Закрытие авто овердрафта яндекс директ
Платить за рекламу удобно по расписанию, но клиенты приходят когда захотят. Чтобы средства на счету не заканчивались в самый неподходящий момент, пригодится порог отключения в Директе. Это личный лимит отрицательного баланса, которым можно управлять самостоятельно. Он доступен пользователям Директа с подключенной отсрочкой платежа из России, Беларуси и Казахстана.
Порог отключения находится на странице Общего счёта в Директе, там же его можно и настроить:
Как работает порог отключения и как рассчитывается сумма порога
При подключении порога отключения счёт на оплату будет выставлен только в конце месяца, если баланс будет меньше нуля. То есть при своевременном его пополнении не придётся тратить время на оплату отдельных выставленных счетов. А задолженность по счёту можно увидеть в новой строке на странице Общего счёта и с этой же страницы её погасить.
Величина порога отключения равняется сумме отсрочки платежа с учётом выставленных, но неоплаченных счетов с отложенной оплатой.
Как получить доступ к порогу отключения
Чтобы получить доступ к порогу отключения, пользователям Директа из России, Беларуси и Казахстана нужно выполнить все условия для подключения отсрочки платежа. Сумма отсрочки платежа регулярно пересчитывается, её можно увидеть на странице Общего счёта. Настройка порога отключения может быть недоступна, если вы, например, снизили интенсивность размещения.
И ещё одно небольшое обновление на странице Общего счёта: теперь остаток на счёте, доступная отсрочка платежа, порог отключения и задолженность отображаются без НДС и с ним отдельно.
Автостратегии в Директе: инструкция по применению
Когда речь заходит об автоматическом управлении ставками, рекламодатели и специалисты нередко говорят, что не доверяют ему и лучше будут по старинке корректировать ставки вручную. Объясняется это в первую очередь страхом доверить деньги (свои или клиента) алгоритмам Яндекса.
Главных страха при использовании автостратегий два:
Эти страхи рождаются из собственного негативного опыта или слухов и антикейсов, найденных в интернете. И самая частая их причина — непонимание того, как работают алгоритмы и что влияет на эффективность.
Автостратегии Яндекса — это, по сути, «черный ящик». Алгоритм управляет ставками на основе машинного обучения, отталкивается при этом от прогноза вероятности конверсии для каждого аукциона и учитывает большое количество сигналов и накопленных данных.
Что «под капотом» у алгоритма, Яндекс не раскрывает. Но это не значит, что нельзя повлиять на эффективность их работы и получить отличные результаты. Из этого материала вы узнаете, как выбирать стратегию для проекта, когда подключать автоматические стратегии Яндекса и как помочь им работать эффективнее.
Вся контекстная реклама в eLama
Один кошелек для 15 систем, аналитика всех кампаний в одном окне, бесплатное обучение и помощь на любом этапе
Разбираемся с основами
В Директе есть 4 типа стратегий:
Полностью ручной стратегии, при которой рекламодатель мог бы выставлять ставки самостоятельно и быть уверенным, что не заплатит больше, в Яндекс.Директе не существует.
При ручной стратегии с оптимизацией алгоритм будет автоматически повышать или понижать ставку, заданную человеком. Ориентироваться при этом система будет на прогноз вовлеченности или вероятность выполнения целевого действия на сайте.
Рекомендуется указывать ключевые цели с ценностями — на них алгоритм будет опираться при расчете вероятности.
Эффективно управлять ставками вручную проблематично: аукцион в Директе динамически изменяется, а на ставки и цены клика влияет огромное количество факторов.
Отчасти задачу по управлению ставками при ручной стратегии решают биддеры. Эти сервисы мониторят оценочные ставки в Директе и меняют ставки рекламодателя так, чтобы получать максимально возможный или необходимый объем трафика не дороже указанной стоимости. Такой инструмент есть и в eLama.
Помимо ручной, в Директе есть три автоматические стратегии: две из них нацелены на привлечение конверсий и продаж («Оптимизация конверсий» и «Оптимизация рентабельности») и одна — на привлечение трафика («Оптимизация кликов»).
Разберем их подробнее.
Оптимизация кликов
Стратегия «Оптимизация кликов» в большей степени подходит проектам, основная задача которых — привлечение трафика на сайт. Это могут быть, например, информационные порталы, у которых одна из основных метрик — посещаемость.
Алгоритм постарается привести как можно больше кликов по заданной средней цене или недельному бюджету. Также можно указать системе, сколько кликов вы хотите получать в неделю (настройка ограничения по пакету кликов).
Нужно обязательно установить хотя бы одно ограничение: недельный бюджет, среднюю цену клика или желаемое количество кликов в неделю.
Остальные ограничения не обязательны. Яндекс рекомендует оставлять эти ячейки пустыми. Но если вы знаете, к примеру, дороже скольки не готовы платить за клики, лучше все-таки указать это значение в соответствующей графе.
В проектах с небольшими бюджетами не всегда получается равномерно распределить бюджет на неделю, а реальная цена клика может в несколько раз превышать указанную ставку при использовании ручной стратегии. На практике в таких случаях иногда помогает переключение на оптимизацию кликов по недельному бюджету с указанием максимальной цены. Но если цель рекламодателя — привлечение конверсий, ему обязательно стоит протестировать конверсионные автоматические стратегии.
Оптимизация конверсий и оптимизация рентабельности
Алгоритм работы этих стратегий похож, а при некоторых настройках они полностью идентичны, поэтому рассмотрим их в одном блоке.
Большинству рекламодателей, которые запускают рекламу с целью привлечения заявок и продаж, подойдет стратегия «Оптимизация конверсий».
Для эффективной работы стратегии нужно указать место показа рекламы (поиск или сети), выбрать цель для оптимизации и модель атрибуции.
Цели
У всех целей в интерфейсе есть цветовая индикация: зеленый цвет означает, что по этой цели Метрика фиксирует от 20 конверсий в неделю по всем источникам трафика — ее и нужно выбирать. Это не дает гарантии, что именно эта рекламная кампания будет приводить много таких конверсий. Но по крайней мере увеличится вероятность того, что алгоритм обучится и сможет эффективно распределять бюджет.
Модель атрибуции
Модель атрибуции по умолчанию можно оставить без изменений — «Последний переход из Яндекс.Директа». Это значит, что система будет присваивать Директу все конверсии, которые произошли за определенный период времени, если где-то в цепочке был клик по рекламе. И неважно, что до клика и после него были переходы из других источников. Таким образом, по данной модели атрибуции у алгоритма будет максимальное количество данных для обучения — то, что нужно.
Ограничение бюджета и средней цены за конверсию
Конверсионную стратегию можно ограничить по недельному бюджету или средней цене за конверсию.
В идеале, конечно, указать среднюю цену конверсии, которую вы готовы платить за одно достижение цели, и не ограничивать недельный бюджет, чтобы дать алгоритму обучиться. Однако на практике такой подход не всегда дает хорошие результаты. Чаще всего это связано с тем, что рекламодатели неверно считают целевую цену за конверсию или осознанно ее занижают. Например, могут покупать заявки по 1000 рублей, а указывают 200 рублей — пусть Директ выкручивается.
Если указать заниженные целевые показатели, алгоритм не сможет выкупать качественную аудиторию в нужном объеме. Система видит потенциально интересный аукцион, но не может показать объявление в топе, потому что есть искусственное ограничение, указанное рекламодателем.
Итак, основная рекомендация: не занижать среднюю стоимость конверсии. Укажите значение, которое в среднем получаете в других источниках трафика, или рассчитайте его исходя из маржинальности продукта.
Недельный бюджет можно ограничить. Но для эффективной работы алгоритма он должен быть в 20 раз больше целевой цены за конверсию. Планируете покупать конверсии по 500 рублей? Будьте готовы тратить в неделю 10 000 рублей. Не хотите тратить 10 000 рублей в неделю? Укажите цель выше по воронке, которую можно покупать за меньшие деньги.
Если не знаете, какую среднюю цену конверсии указать, — начните с ограничения по недельному бюджету.
Укажите сумму, которую готовы тратить в неделю, пополните баланс аккаунта и дайте возможность Директу поработать пару недель.
В статистике вы увидите, по какой стоимости алгоритму удается приводить конверсии. Если не устроят результаты, подумайте, как оптимизировать воронку. Например, повысить конверсионность сайта и отдела продаж, чтобы вы могли покупать заявки по этой цене, поскольку быстро снизить ее не получится.
Оплата за конверсии
Для конверсионной стратегии можно включить оплату за конверсии.
Если включить эту настройку, деньги с аккаунта будут списываться только в том случае, когда кампания приведет указанные конверсии (в примере — пользователи дойдут до страницы благодарности). Весь остальной трафик будет бесплатным.
Магии в этой стратегии нет никакой: она работает по тем же алгоритмам, что и обычная оптимизация конверсий. У вас не получится на постоянной основе бесплатно получать большие объемы трафика, если конверсий не будут совершаться, а Яндекс — зарабатывать. Поэтому при настройке оплаты за конверсию тоже нужно выбрать цель, которая действительно будет достигаться. Укажите адекватную цену конверсии и сильно не ограничивайте недельный бюджет.
Для любой автостратегии важно, чтобы у алгоритма было как можно больше данных. Поэтому желательно, чтобы цель, которая выбрана для оптимизации, достигалась минимум 10 раз каждые 7 дней. Я бы рекомендовал выбирать цель, которая каждую неделю достигается 50, а лучше 100 раз. Это может быть не макроцель «Покупка» или «Отправка заявки», а микроцель, например «клик по кнопке» или посещение определенных страниц на сайте. Главное, чтобы между микроцелью и макроцелью была корреляция и вы не платили за конверсии, которые в конечном итоге не конвертируются в прибыль.
Оптимизация по нескольким целям
Кстати, в некоторых случаях полезно оптимизировать кампанию по нескольким целям, ведь вместе они могут давать больше конверсий за период времени. Лучше всего, чтобы эти цели имели одинаковую ценность и целевую стоимость. Например, три разных способа захвата лидов на посадочной странице: форма, заказ обратного звонка и онлайн-консультант. Реализовать оптимизацию по нескольким целям можно двумя способами.
Первый доступен при выборе ограничения конверсионной стратегии по недельному бюджету. Тогда можно добавить несколько ключевых целей, а в настройках стратегии выбрать цель для оптимизации «Все ключевые цели».
При ограничении по средней цене конверсии выбрать все ключевые цели нельзя. В этом случае нужно создать составную цель из одного шага в Яндекс.Метрике, куда добавить необходимые цели. А потом выбрать эту составную цель для оптимизации стратегии. Оба подхода могут отлично работать.
Когда и как переключаться на автостратегию
На одном из своих вебинаров Яндекс рассказывал, что конверсионные автостратегии можно запускать «в холодную», т.е. без накопленной статистики в самом начале работы над проектом. Вполне возможно, такой подход будет работать в некоторых случаях.
Но я бы рекомендовал все же сначала поработать с ручной стратегией (с ключевыми целями и бид-менеджером) или оптимизацией кликов с ограничениями по бюджету и предельной цене клика. Это позволит накопить данные, оптимизировать кампании самостоятельно, узнать, какие конверсии совершаются чаще и сколько они в среднем стоят. Такой подход называется «разогрев кампании». После него можно переключиться на конверсионную стратегию с оплатой за клики или конверсии. Алгоритмы Яндекса при своей работе будут учитывать накопленные данные и смогут быстрее и корректнее обучиться.
Кстати, обучение длится от нескольких дней до нескольких недель, а продолжительность зависит от количества поступающих данных.
Что значит «обучение длится две недели»? Это значит, что в течение минимум двух недель после включения конверсионной стратегии вы не должны вносить значимые изменения в кампании, максимум — пополнять бюджет, чтобы показы не останавливались. В это время алгоритм будет тестировать различные сценарии управления ставками, анализировать полученные результаты и оптимизировать свою работу таким образом, чтобы прийти примерно к тому результату, который вы ожидаете.
На этапе обучения все показатели могут «скакать» в любую сторону. Например, могут просесть охват и трафик, а некоторые конверсии будут значительно дороже целевого значения. Нужно быть готовым к этому и просто дать Яндексу время. Вас, вероятно, может смутить тот факт, что стратегия будет обучаться за ваши деньги (этот тезис я часто слышу от участников бесплатных вебинаров eLama), но это реалии рынка. Не хотите платить за трафик — включите оплату за конверсии. Результат всё равно никто не гарантирует, но будет спокойнее.
В интерфейсе рекламной кампании можно следить за статусом обучения и показателями.
Если стратегия обучилась и вас устраивают результаты — ничего не трогайте, пусть работает. Любое изменение может негативно отразиться на показателях.
Как помочь алгоритмам
Делюсь рекомендациями, которые помогут автоматическим стратегиям работать эффективно, а вам — меньше переживать за результат.
Что делать, если страшно
Если вы боитесь слить бюджет на конверсионные автостратегии — начните с ручной.
А когда будете готовы, заведите эксперимент в сервисе Яндекс.Аудитории. Создайте копию основной рекламной кампании с ручным управлением ставками и настройте в ней автоматическую стратегию. С помощью эксперимента можно разделить показы объявлений целевой аудитории в нужной пропорции, например 50/50 или 70/30. Таким образом, у вас продолжит работать основная кампания с ручным управлением, в которой вы уверены, а параллельно будет тестироваться автостратегия.
Кроме того, с 1 апреля доступна бонусная программа Яндекса, в которой участвуют и пользователи eLama.
Подведем итоги
Автостратегии значительно упрощают работу по управлению рекламными кампаниями и экономят время специалистов. Алгоритмы действительно могут давать отличные результаты, если подойти к процессу настройки грамотно. Теперь вы знаете основные нюансы, которые влияют на эффективность стратегий Яндекса, поэтому сможете использовать их в полную силу.
Автостратегии «Яндекс.Директа»: как я повысил прибыль интернет-магазинов на 15% и попрощался с директологами
Кирилл Комиссаров, TeamLead агентства платного трафика и аналитики для ecommerce-проектов Jam, рассказал, как с помощью автостратегий Яндекс.Директа вывел в плюс три проекта и отказался от двух линейных специалистов.
Привет, я Кирилл из Jam. Расскажу, как за 20 минут работы одного человека с автостратегиями мы получили кампании с приростом прибыли на 15% для интернет-магазина, где раньше реклама оптимизировалась вручную.
Автостратегии — модель управления ставками рекламы в Яндекс.Директе, Google Analytics, Facebook, VK и других рекламных системах, где решения о настройках показа принимает алгоритм систем.
За каждым успешным кейсом стоят неудачные эксперименты. Взглянув на мои ошибки и открытия, вы узнаете, нужны ли автостратегии вашему бизнесу и что дают правильно настроенные автостратегии. А ещё я поделюсь секретами настройки на примере Smart Diabet.
В марте 2020 все планеты выстроились в ряд, чтобы мы наконец начали тестировать автостратегии Яндекс.Директа. К нам пришли три новых интернет-магазина с сотнями кампаний в Директе, Яндекс запретил отключать показы на части площадок вручную, а агентство рассталось с двумя линейными сотрудниками-директологами.
В центре этой статьи будет история нашего клиента, интернет-магазина «Иван-поле», который вышел на рынок с новым брендом Smart Diabet. Это продукты питания для людей с сахарным диабетом.
Автостратегии в Яндекс.Директе появились несколько лет назад. При условии точных данных они не уступали внешним сервисам оптимизации конверсий. Но в К50, Origami, Alytics было проще собрать данные о продажах из CRM или склеить их с данными из Google Analytics, поэтому именно они используются на больших проектах. Теперь передавать офлайн-конверсии из CRM или сервера можно легко и в Яндекс.Метрику.
Сейчас я рекомендую автостратегии любому магазину с бюджетом от 100 000 рублей. Там, где человек потратит часы, чтобы всё рассчитать, автостратегия справится за пару минут.
Не могу назвать автостратегии Яндекс.Директа панацеей. Результативны они только там, где получают необходимый объём данных — на средних и больших проектах. Если у вас больше 20 конверсий по целям в неделю, скорее всего, автостратегии смогут показать хороший результат. А если вы интернет-магазин с 200–300 кампаниями и бюджетом в миллион в месяц, это просто мастхэв.
Представьте магазин с сотней кампаний. У каждой из них своя маржа, свой средний чек. Как вы будете контролировать ставки? Внутри кампании можно настроить десяток параметров — пол, возраст, интересы, домены размещения.
Средний спец обновит настройки по наиболее очевидному пути. Кампания работает плохо, поменяю-ка я ставку. Это решение — как пушечный выстрел по воробьям в сравнении с тем, какой объём данных проанализирует модель автостратегии.
Правильно настроенные автостратегии в первый же месяц принесут магазину одну треть выручки всех кампаний, настроенных вручную. Это происходит за счёт более детального прогноза конверсий разных сегментов трафика. После проверки результатов и оптимизации автостратегий итоговая прибыль вырастет на 15–20%. Но очень важно внедрить их правильно!
Я рекомендую запускать автостратегии там, где есть высокий постоянный спрос. Примеры сфер, где мы получили хороший результат от автостратегий:
Мы протестировали автостратегии во всех этих нишах, и здесь они показали отличный результат.
Где я бы не стал запускать или 100 раз подумал перед запуском?
Магазин сложного промышленного оборудования для заводов, производств, цехов и так далее. Здесь слишком мало запросов в месяц, долгий цикл сделки, средний чек скачет от 100 тысяч до 100 миллионов.
Также под вопросом быстрые темы, например, интернет-магазин антисептиков. Пока автостратегия 3 недели запускалась, раскачивалась и собирала данные, сезонный всплеск спроса, связанный с распространением COVID, уже прошёл.
Автостратегии берут на себя настройку параметров показа объявлений. В маленьком проекте влияние алгоритма будет не так заметно, а вот на больших объёмах настроек алгоритм выиграет со значительным преимуществом. Только представьте, сколько часов нужно человеку, чтобы проанализировать всё, что происходит с сотней кампаний одного интернет-магазина.
Чем плохо отсутствие автостратегии?
Когда у вас больше 100 кампаний, эффективность их работы распределяется неравномерно. Одна треть генерирует 80% прибыли, ещё одна треть обладает средней доходностью, а оставшаяся треть работает в минус и тянет кампании вниз. Общая картина остаётся положительной, хотя часть прибыли интернет-магазин теряет.
Специалист обычно выставляет средние ставки для всех кампаний, получая усреднённый результат. Автостратегия перераспределяет бюджет более взвешенно и находит точки роста в минорных кампаниях.
Исключая рутину, мы направляем время и способности специалиста на задачи, приносящие большую прибыль клиенту: поиск гипотез, A/B-тесты. В среднем за месяц на проекте с бюджетом в 300 тысяч рублей до 10 часов сотрудника уходит на рутину. Это время теперь можно направить на тесты.
Автостратегия — это жёсткая стандартизация работы ваших кампаний. При смене специалиста «испортить» плоды работы предыдущего человека будет сложнее.
За 20 минут настройки и три недели обучения мы получили кампанию, работающую в 1,5 раза лучше тех, что 4 месяца оптимизировались вручную. Ручные кампании принесли 79 добавлений в корзину, автоматическая — 127:
Цена цели тоже приятно порадовала: 367 рублей у автостратегии против почти 625 рублей за эту цель у ручных кампаний.
На примере этого кейса я покажу основные настройки и обращу внимание на важные моменты, по которым собственники бизнеса смогут понять, настраивают ли им автостратегии верно.
Интернет-магазин «Иван-поле» работал с нами больше двух лет. В начале 2020 года компания решила выйти на рынок с новой линейкой продуктов под брендом Smart Diabet. Это интернет-магазин продуктов питания для людей с сахарным диабетом.
Стартовая цель: максимальное количество заказов в рамках бюджета без привязки к прибыли. Это новый бренд, и клиент готов какое-то время работать в убыток, чтобы быстрее сформировать лояльную аудиторию и запустить производство.
Цель на перспективу: вывести максимум заказов без изменения бюджета «в плюс».
Основную долю заказов Smart Diabet приносили сети РСЯ, а как раз ими лучше всего управлять через автостратегии, так как с 2020 года Яндекс убрал возможность исключать свои площадки показов.
Ключевой момент для эффективной работы автостратегий — достаточное количество данных, на которых Директ будет обучаться. Поэтому мы рекомендуем НЕ делать отдельные кампании на каждый регион или группу товаров, если CPA и ROI в них отличаются меньше чем на 15%.
На старте у нас было 3 кампании по количеству категорий продукции:
Для запуска автостратегии скопировали все группы из этих кампаний в одну общую:
Уже на старте вы заметите разницу в подходах к оптимизации. «Ручные» кампании удобнее разделять на много сегментов, чтобы быстрее строить отчёты и принимать решения о повышении/понижении ставок. Автостратегиям это разделение не нужно. И может даже навредить работе алгоритма.
Для автостратегий важно получать минимум 10 конверсий в неделю на 1 кампанию. Поэтому три ручные кампании мы объединили, чтобы собрать все конверсии в одну и не нарушить требование.
Исходные кампании к моменту этого эксперимента работали и оптимизировались около 4 месяцев: менялись ставки, чистились площадки, применялись корректировки по времени, полу, возрасту. В новой кампании мы убрали абсолютно все корректировки, включая запрещённые площадки.
Яндекс рекомендует выбирать цель, по которой вы получаете не менее 10 конверсий в неделю. При A/B-тесте автостратегии и ручной кампании трафик будет распределяться между ними в пропорции 50/50. Смело делите пополам и конверсии.
В нашем случае на каждую кампанию получилось менее 10 покупок в неделю, поэтому взяли цель, которая находится по воронке выше, при этом срабатывает чаще и сильно коррелирует с «покупкой». Это «Добавление в корзину»:
У нас есть выбор из трёх автоматических стратегий:
Ставьте задачу для автостратегии на основе вашей бизнес-цели. Максимум целевых визитов по заданной цене — «Оптимизация конверсий». Поиск клиентов с учётом ваших реальных данных о выручке — «Оптимизация рентабельности». Самая низкая цена за клик без обещания продаж — «Оптимизация кликов».
Мы выберем вариант «Оптимизация конверсий» — он позволяет получить максимум целевых визитов по заданной цели на сайт, удерживая указанную среднюю цену конверсии или недельный бюджет.
На других останавливаться не будем, потому что для рентабельности нужно больше данных и информация по выручке. А клики оптимизировать нет смысла, наша задача — конверсии, а не «100 кликов по 5 рублей».
Среднюю цену конверсии на старте не ограничиваем, указываем только недельный бюджет в 14 000 рублей — эта сумма соответствует суммарному расходу трёх исходных кампаний.
Такая стратегия позволяет «стартануть» максимально быстро. Любые дополнительные условия — это ограничения диапазона, в котором обучается алгоритм. Например, если задать корректировки ставок по географии +20%, по телефонам −50%, то мы изначально даём на входе узкий диапазон выборки для обучения. Мы не узнаем, есть ли конверсии с мобильных в урезанном диапазоне.
Результат первого теста вы уже знаете — через три недели обучения автостратегия дала больше конверсий по меньшей цене:
В этом проекте первоначальная цель рекламы не прибыль, а максимальное количество заказов в рамках бюджета. Для нового бренда без «истории» выхода в контекстную рекламу важны именно заказы, а не прибыль. Позже от этих данных можно будет оттолкнуться, чтобы замерить результаты после оптимизации кампаний. Поэтому мы не ставили ограничение по CPA.
По мере роста количества заказов выводим автоматическую кампанию «в плюс» по прибыли. На старте кампании мы не ограничивали стоимость конверсии и задали только недельный бюджет. После запуска получили заявки стоимостью около 350 рублей за добавление в корзину. При такой цене расходы на рекламу больше, чем прибыль с покупок, реклама не окупается и работает «в минус».
Чтобы заставить автостратегию работать «в плюс», после первого теста нужно задать оптимальную стоимость за конверсию. Для этого рассчитаем целевой CPA и зафиксируем его в стратегии.
Нам понадобятся данные, полученные из теста — расход на кампанию, количество конверсий, прибыль и фактический CPA:
По первому тесту автостратегии при СРА 407 рублей прибыль отрицательна. Считаем, при каком СРА эта кампания вышла бы в ноль — делим выручку на количество добавлений в корзину. Новый результат 155 рублей. Именно его мы установим как ограничение для автостратегии.
Это будет единственное ограничение и изменение для нового старта кампании. Ранее мы ограничивали недельный бюджет, теперь устанавливаем только цену конверсии.
Сразу после изменений показатели кампании изменились: снизился расход и количество кликов, конверсий стало меньше, но их стоимость снизилась до указанного в стратегии значения.
Более детальное сравнение показателей до и после изменения стратегии:
Самое интересное, что кампания принесла конверсии в точности по той цене, которую мы ей задали. Человеку практически нереально с первого раза так удачно попасть в цель.
Скажу честно, я не ожидал, что автоматическая стратегия сможет настолько точно удерживать целевую стоимость конверсии. Теперь ответим на главный вопрос: как изменилась экономика?
До внесения корректировок кампания приносила убыток, теперь же она работает «в плюс». Значит автоматическими кампаниями можно легко управлять.
Главное — автостратегия существенно экономит время. При ручном управлении кампаниями специалист строит отчёты в разных разрезах, рассчитывает ставки для каждого ключевого слова. Эксперимент доказывает, что эту рутинную часть работы можно доверить алгоритмам Яндекса.
Детальные настройки и советы, что делать, если вы не можете выполнить условия по объёму данных, можно посмотреть здесь.
Важно понимать, что автостратегия — это не «кнопка бабло», а инструмент для автоматизации рутинной работы, которым нужно уметь пользоваться. Мы видели много неудачных примеров настройки автостратегий Яндекс.Директа и собрали парочку собственных шишек. Вот главные ошибки.
Мама Фореста Гампа всегда говорила: «Жизнь как коробка шоколадных конфет — никогда не знаешь, какая начинка тебе попадётся». Нам нужно, чтобы автостратегия приносила только те конфеты, которые мы любим. Для этого системе необходимо чётко указать, на какие конверсии ориентироваться.
Критически важно убедиться, что цели в Метрике настроены верно. Желательно, чтобы цели были на каждом шаге воронки. Я рекомендую отправлять в счётчики не данные с сайта, а статистику по выручке из CRM. Автостратегия будет ориентироваться на ваши реальные транзакции и сможет выбрать более оптимальную стратегию показа.
Эту ошибку мы совершили в на вид простеньком кейсе. В проекте работали 12 РСЯ-кампаний — по одной на каждую товарную категорию. По совету Яндекса для более быстрого набора статистики мы их объединили в одну.
Цель выбрали «Оформление заказа», конверсий по ней было достаточно:
Но не учли, что после запуска A/B-теста — автостратегии и ручная кампания — аудитория разделится между новой и старыми кампаниями в соотношении 50/50. Следовательно, и конверсий каждой кампании будет доставаться меньше.
Это привело к тому, что автостратегия серьёзно снизила охват и результат оказался хуже ручных кампаний:
В такой ситуации выбирайте цель, которая находится по воронке выше — «Добавление в корзину».
Если вам нужно срочно получить трафик, или выйти на рынок во время высокого спроса и быстро получить лиды, автоматическая кампания для вас не подходит.
Кампания будет обучаться не меньше 2–3 недель, и показатели в этот период будут хуже целевых. Но это окупится, если вы планируете работать вдолгую.
Не останавливайте кампании. После каждой остановки настройки рассчитываются заново.
В настройках автостратегии вы можете указать желаемую стоимость лида. Не спешите загадывать цифру в разы ниже той, что вы получили в кампаниях с ручной настройкой. Убедитесь, что уровень конкуренции в вашей тематике позволяет получать заявки по указанной цене.
Если в вашей сфере средняя стоимость конверсии 2–3 тысячи рублей, то указывать целевой CPA в 100 рублей бессмысленно, потому что уровень ставок конкурентов не позволит получать такие заявки.
Подключение автостратегий работает только на «здоровом» проекте. Если у вас проблема с рынком или в продукте, тестировать их не имеет смысла. Часто в автостатегиях разочаровываются, потому что используют как «волшебную таблетку», когда нет лидов.
На самом деле нужно посмотреть на:
Первые настройки кампаний я провёл за 20 минут. Ещё три недели тестов и опыта на двух дополнительных проектах помогли понять — там, где с поиском точек роста и оптимизацией не справится светлая, даже заряженная энтузиазмом голова, автостратегия добьётся впечатляющих результатов. И хотя кажется, что настроить её достаточно просто, с управлением рекламой на проекте с бюджетом свыше 100 тысяч рублей сможет справиться только компетентный специалист.
За 15 минутами работы с настройками стоят согласованная стратегия, понимание продукта клиента и его рынка, чётко выставленные KPI, проработанная архитектура кампаний, системное мышление и креатив. Сейчас от человека, который «просто настраивает», я вижу очень слабую отдачу для проекта клиента. Он должен быть и маркетологом, и предпринимателем, а не просто технарём.
Буду рад обратной связи в комментариях или пишите на Facebook.
«Когда у вас больше 100 кампаний, эффективность их работы распределяется неравномерно. Одна треть генерирует 80% прибыли, ещё одна треть обладает средней доходностью, а оставшаяся треть работает в минус и тянет кампании вниз. Общая картина остаётся положительной, хотя часть прибыли интернет-магазин теряет.»