В начале выступления Петр обращает внимание слушателей на понятие «нерепрезентативен», которое также написано у него на футболке. По его словам, относительно профессии, оно означает «не попадает под классическую маркетинговую модель». В своем докладе он представит несколько историй, которые наглядно показывают, где эта модель сработала и нет.
Петр приводит в пример одно ателье, которое в процессе сотрудничества выросло до большой сети магазинов. Для данного рекламодателя главным показателем была очередь в его магазин, соответственно он четко понимал связь, насколько эта очередь зависит от трафика на сайте. В процессе работы рекламная кампания была очень хорошо оптимизирована, ключевые запросы и околотематические были проработаны. Плюс подключили контекстный ретаргетинг, который приводил пользователей в раздел «акции». Классическая история: пользователь ушел с сайта, его догнало контекстное объявление, и он вернулся. В данном случае это принесло 8,5% трафика.
Пользователь купил в одном интернет-магазине необходимые ему товары для собаки, соответственно спрос удовлетворен. Но затем его начинают преследовать уже совершенно ненужные объявления этого сайта. Соответственно, реклама не работает.
Но, маркетолог данного портала осведомлен, что специфика породы этого пользователя – это необходимость носить одежду зимой. И он подключает медийный таргетинг, и пользователь покупает не только одежду для собаки, но и обувь. Таким образом работает медийный таргетинг.
Затем Петр перходит к рассказу о технологии Look-alike/поиск похожих:
# 4 Медийный таргетинг не сработал, сработал Look-alike
Пользователю, увлекающемуся сноубордингом, очень нравились штаны с лямками. Проблема в том, что эти штаны – горнолыжные. В процессе поиска подобных штанов в интернете, его начали преследовать баннеры, предлагающие экипировку для горных лыж. Опять классическая история: пользователя после ухода с сайта догоняют баннеры того раздела, откуда он ушел.
Но с помощью Look-alike система может отделять сноубордистов от лыжников, потому что она учитывает множество поведенческих факторов пользователя.
Look-alike изменяет воронку продаж, которая эволюционирует примерно следующим образом:
Следующим выступил Илья Сидоров, Google с докладом «Опыт и практика ремаркетинговых кампаний».
Ремаркетинг в Google AdWords был запушен достаточно давно, в марте 2010 года, и постоянно эволюционировал. В данном докладе речь идет о последнем обновлении, так называемом ремаркетинге 3.0, запущенном в августе 2013 года.
Принятие решения о покупке – это целый процесс, который состоит из нескольких этапов:
От заинтересованности в товаре или услуге до покупки может пройти достаточно много времени. Средний цикл покупки может занимать от нескольких часов до 6 месяцев и более. Каждый пользователь находится на своем этапе цикла покупки, обладает индивидуальными личностными и поведенческими особенностями. Дополнительные сигналы позволяют находить их в правильный момент и показывать им правильное сообщение.
Особенностью ремаркетинга 3.0 являются расширенные возможности: индивидуальные объявления учитывают знания компании о поведении пользователя на сайте, в сети и поиске. В поиске можно создавать текстовые объявления с учетом выбранной аудитории ремаркетинга. Релевантные объявления показываются с учетом поисковых запросов. В Сети пользователям можно показывать баннеры в соответствии с поведением на сайте, при помощи оптимизируемых на лету шаблонов.
По сравнению с традиционным ремаркетингом, конверсионность пользователей в 6 раз выше.
Илья советует использовать преимущества аудиторного таргетинга в поисковых кампаниях. С ремаркетингом для объявлений вы можете:
Best practices как добиться результата:
Илья приводит кейс с результатами применения ремаргетинга для объявлений на поиске:
И еще один кейс про применение ремаркетинга для объявлений на поиске для повышения лояльности высокодоходной аудитории:
Подключить это можно в интерфейсе, система работает на одном теге с обычным ремаркетингом Google, т.е. достаточно установить на сайт один тег ремаркетинга Google AdWords, и каждый сможет использовать и ремаркетинг в Сети и на Поиске.
Далее Илья рассказал о новом продукте Google динамическом ремаркетинге. Этот процесс подразумевает под собой ситуацию, когда пользователь ушел с сайта, не сделав покупку, и затем в контекстно-медийной сети ему показываются баннеры именно с теми товарами, которые он просматривал. В дополнение существует рекомендательная система, которая подбирает, какие товары могут быть интересны этому пользователю.
CTR динамических объявлений выше на 450% среднего CTR в сети.
Три фактора результативности:
2. Эффективный креатив.
Также есть возможность создавать динамические текстовые объявления, текстовый инвентарь AdSense и AdEx недоступен для других DSP.
3. Real-time bidding.
В течение первых пяти дней стоимость конверсии минимальна, а их количество наиболее значительно:
Оптимизатор конверсии повышает ставки в период, когда пользователи наиболее склонны к покупке:
Контекстно-медийная сеть Google является крупнейшей в мире и одной из крупнейших в России, поэтому если рекламодатель использует динамическую рекламу, то ее обязательно увидят. По данным ComScore, она охватывает 86% аудитории Рунета.
Для того чтобы подтвердить свои слова примерами, Илья приводит еще один кейс:
В конце выступления докладчик упомянул о дополнительных возможностях ремаркетинга, а именно:
Максим Рыжов, i-Media также посвятил свой доклад теме динамического ремаркетинга в Google AdWords. Свое выступление он посвятил практической стороне этого вопроса и привел 
интересный кейс запуска этого продукта на примере www.sportmaster.ru.
Использованные сценарии:
Также компания использовала таргетинг «Similar Users» на тех, кто положил товар в корзину и не купил.
За период работы равный 2 месяцам были получены следующие результаты:
Следующим доклад под названием «Эволюция ремаркетинга: истории взлетов и падений на реальных кейсах» представил ведущий аналитик агентства ADLABS Дмитрий Бобылев. 
В своем выступлении Дмитрий рассказал аудитории о расширении канала ремаркетинга для известного интернет-магазина одежды Quelle, у которого очень большие объемы трафика.
Компания поставила цель привлечь как можно больше клиентов, не выходя за рамки установленного KPI проекта, а именно рентабельная стоимость за заказ и увеличение объема заказов.
Докладчик показал всю историю ремаркетинга при помощи графиков, отметив наиболее важные, по его мнению, периоды и рассказал о них подробно:
1. Тестирование первого тега относится примерно к началу 2011 года, когда ремаркетинг 1.0 был только что подключен.
Теги ремаркетинга были установлены по основным сценариям:
Расширить ремаркетинг было решено самым простым путем – увеличить ставки на 20-30% для самых эффективных сценариев.
В результате возросла посещаемость, но конверсия снизилась. Расширение посещаемости за счет поднятия ставок приводит к росту цены на заказ.
2. Подключение оптимизатора конверсий или оптимизацию контекста.
При помощи google AdWords и Google Analytics было установлено отслеживание конверсий. После накопления данных был запущен оптимизатор конверсий, представляющий собой автоматизированный механизм, который анализирует очень много факторов: на какой площадке происходили показы, время суток и др.
В результате отметился прирост посещаемости, и показатели конверсии остались на уровне.
Доля ремаркетинга в общем объеме заказов составила 12,42%.
3. Расширение сценариев ремаркетинга.
Было принято решение разделить покупателей по временным периодам:
Посещаемость увеличилась, а интерес к специальным предложениям отражался повышенной активностью клиентов в дни акций.
Доля ремаркетинга в общем объеме заказов – 18,42%.
4. Конкуренция с другими системами ремаркетинга оказалась серьезной проблемой.
Период характеризуется параллельным запуском нескольких сторонних ремаркетинговых систем, использующих различные расширенные сценарии.
Развивается конкуренция между системами на площадках, что приводит к перегреву аукциона и росту цены привлечения клиента.
5. Подключение нового тега ремаркетинга.
Подключение тега с пользовательскими переменными, а также использование ремаркетинга на основе данных Google Analytics позволяет создавать более гибкие сценарии ремаркетинга. Например:
Доля ремаркетинга в общем объема заказа почти удалось восстановить, она составила 14,45%.
6. Подключение ретаргетинга ЯндексДирект.
Сначала были подключены основные сценарии ретаргетинга: покупатели и посетители корзины. Данным по этим пользователям было немного и поэтому было принято решение расширить списки за счет посетителей разделов: новая коллекция, женщины, платья и др.
В результате ремаркетинг возрос, объем конверсии также увеличился.
Ретаргетинг приносит очень много заявок, его доля составила 10,96%.
В заключение Дмитрий обращает внимание аудитории на ключевые моменты, которые помогут улучшить необходимые показатели и усовершенствовать бизнес:
Теги: