Сравниваем подходы к управлению ставками в Google Ads

Вопрос, какой способ управления ставками лучше или хуже, вечный и до сих пор остается дискуссионным. Многое зависит от целей и задач, которые нужно достичь и решить. Предлагаю углубиться в тему и проанализировать три варианта управления ставками в кампаниях Google Ads: ручное, с помощью сторонних сервисов и автоматические стратегии. Расскажу, в чем их принципиальные отличия, какие плюсы и минусы есть у каждого подхода и что они могут на конец 2020 года.

Ручное управление ставками

Начнем с самого распространенного варианта до недавнего времени, хотя некоторые маркетологи «старой школы» остаются приверженцами этого способа по сей день.

Основным и по большому счету единственным преимуществом ручного управления ставками является контроль. Для каждой группы объявлений или даже фразы можно установить индивидуальную ставку. Такой контроль чаще используют в нескольких случаях:

1. Чтобы управлять каждым элементом рекламной кампании на основе его конверсии в используемой системе аналитики.

2. Чтобы назначать ставки в зависимости от маржинальности товара или услуги, которой соответствует условие показа или группа. Этот подход не всегда обоснован, так как при широком ассортименте ключевая фраза может привести к продаже другого продукта. Например, по фразе «платье» могут купить брюки или набрать целую корзину разных товаров, включая и платье.

3. Когда существует четкая убежденность в том, что цена клика не может превышать определенное значение: «Пять рублей и не выше!».

Перейдем к недостаткам. На мой взгляд, их немало и во многих случаях они перевешивают.

1. Зачастую в большом аккаунте с десятками или сотнями кампаний и объявлений физически невозможно отслеживать все изменения и вовремя корректировать ставки.

2. Оптимизация ставок происходит по незначительному количеству метрик и параметров. Взглянем правде в глаза: часто всё ограничивается условием показа, типом устройства, соцдемом и географией показов.

3. Невозможно произвести оптимизацию с привязкой к конкретному пользователю. Поскольку статистика агрегируется на уровне объекта кампании, нет возможности, например, назначить ставку выше для потенциально более заинтересованного пользователя.

4. Неосознанно можно перегреть аукцион. Хотя стоит сказать, что размещение через Google Ads этому менее подвержено, чем через Яндекс.Директ, но тоже имеет место.

5. Часто решения могут приниматься субъективно, на основе «мне так кажется». Но не всегда «кажется» совпадает с реальностью.

Недостатки могут быть несколько сглажены при подключении к ручному управлению «Оптимизатора цены за конверсию».

Сторонние системы управления ставками

В середине 2010-x годов на рынке каждый год появлялось несколько сторонних систем управления ставками. Многие используют их и сейчас. Наиболее популярны Aytics, К50, Origami. Конечно, их применение в кампаниях Google Ads стало менее востребованным, чем для работы с рекламой Яндекс.Директа. Во многом это обусловлено позицией самого Google, который, повышая эффективность встроенных стратегий назначения ставок, стремится замкнуть всё на себе.

У сторонних систем управления ставками есть ряд преимуществ, прежде всего, перед ручным управлением:

1. Удобно работать с аккаунтами любого размера. Автоматизированные правила будут регулярно «пробегать» по всем кампаниями и корректировать ставки.

2. Можно настроить оптимизацию практически на любые показатели рекламной кампании, доступные в статистике.

3. При наличии готовых коннекторов в сервисы управления ставками удобно загружать данные практически из любой системы: от Яндекс.Метрики до CRM. Как следствие — не нужно вручную сводить десятки Excel-файлов.

4. Есть возможность не перерасходовать бюджет при должной настройке системы, чего не скажешь о ручном управлении.

5. Предусмотрены дополнительные возможности, например, массовое запланированное редактирование объявлений или проверка наличия разметки (если используются UTM-рефереры).

Разумеется, сторонние системы не лишены недостатков:

1. Прежде всего, это стоимость. Все сервисы платные. Не исключен вариант, что вы потратите на систему больше средств, чем сумеете сэкономить на оптимизации кампаний.

2. Возможности системы иногда можно заменить правилами, которые есть в самом Google Ads.

3. Метрики и параметры ограничены статистикой систем аналитики и не завязаны на пользователе.

4. Грамотная настройка для увеличения эффективности рекламы требует незаурядных способностей и глубокого понимания принципов работы самой системы.

Автоматические стратегии

Вычислительная мощь современных машин многократно выросла в сравнении с тем, что было лет 10 назад. Совершенствование алгоритмов машинного обучения привело к перерождению автоматических стратегий, особенно направленных на повышение отдачи от рекламы. Google — один из лидеров в области машинного обучения. И, естественно, разработчики применяют лидерство в этой сфере к своему самому доходному направлению — рекламе.

Автоматические стратегии во многом нивелируют недостатки рассмотренных ранее способов управления ставками.

1. Самое выгодное отличие — интеллектуальное назначение ставок. В Google Ads используется огромное количество данных, на основе которых система назначает ставки. Их гораздо больше, чем в предыдущих вариантах управления стратегиями. Установленная ставка привязывается к конкретному уникальному пользователю исходя из его предпочтений, ситуации, других сигналов и взаимодействия между ними.

2. Широкий ассортимент встроенных стратегий практически под любую задачу: от привлечения максимального количества трафика до оплаты за целевое действие.

3. Возможность использовать оплату за целевое действие: за покупку услуги или товара, привлеченный лид и т. д. Но увы, все это пока только для рекламных кампаний в КМС. Ждем для поисковых и других типов РК.

Есть и ложка дегтя в этом благолепии:

1. Нетривиальная задача — импорт целевых действий в Google Ads: от действий на сайте или в приложении до офлайн-конверсий. Готовых коннекторов мало или их просто нет.

2. Замкнутость на экосистеме Google. Если для Европы и США эта проблема не сильно актуальна, то для России более чем.

3. Для достижения результатов системе требуется обучение, которое может занять до нескольких недель. А если вносятся изменения в настройки стратегии, а также при изменении конверсий или создании принципиально отличных групп объявлений, обучение начинается заново.

4. Как бы умны ни были системы и алгоритмы, практика показывает, что их результативность прямо пропорциональна количеству целевых действий (при оптимизации по конверсиям). При недостатке данных не стоит ожидать высокой эффективности, однако она все равно может оказаться выше, чем при ручном управлении.

5. Любая автоматическая стратегия требует регулярного мониторинга. Настроить один раз и забыть — это пока мечты. Но справедливости ради скажу, что это касается всех вариантов управления ставками.

Какой выбрать подход

Развитие технологий неумолимо сказывается на всех областях жизни, не исключение и рынок рекламы. Ручное управление ставками постепенно уходит в прошлое под гнетом сторонних систем и автостратегий рекламных площадок. Оно проигрывает им как в эффективности по трудо- и времязатратам, так и по конечному результату. Не стоит бороться с прогрессом. Лучше разобраться в новых возможностях и применять современные технологии для достижения лучшего результата.

Если у вас остались сомнения, какой из способов выбрать, ответ простой — создайте эксперимент в Google Ads и сравните эффективность.