Как новичку оптимизировать рекламу в Яндекс Директе

Каждая из рекламных кампаний требует индивидуального подхода и оптимизации: снижаем ли мы стоимость целевых действий, увеличиваем ли их количество без повышения стоимости, а может повышаем качество заявок и обращений — мы постоянно корректируем ставки и отключаем неэффективные таргетинги.

При этом часто приходится действовать в условиях неопределенности, когда для набора статистической значимости нет ни денег, ни терпения клиента — особенно если результаты теста с самого начала были не очень впечатляющими.

За годы работы мы привели тысячи целевых лидов нашим клиентам. Например, за три месяца помогли продать 80% квартир в ЖК на берегу моря. Сегодня поделимся опытом и расскажем, как мы оптимизируем рекламу в Директе.

В Яндекс Директе основная оптимизация проводится в плоскости «Кампания — Группы объявлений — Условия показа». В статье разберем большинство срезов статистики, используемых в Мастере отчетов.

Шаг 1: проверка поисковых запросов и площадок

Перед оптимизацией таргетингов нужно проверить, не сливается ли бюджет на нерелевантные поисковые запросы или некачественные площадки.

Поисковые запросы

Рекомендую просматривать поисковые запросы с сортировкой по показам. Знаю, что есть специалисты, оценивающие только запросы, по которым были клики. В плане трудозатрат и поиска утечек бюджета это логичное решение. Но советую обращать пристальное внимание на поисковые запросы, по которым не было кликов, но было много показов — в них можно найти много «мусорных» запросов.

Например, вы продаете ремень ГРМ в Москве. У вас есть поисковый запрос «купить ремень ГРМ во Владивостоке», по которому было 150 показов и два клика. Этот ключ вы отключите при просмотре запросов по кликам.

Также у вас есть поисковый запрос «купить ремень дольче габбана», по которому 320 показов, но нет кликов. Такой запрос вы можете пропустить, так как по нему нет кликов, и он продолжит негативно влиять на CTR и стоимость клика.

Площадки показа

Советую отталкиваться от стоимости конверсии, а не от релевантности площадки. Площадки крайне неоднородны, поэтому отклонения от средней стоимости конверсии в рамках погрешности — это нормально. В целом мы отключаем площадку, только если конверсия по ней дороже средней в два раза.

Почему не отключаем площадки из-за их наполнения? Любой пользователь имеет множество интересов, и он вряд ли думает о каком-то конкретном товаре круглосуточно.

Представьте ситуацию: вы рекламируете аренду офисных помещений, в вашу ЦА входят секретари и помощники топ-менеджеров. Вчера одному из них дали задание подобрать офис, и он начал заниматься этой задачей. Сегодня ваша реклама показалась ему на сайте с котиками, рассказами или мемами. Если пользователь находится на развлекательном сайте, это не значит, что он будет игнорировать рекламу из-за контента — он все еще находится в поисках офиса.

Пример отчета по площадкам, на которых вы показываетесь

Шаг 2: оцениваем таргетинги

Рассмотрим ситуацию, когда у вас высокая конверсия и легко оценивать статистику даже по ключевым словам (в сложных тематиках часто нет достаточного количества конверсий, чтобы оценивать ключевые слова и потому приходится оптимизировать только на уровне кампаний). Начинаем оптимизацию с разреза «Кампания + условие показа».

Обязательно анализируйте отдельно поиск и РСЯ. Разница в стоимости и качестве конверсий из поиска и сети может быть довольно значительной.

Что делаем:

1. Отключаем таргетинги, по которым стоимость конверсии в два раза выше среднего, и таргетинги, по которым было израсходовано в два раза больше средней стоимости конверсии, а конверсий не было.

2. Корректируем ставки в меньшую сторону по таргетингам, стоимость конверсии по которым варьируется от «средней стоимости конверсии*1,5» до «средней стоимости конверсии*2».

Шаг 3: уровень групп объявлений

Для оптимизации групп объявлений нужно:

1. Отключить группы, по которым стоимость конверсии в два раза выше среднего, и таргетинги, по которым было израсходовано в два раза больше средней стоимости конверсии, а конверсий не было.

2. Скорректировать ставки в меньшую сторону на группы, по которым стоимость конверсии варьируется от «средней стоимости конверсии*1,5» до «средней стоимости конверсии*2».

Важно: корректировать статистику подобным образом можно, только если:

• в группах однородные по смыслу и «температуре» таргетинги;

• трафик однородно распределялся по всем таргетингам: если 90% кликов пришлось на одно ключевое слово, корректировка ставки по нему или его отключение решит проблемы с этой группой.

Шаг 4: уровень кампаний

На этом этапе в первую очередь отталкиваемся от того, какой объем трафика нам нужен. Если мы не можем потерять трафик — снижаем показы в неэффективных кампаниях, либо перераспределяем часть бюджета на другие рекламные системы.

Мы предпочитаем отключать кампании, только если они показывают стоимость конверсии в три раза выше среднего CPL или не выходят на приемлемый CPL в течение некоторого времени после корректировок (срок зависит от бюджета кампании).

Если корректировка таргетингов и групп объявлений затронула значительную часть кампании (например, скорректировали таргетинги, которые приносили 40% кликов), не трогайте кампанию, пока она не соберет статистику после корректировок.

Шаг 5: снижаем показы в РК

Если в разрезе таргетингов и групп объявлений корректировок не было, значит, нужно корректировать саму кампанию. В таком случае мы снижаем показы кампании, пока стоимость конверсии/заявки не станет нормальной. Если и после этого стоимость не становится приемлемой, отключаем кампанию.

Как снизить показы в рекламных кампаниях:

• уменьшить бюджет рекламной кампании;

• в поисковой кампании снизить ставки на всю кампанию;

• в рекламе для РСЯ при возможности тоже снижать ставки. Если ставки уже низкие, настройте понижающие корректировки по времени — этот способ помог нам справиться с оптимизацией по конверсиям от Яндекса, которая не позволяет получать клики дешевле определенного уровня.

Шаг 6: оптимизация конверсий

Оптимизировать рекламу, по которой конверсия от 1%, легко. Что делать, если у вас очень низкая конверсия (например, в продаже строительной техники), или в нишах со сложной схемой привлечения пользователя — например, когда потребители покупают товар офлайн или по телефону спустя множество касаний.

В этом случае мы подключаем микроконверсии и оптимизируем рекламу по разным конверсиям одновременно.

Рассмотрим на примере. Дано:

1. Реклама строительной техники. Отслеживание конверсий настроено только на отправку формы.

2. Коллтрекинга нет: клиент не хочет подключать, потому что боится давать доступ к лидам.

3. Множество заказов происходит именно по телефону спустя какое-то время.

4. На рекламу за две недели потрачено 32 000 рублей.

5. Получили две заявки по ключевым словам «Купить трактор в Сибири» и «Лизинг экскаватор мск».

В этом случае узнать, в каком направлении нужно оптимизировать кампанию, практически невозможно. По сути, мы имеем дело с двумя статистическими выбросами. Чтобы хоть как-то ориентироваться в такой ситуации, используем микроконверсии: клик по номеру, посещение страницы контактов, три минуты на сайте, посещение трех страниц.

Теперь у нас конверсия, предположим, 4%. «Но это же ненастоящие конверсии!» — скажете вы. Да, так и задумано. Теперь у нас много конверсий и нам нужно корректировать рекламу два раза.

Сначала оптимизируем рекламу по конверсиям. С учетом конверсии будем время от времени отключать какие-то ключи, группы и кампании. Как правило, корректировки происходят на уровне кампании.

После корректируем рекламу по микроконверсиям. Стоит учесть, что микроконверсии по релевантности хуже конверсий. Даже много хороших микроконверсий не означает, что бизнес получит много конверсий от привлеченной аудитории, а мало микроконверсий не означает, что у вас совсем не будет конверсий.

Хорошая микроконверсионность говорит, что в перспективе по этим ключам, группам или кампаниям конверсии будут совершаться с большей вероятностью. В большинстве случаев микроконверсионность и конверсионность на длительном промежутке времени полностью коррелируют.

Оптимизация по микроконверсиям: в качестве цели выбираем все цели (если они корректно настроены)

Оптимизация по конверсиям: в качестве цели выбираем, например, «Оставить заявку»

Шаг 7: CTR

Все ненужное из рекламной кампании убрали — пора пройтись по CTR.

Чаще всего, CTR оптимизируется в разрезе групп объявлений. Алгоритм следующий:

1. Ставим фильтр, который оставит в статистике группы с количеством кликов больше 10 и только поиск или РСЯ. Их будем рассматривать отдельно.

2. Сортируем список групп объявлений от низкого CTR к высокому.

Так мы увидим как минимум несколько групп, у которых CTR отличается в худшую сторону (но это пока не говорит, что с ними что-то не так)

Смотрим, какие объявления показываются в данной группе и по каким таргетингам. Так можно обнаружить несоответствие таргетинга и объявления.

Также можно отдельно посмотреть, по каким поисковым запросам показываются в этой группе объявлений — это поможет выявить, не оказываемся ли мы по нерелевантным запросам.

Если в конкретной группе объявлений показываются слишком разные ключевые слова, нужно будет разделить группу на несколько групп объявлений — так вы улучшите релевантность.

Проще всего оценивать объявления с помощью добавления разрезов групп или номеров объявлений — так можно посмотреть объявления прямо в отчете.

Результат

Кампания оптимизирована, качество и количество целевых действий увеличено, а стоимость снизилась.

Вот еще три совета по оптимизации кампаний для начинающих специалистов:

1. Проводите оптимизацию минимум раз в неделю. За неделю рекламные системы могут дать новые вводные данные, появится значимая статистика, и вы сможете принимать решения на основе полученной информации.

2. Проверяйте работу РК минимум раз в день. В любой момент реклама может перестать работать эффективно, поэтому хотя бы раз в день оценивайте, нет ли отклонений в кампании. Проще всего делать это с помощью BI-систем.

3. Проводите масштабные проверки, когда накопится статистика минимум за три месяца. Это поможет оптимизировать более узкие элементы рекламной кампании, по которым недостаточно данных для вывода в рамках других, менее значимых статистических разрезов. 
   Например, вы обычно анализируете статистику за неделю и видите, что по некоторым ключевым словам было по одному клику. Как в такой ситуации сделать вывод — эффективен этот ключ или нет? А если у вас накопится статистика минимум за три месяца, уже можно будет делать выводы.