробовать поработать с данной настройкой. Возможно, где-то потребуется просто поменять поле, потому что у вас уже есть что-то подходящее. А возможно, придётся переписать практически весь каталог. Но эта работа окупается с лихвой. Особенно если фид используется не только в контекстной рекламе, но и, например, для выгрузки на маркетплейсы.

Я настоятельно рекомендую изучить в справке Яндекса информацию про упрощенный и произвольный форматы фида.

3. Сезонный рост конверсионности

Этой настройки не было ни в одном рекламном аккаунте из четырех с лишним тысяч, которые мы анализировали. О ней мало кто слышал из тех рекламодателей, которые занимаются ведением контекстной рекламы в Яндекс Директе. Хотя она вынесена в отдельный пункт в меню действий.

Настройка позволяет защитить алгоритмы автоматических стратегий рекламных кампаний от аномальных скачков, вызванных ростом конверсионности.

Почему ее никто не использует?

Непонятен результат. Что будет, если мы укажем период? А если не будет скачка, сломается ли кампания? А если сломается, то у нас пропадут конверсии или просто будет незначительное колебание? Для большинства пользователей ответы на эти вопросы не очевидны.

Настройка учитывает только рост, но не учитывает падение конверсий.

Трудно рассчитать ожидаемый рост. Например, запуская РК с акцией, мы можем прогнозировать всплеск конверсий. Но точно определить, на какой процент будет рост по конкретной рекламной кампании, практически невозможно, а значит, не получится использовать данную настройку.

Использовать настройку можно с крайней осторожностью. Только если вы ведете статистику и точно понимаете, что в определенном сезоне спрос на ваш товар повышается. При этом стоит помнить, что система может обучиться в период ажиотажа и самостоятельно правильно отыграть ситуацию. Основная задача данной настройки – не подготовить кампании к резкому росту, а защитить алгоритмы в тот момент, когда этот рост пройдет и всё вернется в норму.

4. Обучаемый сегмент Яндекс Аудиторий

Настройка позволяет увеличить эффективность таргетинга на look-a-like аудиторию. Но необходимо понимать, что механика «обучаемых сегментов» всё же отличается от поиска look-a-like аудитории.

Как работает look-a-like? Например, у нас есть данные о телефонах, адресах, может быть, интересах клиентов, которые сделали покупку в магазине. Когда мы загружаем их в Яндекс Аудитории, система подбирает похожих пользователей.

Механика «обучаемых сегментов» работает схожим образом, но внутри нашего сегмента пользовательских данных. Иными словами, мы не просто находим пользователей, похожих на тех, кто уже сделал покупку, а дополняем их нашими данными. Например, мы можем выделить сегменты пользователей, которые сделали покупку и стали нашими постоянными клиентами, и тех, кто купил только один раз, да еще и негативный отзыв оставил. И попросить сделать акцент на первой категории.

Почему ее никто не использует?

Нужны данные для минимум 50 000 пользователей, которые могут предоставить только крупные компании.

Неочевидное отличие от look-a-like. Мы всегда можем сегментировать аудиторию сами и в систему забросить только тех, кто нам нужен. Но отличие всё же есть: look-a-like работает по социодемографическим данным. По сути, он просто рисует похожий портрет.

Запрашивается через менеджера Яндекса. Настройка недоступна из рекламного кабинета. Вам необходимо связаться с вашим менеджером и предоставить статистические данные.

Если вам позволяют бюджеты и у вас есть нужный объем данных, мы рекомендуем не пренебрегать этой настройкой.

5. Ретаргетинг на поиске

Настройка позволяет работать с горячей аудиторией, но по поиску.

Почему ее никто не использует?

Условие работает только в связке «и» с поисковыми запросами или автотаргетингом. Например, связкой условий может быть: пользователь положил товар в корзину, но не совершил заказ и сделал в поиске запрос, который указан в нашей РК.

Не всем очевидно отличие от работы с корректировками. Специалисты, которые занимаются рекламой давно, уже пытались имитировать данную настройку с помощью корректировок. Например, запускаем наш таргетинг по запросам в кампании с ручной стратегией управления. Ставим там заранее пониженную ставку, но при этом добавляем аудиторию, которая содержит наше условие рейтинга, и делаем на нее повышающий коэффициент. И таким образом получаем плюс-минус то же самое. Все к этому привыкли. Поэтому, когда Яндекс анонсировал эту механику, мало кто стал ее использовать.

Советуем использовать эту настройку хотя бы для эксперимента. Но нужно учитывать, что она применима только к тематикам, где пользователь покупает не сразу, а дополнительно обращается к поиску за уточнениями, сравнениями. Например, он перешёл на сайт, ему что-то не понравилось, и пользователь продолжил поиск. Если в этот момент ему показать то же самое объявление, он его проигнорирует. Ведь он прекрасно помнит, что только что был на вашем сайте. А если предложить какой-то дополнительный бонус или промокод на скидку, возможность сконвертировать пользователя значительно возрастает.

6. Модель атрибуции в настройках РК

Настройка используется в двух случаях. Во-первых, она помогает скорректировать алгоритм обучения автоматической стратегии таким образом, чтобы РК приносила больше конверсионных пользователей. Во-вторых, если мы понимаем путь пользователя до конверсии и нам нужно захватить его именно на первом этапе. Тогда помимо простой корректировки алгоритма и обучения стратегии мы дополнительно можем добиться экономии бюджета.

Почему ее никто не использует?

Большинство рекламодателей используют «Последний переход из Яндекс Директа кросс-девайс», так как именно она стоит по умолчанию. Но далеко не всегда эта настройка работает эффективно. Разберемся, почему так происходит.

Когда пользователь идёт к покупке долго, он может заходить на сайт множество раз. При этом визиты могут быть из разных источников, например, органики, рекламы. На один канал также может приходиться большое количество переходов, например, клик по поисковому объявлению, потом на баннер и так далее. И могут быть сотни таких визитов, прежде чем пользователь совершит конверсионное действие.

Когда мы берем атрибуцию «Последний переход из Яндекс Директа», мы присваиваем конверсию последнему переходу из Директа, который у нас был. То есть заслуга присваивается нашей рекламной кампании, с которой и спишутся деньги. Но не факт, что именно этот переход дал лиды.

К сожалению, у Яндекса всё еще нет мультиканальной модели атрибуции, которая могла бы поделить конверсию между всеми касаниями клиента с брендом.

Если мы проанализируем все наши конверсии, путь клиента и будем менять модели атрибуции, можем прийти к выводу, что на каком-то этапе Яндекс Директ, присутствующий в источниках, там абсолютно не нужен. Например, так иногда бывает с медийными кампаниями, когда мы сравниваем 2 сегмента: один, где пользователям показывалась медийная реклама, а второй, где ее не было. И может оказаться, что результаты у них абсолютно одинаковые. А значит, наш баннер ни на что не влияет. В этом случае нет смысла платить за такие переходы.

Но если мы поймем, что визит с Яндекс Директа нам важен и он приносит конверсию (например, пользователь перешел по РСЯ и совершил нужное действие), настройка позволит платить только за эти конверсионные переходы.

Настройка действительно может вам сэкономить деньги, но только в том случае, если вы провели исследование и определили, что какой-то из визитов (например, первый или последний) для вас более важен, чем остальные. А также если путь клиента до конверсии достаточно большой.

7. Видеоформат объявления в РСЯ

Настройка позволяет показывать видеообъявления в РСЯ с моделью оплаты, отличной от оплаты за показ. А в сочетании с использованием корректировок можно перераспределять долю трафика между различными типами рекламных объявлений. Например, это актуально, если мы видим, что с видео идут дешевые лиды, и хотим увеличить их количество, пусть и за счет повышения ставки.

Почему её никто не использует?

Не знают про настройку. Раньше в РСЯ был отдельный тип объявлений, который так и назывался «Видеообъявление». Потом Яндекс его убрал, а видео перенес в настройки текстово-графических объявлений. Поэтому многие просто не видят этой настройки и работают с медийными РК.

Пример из практики. В нашем агентстве был кейс с компанией в медицинской тематике. При этом видеообъявления в РСЯ работали на порядок лучше текстово-графических. После того как Яндекс убрал их, мы перешли на медийные кампании. По сути, мы запустили те же самые ролики, с теми же условиями оплаты за показы. Но по ряду причин результативность кампании оказалась ниже, чем у видеообъявлений. После этого мы запустили РК с добавлением видео в текстово-графическое объявление, выставили корректировки. И вот эта РК выстрелила: эффективность объявлений была почти такая же, как и раньше.

Если в вашей тематике видеоформат работает лучше текста и графики, то я однозначно советую протестировать настройку. Она может показать лучшие результаты, чем медийная, при этом потребует меньших бюджетов.

8. Альтернативные заголовки в мобильных объявлениях

Настройка помогает повысить кликабельность мобильных объявлений.

Наше исследование показало, что только 20% всех рекламных аккаунтов имеют дополнительно и мобильные объявления.

Дело в том, что раньше мобильные объявления действительно сильно отличались визуально. Например, у них была кнопка со звонком. Сейчас Яндекс убрал эту опцию. Но возможность отметить, что какое-то объявление нужно сделать мобильным, осталась. И, что самое интересное, такие объявления имеют чуть меньшую стоимость за клик, но только на мобильных устройствах.

В 2022 году Яндекс анонсировал изменения в отображении заголовков объявлений. Теперь на десктопе в заголовках отображается 56 символов, а на мобильном – 65. Это позволяет прописывать для мобильных объявлений специальные заголовки и добавлять в них больше информации. За счет этого можно добиться большей кликабельности, потому что объявление займёт почти всё место на экране мобильного устройства. И пользователю просто не хватит точности попасть не в наше объявление.

Почему ее никто не использует?

Многие рекламодатели не знают о настройке.

Не понимают, зачем использовать мобильные объявления.

Обязательно протестируйте мобильные объявления в рамках одной из групп. Этот формат подойдет практически для любых тематик. Ведь с каждым месяцем доля мобильного трафика только увеличивается. При этом не просто копируйте заголовки основной РК, а старайтесь прописывать, что больше подойдет для мобильных устройств.

9. Корректировки в саджесте

Очень интересная и парадоксальная настройка. Саджест – это всплывающая подсказка в виде объявления, которая появляется, когда мы забиваем запрос в поисковую строку. Данная корректировка помогает попасть в эти подсказки.

Почему ее никто не использует?

Многие рекламодатели всё еще не знают о такой возможности. Саму идею, что объявление может показываться в подсказках, знают все, а вот о том, как оно называется и где находится настройка, знает мало рекламодателей.

Низкая эффективность из-за высокой итоговой стоимости и редких показов.

По статистике, лид из саджеста выходит дороже. Но при этом мы всегда рекомендуем тестировать. Для этого отлично подходит «Мастер отчетов» в Директе, который показывает статистику, какие типы объявлений и с какой эффективностью работают. Если в вашем случае стоимость за лид в саджесте ниже, при этом конверсия там большая, а трафик маленький, стоит добавить эту корректировку. Так мы перераспределим трафик, чтобы Яндексу было выгоднее предлагать вам показываться в саджесте.

Эта настройка может хорошо показать себя в тематиках с горячим спросом и в высококонкурентных нишах. Например, когда пользователю нужен эвакуатор, он не будет просматривать десятки предложений от компаний. Он вводит запрос и, если ему «под палец» всплыло объявление, переходит по нему.

10. Корректные А/В-тесты

Тестирование гипотез – это основа работы с рекламными кампаниями. Тексты, заголовки, креативы и вообще все вариации должны тщательно тестироваться. Казалось бы, все это прекрасно понимают. Но вот как именно проводить тестирование, понимают далеко не все.

Когда я на пресейле спрашиваю у рекламодателей, которые самостоятельно ведут РК, тестируют ли они рекламу, ответ всегда примерно такой: конечно, тестируем. Запустили ручную кампанию, посмотрели. За неделю было 5 конверсий. Обрубили. Запустили автоматическую кампанию. За неделю 2 конверсии. Вывод: автоматическая хуже ручной. И такое тестирование используют все, потому что его просто запустить. Но оно некорректно.

Почему? Разберемся на примере 2 кубиков.

На грани одного из кубиков нанесены цифры от 1 до 6, а на другом – от 6 до 12. После броска и на первом, и на втором получаем шестерку. Но для первого это максимально возможный вариант, а вот для второго этот показатель самый низкий. И когда мы сравниваем эти два результата, мы не можем понять, что лучше сработало. Но у одного есть огромный потенциал, а у другого его нет.

Для оценки рекомендуем использовать «Калькулятор достоверности A/B тестирования» от Яндекса.

Кроме того, чтобы протестировать гипотезу, необходимо, чтобы аудитории были одинаковыми.

Например, нельзя по результатам тестирования объявления на одном сегменте аудитории делать выводы о его эффективности при показах на другие сегменты. Кажется, что это очевидно. Но многие об этом забывают.

Данная настройка Директа позволяет корректно проверять гипотезы. Система сама разделяет аудиторию на равные, однородные части и равномерно распределяет показы. В этом случае у нас не будет статистических погрешностей, связанных с неоднородностью аудитории.

Почему ее никто не использует?

Неочевидность алгоритма действий.

Невозможность посмотреть в одном окне.

Невозможно от нашей исходной кампании просто сделать копию и поменять настройку, например, переписать заголовок. Требуется создать 2 новые кампании. Часть данных нужно будет смотреть в Директе, часть – в Метрике. При этом следить за тем, чтобы везде были заданы правильные периоды.

Несмотря на сложность процесса, мы рекомендуем обязательно использовать эту механику. Да, это очень трудозатратный процесс, требующий глубокого погружения. Но достоверность результатов будет в разы выше по сравнению с привычным методом, когда мы просто запускаем два объявления, через некоторое время смотрим результаты и выбираем самое эффективное. Да, результат это даст. Но когда на кону стоят большие бюджеты, корректнее будет оперировать максимально точными данными.