Как управлять ставками в Яндекс Директ и Google Adwords?

Оригинал статьи

Как работает аукцион Яндекс Директ на примере с самоварами

Геннадий Петрович продает самовары, себестоимость самовара 1000 рублей, а продает он их за 2000, следовательно, с каждого самовара имеет 1000 рублей прибыли.

Геннадий Петрович понимает, что часть прибыли из 1000 рублей он может потратить на привлечение клиента. Он приходит на аукцион Яндекс Директ, где в центре сидит аукционист, а в зале сидят такие же торговцы самоварами, как наш Геннадий Петрович, назовем их участниками аукциона. Тем временем в коридоре стоят посетители, желающие приобрести самовар, и поочередно заходят в зал аукциона, чтобы получить предложения от участников.

Суть аукциона в том, что аукционист, перед тем как запустить каждого покупателя в зал участников, принимает от всех участников бумажки, на которых написано, сколько они готовы заплатить за то, чтобы показать посетителю свой самовар.

Геннадий петрович пишет на бумажке 1000 рублей и передает ее аукционисту. Аукционист, после того как принял бумажки от всех участников, выбирает только 3-х участников с наибольшей предложенной ценой и предлагает им показать свои самовары посетителю. В этом списке Геннадий петрович занимает 1-ое место, так как он предложил самую высокую цену — 1000 рублей. Участники ниже предложили 100 рублей, 90 и 80 рублей соответственно.

Геннадий Петрович — 1000 руб

2-ой участник — 100 руб

3-ий участник — 90 руб

4-ый участник — 80 руб

...

Далее в зал запускается один посетитель и первым к нему подходит наш Геннадий Петрович, чтобы показать свой самовар. Посетителю самовар не нравится, и он его не покупает, но Геннадий Петрович отдает аукционисту 84 рубля за показ своего самовара. Далее посетителю показывают свои самовары 2-ой и 3-тий участники, но посетитель также ничего не покупает и выходит из зала, а 2-ой и 3-тий участники платят 81 и 80 рублей соответственно.

Отвлечемся от самоваров на механизм расчета оплаты за показ самовара

У нас есть 3 места в рекламной выдаче Яндекс Директ, каждое место получает разное количество кликов относительно остальных 2-х мест.

На 1-ом месте вы получаете 100% из возможных кликов
На 2-ом 85% кликов
На 3-ем 75% кликов

Следовательно, за 75% кликов все должны платить одинаково, так как их получают все 3 места. За разницу кликов между 3-им и 2-ым местами ( 85% - 75% = 10% ) цена на клики должна быть дороже. Таким же образом цена будет дороже и за разницу между 1-ым и 2-ым местом ( 100% - 85 = 15% ). На этих принципах и строится расчет стоимости кликов.

Рассмотрим формулу расчета максимальной ставки Яндекс Директ для 1-ого места, но уже со знанием теории.

Стоимость показа 1-ого участника = Ставка 4-ого * 0,75 + Ставка 3-его * (0,85 - 0,75) + Ставка 2-ого * (1 - 0,85)

То есть тот, кто платит за первое место, платит за 75% кликов по ставке 4-ого участника, далее доплачивает за 10% кликов, которое дает 2-ое место, но уже дороже и еще доплачивает за 15% кликов, которое дает первое место, последние самые дорогие.

Соответственно ставки 2-ого и 3-его участников рассчитываются, как:

Стоимость показа 2-ого участника = ( Ставка 4-ого * 0,75 + Ставка 3-его * (0,85 - 0,75)) / 0,85
Стоимость показа 3-его участника = Ставка 4-ого

Это урезанные формулы, в которых оставлена только суть, на самом деле все сложнее, вы можете «поиграться» с аукционом в онлайн-калькуляторе, который сделал Андрей Белоусов.

Скажем так, для того, чтобы производить назначение ставок Яндекс Директ, вам не обязательно разбираться в расчетах и механизме аукциона, просто читайте далее. Но если вы человек дотошный и хотите разобраться во всем самостоятельно, то хороший материал представлен в официальной документации.

Вернемся к самоварам, напомним, что Геннадий петрович выставил ставку в 1000 рублей и заплатил за показ 84 рубля. Участник на 2-ом месте заплатил 81 рубль при ставке в 100 рублей и участник на третьем заплатил 80 рублей при ставке в 90 рублей. Запишем данные в таблицу.

Как производились расчеты?

Стоимость показа 1-ого участника = Ставка 4-ого * 0,75 + Ставка 3-его * 0,1 + Ставка 2-ого * 0,15 = 80 * 0,75 + 90 * 0,1 + 100 * 0,15 = 84 рубля
Стоимость показа 2-ого участника = ( Ставка 4-ого * 0,75 + Ставка 3-его * 0,1) / 0,85 = ( 80 * 0,75 + 90 * 0,1 ) / 0,85 = 81 рубль
Стоимость показа 3-его участника = Ставка 4-ого = 80 рублей

Хорошо, с расчетами разобрались, теперь новая задача, после первого аукциона Геннадий Петрович прикидывает, что если он будет платить по 84 рубля за каждый показ своего самовара посетителю, то минимум 1 из 12 посетителей должен покупать у него самовар иначе он уйдет в минус.

Расходы = 84 рубля * 12 показов = 1008
1008 > 1000 прибыли с продажи одного самовара

Геннадий Петрович смекает, что ему нужно понимать, сколько посетителей будут конвертироваться в покупателей, он предполагает, что это будет 1 из 12, то есть ~8%, и рассчитывает оптимальную ставку по формуле:

Ставка = Прибыль с продажи * Процент конверсии из показов в продажи
Ставка = 1000 рублей * 0,08 = 80 рублей

То есть, что такое 80 рублей? Это прибыль, которую Геннадий Петрович получает с каждого показа самовара посетителю, при условии, что 1 из 12-ти посетителей покупает самовар. Мы теперь как-бы рассматриваем прибыль не на уровне продаж, а на уровне показов — осознайте это.

Далее на протяжении 20-ти посетителей Геннадий Петрович назначал ставку 80 рублей и получил только 12 показов самовара, так как не всегда его ставка попадала в тройку самых высоких ставок всех участников. Из 12-ти показов Геннадий Петрович получил 1 продажу, но при этом заплатил 500 рублей за показы. Еще раз повторим, что Геннадий Петрович платил за каждый показ не по 80 рублей, а меньше, рассмотрим на примере одного аукциона.

Итого прибыль составила 1000 прибыли с продажи самовара - 500 расходов на показы = 500 рублей

Геннадий Петрович угадал с конверсий из показов в продажи и получил максимально возможную прибыль. Это свойство аукциона Яндекс Директ, вам выгодно покупать любой показ, если он стоит меньше, чем ваша прибыль с показа. Если бы Геннадий Петрович ошибся и рассчитал ставку с конверсией 16%, а не 8%, то ставка бы была 160 рублей.

Ставка = 1000 рублей * 0,16 = 160 рублей

То есть Геннадий Петрович покупал бы клики за 160 рублей, когда прибыль с одного клика составляет 80 рублей, вот почему так важна точность расчетов.

Все, вот и весь аукцион. Для простоты примера использовано много допущений, но сути не меняет.

Весь этот рассказ сводится к простой формуле оптимальной ставки:

Ставка = Прибыль с продажи * Конверсия

В случае с контекстной рекламы, это конверсия из кликов в продажи. Если вы рассчитаете ставку по формуле выше, то получите максимальную прибыль.

Почему раньше все было просто, нужно было только задать любую ставку и считать профит? — Раньше конкуренция была ниже. Например, вспомните пример выше, когда Геннадий Петрович поставил ставку 1000 рублей и заплатил за показ 84 рубля - так было раньше. Но со временем конкуренция «разогревается», появляются игроки, которые увеличивают конверсию своего лендинга, снижают цены, расширяют ассортимент, следовательно, они конвертируют уже не 1 из 12 показов, а 1 из 3, тогда ставка будет рассчитываться, как

1000 рублей прибыли с самовара * 0,3 = 300 рублей

В этом случае эффективные игроки вытесняют остальных, и такие как Геннадий Петрович встают перед выбором либо уходить с рынка, либо быть эффективным и грамотно рассчитывать ставки.

Какие нюансы присутствуют в расчете оптимальной ставки?

• Конверсия меняется в зависимости от сезонности, дня недели, от конкурентов в рекламной выдаче, от погоды, от состояния экономики и бесконечного количества других факторов;
• Недостаток данных, например, если по ключевому слову был один клик и одна конверсия (продажа), то не факт, что теперь конверсия будет при каждом клике, к этому мы еще вернемся ниже;
• Конверсия меняется в зависимости от цены на товар. Если ваша цена ниже среднерыночной, то конверсия будет выше, а если выше, то наоборот. Тут же возникает проблема, что наша прибыль меняется в зависимости от цен, следовательно нам нужно искать оптимум между количеством продаж и ценой;
• Как все эти данные регулярно собирать и обновлять ставку;
• Если ваш сайт есть в ТОП3, то вам не всегда выгодны показы по контекстной рекламе;
• Любое отклонение в расчетах ставки съест вашу прибыль;

Инструменты оптимизации Яндекс Директ

Как автоматизировать процесс расчета ставок? Рынок предлагает следующие решения:

Биддеры — присутствуют в сервисах elama.ru , directmanager.ru и др.

Рассмотрим первые, биддеры — они не имеют смысла в текущем устройстве аукциона Яндекс Директ. По факту, внутри биддера вы указываете максимальную ставку, которую вы с таким же успехом могли бы указать и внутри интерфейса Яндекс Директ и ничего не изменится! Почему их используют? — От непонимания механизма аукциона.

Cервисы назначения правил — K50-правила, самописные скрипты, правила в Adwords

Рассмотрим способ управления кампаниями через назначение правил, это уже более имеет смысл. Например, у нас есть правило, которое отключает слова с более чем 100 кликами и отсутствием конверсий. Но в хороших семантических ядрах хвост из низкочастотных запросов тянется очень далеко и, если ждать, пока каждое ключевое слово наберет 100 кликов, то можно обанкротится! То есть, грубо говоря, правила оптимизируют примерно 20% от возможного потенциала. А более сложные системы из правил сложны в использовании и слишком громоздкие в управлении.

Оптимизаторы конверсий — K50, Origami, Alytics и другие

Следующие, оптимизаторы конверсий, это наиболее продвнутые решения, но дорогие, например K50 стоит 50 т.р./месяц, а Origami 10 т.р./месяц. Если прикинуть, что они могут в среднем увеличить эффективность на 10%, то выходит, что K50 рационально использовать от 500 т.р., а Origami от 100 т.р.

Мы пробовали внедрить все 3 оптимизатора, Origami и Alytics имеют довольно ограниченный функционал, их внедрить не получилось. Оговорка, мои выводы об оптимизаторах НЕ базируются на специально-проведенном исследовании! Мы брали каждый оптимизатор и пытались внедрить на 1-2 проекта в пары недель (на основании истории кликов), и если толку с этого было мало, то уходили.

K50 лучший оптимизатор, лучшая поддержка, но, чтобы использовать его потенциал на 100%, нужна достаточно высокая компетенция, так внутри интерфейса много настроек.

Есть еще Adlens и MarinSoftware, их стоимость начинается от 200 т.р в месяц., их рационально использовать при бюджете от 1 млн., но, думаю, в статье мы их опустим.

Обратим ваше внимание на внутренние инструменты оптимизации Adwords и Яндекс Директ, они работают не хуже, чем внешние и просты в настройке, но имеют ограничения.

• Во первых в рамках кампании должно быть как минимум 30 конверсий в месяц и они должны быть равномерно распределены по ключевым слова, что бывает далеко не всегда.
• Во вторых в Яндекс Директ нельзя импортировать сторонние данные, например, звонки, офлайн-продажи, отложенные продажи.
• В третьих требуется, чтобы в одной кампании находились ключевые слова примерно из одной категории товаров.

В реальной ситуации подстроится под такие требования довольно сложно.Как выставить максимальную ставку в Яндекс Директ?

Рассмотрим самые простые механизмы, которые можно повторить в Excel и взять на вооружение для самостоятельной оптимизации Яндекс Директ.

Напомним формулу

Ставка = Средний чек * Доля маржи в среднем чеке * Конверсия

Давайте попробуем рассчитать ставки для категории товаров Лего и для ключевого слова внутри данной категории. Например, мы знаем, что в среднем по категории игрушек Лего конверсия из клика в продажу составляет 2% и средний чек 3600 рублей. В этой же категории есть ключевое слово «купить лего дупло», средний чек которого составляет 9000 рублей, а конверсия 4%. Давайте попробуем рассчитать эти два случая по нашей формуле при условии, что наша маржа в среднем чеке составляет 30%:

0,02 * 3600 * 0,3 = 21,5 руб
0,04 * 9000 * 0,3 = 108 руб

Напомним, что в формуле проценты переведены в доли, например 30% = 0,3 или 2% = 0,02

Все, мы рассчитали ставки для категории и для ключевого слова, но есть проблема: у ключевого слова всего 10 кликов, это очень мало, рассчитаем его погрешность в Excel по формуле:

√(1 - Конверсия) / (Конверсия * Количество кликов)
Считаем в Excel
=КОРЕНЬ((1-0,02)/(0,02*10)) = 221%

То есть конверсия при 10-ти кликах может отличаться от реальной в 2 раза, а любая погрешность съедает вашу прибыль. Рассмотрим, как меняется погрешность в зависимости от числа кликов.

Нам нужен какой-то механизм, который будет заполнять недостающую часть данных у ключевого слова данными из категории. Этот механизм называется пуллинг и его формула:

Конверсия слова = Количество конверсий у слова + k-пуллинга / Количество кликов у слова + (k-пуллинга/ Конверсия категории)

k-пуллинга — регулирует влияние прогнозной величины на итоговую конверсию, возьмем единицу по умолчанию. Это значение нужно подбирать отдельно под каждый кейс путем перебора и снижения погрешности на двух периодах, но сейчас это усложнит ваше понимание, поэтому просто используйте — 1.

Рассмотрим работу пуллинга на примере — интуитивно поймите, как он работает!

Применим пуллинг для нашего кейсе с Лего

(10 * 0,04) + 1 / 10 + (1 / 0,02) = 1,4 / 60 = 0,023

Другими словами, мы взяли конверсию категории 2% и прибавили к ней 0,3%, так оценивается влияние 10-ти кликов ключевого слова — в 0,3%, если бы кликов было 80, то мы бы прибавили уже не 0,3% а 1,2%, давайте посчитаем:

(80 * 0,04) + 1 / 80 + (1 / 0,02) = 4,2 / 130 = 0,032

То есть чем больше кликов получает ключевое слово, тем оно менее зависимо от конверсии категории.

Окей, с конверсией разобрались, а что делать со средним чеком? Используем аналогичную формулу пуллинга.

(Средний чек слова * Количество транзакций слова + 1 * Средний чек категории) / (Количество транзакций слова + 1)

Смотрим, как это работает

Пример с Лего при 80-ти кликах.

(9000 * (80 * 0,02) + 0,5 * 3600) / (80 * 0,02) + 0,5 = 16 200 / 2,1 = 7 700 руб

Как вы видите средний чек тоже начал сглаживаться с ростом транзакций. Теперь нам нужно как-то все наши новые знания применить на деле с помощью формул Excel.

Заметьте, что мы используем данные от частного к общему, то есть сначала мы используем данные по ключевому слову, если их не хватает, то берем данные по категории, если не хватает данных по категории, то берем средние данные по сайту.

Рассчитаем оценочную конверсию

Начинаем конструкцию с того, что известно всегда — средняя конверсия сайта и средняя конверсия по категории, так будет удобнее строить конструкцию в excel.

 =(Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта)) 

Добавляем сценарий, когда нет данных по URL используя функцию IFNA(значение; значение если нет данных)

=IFNA(
        (Количество конверсий по URL + 1 ) / (Количество кликов по URL + (1/ Средняя конверсия сайта));
        Средняя конверсия сайта
    ) 

И добавляем данные по ключевому слову

=IFNA(
(Конверсия по ключевому слову + 1 ) / (Клики по ключевому слову + (1/ 
        IFNA(
            (Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));
            Средняя конверсия сайта
        )
    ));
    IFNA(
        (Количество конверсий URL + 1 ) / (Количество кликов URL + (1/ Средняя конверсия сайта));
        Средняя конверсия сайта
        )
)
) 

В итоге имеем

Все, не так страшен серый волк, средний чек считается аналогично

=IFNA(
    (Средний чек URL * Количество транзакций URL + 0,5 * Средний чек сайта) / (Количество транзакций URL + 0,5);
    Средний чек сайта
) 

И сделаем расчет оптимальной ставки в Яндекс Директ

=Прогнозная конверсия * Прогнозный средний чек * Доля маржи в среднем чеке

Пример расчетов можно найти по ссылке в Google SpreadSheets

Для того, чтобы не загружать статью пятиэтажными формулами, более подробно тема раскрыта в другой статье.

Как вы заметили, точность расчетов напрямую влияет на прибыль, поэтому она должна быть максимально высокой. Для того чтобы снизить погрешность прогноза конверсии, нужно собирать как можно больше данных.

• на конверсию влияет время, так как в декабре покупают лучше, чем в январе.
• на конверсию влияет уровень вашей цены на товар, ведь если у вас стоимость ниже среднерыночной, то вероятность продать выше
• в плохую погоду пицца продается лучше
• почему бы не использовать трафик с органического поиска для прогнозирования конверсии для ключевых слов, чтобы увеличить точность

Как вы видите, задача становится нетривиальна и требует многих исчислений и данных, в Excel все это считать слишком затратно. K50 решает этот вопрос, но использует не все данные, мы у себя в агентстве пишем кастомные решения на Python, в следующий раз напишем статью, о том, как применяем машинное обучение в прогнозировании конверсии.

Авторы статьи: Алексей Фирстов и Павел Корякин

Вопросы, комментарии к оригиналу статьи