Поиск без ключей: мнения специалистов об автотаргетинге в Директе

Вчера Яндекс выпустил в открытое бета-тестирование автотаргетинг. Он предназначен для поисковых кампаний и позволяет запустить рекламу без подготовки семантического ядра. Система индексирует тексты объявлений и посадочные страницы и на основе этих данных отвечает в режиме реального времени на релевантные запросы пользователей поиска Яндекса и поисковых партнеров.

В этом и заключается главная разница в работе алгоритмов автотаргетинга и, например, ДРФ. По словам менеджера по маркетингу Яндекс.Директа Дарьи Ишимовой, технологически автотаргетинг «смотрит» на тексты баннера как на документ и сопоставляет этот документ напрямую с подходящими ему запросами. Если тексты хорошие, с понятным объектом рекламирования, то с его помощью можно выбрать всю основную семантику, которая нужна рекламодателю на первых порах.

А обычное размещение и размещение по ДРФ — это истории про ключевые фразы. «Когда система подбирает дополнительные релевантные фразы, она „смотрит“ на ключевые фразы, которые добавил сам рекламодатель, и ищет другие слова из того же семантического поля», — объясняет Дарья Ишимова.

По словам специалиста, автотаргетинг — экспериментальный продукт. Если компания не увидит растущий спрос на него и не получит обратную связь для развития, то разработает ему на замену что-то новое.

Мы также спросили специалистов, как они оценивают эту новинку, в каких случаях, по их мнению, автотаргетинг пригодится и будут ли они тестировать инструмент. 

Дмитрий Тумайкин директор по маркетингу сети автосервисов «Вилгуд»

В закрытой бете не участвовали, будем пробовать однозначно, даже несмотря на то, что функционал заявлен «для новичков». В некоторых тематиках семантическое ядро столь велико, что и в самом деле нельзя охватить всю семантику и понять, какие запросы могут говорить о горячем или теплом спросе.

Единственное, что смущает на первый взгляд — это призыв создать максимально вариативные тексты. Кажется, функционал по сути будет парсить тексты объявлений и посадочных страниц и, если вариативность вашего контента — как сайта, так и объявлений — низкая, кажется, новые РК не полетят. Поживем-увидим, кажется, прогресс действительно не остановить, стоит смириться и дать роботам поработать за нас там, где они смогут нас разгрузить. К тому же, поисковые запросы можно будет смотреть, что позволит максимально контролировать процесс.

Никита Кравченко ведущий специалист по контекстной рекламе eLama

В Яндекс.Директ приходит большое число новых рекламодателей, для которых подбор ключевых слов — самый сложный и непонятный процесс. Некоторые рекламодатели углубляются в автоматический парсинг, собирая тысячи и десятки тысяч ключевых слов. На обработку и анализ такой семантики уходит уйма времени, а результат в итоге приносят в лучшем случае 20% фраз. Автотаргетинг позволит миновать этап работы с семантикой и быстро запустить рекламу на основе текстов объявлений и посадочных страниц. Далее нужно следить за поисковыми запросами, по которым идут показы объявлений, отбирать эффективные и добавлять их в качестве ключевых фраз в другой кампании для более точного управления ставками. Опытные же специалисты могут использовать кампании с автотаргетингом для пополнения семантики в действующих кампаниях.

Сергей Ковалев специалист по контекстной рекламе

В закрытом тестировании именно по данной функции не участвовал. Если автоподбор будет работать, как ДРФ, то использовать точно не буду. Было несколько попыток использования, результат запросов не удовлетворил. Динамические объявления по фидам на товарные предложения более-менее работают нормально. У Яндекса большой объем статистики. Уверен, что по определенным тематикам сбор запросов можно сделать вполне точным. Запустил сегодня на тест, посмотрим, какие запросы будет подбирать на автомате. Главное, чтобы, например, по запросам «мужские ремни» в рекламной выдаче не лезли «автомобильные ремни» и т. п.

Андрей Гасанов аккаунт-директор агентства iConText

Новый инструмент выглядит интересным, мы планируем его протестировать в рекламных кампаниях разных тематик. Уверен, что это не волшебная «таблетка», которая позволит маркетологу без подготовки работать с рекламными кампаниями в Яндекс.Директе, этот инструмент можно рассмотреть в ситуации, когда необходим дополнительный охват.

Возможны сложности с рекламными кампаниями, которые должны работать только на определенный спрос и не показываться по запросам, по которым рекламодатель не хочет себя видеть.

Если смотреть глобально, то при работе с автотаргетингом крайне важно работать с текстами объявлений. Иначе вполне реальна возможность появления на поиске нерелевантных объявлений, т. к. не все объявления содержат однозначную информацию об объекте рекламирования. У нас также есть опасения, что может произойти разогрев аукциона без увеличения количества рекламодателей в смежных тематиках за счет подключения к ним показов объявлений с помощью автотаргетинга.

Мария Копьева руководитель отдела контекстной рекламы агентства Media Stars Digital Group

Инструменты Яндекса все больше развязывают руки менеджерам по контекстной рекламе и освобождают время для глубокой аналитики и оптимизации рекламных кампаний. Сбор семантического ядра — фундамент любой кампании, его подбор занимает половину времени от всей настройки.

Автотаргетинг дает прекрасную возможность запустить рекламную кампанию в ускоренном режиме, сэкономив примерно 40% времени. Но может быть и так, что столько же времени потом потребуется для чистки от нерелевантных слов и полной отладки механизма кампании — до состояния, когда она работает без постоянного ручного контроля. Два основных риска от использования семантики, собранной автоматически:

• получить нерелевантный трафик;
• повредить Brand Safety.

Можно использовать инструмент и по-другому: «запараллелить» процессы ручного подбора и подбора с помощью автотаргетинга. В течение нескольких дней система подготовит семантику, которую можно выгрузить и дополнить качественными ключевиками, собранными вручную. Таким образом, на выходе можно получить широкое релевантное семантическое ядро.

Система видит поиск изнутри и может выдать вам такие категории запросов, которые при ручном сборе не очевидны. При этом важно помнить, что результаты любой автоматизации требуют ручной проверки.

София Шафикова ведущий аккаунт-менеджер ArrowMedia

Все больше Яндекс стремится к автоматизированности процессов подготовки семантики. Одно из важных преимуществ автотаргетинга является то, что его можно тестировать вместе с «ручными» ключевыми словами, то есть если у вас неплохо проработана семантика, то автотаргетинг может подсказать новые фразы и расширить семантику. По мере накопления статистики в отчете «Поисковые фразы» можно будет выделить новые фразы автотаргетинга отдельно.

Фразы автотаргетинга часто совпадают с подсказками системы при поиске, поэтому, по результатам первых экспериментов (по данным Яндекса), ответы автотаргетинга оказываются точнее и ближе к интересам пользователей, чем ответы с привязкой к фразам.

Этот инструмент заметно сэкономит время и ускорит запуск рекламных кампаний, поэтому в случае срочного старта можно использовать эту новинку и не потерять показы по релевантным ключевым фразам.

В нашем агентстве на старте мы тщательно подходим к подобру семантики, поэтому данный инструмент у нас не пользуется популярностью. Но для клиентов с небольшими бюджетами, которые не сильны в контексте и хотят попробовать самостоятельно запустить кампании, новинка — хороший помощник.

Кирилл Муратов performance-менеджер Adventum

Новый инструмент от Яндекса «Автотаргетинг» похож на уже знакомый нам инструмент «Динамические поисковые объявления» из AdWords. Ключевые отличия кроются в самом названии этих инструментов. Яндекс подбирает поисковые запросы для показа на основе информации с посадочной страницы и текста объявления. Google это делает только на основе выбранных страниц. При этом Google будет сам создавать за вас более релевантные заголовки и подбирать посадочную страницу, исходя из запроса пользователя. Поэтому я считаю, что автотаргетинг Яндекса нацелен на более точное попадание в целевую аудиторию, зато у Google этот процесс лучше автоматизирован.

При тестировании автотаргетинга я бы порекомендовал:

1. Тестировать на небольших группах товаров и услуг и при небольших бюджетах.
2. Под каждый товар или услугу выделять отдельную группу со своими текстами и посадочными страницами для сохранения максимальной релевантности.
3. Быть готовым выделять время на оптимизацию такой кампании по ключевым словам, постоянно следить за выполнением KPI клиента.

Одно из преимуществ автотаргетинга — это возможность найти новые ключи, которые были упущены из виду во время ручных настроек. Но если на сайте изменения происходят слишком часто, то этот инструмент скорее всего не подойдет. Также я думаю, что автотаргетинг в первую очередь больше подойдет малому бизнесу, однако было бы интересно протестировать его и при запуске больших кампаний.

Галина Адельшина руководитель отдела контекстной рекламы «Риалвеб» (Санкт-Петербург)

Автоматизация типов таргетинга на основе машинного обучения – один из основных трендов развития контекстной рекламы. И данному внедрению Яндекса предшествовало расширение инструментария, как в AdWords, так и в Яндекс.Директ.

У Яндекса давно существуют такие аналитические продукты, как «старатель» и «экстрактор», которые позволяли рекламодателям на основе отчетов выявить потенциал по развитию семантического ядра рекламной кампании. В AdWords, а затем и в Яндекс.Директе появились динамические объявления (DSA), позволяющие в несколько кликов запустить рекламную кампанию с автоматизированной генерацией ключевых фраз на основе содержимого посадочной страницы или на основе фида (в Директе). Появились встроенные инструменты расширения семантики в Яндекс.Директ – авторасширение фраз, ДРФ (дополнительные релевантные фразы). А с октября в AdWords в качестве варианта размещения рекламы мобильных приложений остаются только универсальные кампании, в которых исключена возможность ручного управления методами таргетинга, управление только целевой ценой действия.

Следующим логичным шагом стало бы появление продукта в AdWords и Яндекс.Директе, который способен полностью исключить ручной труд по сбору семантики. Вряд ли новый инструмент будет таким, но его необходимо тестировать, замерять эффективность, внедрять в свои системы управления рекламными размещениями с возможностью сбора статистики и биддинга. Мы не ожидаем эффекта разорвавшейся бомбы от этого продукта, но, безусловно, будем принимать участие в тестировании.

Чем же отличается новый инструмент от других встроенных инструментов автоматизации ключевых фраз? Мое предположение, что это гибридный способ формирования семантики на основе контента посадочных страниц и текстового содержимого самого объявления. Похоже на комбинацию двух механик автоподбора семантики – DSA и ДРФ. Судя по комментариям коллег из Яндекса, доля в этом гибридном способе подбора будет выше у текстового содержимого объявления, что не может не радовать контекстных специалистов. Так как специалист напрямую не влияет на контент сайта или фида и выступает только в качестве консультанта по изменению этих составляющих, не имея возможности ими управлять. Подобный подбор поисковых фраз предоставляет некую управляемость эффективностью размещения, в отличие от подбора на основе контента сайта.