Как выбрать лучший бид-менеджер с помощью А ⁄ Б-тестов — кейс

Бид-менеджер — система управления ставками в контекстной рекламе на разных уровнях. Его задача — автоматизировать рутинную работу специалиста, максимально эффективно выкупая трафик на основе входных данных из сервиса аналитики.

В этом материале расскажем:

• Что умеет бид-менеджер: работа с правилами

• Что выбрать — бид-менеджер или автостратегию Директа

• Как мы выбирали бид-менеджер для клиента: тест для СберЛизинга

Что умеет бид-менеджер: работа с правилами

Самые очевидные настройки биддера — это правила для повышения и понижения ставок исходя из эффективности рекламы, а также отключение неработающих ключевых слов.

Рассмотрим пример создания правил для остановки ключевых слов:

1. Выбираем оператор — и/или — и прописываем условия: время, период, цена.

2. Добавляем действие, которое должен выполнить биддер при соблюдении заданных условий.

В данном случае при достижении расхода по ключевой фразе больше 7 000 рублей за последние 30 дней и при отсутствии конверсий биддер выполнит действие «Остановка ключевого слова».

Другой пример: задаем условия, которые помогут сделать максимальную ставку для выкупа трафика на определенном объеме.

В данном случае бид-менеджер будет устанавливать ближайшую снизу ставку для выкупа объема 105 при условии, что прогноз ставки будет больше 0 рублей, но меньше или равен 200 рублям. Верхний порог мы вводим, если понимаем, что при дальнейшем росте стоимости за клик эффективность будет падать, и устанавливать ставку выше уже нет смысла.

Что выбрать — бид-менеджер или автостратегию Директа

Выбирать нужно исходя из задач размещения. В задачи может входить не только приведение максимального количества конверсий по низкой цене, но и удержание определенной позиции в выдаче.

Например, нам нужно удерживать определенную ставку исходя из математики бизнеса. При выкупе большего количества трафика может расти стоимость за клик и доля рекламных расходов, что не будет укладываться в юнит-экономику. И в том, и в другом случае эффективнее будет использовать бид-менеджер, так как в автостратегиях Яндекс Директа нельзя удерживать выкуп определенного объема трафика.

Мы рекомендуем проводить А/Б-тесты, чтобы понять, что для вас работает лучше — бид-менеджер или автостратегия. Мы так и сделали — расскажем про свой опыт.

Как мы выбирали бид-менеджер для клиента: тест для СберЛизинга

Клиент. СберЛизинг: в числе прочего компания занимается лизингом автомобилей и спецтехники. Аудитория — компании, которые хотят приобрести транспорт для решения бизнес-задач.

Задача. СберЛизинг уже настраивал рекламу с помощью бид-менеджера Marilyn. Компания решила сравнить его с бид-менеджером К50 и выяснить, какой из них позволит лучше оптимизировать контекстную рекламу.

Из-за большой емкости в нише лизинга необходимо было выкупить максимум трафика в условиях ограниченного бюджета и регулярно оптимизировать стоимость за клик.

Решение. С помощью инструмента «Эксперименты» мы создали две одинаковые категорийные кампании в Яндексе по стратегии «Максимум кликов с ручными ставками». К одной кампании подключили бид-менеджер Marylin, а к другой — К50.

Мы заложили одинаковый бюджет и настроили кампании на одинаковое количество дней. Тестирование заняло один месяц. Трафик между кампаниями развели 50/50 с помощью инструментов «Эксперименты» и Яндекс Аудитории.

Для каждой категорийной кампании определили показатель CPL, к которому нужно было прийти в ближайшее время. Мы выбирали его на основе данных за последний месяц и снижали на 10–15%.

Проведение теста — что и как мы делали

При настройке бид-менеджеров ориентировались на три правила.

Правило 1. Отключение неэффективных ключевых слов. Если за последние 30 дней расход по ключевому слову превышал критически допустимую норму, а конверсии при этом были равны нулю, мы отключали этот ключ.

Показатель критической нормы мы определяли на основе данных за последние три месяца, а также обсуждали с клиентом исходя из категории.

Правило 2. Снижение ставки на неэффективные ключевые слова. Ставки снижали, если за последние 30 дней расход по ключевому слову превышал CPL, но оставался ниже критической нормы, а конверсий при этом не было. А также, если за последние 30 дней конверсий по ключевому слову было больше нуля, а расход попадал в такой промежуток — выше CPL+15%, но ниже критически допустимой нормы.

В таких случаях ставки снижали по формуле:

Установка ставки на поиск = Фраза: действующая максимальная цена на поиске × (CPL/Фраза: Метрика CPL фактическая за 28 дней)

Так, ставка снижалась в зависимости от стоимости лида: чем дороже был лид, тем сильнее снижалась ставка (при условии сохранения позиции в спецразмещении). При достижении критической нормы и отсутствии лидов такой ключ автоматически останавливался.

В сферах с высоким средним чеком важную роль в продажах играют низкочастотные запросы. Иногда человек переходит по ключевому слову один раз в месяц и совершает покупку на несколько миллионов. Поэтому мы рекомендуем отдельно работать с низкочастотной семантикой внутри правил бид-менеджера, чтобы он не занижал ставки по ключевым словам, которые могут принести продажи. Для этого можно прописывать в правилах минимальную планку расхода. В нашем случае минимальный расход определяли в зависимости от маржинальности категории.

Правило 3. Повышение ставки на эффективные ключевые слова. Ставки повышали, если за последние 30 дней расход по ключевому слову был ниже CPL, а число конверсий больше нуля (или если средняя позиция показа была больше второй).

Тогда ставки повышали по формуле:

Установка ставки на Поиск = Фраза: Действующая максимальная цена на поиске × (tCPL/Фраза: Метрика CPL фактическая за 28 дней)

Таким образом, ставка повышалась в зависимости от стоимости лида: чем дешевле лид, тем выше ставка.

Если Директ определял, что средняя позиция показа была первой или второй, то правило не действовало. Также мы ограничили назначаемую ставку верхней границей, которую определили из экономики клиента и текущих данных.

Результаты теста

При оптимизации кампании с помощью К50 по сравнению с Marylin получили:

• CPL ниже на 19,4%;

• CR выше на 9,5%.

В итоге мы решили и дальше проводить текущие кампании на бид-менеджере K50, а в процессе ведения кампаний добавлять новые категории семантики и оптимизировать правила под запросы клиента.