Реклама в РСЯ для проектов с узкой ЦА: как объединить таргетинги, чтобы получить +120% конверсий и -81% CPL

Нередко в нашей работе приходится запускать большое количество узконаправленных проектов с периодом до двух—трех месяцев, в которых проблематично выделить широкую целевую аудиторию. Из-за этого мы оказываемся ограничены емкостью аудитории.

Основная проблема проектов с узкой целевой аудиторией в том, что сложно увеличить объем привлекаемого трафика и целевых действий так, чтобы их стоимость снизилась или удерживалась в пределах плановых значений.

Мы попробовали решить эту проблему с помощью таргетирования на объединенные аудитории.

Рекомендации Яндекса по объединению кампаний

На конец 2022 года Яндекс дает следующие рекомендации по работе с автостратегиями:

1. Не нужно дробить кампании — лучше объединить их, если обратного не требует клиент или условия размещения, вроде раздельного бюджета.

   Таким образом мы исключим пересечения и каннибализацию трафика, а также получим достаточно данных для оптимизации кампаний: чем больше данных, тем лучше работают автостратегии.

2. Если кампания нацелена на всю РФ, то оптимальный вариант деления — мегаполисы и остальные регионы или одна кампания на все гео. Если для вас имеет значение отслеживание и управление рекламой в отдельных городах и регионах, можно выделить гео на уровне групп.

   Управлять стоимостью конверсии, клика или показателем доли рекламных расходов можно с помощью корректировок на уровне групп.

Подробнее про последние изменения в автостратегиях Яндекса:

Директ переименовал стратегии и сократил их число до трех

Какие таргетинги и сегменты можно объединить в одной кампании

Рекомендации Яндекса по работе с автостратегиями вышли 24 ноября 2022 года. За несколько месяцев до этого мы получали обратную связь от менеджеров площадки с советом не дробить кампании для их более качественного обучения.

Эти рекомендации справедливо натолкнули нас на мысль о проведении теста, в рамках которого мы решили объединить кампании в одну по устройствам и региональным таргетингам, а также дополнить их доступными релевантными таргетингами, разделив их по группам.

В зависимости от проекта и релевантности можно комбинировать любые из перечисленных вариантов:

1. Ключевые слова: объединяем бренд и небренд в одну кампанию, разделяя по группам.

2. Посетители сайтов, похожих на релевантных продукту.

3. Аудитории Яндекса по интересам, релевантным продукту.

4. Пользователи приложений, похожих на релевантных продукту.

5. Цели и сегменты Яндекс Метрики и Яндекс Аудиторий, которые вы можете настроить и подгрузить в кабинет с помощью этих инструментов.

Среди сегментов и аудиторий могут быть:

• MAC-адреса;

• аудитория на основе данных CRM;

• готовые сегменты:

  • Посетители, Похожие на посетителей, Достигли целей кампании, Похожие на достигнувших целей кампании;

  • для ecommerce — Похожие на покупателей, Брошенные корзины, Смотрели товары, но не купили;

• автоматические сегменты:

  • Новые посетители, Вернувшиеся посетители, Поисковый трафик, Рекламный трафик, Ссылочный трафик, Отказы, Неотказы, Трафик с mobile, Трафик с desktop;

• собственные цели и аудитории:

  • Цели Метрики, Сегменты по визитам, LAL на нужную аудиторию.

Подробнее про сегменты и профили пользователей — в справке Яндекса.

Результаты тестирования кампаний со множественными таргетингами

Мы ставили перед собой следующие задачи:

• снизить стоимость целевого действия;

• увеличить количество конверсий.

• Для основного теста мы взяли три продукта, для которых запустили отдельные кампании, объединяющие в себе самые релевантные таргетинги для каждого из них.

  Например, для продукта, связанного с коммерческой недвижимостью, добавили:

  • интересы «Аренда коммерческой недвижимости» и «Покупка коммерческой недвижимости»;

  • LAL на тематические сайты и сайты конкурентов,

  • аудиторию от клиента с базой потенциально заинтересованных пользователей, использующих другие продукты и релевантные ключевые слова.

Тестирование проводили в течение трех недель. Все три продукта — из сегмента b2b с ограниченной целевой аудиторией и относительно небольшим количеством заявок в месяц.

Средние бюджеты на эксперимент по одному продукту составили от 50 000 до 300 000 рублей. Во время проведения теста кампании оптимизировались только верхнеуровнево, корректировки по отдельным аудиториям не вносились.

Результаты получили следующие.

В результате мы получили прирост эффективности по двум из трех продуктов, при том что результаты до объединения таргетингов держались примерно на одинаковом уровне и не улучшались.

В третьем продукте эффективность просела, что также важно показать. Одной из причин могло стать добавление к работающей аудитории заинтересованных пользователей большого числа таргетингов, таких как интересы и ключевые слова, часть из которых оказалась менее релевантной.

Также параллельно мы запустили кампании для еще пяти продуктов (b2c и b2b) с таким же набором таргетингов, но без схожих форматов, разбитых по этим таргетингам, поэтому статистики для сравнения равных промежутков для них нет.

Пять из пяти этих запусков попали в плановое значение и показали результаты выше ожидаемых.

Выводы по результатам тестов

Мы получили преимущественно положительные результаты. Это подтверждает, что можно пробовать подход с объединением таргетингов в одной кампании и предлагать клиентам похожие эксперименты для повышения и улучшения отдельно взятых показателей или эффективности всего продвижения в целом.

Мы будем использовать такой подход в большем количестве наших размещений, в продуктах, где для нас и для клиента нет принципиальной важности в разделении аудиторий и вариантов таргетинга.

Анжелика Сарбаева руководитель группы по контекстной рекламе в СберМаркетинге

О чем важно помнить:

1. Аудитории можно разделять на уровне групп и вносить корректировки в зависимости от их эффективности. Если кампания работает на автостратегии, корректировка будет применяться к значениям настроек автостратегии конкретно для данной аудитории.

2. Сетевым кампаниям нужно время, чтобы обучиться, выделить наиболее целевую аудиторию и начать приносить заявки с показателем стоимости конверсии, который вы указали в настройках кампании или дешевле (если речь про стратегию «Максимум конверсий»).

3. Средний рекомендуемый срок обучения — от двух недель, а лучше — от трех. По опыту размещений, при холодном запуске РСЯ может показать неплохие результаты, но на новый качественный уровень она выходит после указанного периода обучения. По этой же причине не спешите отключать ее, если в первую неделю результаты вас не удовлетворили. Как вариант, можно просто снизить открутку на время обучения.