Три технологических кейса по контекстной рекламе от «Островок.ру»

На РИФе в секции «Как появляются performance-кейсы?», организованной агентством Artics Internet Solutions, Дмитрий Никоненко из сервиса бронирования отелей и гостиниц «Островок.ру» рассказал о трех кейсах по контекстной рекламе. Все они связаны с автоматизацией и новыми технологиями.

Кейс 1: технологический

Развитие технологии, как правило, проходит через несколько этапов. Сначала появляется гипотеза, потом ее проверяют, затем создают прототип технологии и после успешного испытания прототип запускают в серийное производство.

В этом кейсе специалисты «Островок.ру» проверяли старую гипотезу: если увеличить трафик по ключевым фразам в точном соответствии, то эффективность рекламы вырастет.

Специалисты взяли по одной кампании в Директе и AdWords с достаточным количеством трафика (это должно обеспечить достоверность результата) и вручную добавили в них ключевые фразы в точном соответствии. В качестве базового KPI — метрики полноты — взяли 85% трафика по фразам в точном соответствии.

Так выглядел рост трафика по «точным» фразам в Google и Яндексе:

А вот как это отразилось на средних позициях, CTR и СРС. В Яндексе средняя позиция выросла, а в Google то росла, то падала.

Средняя позиция в Яндексе и Google

CTR в Google AdWords колебался, но динамика была скорее положительной. В Яндексе рост заметнее.

CTR в Яндексе и Google

Средняя стоимость клика — главный показатель для этой гипотезы. В Яндексе CPC остался на том же уровне, а в Google снизился.

CPC в Яндексе и Google

В итоге в AdWords снизился CPC, а в Директе выросли средняя позиция и CTR.

Результаты тестирования гипотезы итого

Такие результаты обусловлены правилами аукционов в Яндекс.Директе и Google AdWords. Отбор, ранжирование и стоимость размещения зависят от показателя качества объявления. На него, в свою очередь, влияет релевантность пользовательского запроса ключевой фразе. Вероятно, что релевантность у ключа в точном соответствии выше, чем в широком. Таким образом, при увеличении доли фраз в точном соответствии показатель качества объявлений также растет, а объявления получают преимущество в аукционе. В Яндексе это выразилось в том, что выросли CTR и позиции, хотя CPC не снизился. С другой стороны, рост CTR компенсировал несостоявшееся снижение цены клика. В Google AdWords CPC заметно снизился.

Поскольку есть положительная динамика, изменения решили внести в остальные кампании. Но делать это вручную долго и дорого, поскольку семантика разношерстная, а кампаний много. Поэтому процесс нужно было автоматизировать.

Семантика, объявления, ссылки, расширения и дополнения для «Островок.ру» генерируются по определенным правилам. На слайде ниже — два из них.

Правила генерации семантики и объявлений

Как генерировали «точную» семантику

Для обработки взяли поисковые запросы хотя бы с одним показом по фразам в широком соответствии и для них создали правила. Основные сложности возникли с обработкой падежей и схлопыванием разных названий одного и того же места в одно правило.

Прототип генератора семантики

Этот прототип показывал, какую часть запросов покрывали правила.

Прототип

В итоге заработал сервис, который автоматически получает все новые запросы, создает на их основе правила для последующей генерации семантики и объявлений. Эти правила проходят модерацию специалиста. Одобренные правила добавляются в базу и генерируют семантику.

Серия

Таким образом, гипотеза привела к развитию полноценной системы для автоматизированного обновления семантики.

Кейс 2: печальный

В «Островок.ру» работала простая система биддинга: если группа объявлений рентабельная, то ставки повышаются для увеличения трафика, если рентабельность снижается, то и ставки уменьшаются. И когда в очередной раз специалисты обновляли алгоритм системы, допустили опечатку в коде. Это привело к тому, что ставки в кампаниях для РСЯ взлетели. Любопытно то, что цена клика выросла, а трафика больше не стало. Это выглядело так:

Трафик в РСЯ

То есть рекламодатель стал платить больше за тот же трафик. Этого было достаточно, чтобы понять, что для объявлений в сетях не имеет смысла устанавливать ставку выше, чем 100% охвата.

Кейс 3: современный

Этот кейс о работе с аудиториями в поисковой рекламе и силе сегментации.

Зачем работать с аудиториями в поиске? Лояльный клиент при возникновении аналогичной потребности придет к вам, а не в Яндекс или Google. Но не каждый клиент по умолчанию становится лояльным, даже если имеет позитивный опыт работы с компанией. Большинство из них все равно продолжают искать те же самые услуги и продукты в поисковиках. Задача рекламодателя — помогать клиенту, даже когда он ищет на чужом сайте. Для этого можно использовать поисковый ремаркетинг и аудитории.

Как это обычно происходит: рекламодатель создает аудиторию из всех клиентов, запускает поисковый ремаркетинг и устанавливает повышающий коэффициент для ставок. И в целом это работает довольно неплохо: конверсия и рентабельность у таких аудиторий выше.

Сравнение аудиторий

Но всегда можно сделать лучше и точнее, например, разбив аудитории на группы. В этом кейсе специалисты «Островок.ру» протестировали временные когорты: в зависимости от того, когда была последняя активность клиента, его помещали в определенную группу.

Временная когорта Островка

При этом если последняя конверсия у cookie клиента зафиксирована в 2017 году, а сам клиент сделал конверсию в 2018 году, то клиент попадал в группу 2018 года.

Затем в поисковой рекламе для этих аудиторий устанавливали корректировку ставок +50%. На слайде ниже — результаты эксперимента с одной семантической группой. Видно, что разные когорты показывают различные значения CR, но в целом они положительные. Однако не всегда увеличение конверсии позволяет компенсировать повышенные ставки. Иногда рентабельность продвижения может снизиться.

Результаты одной семантической группы

Заметно, что чем ближе конверсия была к текущему моменту, тем выше конверсия и ROI.

Результаты для другой семантической группы похожи.

Результаты для второй семантической группы

Выводы

  1. Не все аудитории одинаково полезны. Задача технологий — найти те, что лучше работают для определенной семантической группы.
  2. Чем ближе конверсия аудитория к текущему моменту, тем выше конверсия по аудитории.
  3. Повышенная конверсия не всегда компенсирует увеличение цены клика.
  4. Управлять модификаторами ставок для аудитории лучше по их ROI, т. е. аналогично обычному биддингу.
  5. Аудитории должны быть большими. Иначе будет недостаточно данных, чтобы сделать верные выводы и принять правильное решение.

Что еще можно делать с аудиториями

  1. Сегментация позволяет разделять аудитории по эффективности. Поэтому аудитории надо резать вглубь. Например, по социально-демографическим параметрам, поведению (куда ездили, что покупали). Автоматических систем для этого нет, поэтому будущее — за созданием инструментов, которые в полуавтоматическом режиме будут формировать аудитории, сравнивать их между собой и находить лучшие.
  2. Искать похожие. «Островок.ру» тестировал look-alike аудитории. Но, во-первых, полученные данные оказались недостоверными, поскольку специалисты использовали разное соотношение точности охвата. Во-вторых, команда заметила странную закономерность: чем выше охват, тем лучше у них результаты и ROI.
  3. Креативно использовать с локальным геотаргетингом.
  4. Покупать данные у внешних провайдеров.

Аудитории — это один из современных и мощных рычагов для развития performance-маркетинга.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: