Главное Свежее Вакансии   Проекты
😼
Выбор
редакции
750 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

«Нас 6 лет пытаются заменить и ни черта не получается»: история Yagla

Когда в 2013 году мне пришла идея подменять контент сайта под запросы из контекстной рекламы, я не предполагал, во что это выльется. Но самый большой парадокс в том, что до сих пор на рынке нет полноценного аналога.

Чем отличается Yagla, какие у неё есть возможности для рекламодателей и почему пока никто не может сделать что-то подобное — в этой статье.

Yagla против подмены контента


Помните, как несколько лет назад на рынок ворвался сервис обратного звонка CallBackHunter? Уже через полгода у него было как минимум три-четыре аналога, не уступающих по функционалу.

И так чего не коснись в digital: конструкторы лендингов, онлайн-чаты, сервисы коллтрекинга росли как грибы. Первопроходцев быстро копировали, улучшали и добавляли новые возможности.

В случае с Yagla не так. С того момента, как мы вышли на рынок (прошло 6 лет), появлялись конкуренты, но они исчезали, не успев толком разогнаться.

Ну а когда кто-то заявляет «я такое за пару часов на коленке сварганю» — смеюсь в голос. Именно поэтому мы не воспринимаем всерьез скрипты подмены по utm-меткам, динамические заголовки в конструкторах лендингов и даже Google Tag Manager.

Объяснение этому простое. Дело не в подмене контента как таковой. Точнее, не только в ней.

Механизм намного больше. Подменяемый контент в чистом виде, без сопутствующих деталей — как симулятор гонок. Реалистично, дух захватывает, но движения ноль. И вот почему.


Про статистику и аналитику

Какая измеримая задача у маркетолога? Получить n-ное количество целевых действий (звонков / заявок / заказов) за определенное время по n-ной цене — возьмем для примера контекстную рекламу.

Для этого он тестирует связки «ключевые фразы / таргетинги — объявления», анализирует результаты, вносит корректировки, снова тестирует, анализирует и так далее. Процесс фактически бесконечный.

А теперь вопрос: нафига нам вообще какой-то инструмент, если мы не можем понять его эффективность? Да, он работает, но как? Это в обиходе мы взяли молоток, забили гвоздь, повесили на него крючок — вот результат.

В маркетинге не так. Здесь даже если что-то поменялось в лучшую сторону (например, была конверсия сайта 5%, стала 10%), глупо аплодировать, пока не поймешь — а что именно дало такой рост.

Так вот, в случае с подменяемым контентом его внедрение без аналитики — пустая трата времени. Даже про не удобство процесса (о нем я скажу позже), а про сбор статистики — как измерять эффективность работы подмен — вот что я всегда спрашиваю у авторов очередного скрипта или поклонников Google Tag Manager.

Как вы поймете, что ваша гипотеза сработала? Ответ — никак. Либо это архисложно для простого пользователя — с помощью невероятных «костылей».


Про тесты (a/b тестирование)

Всё, что вы написали в значениях подменяемых элементов — это гипотеза. Как бы вы не были уверены, что составили крутое УТП, вы не можете быть на 100% уверены, что оно «выстрелит».

Бывает так, что значительного эффекта специалист добивается за 2-3 итерации. Это значит, написал первый вариант текстов подмен, протестировал, понял, что их можно улучшить, поправил формулировку, снова запустил тест, и так далее.

Что с тестами у «заменителей»? Опять ничего.

Это два фундаментальных отличия — чего нет у скриптов по utm-меткам, конструкторов и Google Tag Manager.

Дальше я расскажу, как мы это всё реализовали в Yagla, с чего начали и к чему пришли за 6 лет.

Эволюция от мультилендингов к гиперсегментации


В 2013 году мы с командой единомышленников начали с простенького скрипта подмены заголовков на посадочных страницах под запросы пользователей.

Результаты превзошли ожидания. После потолка в 9-10% конверсии в заявку это были 35-40% в отдельных тестах. Подчеркну: на приличных объёмах трафика, когда было, например, 100 лидов в месяц, стало 400.

Вот два примера.

Для одного из автоломбардов настроили подмены по запросам, связанным со скупкой и обменом подержанных автомобилей.

Объявление по запросу «Скупка подержанных автомобилей» ведёт на одну версию страницы.



Объявление по поводу обмена — на другую.



Отличается только заголовок. Даже призыв к действию на кнопке тот же, хотя по логике во втором случае надо было написать про варианты обмена, а не цену выкупа. При этом конверсия в заявку через месяц выросла с 7,5% до 12%. Вот что значит магия заголовка.

Когда компания предлагает несколько видов услуг, это работает идеально. Или если нужна персонализация под конкретную модель.

Пример № 2 — мастерская по ремонту телефонов / планшетов, где кроме заголовка менялась картинка с конкретной моделью.

Заголовок под запрос «Ремонт iPhone 6»:


Заголовок под запрос «Ремонт iPad 2»:


Этот подход я назвал мультилендингами — страницы с динамической подменой контента.

Минусы:

  1. Сложная настройка под рекламную кампанию.
  2. Тяжело управлять результатами.
  3. Вручную надо пересчитывать статистику.

Слишком много «костылей» и лишних действий.

В итоге мы пришли к мысли сделать полноценную систему, чтобы можно было:

  1. Импортировать рекламные кампании.
  2. Группировать фразы.
  3. Размечать для подмены любой элемент страницы.
  4. Учитывать изменения на ходу (добавились, удалены или приостановлены фразы / объявления).
  5. Собирать статистику по переходам и конверсиям.
  6. Запускать A/B-тесты подмены с оригиналом, либо подмены № 1 с подменой № 2.

И это всё в одном месте.

Параллельно я знакомился и общался с ведущими экспертами на рынке контекстной рекламы в России. Отрасли явно не хватало продукта, который бы не заставлял специалистов (да и просто желающих эффективно работать с контекстной рекламой) переучиваться и позволял бы им на базе своих навыков повышать конверсию.

Так мы и придумали Yagla. Совместились потребность собственная и потребность рынка.

Начали с «Яндекс.Директа».

Во-первых, достаточно простая техническая реализация. Открытая система API «Яндекса» позволяла сделать синхронизацию сервиса с рекламными аккаунтами и вытаскивать запросы пользователей. Во-вторых, «Яндекс» безусловный лидер по платному трафику на тот момент.

Забегая вперёд, скажу, что с Google оказалось намного сложнее работать: полноценная реализация подмен для рекламной кампании в Google Ads растянулась у нас на полтора года.

Как это работает

1. Yagla через API получает ключевые фразы из рекламной кампании.

2. Дальше прямо в интерфейсе системы, в визуальном редакторе пользователь отмечает элементы своего сайта, которые хочет подменять:


Разметить можно всё что угодно. При этом мы рекомендуем остановиться на конверсионных элементах, куда вписано ваше ценностное предложение. Обычно это заголовок, подзаголовок.

3. Ставим код Yagla на посадочную страницу.

4. В таблице связок прописываем подмены под ключевые фразы.

На скриншоте ниже слева отображаются объявления, дальше — ключевики под эти объявления как они есть в вашей рекламной кампании. В следующем столбце прописываем значения подмен под каждую группу.


Более развернутая картинка:


В режиме предпросмотра можно увидеть, как всё будет выглядеть на сайте. К примеру, подменяемый заголовок значительно длиннее исходника, из-за чего съезжает вёрстка. Тогда уменьшаем размер шрифта.

От любой группы можно отцепить любую фразу (или несколько фраз) и прописать под неё отдельное значение подмены. Либо, наоборот, объединить ряд запросов, особенно когда кампания настроена по принципу «один запрос — одно объявление».

На уровне рекламной кампании всё будет работать точно так же, как и до настройки Yagla. А вот при переходе на посадочную страницу пользователи будут видеть разные предложения. Соответственно тому, что мы указали в значениях подмен.

5. В системе можно запустить A/B-тесты — каждая подмена сравнивается с оригиналом страницы, либо две подмены между собой. Половина пользователей при переходе с конкретного объявления видит одну версию страницы, вторая половина — другую версию. Так мы понимаем эффективность проекта.

Если результат работы подмен не устраивает, переписываем их значение и снова запускаем в тест. Здесь же, в редакторе подмен, для каждой группы есть статус теста и статистика по переходам / конверсии в процентах и натуральном выражении.


Ок, техническую сторону разобрали, вернемся к методике.

Пример с автоломбардом и ремонтом телефонов (см. выше) я называю механическим подходом. Когда компания предлагает несколько видов услуг, это работает идеально. Или если нужна персонализация под конкретную модель товара, под конкретную геолокацию.

Механический подход дает отличную отдачу под узкоцелевые запросы — клиент четко формулирует, что хочет. Например:

«Клапан предохранительный 17с28нж»

«Замена стекла iPhone 6»

«Перевозка грузов Пермь-Москва»

Вот пара кейсов на эту тему:

Как в 13 раз сократить стоимость заявки с помощью механической подмены контента

Как в 7 раз повысить конверсию сайта в B2B. Кейс по продаже промышленного оборудования

Но что делать с общими запросами вроде «Ремонт квартир в Москве» или «Купить пластиковые окна»?

Непонятно, какая квартира у клиента, на какой бюджет он рассчитывает. Что в таком случае писать в заголовке? Не напишешь же просто «Ремонт квартир в Москве», ибо зачем делать подмены, если в исходнике и так то же самое.

А взять рекламную сеть «Яндекса», контекстно-медийную сеть Google или рекламу во «ВКонтакте» или в Facebook. Там вообще запросов нет, одни таргетинги.

Даже модный формат 4U может не сработать. Потому что он выстреливает только при понимании, кто стоит за конкретным запросом, какая у него потребность и какими критериями выбора он руководствуется.

Иначе получается вот такая ерунда.


Так мы пришли к пониманию, что дело не в подмене под запрос. Дело в попадании в потребность посетителя. Поэтому тем, кто в панике пишет нам: «Ребята, у меня 10 тысяч запросов. Под каждый писать подмену?» я отвечаю, что торопиться не надо.

Лучше начать с малых объёмов. Возьмите статистику по работающей кампании и отберите 80-100 фраз, которые уже дают больше всего трафика, и с них идёт больше всего заявок.

Во-первых, это самая большая точка роста.

Во-вторых, чем больше трафика, тем быстрее можно провести тесты и получить статистически достоверные данные.

В-третьих, так проще описывать сегменты и ставить по ним гипотезы. Писать подмены одновременно под несколько тысяч фраз — запутаться в тёмном лесу. Либо потратить на это слишком много времени.

Рабочий алгоритм

1. Делим кампанию на узкие сегменты согласно потребностям.

Для этого объединяем все похожие по смыслу фразы. Например, «Купить продукт» и «Заказать продукт». «Продукт цена» и «Продукт стоимость / сколько стоит». На уровне объявлений они идут отдельно (в Директе часто используется принцип 1 фраза — 1 объявление) для точного вхождения ключа в заголовок, роста CTR, снижения цены клика.

На уровне посадочной страницы это лишнее. Самая большая ошибка пихать ту же логику при составлении текстов подмен. Еще раз подчеркну: здесь мы группируем фразы, обозначающие одну потребность.

Скажем, «Купить пластиковые окна» и «Заказать пластиковые окна». Разница лишь в словах, смысл один. Если мы напишем в подменяемом заголовке страницы под них предложение вида «Продаем пластиковые окна от производителя в таком-то городе на таких-то условиях», клиенты поймут. И те, кто вводит «Купить окна». И те, кто вводит «Заказать окна».

Технически это реализуется в Таблице связок Yagla с помощью функционала группировки:


Либо можно экспортировать кампанию в эксель и провести группировку там.


На уровне объявлений ничего не меняется. По какому принципу там шли показы, по такому идут дальше. Группировка касается этапа работы с посадочной страницей, для составления текстов подмен.

Да, с кампаниями в сетях (я про РСЯ) всё проще, этот этап можно пропустить. Тут уже на уровне объявлений в 99% случаев делается группировка по потребностям. Так что в Yagla остается под каждое объявление написать свое предложение в заголовке страницы.

2. Составляем список всех факторов выбора целевой аудитории продукта.

Не буду лишний раз говорить, где брать информацию, надеюсь вы в курсе. Если нет, в помощь статья Как узнать потребности целевой аудитории: 6 хакерских способов.

3. Берем последовательно каждый узкий сегмент, прикидываем, что это могут быть за люди, что им может быть важно больше всего из списка факторов выбора.

На основе этой гипотезы составляем ценностное предложение под конкретный сегмент. Оно и будет вписано в подменяемом заголовке / подзаголовке. О потребности судим исходя из ключевых запросов сегмента.

Подробности здесь: Создание и тестирование ценностных предложений на сайте: руководство для рекламодателей.

4. Тестируем гипотезы.

В идеале, конечно, включить в Yagla a/b тесты, но если недостаточно трафика, можно просто отслеживать статистику, сверять её с плановыми KPI по количеству и стоимости заявок.

Если что-то не так, удаляем исходный текст подмены, пишем новый, снова замеряем ключевые показатели. И так до достижения нужного уровня.

Благодаря детальной статистике по каждой группе фраз в Таблице связок, оптимизацию делаем точечно.

Скажем, в какой-то группе может быть супер в плане конверсий, в какой-то не очень. «Слабое звено» корректируем.

В этом суть гиперсегментации.

Привычный подход «подобрал ключевые слова — запустил рекламу — пошли заказы» больше не работает.

Кратно расти в конверсиях, кратно снижать стоимость лида можно, отрабатывая всю связку «продукт — ЦА — запросы — объявление — предложение на сайте». Влезать в позиционирование продукта, когда это необходимо, и работать с посадочными страницами.

Вы можете сказать: «Ну, Алимов, открыл Америку. Правильный маркетолог так и должен работать».

Согласен. Однако на практике (я не беру топовые агентства, но и они не без греха) совсем недавно специалисты по трафику не влезали в контент, а специалисты по посадочным страницам не влезали в рекламные кампании. Выходило кто в лес, кто по дрова.

В заключительной части — основные этапы развития Yagla.

Что сделано за шесть лет


Первый релиз Yagla в бета-версии мы выпустили в феврале 2014 года. За это время отдел разработки сделал несколько сотен больших и малых доработок, и текущая версия Yagla отличается от первоначальной, как первый автомобиль Генри Форда от Bugatti Veyron.

Мы часто слышим комментарии: «Да что там делать, я такой скрипт за два часа на коленке склепаю».

Подменять контент — дело нехитрое. А вот превратить это в аналитическую систему по принципу одного окна — посложнее будет.

У нас в штате три года работали на постоянной основе несколько программистов. Люди приходили и каждый день что-то делали. Иногда до ночи перед релизом нового функционала. Это я к тому, что в продукт вложены тысячи человеко-часов труда.

Основные этапы

1. Настроили экспорт и импорт рекламных кампаний в Excel.

2. Преодолели «моргание» подмен (когда при переходе на сайт пользователь на долю секунды видит исходник, а затем — как он меняется на значение подмены).

3. Подключили сервисы для отслеживания целей. Сейчас Yagla синхронизируется с более чем десятью сторонними сервисами в плане учёта целей. Онлайн-консультанты, коллтрекинги (CallTouch, Ringostat) и т.д.


4. Сделали текстовый редактор подмен. Он позволяет вписывать в подмены не просто текст, а форматировать его как угодно — менять размер и цвет шрифта, выделения жирным, курсивом и так далее.


5. Настроили работу с несколькими рекламными кампаниями в одном проекте.

Раньше каждая кампания равнялась одному проекту. Это означало, что импорт, разметку подменяемых элементов, настройку целей в каждом проекте отдельно, — всё это приходилось делать по десять раз. Даже если посадочная страница в этих кампаниях одна.

Сейчас проект в Yagla может содержать множество рекламных кампаний из разных систем. Яндекс.Директ, Google Ads, myTarget, ВКонтакте — всё в одном месте, в том числе общая и отдельная по каждой кампании статистика.

6. Сделали предварительный просмотр подмен.

Многие пользователи пишут в подменах длинные тексты, значительно превышающие по количеству символов оригинал, что может «сломать» верстку. Поэтому мы сделали «живой» режим предпросмотра.


Вы вписываете подмену и тут же видите, как это выглядит на странице.

7. Сделали интеграцию с myTarget и ВКонтакте.

Yagla переросла профиль инструмента для контекста. Теперь можно настраивать связки для систем таргетированной рекламы.

В таблице связок отображаются все объявления с картинками, а вместо запросов рядом — таргетинги.


8. Выдача агентских аккаунтов и бесплатный тариф.

В январе 2019 года мы выкатили пользователям возможность создавать через нас рекламные аккаунты Яндекс.Директ, Google Ads, чуть позже еще и ВКонтакте. благодаря этом пользоваться всеми инструментами Yagla бесплатно. Без ограничений по времени, количеству сайтов и объему трафика.


Вместе с этим прямо из интерфейса системы можно создать новую рекламную кампанию ЯД / Google Ads или ВК и отслеживать по ней статистику.

Пример по аккаунту Яндекс.Директ:


Наконец, через нас же можно пополнять рекламный бюджет и решать все вопросы по модерации проектов.

Теперь Yagla — не узкопрофильный инструмент, а в полном смысле платформа для работы с платным трафиком.

9. Сделали развернутую статистику по проекту в целом и каждой кампании в отдельности, что входит в этот проект.

В одном месте, с графиками по количеству переходов и конверсиям.


10. Генератор UTM-меток.

Сделали для всех пользователей собственный компоновщик UTM-меток.

В нем есть:

— Функция транслитерации (при вводе значений параметров на русском языке они автоматом меняются на латиницу);

— Автоматическое исправление ошибок (при вводе лишних знаков вопроса / слэш / решетки / амперсанда в итоговой метке они не учитываются);

— Полный справочник динамических параметров для каждой рекламной системы;

— Копирование и сокращение ссылок (четыре сервиса на выбор);

— Видео-руководство по использованию, справка по частым ошибкам генерации UTM-меток и их исправление;

— Техническая поддержка от живых специалистов.

Вам достаточно выбрать рекламную систему (Яндекс.Директ, Google Ads, myTarget, ВКонтакте, Facebook или Instagram), в полях с обязательными переменными utm_source и utm_medium уже будут стоять стандартные значения.

А в полях с переменными utm_camaign, utm_content и utm_term — динамические параметры для автоматической подстановки ID кампании, объявлений, ключевых фраз / таргетингов.

В итоговой строке ниже сразу по ходу заполнения автоматически формируется конкретная метка.

Пример по Яндекс.Директу:


11. Биддер для управления ставками в Яндекс.Директе.

Биддер периодически устанавливает ставки таким образом, чтобы:

— Удерживать выгодные позиции размещения объявлений.

— Обеспечивать нужный объем трафика.

— Экономить на цене клика.


Инструкция по настройке и использованию биддера Yagla

P.S. 21 июля Yagla официально исполняется 6 лет. По этому поводу мы замутили классную акцию, когда можно получить годовой тариф или наш курс по настройке Яндекс.Директ методом гиперсегментации совершенно без-воз-мезд-но.

Подробности акции тут

+5
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.