Кейс-исследование: какие объявления эффективнее — схожие с конкурентами или отличающиеся

Составлять объявления для контекстной рекламы SaaS — задача не из простых. Есть максимум 150 знаков, чтобы объяснить, о чем речь, кому подходит предложение и описать преимущества. Можно пойти по пути конкурентов и использовать их формулировки. А можно придумать собственное решение, и постараться выделиться на общем фоне. Сервис коллтрекинга Ringostat проверил оба подхода, а теперь делится результатом эксперимента.

Есть ряд особенностей, которые стоит учитывать при продвижении SaaS-продукта. Во-первых, этот софт сложен для понимания. Во-вторых, часть целевой аудитории — это не нишевые специалисты, а представители бизнеса. Многие не знают о существовании аналитики звонков или не до конца понимают ее ценность. Приходится работать в том числе и на знание о продукте.

Из-за этих причин мы как SaaS постоянно ищем оптимальные способы донести до пользователей наше предложение. Для повышения эффективности нашей контекстной рекламы мы решили запустить эксперимент. Его суть заключалась в том, чтобы создать объявления, схожие с предложениями конкурентов, и отличающиеся — составленные по результатам нашего опроса пользователей. А затем сравнить эффективность этих двух видов.

Эту задачу разбили на мелкие подзадачи:

  1. Использовать формулировки, основанные на наших конкурентных фичах и бенефитах.
  2. Сделать предложение более понятным для целевой аудитории — в том числе для тех, кто не разбирается в интернет-маркетинге и веб-аналитике.
  3. Создать и запустить объявления, которые будут отличаться от рекламы других компаний.
  4. Сделать и запустить объявления, которые будут максимально схожими с объявлениями конкурентов. После чего сравнить их эффективность с объявлениями из пункта 3.
  5. Получить больше лидов по адекватной цене — тем более что стоимость клика в нашей нише достаточно высока.

Этап № 1: выявление потребностей клиентов

Для начала нужно разобраться, что по-настоящему важно для клиента. Многие оценивают это «на глаз». Мол, если кто-то внутри компании считает, что наличие фичи Х — это круто, то стоит написать об этом в рекламе, и от клиентов не будет отбоя.

Мы же использовали для выявления потребностей клиентов данные из глубинных интервью. Их мы проводили ранее для разработки позиционирования и ценностного предложения (Value Proposition Design). Опрашивали пользователей различных сервисов коллтрекинга: от интеграторов и веб-аналитиков до PPC-специалистов и маркетологов. Во время общения просили описать такие моменты:

  • история покупки продукта и пользования им — самые неочевидные инсайты о customer journey;
  • проблемы и сложности — это помогло выявить боли пользователей и сделать упор на их устранение в объявлениях;
  • позитивный опыт — какие факты и события мотивировали клиента совершить покупку;
  • принцип выбора товара в будущем — помогает лучше понять, какой опыт пользователь вынес из взаимодействия с продуктом.

В ходе интервью мы сделали неожиданные открытия. Например, что многие неправильно представляют, зачем нужен коллтрекинг. И думают, что его главная ценность — возможность прослушать аудиозаписи разговоров. Интервью помогли выявить, что клиенты ценят в коллтрекинге и на что делать упор в коммуникации в целом, и в объявлениях в частности.

Этап № 2: анализ объявлений конкурентов

Чтобы наше предложение отличалось от рекламы других компаний, мы проанализировали около 800 объявлений с помощью сервиса Serpstat. Мы вбили домены конкурентов и спарсили объявления контекстной рекламы других компаний, а также ключевые слова, по которым они показываются. Полученные данные мы выгрузили в таблицу с отдельной вкладкой для каждой компании:

Анализ объявлений

После этого упорядочили данные таким образом:

  • сгруппировали похожие формулировки по смыслу;
  • собрали их в отдельные группы — например, стоимость сервиса и отдельных инструментов, простое и быстрое внедрение и т. д.;
  • подсчитали, какой процент от всех объявлений занимает определенная группа;
  • разместили данные по убыванию — от самых популярных месседжей к самым редким;
  • вывели топ формулировок по каждому конкуренту — насколько часто в процентном соотношении каждая из них встречается в объявлениях.

Топ формулировок

Этап № 3: составление объявлений

Владея такими данными, можно сразу продумать текст. Мы планировали запуск кампаний для Украины, России и Казахстана: а) по брендовым запросам; б) по общим запросам про коллтрекинг. В каждой из них объявления делились на две части. Первая — с использованием стандартных фраз, популярных среди конкурентов. Вторая — на основе наших собственных формулировок и месседжей.

Начнем с принципов, которые мы использовали для создания всех объявлений.

  1. В заголовок включили слово «коллтрекинг» и название продукта. Чтобы сразу сфокусировать внимание пользователя на предложении.

  2. Вставляли ключевые слова в заголовок — по данным Яндекса, это повышает CTR. Также в этой системе ключи или их синонимы выделяются в объявлении полужирным шрифтом.

    Объявление в Директе

  3. Использовали утвердительные предложения. Так как Google пишет, что объявления с вопросом в заголовке чаще всего малоэффективны.

В СТА большинства объявлений использовали глаголы в повелительном наклонении. Например, «сокращайте расходы», «получите 13 готовых интеграций», «автоматизируйте работу» и т. д. По данным исследования, они звучат более динамично и работают лучше.

В объявлениях мы не использовали такие элементы:

  • восклицательные знаки, нестандартные цифры, буквы и символы («@подключите»), маркеры списков и многоточия, капслок, текст без пробелов — Google это не рекомендует;
  • слова в сравнительной или превосходной степени («лучший», «самый», «качественный») — по мнению Яндекса, это допускается только при наличии ссылки на независимую экспертизу;
  • агрессивные и провокационные заявления, Перри Маршалл, эксперт по Google Ads, не советует их использовать.

Теперь рассмотрим, как отличались тексты объявлений, схожих с предложениями конкурентов и отличных от них.

Схожие объявления

Для их составления мы воспользовались таблицей, в которую собирали самые схожие формулировки. Сначала отобрали месседжи, которые заняли наибольший процент во всех проанализированных объявлениях конкурентов. Смыслы, которые встречались менее чем в 20% контекста не использовали.

По аналогии с самой популярной рекламой о коллтрекинге наши схожие объявления имели такие особенности:

  • использовали наиболее распространенные смыслы: «повышайте эффективность рекламы», «контролируйте отдел продаж»

    Использование распространенных смыслов

  • вместо описания выгод, мы перечисляли в первую очередь инструменты и факты о продукте:

    Факты в объявлении

  • привычные абстрактные формулировки: «простой», «удобный», «интеграции с популярными CRM»;

  • описывали те же модули и возможности, что и конкуренты, без привязки к конкретным pains и gains, которые мы узнали от клиентов в интервью.

Отличающиеся объявления

При их составлении мы следили за тем, чтобы не использовать месседжи, популярные в объявлениях других компаний. Например, не упоминали скорость внедрения, отслеживание звонков из рекламы и т. д. Также мы не писали о возможностях для построения сквозной аналитики — кампании предназначались не для аналитиков, поэтому мы специально делали упор на более простые и понятные вещи.

Перечислим особенности объявлений, отличающихся от конкурентов.

  1. Описание именно тех инструментов и возможностей, которые в первую очередь важны для клиентов. Например, пользователи в интервью озвучивали боль, связанную с потерей клиентов из-за халатности менеджеров. Объявление описывает решение этой проблемы:

    Упоминание проблемы

  2. Максимально конкретные формулировки. Не «гибкие настройки», а «кастомные отчеты по 30+ параметрам», «более 1000 маркетологов уже используют Ringostat».

  3. Цифры и факты из кейсов. HubSpot утверждает, что уместное использование чисел в объявлении повышает CTR, потому что у клиентов появляются конкретные ожидания. «Увеличение звонков на 90%, увеличение продаж на 30%, снижение бюджета в 3 раза».

Также мы дополнительно воспользовались рекомендациями Перри Маршалла касательно структуры объявления. Мы описывали преимущества сразу после заголовка — чтобы вызвать эмоциональную отдачу и сфокусировать внимание клиента на том, что он получит, пользуясь продуктом. Особенности и предложения мы упоминали в конце.

Структура объявления

Составленные объявления мы передали PPC-специалисту, который настраивает для нас контекстную рекламу.

Этап № 4: настройка контекстной рекламы

Дальше рассказывает Евгений Глазырин, PPC-специалист Netpeak.

При сотрудничестве с Ringostat тексты для контекстной рекламы пишет отдел маркетинга компании. Я считаю, что это правильный подход. Каждый специалист лучше выполняет свою работу. PPC-шник может настроить рекламу, но не сможет написать тексты профессионально, как маркетолог. Если компания проводит исследования рынка, то делает это опять-таки маркетинг. А значит, лучше представляет, чем привлечь клиента.

Я настраиваю контекстную рекламу для Ringostat около двух лет. Примерно раз в полгода мы запускаем новые объявления. Это нужно делать регулярно, потому что старые со временем «выгорают», и пользователи к ним привыкают. Не говоря уже о том, что продукт постоянно развивается, меняются условия, проводятся акции.

До интервью с клиентами и исследования мы не понимали однозначно, что менять, кроме формулировок. Могли один раз сделать акцент на виртуальной АТС, другой раз — на отслеживании эффективности рекламы или форме обратного звонка. А потом измеряли, что лучше зашло. Можно сказать, что это были эксперименты «вслепую», а сам принцип составления объявлений кардинально не менялся.

В этот раз у нас были кампании с разными объявлениями. Они показывались поочередно — в одно и то же время разные пользователи видели один из типов объявлений. По итогу нужно было сравнить их эффективность. Изначально мы назначили ставки средние для кампании по истории аккаунта. Также провели два эксперимента.

  1. Попробовали автоматическую стратегию «Максимальное число кликов». В ней ставки не ограничиваются, а цель — получить максимальное число кликов, вне зависимости от цены за них. Но по итогам эксперимента стоимость лида увеличилась. После этого мы вернулись к ручному назначению ставок.

  2. Вручную повысили ставки, чтобы удерживать более высокие позиции. В итоге стало понятно, что в этом нет смысла, потому что мы стали получать то же количество лидов, но их цена выросла. Как мы поняли, в данной нише позиция слабо влияет на результат. Поэтому размер ставок вернули на прежний уровень.

Этап № 5: анализ полученных результатов

Новые объявления были запущены в начале мая, а данные проанализировали в начале августа. Их сравнили с показателями за три месяца по предыдущим объявлениям. Такой период мы выбрали, потому что в этой нише именно столько времени нужно, чтобы получить репрезентативную выборку. Коллтрекинг — это не продукт первой необходимости. Даже у топовых компаний нет сотен переходов из рекламы в день. Поэтому для анализа достаточного количества данных нужно несколько месяцев.

Для объективной оценки маркетинг анализировал аудиозаписи разговоров по обеим кампаниям. Это нужно, чтобы понимать, какие именно приходят лиды, почему в итоге сделки по ним проигрывались или выигрывались.

Проанализировав данные за три месяца, мы пришли к следующим результатам.

  1. Все новые объявления работают лучше, чем старые — как по CTR, так и по количеству качественных лидов (далее SQL — Sales Qualified Leads). Если сравнивать средние показатели за неделю, то они выросли так:

    Результаты тестирования

  2. По CPC результаты разошлись в зависимости от вида объявлений. По брендовым запросам этот показатель понизился на 61,5% по сравнению с аналогичными старыми. А по общим — наоборот, вырос на 20,7%.

  3. С точки зрения CTR, объявления, отличные от конкурентов, лучше работают для брендовых запросов. Так, этот показатель для отличающихся объявлений составил 20,3% против 14,7% по схожим.

  4. Объявления, похожие на предложения конкурентов, работают немного лучше для общих запросов по коллтрекингу. CTR по схожим составил 5%, а по отличающимся — 4,4%.

Касательно последних двух пунктов у нас есть гипотеза. Скорее всего, когда человеку нужен просто коллтрекинг, он ищет более понятные, общие фразы. А в случае поиска по брендовым запросам — если объявления содержат то, о чем не говорят другие, оно с большей вероятностью привлечет внимание.

Резюме

В результате экспериментов мы сделали ряд выводов, которые могут пригодиться другим SaaS.

  1. Необходимо изучать опыт клиента, его pains и gains при использовании продукта. В объявлениях нужно делать упор именно на те фичи, которые устраняют боли и помогают добиваться целей пользователя.
  2. Схожая и отличная от конкурентов реклама может работать по-разному. Поэтому нужно тестировать и анализировать полученные результаты, чтобы использовать формулировки с максимальной эффективностью.
  3. Экспериментируйте с величиной ставок, но учитывайте, что в ряде ниш позиция объявления кардинально не влияет на результат.
Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: