редакции
Кейс настройки контекстной рекламы: как с помощью автоматических стратегий повысить эффективность продвижения интернет-магазина
Клиент: интернет-магазин, который занимается продажами косметики для волос.
Задачи: улучшить эффективность работы ретаргетинга и увеличить охват за счет использования смарт-баннеров, динамических поисковых объявлений и автоматических стратегий.
Сразу оговорюсь, что в данном кейсе мы не будем касаться поисковых кампаний и РСЯ. Тут мы рассмотрим исключительно работу автоматических стратегий в рамках кампаний со смарт-баннерами и динамическую кампанию.
Начнем с ретаргетинга. Проанализировав текущее состояние дел у клиента, мы обратили внимание, что кампания, настроенная на ретаргетинг, показывает крайне низкий результат — как по количеству конверсий, так и по стоимости заказа.
Поэтому было принято решение отказаться от классического ретаргетинга и перейти на смарт-баннеры с автоматической стратегией.
Для настройки кампании смарт-баннеров мы взяли фид, который уже использовался для рекламы на «Яндекс.Маркете». В настройках кампании использовали стратегию оптимизации количества конверсий, указали цель и задали сумму СРА в размере 300 руб. В итоге уже с первого месяца мы начали получать результат, который был заметно лучше прежнего. После этого увеличили расходы на ретаргетинг и параллельно запустили смарт-баннеры с автоматической стратегией на пользователей, которые искали похожие товары (look-alike). Для удобства сегментировали кампанию по брендам, так как у брендов разная маржинальность и проще анализировать эффективность, просматривая отчеты. Для большинства брендов изначально указали сумму СРА в размере 300 руб., а для менее маржинальных брендов — немного ниже. Для некоторых брендов был применен фильтр с ограничением минимальной стоимости товара. Но использовать данную возможность рекомендуем далеко не во всех случаях. Например, некоторые позиции, которые имеют низкую стоимость, могут часто продаваться в комплекте с другими товарами или покупаться за раз по 10 шт. Поэтому следует смотреть статистику по товарам и заказам в отчетах по электронной коммерции. Если видим, что товар в основном продается поштучно и его цена слишком мала, то можно смело использовать данный фильтр. Первые дни, несколько недель после запуска, результат был скорее негативным — как в плане количества конверсий, так и их стоимости. Но тут нужно не забывать, что кампании с автоматическими стратегиями необходимо время на обучение. Поэтому мы продолжили наблюдать — и в последующий месяц уже увидели приемлемый результат: Далее планировалось улучшать результат за счет увеличения бюджета и снижения CPA. Кроме этого, еще внесли некоторые корректировки по демографии и географии. Также немного почистили площадки, где показываются наши объявления, и отключили ряд неэффективных регионов. И через пару месяцев получили следующий результат: Также для увеличения эффективности рекламы на поиске была запущена кампания с поисковыми динамическими объявлениям (DSA). Как основу взяли все тот же фид, который использовали в «Маркете» и в кампании со смарт-баннерами. Стратегию применяли такую же, как и в случае со смарт-баннерами. На тот момент, когда мы настраивали DSA, у нас уже было достаточно статистики по поисковым кампаниям. В том числе были уже хорошо проработаны поисковые запросы, и, как следствие, был уже приличный список минус-слов, которые мы и использовали для новой динамической кампании. Как и в случае со смарт-баннерами, результат пришлось ждать недели две. Промежуточные результаты показывать не будем — предлагаем сразу посмотреть на те, которые начали получать уже спустя 2 месяца работы. В заключение хочется отметить, что не нужно бояться использовать автоматические стратегии в своих рекламных кампаниях. Во-первых, со старта можно экспериментировать на небольших бюджетах, как это сделали мы. Во-вторых, в нашем распоряжении есть возможность настроить эксперимент. Ну и, в-третьих, автоматические стратегии действительно работают! За кейс и опыт спасибо Максиму Чумаченко из компании Fireseo.ru
