Планировщик результатов Google Ads: как использовать новые функции

Планировщик результатов — это инструмент, с помощью которого можно планировать рекламные расходы и прогнозировать, как изменения в кампаниях повлияют на ключевые показатели и общую эффективность. В своей работе мы используем планировщик результатов для того, чтобы понять:

• Cтанут ли наши кампании эффективнее, если повысить бюджет в следующем квартале?

• Как получить выгоду от сезонных колебаний?

• Как получить максимум конверсий при той же целевой цене за конверсию или целевой рентабельности инвестиций в рекламу?

В декабре 2021 года в Планировщике результатов появились четыре новые функции:

1. Новый столбец «Предложенные изменения».

2. Дополнительные показатели для более детального отслеживания эффективности.

3. Возможность задать конкретный временной диапазон для исторического коэффициента конверсии, который ближе всего к указанному в плане.

4. Добавление в план кампаний, которые ранее считались неподходящими.

Все эти изменения значимы, поскольку действительно предоставляют дополнительные возможности для планирования.

Функция 1. Столбец «Предлагаемые изменения»

Здесь собраны подсказки по настройке бюджета и назначению ставок для определенной кампании. Чтобы просмотреть рекомендации, переходим в Планировщик результатов и создаем новый план или переходим в существующий. В нижней части экрана справа видим столбец «Предлагаемые изменения».

Если мы перейдем в план кампании, мы также можем задать свой бюджет расходов на рекламную кампании. Планировщик результатов покажет, как нужно изменить ставку за клик, какой дневной бюджет установить и как это повлияет на результаты кампании в зависимости от того, что мы выбрали в качестве цели, например, конверсии или клики.

Как видно по скриншотам, Планировщик результатов рассчитал план расходов в размере 41 004 рублей, при этом прогнозируя 20 конверсий со средней ценой 2007 рублей. Если же мы увеличим бюджет до 100 000 рублей, прогноз составит 23 конверсии со средней ценой 4035 рублей. Следовательно, мы понимаем, что дальнейшее увеличение расхода нерентабельно.

Функция 2. Возможность добавить дополнительные показатели в планировщик

Разберем конкретную ситуацию: мы хотим создать план с учетом максимизации количества конверсий, при этом нам также интересен прирост кликов и адекватный показатель средней цены за клик. Для того, чтобы добавить дополнительные показатели эффективности, выбираем пункт «Показатели».

Из выпадающего списка выбираем «Клики» и «Среднюю цену за клик», после чего Планировщик результатов выводит все нужные показатели.

Исходя из полученных данных, мы видим, что максимально возможное количество конверсий в заданном квартале — 71, при этом прогнозируемое количество кликов составит 4058 со средней ценой за клик 266,45 рублей.

Функция 3. Конкретный временной диапазон для исторического коэффициента конверсии

Для выбора временного диапазона жмем на «изменить Средний коэффициент конверсии».

Далее выбираем диапазон дат и пункт «Коэффициент конверсии на основе статистических данных».

После чего получаем коэффициент конверсии на основе выбранного промежутка времени.

Функция 4. Добавление в план кампаний, которые ранее считались неподходящими

Существует список требований для кампаний, которые можно добавлять в Планировщик результатов.

В настоящее время кампании могут не соответствовать требованиям, но быть доступными для выбора. Например, если кампания, которую вы хотите добавить, за последние 10 дней не получала необходимого количества конверсий, но два месяца назад получала, то вы можете ее добавить в планировщик результатов и вручную внести необходимые данные.

Следовательно, у пользователей сейчас больше возможностей для планирования, а также результаты получаются более точными, так как предоставляется больше данных для анализа.

В заключении стоит сказать, что Планировщик результатов Google Ads показывает только потенциально возможную эффективность рекламных кампаний. Данная система использует интеллектуальное машинное обучение, а для получения качественных прогнозов систему нужно обучать на больших объемах данных, которые есть далеко не во всех аккаунтах.