Top.Mail.Ru
UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
new

Передай другому! Рассказали о форматах и способах передачи данных о конверсиях в Метрику. Читайте в спецпроекте

9127 https://ppc.world/uploads/images/e3/d5/6626341022917-5-Oblozhka-dlya-stati-1260h630-specproekt.jpg 2024-04-22 Директ ppc.world 160 31

Как настраивать конверсионные стратегии: работа над ошибками

В прошлой статье мы разобрались, как использовать данные об офлайн-конверсиях, чтобы повысить эффективность своих кампаний. В этой — выясним, какие преимущества дает автоматическое управление стратегий, и разберем 5 популярных ошибок, из-за которых алгоритмам не хватает данных для обучения.

Ещё больше полезных статей и смешных мемов в нашем Telegram-канале
Telegram Подписаться

Вы же весь спецпроект рассказываете про работу с офлайн-конверсиями. При чем тут стратегии?

Помните, в прошлый раз мы говорили, что офлайн-конверсии можно использовать при оптимизации рекламы, чтобы обучить стратегию на максимально качественных данных? Теперь подробнее объясним, как вообще работают автоматические стратегии, и расскажем про самые популярные ошибки в настройках, из-за которых кампании теряют эффективность.

Но тут стоит оговориться: в этом материале мы будем говорить только о стратегии «Максимум конверсий», потому что только в ее рамках можно прийти к конечной цели по воронке — офлайн-конверсии.

А с чего вы взяли, что автостратегии работают эффективнее ручного управления ставками?

Дело в объеме и актуальности данных, на основе которых ИИ и человек принимают решения. Специалист действует на основе своего опыта и статистики кампаний. При этом насколько актуальны его данные — большой вопрос: человек физически не может следить за каждой кампанией 24/7 и контролировать одновременно множество показателей. А алгоритмы могут.

Стратегии автоматически в режиме реального времени:

  • управляют ставками в аукционе;

  • оптимизируют количество конверсий, кликов и рентабельность;

  • удерживают необходимую стоимость конверсии, доли рекламных расходов и кликов.

К тому же у алгоритмов есть доступ к внутренним данным рекламной системы, которых нет у рекламодателей.

При управлении кампаниями стратегии учитывают сотни факторов: не только настройки кампаний и объявлений, но и конкурентную среду, сезонность, демографический портрет и меняющиеся интересы аудитории, географию, время суток, качество посадочной страницы и т. д. Довольно трудно всё это удерживать в голове, а тем более — оценивать и учитывать все эти факторы. А алгоритмы могут обрабатывать и систематизировать всю эту информацию за секунды, тогда как у человека на это ушли бы часы или даже дни.

Так что ответ на вопрос из заголовка довольно простой: автостратегии управляют кампаниями, опираясь на больший объем данных, чем человек, а еще благодаря машинному обучению они обрабатывают эти данные в разы быстрее. Все эти факторы могут повлиять на эффективность кампаний в лучшую сторону.

Немного цифр

К концу 2023 года 74% рекламных кампаний в Директе уже использовали автоматические стратегии. Это определенный показатель доверия рекламодателей к инструменту.

Ладно, понятно: стратегии работают быстро и эффективно. Так в чем тогда вопрос? Запустил кампанию, доверил ее управление ИИ и всё — отдыхай

Сначала убедитесь, что с кампаниями всё в порядке. Чтобы автоматические стратегии работали максимально эффективно, система должна накопить достаточно данных о том:

  • кто ваша целевая аудитория;

  • какие рекламные сообщения приводят к конверсиям;

  • в какое время совершается больше покупок и пр.

Эти данные нужны для обучения и стабильной работы стратегии.

Чем больше информации система получит, тем лучше будет оптимизировать рекламные кампании и достигать поставленных KPI.

Эффективность кампаний снижается, если алгоритмам не хватает данных для обучения. В таком случае стратегии не смогут полноценно управлять кампанией: показов, кликов и конверсий будет мало, и кампания вообще может остановиться.

Чаще всего ИИ не хватает данных для обучения из-за ошибок в настройках кампаний.

Можно про эти ошибки поподробнее? Что нужно сделать, чтобы стратегии лучше обучались?

Конечно, сейчас расскажем! Ниже — самые популярные ошибки, из-за которых системе не хватает данных, и наши советы, как этих ошибок избежать.

Ошибка 1. Установить слишком низкую целевую цену конверсии

Целевая цена конверсии должна быть конкурентной. Это значит, что у нее должна быть возможность выиграть в аукционе, иначе реклама просто не сможет собрать достаточно показов/кликов/конверсий, чтобы на этих данных обучиться.

Исходя из целевой цены конверсии стратегия подбирает максимально возможные ставки в каждом аукционе таким образом, чтобы попадать в это ограничение. То есть при заниженном значении цены конверсии рассчитанная ставка просто не сможет выиграть аукцион, а если стратегия не выигрывает аукционы, то сокращаются показы.

Схема 1
К чему приводит слишком низкая целевая цена конверсии

Совет

Цена конверсии должна быть достижимой и конкурентоспособной. Выставляйте эту настройку на основе собранной статистики: посмотрите, сколько стоили конверсии в прошлых кампаниях. Если таких данных нет, то сначала соберите их в кампаниях с другими стратегиями — например, «Максимум кликов».

Ошибка 2. Неправильно выбрать цель

Имеем в виду выбор цели, которую пользователи редко достигают — меньше 10 в неделю. В таком случае алгоритмам не хватает данных для обучения, и стратегия не работает в полную силу и не приносит новые конверсии.

схема 2
К чему приводит неправильный выбор цели

Что делать, если вы получаете меньше 10 конверсий в неделю

Вариант 1: в качестве цели для оптимизации укажите микроконверсию. Микроконверсией может стать цель выше по воронке — такая, которая будет коррелировать с макроконверсией (иначе микроконверсия не сработает). Например, если вы выбрали в качестве цели оплаченный заказ из CRM, но за неделю вы получаете меньше 10 оплаченных заказов с рекламы, добавьте в качестве дополнительной цели конверсию на шаг выше — оформление заказа на сайте.

Вариант 2: объедините несколько кампаний разного типа в Единую перфоманс-кампанию или объедините кампании одного типа в Пакетную стратегию.

Оба способа помогут набрать достаточно данных для обучения кампаний.

Ошибка 3. Чрезмерно ограничить недельный или периодный бюджет

Если установленного бюджета не хватает на 10 конверсий в неделю, стратегия не может получить нужное количество данных для стабильного обучения. Соответственно, эффективность кампаний снижается.

конверсии
К чему приводит нехватка бюджета

Как рассчитать недельный бюджет так, чтобы денег хватило на получение нужного числа конверсий для обучения стратегии

Яндекс рекомендует закладывать в недельный бюджет стоимость 10–12 конверсий — это необходимый минимум. Больше — можно, но меньше не стоит. То есть при расчете недельного бюджета нужно умножить цену конверсии на 10, а лучше — на 12, чтобы у системы был небольшой запас и ей не приходилось ограничивать показы, если она сможет привести еще больше конверсий.

Ошибка 4. Выбрать модель атрибуции, которая ограничит получаемый объем данных

Узкие модели атрибуции собирают меньше данных, чем расширенные, и не видят часть конверсий (например, совершенных одним и тем же пользователем при переходе из разных источников). Соответственно, алгоритмы получают меньше сигналов для обучения и не знают, что конверсий на самом деле было больше.

атрибуция

Совет

Выбирайте расширенные модели атрибуции: последний переход из Директа, кросс-девайс или автоматическую. Так вы поможете стратегии получить наибольшее количество данных.

Разберем на примере.

Допустим, 8 из 10 конверсий, так или иначе связанных с определенной кампанией, совершаются сразу, а две оставшиеся — спустя время и при переходе из другого источника. С расширенной моделью атрибуции алгоритмы будут знать, что конверсионных пользователей на самом деле 10, а не 8. Да, не все из них совершили конверсию здесь и сейчас, но те два человека, которые вернулись спустя время, куда более ценны, чем те, кто вообще не совершили конверсию. С более узкой моделью атрибуции кампании не будут получать данных о тех двух целевых конверсиях. А ведь именно этих двух конверсий может недоставать для разгона обучения.

Ошибка 5. Постоянно менять настройки кампаний

Часто дергать настройки кампаний — плохая идея. Частые изменения в настройках вредят, потому что они запускают каскад переобучения или адаптации стратегии внутри системы. Некоторые обновляют статистику каждый час и смотрят, что поменялось в рекламной кампании, а если ничего не поменялось — снова меняют настройки. Вот так делать не надо. Системе нужно время, чтобы обучиться и начать работать максимально эффективно. Постоянные корректировки этому мешают.

Цикличность
К чему приводит постоянная смена настроек

Осознанное решение о том, что пора внести изменения в настройки, можно принять только на основе существенного объема данных. Если вы получили всего 1–3 конверсии/покупки, выводы делать рано — пусть кампания дальше обучается. Решения об изменении настроек нужно принимать на десятках, сотнях конверсий — зависит от величины и оборота бизнеса.

Совет

Не меняйте настройки кампании чаще, чем раз в неделю.

Если у вас малый бизнес, то старайтесь подобрать нужные настройки на старте и не корректировать кампании после запуска в течение двух недель, чтобы накопить достаточно данных. Среднему и крупному бизнесу с часто достигаемыми конверсими для накопления данных может хватить и недели.

Не ошибка, но упущение: не оптимизироваться по офлайн-конверсиям, когда есть такая возможность

Эту проблему вынесем отдельно, поскольку это уже не техническая ошибка, а стратегическая. Офлайн-конверсии — это самый ценный тип конверсий. Как правило, это конечная цель воронки. Благодаря данным об офлайн-конверсиях алгоритмы получают более полную картину о том, какие пользователи совершают полезные действия и доходят до конца воронки. Соответственно, это максимально качественные данные для обучения стратегий.

Если в Метрике не будет данных об офлайн-конверсиях, алгоритмы не будут рассматривать как целевую аудиторию тех, кто совершил офлайн-конверсию. А значит, в ходе обучения система не будет таргетировать рекламу на эту аудиторию. В итоге вы получите меньше качественных конверсий, чем могли бы.

ошибка

А настраивать-то, настраивать-то эти офлайн-конверсии как?

Расскажем в следующих материалах нашего спецпроекта — следите за обновлениями.

Последние комментарии

Ваша реклама на ppc.world

от 10 000 ₽ в неделю

Узнать подробнее

Афиша

Ко всем событиям
Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: