Как работает функция Smart Bidding в Google AdWords

Smart Bidding — модель интеллектуального назначения ставок, в основе которой лежит комплексный анализ большого (очень большого!) количества данных. При этом оценивается потребность пользователей, факторы, влияющие на поиск и выбор предложений, а также сами предложения от компаний. Это позволяет показывать пользователям наиболее релевантные рекламные объявления, а следовательно, прогнозировать вероятность конверсии и определять, когда и как корректировать ставки.

Преимущества Smart Bidding

Модель интеллектуального назначения ставок:

собирает информацию на основе пользовательского поиска;
учитывает прошлое поведение пользователей;
использует огромное количество сигналов действий пользователя (от языка поиска до выбора приложения для выхода в сеть);
анализирует сигналы комплексно, а не каждый отдельно;
прорабатывает контекст поиска (зачем пользователь ищет);
ставки назначаются непосредственно в ходе аукциона;
простой контроль и информативные отчеты.

Все это позволяет максимально эффективно оптимизировать ставки.

Какие данные анализирует Smart Bidding

Чтобы показывать объявления «идеальным» пользователям и корректировать ставки, система отслеживает десятки параметров, вот основные из них:

Параметр	Суть	Пример
Язык	Приоритет будет у рекламодателей, чей сайт и реклама соответствуют языку поиска.	Если пользователь ищет книгу на украинском, скорее всего, предложения на русском ему не интересны, и такие объявления не будут показываться.
Устройство для выхода в сеть и геолокация	Показ объявлений компаний, которые ближе всего к пользователю.	Пользователь ищет через смартфон гостиницу — в результатах будет ближайшая от его месторасположения.
Время и день недели	Ночью, как правило, ищут информацию (показ информационных объявлений), днем — оформляют заказ (коммерческих).	Бронь дорожек для боулинга чаще происходит в середине недели, нежели в начале — в зависимости от запроса система скорректирует показы объявлений, у которых вероятность конверсии наиболее высокая
Особенности рекламных объявлений	Учитываются предыдущие обращения и переходы по схожим предложениям.	Если раньше пользователь интересовался и/или покупал смартфон за $500, то теперь ему будут показываться объявления телефонов в ценовом диапазоне прошлой покупки.
История просмотров	Учитываются предыдущие поиски и просмотры контента.	Пользователь искал информацию о технике выполнения сложного упражнения, в дальнейшем он увидит объявления от спортклубов по индивидуальным и групповым тренировкам.
Демографические данные	На показ влияют пол, возраст, социальный статус, семейное положение, наличие животных и т. д.	Вероятность того, что женщина купит платье, выше, чем вероятность такой покупки мужчиной, и потому объявление будет показываться женщинам.
Офлайн-конверсии	Оптимизация рекламных кампаний на основе статистики по онлайн и офлайн-конверсиям.	Пользователь перед покупкой изучает сайт, оставляет заявку или звонит для уточнения вопросов (раньше после этого данные в статистике не учитывались), потом приезжает в магазин и покупает. Теперь же данные по офлайн-конверсиям можно включать в статистику, что помогает точнее оптимизировать кампании
Сезонность (доступно для поиска и КМС	Корректировка ставок и показ объявлений меняется, когда ожидаются существенные изменения конверсий в зависимости от времени года.	Если для продукта «то самое время», пользователь будет видеть сезонный товар, потенциальная конверсия которого вероятнее.

Скоро Google планирует внедрить дополнительные параметры:

рейтинги и отзывы мобильных приложений: чем лучше рейтинг, тем выше ставки и вероятность показа;
конкурентная цена (для торговых кампаний): приоритет для предложений по более выгодной стоимости. Чем выгоднее цена, тем выше вероятность показа и повышение ставки;
сезонные корректировки для торговых кампаний.

Именно эти данные помогают системе группировать пользователей в категории, подбирать релевантные объявления и корректировать ставки в зависимости от прогнозов конверсии.

Как начать использовать Smart Bidding

Для успешного применения интеллектуального назначения ставок нужно оценить, подходит ли вам Smart Bidding, выбрать стратегию и протестировать ее.

Шаг 1. Оценка целесообразности

Использование интеллектуального назначения ставок доступно и эффективно для всех компаний: крупных и не очень, для тех, кто давно на рынке, и новичков. И актуально, если ваша цель — увеличение количества конверсий.

Внедрять Smart Bidding имеет смысл, когда в аккаунте было не менее 30 конверсий за последние 30 дней, а для целевой рентабельности инвестиций — 50 конверсий за тот же срок. При этом отслеживание конверсий должно быть настроено корректно, чтобы получить точные результаты и качественные изменения.

Шаг 2. Выбор стратегии в рамках Smart Bidding

В рамках интеллектуального назначения ставок доступно четыре стратегии. Все они работают анализируя входящие данные, на основе которых выбирают оптимальную ставку в момент наибольшей вероятности конверсии:

	Целевая цена за конверсию	Целевая рентабельность инвестиций в рекламу	Максимум конверсий	Оптимизированная цена за клик
Суть	Система оптимизирует работу для получения большего количества конверсий по заданной цене.	Система устанавливает максимальную цену за клик для привлечения самых потенциально прибыльных конверсии, что и обеспечит заданную целевую рентабельность.	Призвана дать как можно больше конверсий в рамках заданного бюджета.	Автоматическая корректировка ставок, заданных вами вручную в зависимости от вероятности конверсии.
Когда применять	Знаете, сколько готовы потратить на привлечение лида (указываете приблизительную стоимость лида). Есть хорошая статистика в Google Ads. Хотите максимизировать конверсии без увеличения цены.	Если у интернет-магазина большой ассортимент. Если есть статистика в Google Ads. Важно: при выборе целевого значения рентабельности инвестиций ориентируйтесь на статистику соотношения ценности и стоимости конверсий. Повышать рентабельность рекомендуется не выше, чем на 30% от текущего значения.	Если ваша цель — увеличение конверсии при ограниченном и фиксированном бюджете.	Если нужно добиться максимум конверсий при сохранении контроля над ставками. При этом стоимость клика увеличивается не более, чем на 30% от установленной максимальной ставки.
Результат	Совпадение параметров: вероятность конверсии выше — позиция объявления выше — ставка выше, и наоборот.	Количество транзакций и доход при заданном уровне рентабельности инвестиций увеличивается.	Бюджет остается на прежнем уровне, конверсии растут, а цена привлечения лида снижается.	Ставка увеличивается, если есть сигналы о возможной конверсии; ставка снижается, если вероятность низкая.

Шаг 3. Тестирование

Используйте инструмент «Проекты и эксперименты», чтобы понять, какое управление ставками эффективнее. Как создавать такие тесты, читайте в материале о запуске экспериментов в Google Ads.

Эксперименты бывают показательными. К примеру, посмотрим на результаты внедрения стратегии «Целевая СРА». Количество кликов и показов упало, однако качество трафика выросло, что и привело к повышению коэффициента конверсии в два раза:

Для получения корректных данных потребуется от одной до трех недель.

Ищите наиболее эффективную стратегию на основе данных тестирования. Выбирайте лучший вариант и продолжайте тестировать до тех пор, пока не получите желаемый результат.

Результаты после внедрения Smart Bidding: опыт компаний

Выгоды от интеллектуального назначения ставок оценили гиганты из разных сфер:

SurveyMonkey: при базовом бюджете конверсии увеличились на 44%;
AliExpress: коэффициент конверсии вырос на 93%, а цена за конверсию снизилась на 46%;
Capterra: доход увеличился на 121%, показатель СРА уменьшился.

Однако интеллектуальное назначение ставок в русскоязычном сегменте иногда работает не так эффективно, как хотелось бы. Результаты почти всегда лучше в тематике бытовой техники и электроники. В остальных из-за отсутствия нужного количества данных полномасштабный анализ не всегда возможен.

Так, мы пробовали внедрить стратегию «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу» при работе с медицинскими товарами и товарами для дома. Не со всеми товарами срабатывало хорошо, но если постепенно увеличивать целевой ROAS, иногда получается поднять реальные значения ROAS в пару раз. Например, с 200 до 600% в зависимости от товара.

А вот при работе с магазином запчастей для телефонов интеллектуальное назначение ставок сработало хорошо: ROAS вырос на 325%, коэффициент конверсии увеличился на 184%, а цена за конверсию снизилась на 50%.

В другом нашем тестовом запуске использование Smart Bidding увеличило доход компании на 80% при том же уровне коэффициента конверсии и возврата маркетинговых инвестиций (он же ROMI) на 30% в среднем.

Пробуйте, чтобы оценить выгоду от Smart Bidding в полной мере и улучшить отдачу от своих рекламных кампаний.