Как эффективно использовать автостратегии в контекстной рекламе: практические рекомендации eLama

Автостратегии в контекстной рекламе

Автостратегии представляют собой выверенный способ управления рекламными кампаниями. При этом цели задает сам человек, а управляют ставками и показами рекламных объявлений непосредственно алгоритмы.

На этом моменте следует сразу же успокоить многочисленных специалистов по платному трафику и контекстной рекламе, которые из года в год с содроганием ожидают, что умные алгоритмы полностью заменят их в работе. Поверьте — в ближайшее время подобного не произойдет.

Давайте лучше разберемся, каким образом можно максимально эффективно использовать автоматические стратегии в контекстной рекламе. Потому что в работе с автостратегиями нередко возникают проблемы.

Проблема №1

• Все мы без исключения хотим получить большое количество конверсий за минимальную цену при мизерном бюджете. Вполне естественное желание.
• Однако наши конкуренты хотят того же.
• А рекламные системы, в свою очередь, стремятся зарабатывать больше каждый квартал.

Именно рекламные системы предоставляют нам различные возможности для автоматизации, в том числе автоматические стратегии. И разумеется рекламные системы стремятся больше зарабатывать. Поэтому они постоянно разрабатывают разнообразные инструменты, дорабатывают и модернизируют системы автоматического управления ставками. Чтобы сам Яндекс директ или Google Ads могли получать больше денег.

При этом важно понимать, что алгоритм не будет просто сжирать ваш бюджет, не давая ничего взамен. Потому что, как и мы с вами (специалисты по контекстной рекламе и рекламодатели), постоянно находимся в рамках какого-либо конкретного аукциона на рынке вместе с конкурентами. Так и рекламные системы работают на рынке в окружении собственных конкурентов.

Например, Яндекс.Директ хочет, чтобы бюджеты всех рекламодателей пришли именно к нему. То же самое желают получить Google Ads, VK и т. п. Стандартная ситуация на рынке.

Соответственно, если рекламная система будет поглощать ваш рекламный бюджет без ответной отдачи, вы, вероятнее всего, ее просто покинете. Что вполне логично — зачем вам тратить деньги впустую? Поэтому рекламная система в первую очередь стремится дать вам тот инструмент, который окажется предельно прост в реализации, управлении и при этом будет максимально эффективным. В противном случае как рекламодателя она вас потеряет.

Другие нюансы

• Мы до сих пор до конца не знаем по какому принципу действуют рекламные системы. Да, тот же Яндекс Директ и Google Ads дают нам некоторую теорию, но что на самом деле там (внутри системы) происходит — доподлинно неизвестно.
• Мы можем влиять на работу алгоритмов автоматического управления ставками, но лишь частично. По сути, самое главное, за что ответственны именно мы, — информация, которая подается на вход. А также последующее проведение анализа полученных результатов и внесение корректив.
• Одни и те же подходы к управлению ставками в разных проектах дают различные результаты. Поэтому возьмите на заметку — не стоит слепо доверять кейсам или вебинарам из интернета. Ведь очень многое зависит от специфики проекта, особенностей реализации, конкретного времени, местоположения и множества других нюансов. Даже если вы в точности выполните сказанное, не факт, что получите аналогичный результат.

Как работают алгоритмы рекламных систем

На самом деле представленная иллюстрация как нельзя лучше характеризует особенности работы алгоритмов рекламных систем. На входе у нас — данные и ограничения (например, на основе каких конверсий должен обучаться алгоритм, какую модель атрибуции мы выбираем, размер бюджета, цель конверсии и т. п.).

На выходе — полученный результат (который мы обязательно анализируем, на основе анализа вносим нужные изменения). А посередине — неведомый черный кубик, говорящий о том, что мы не знаем очень многого о работе алгоритмов.

Глобальное разделение

Существует три основных типа глобального разделения рекламных стратегий:

• ручное управление ставками;
• кликовые или трафиковые стратегии;
• конверсионные стратегии.

Автоматические стратегии

Когда мы говорим об автостратегиях, то имеем в виду оптимизацию:

• трафика (клики). Трафиковая автостратегия больше всего подходит для проектов не про конверсии (например, для инфопорталов). Тем, кто стремится привлекать именно целевой трафик;
• конверсий. Конверсионные стратегии — основной тип стратегий, который используют рекламодатели. В данном случае их цель отправить пользователей на сайт, где они должны совершить определенные конверсионные действия. Например, на сайте обучающих курсов есть форма, заполнив которую, пользователь регистрируется на прохождение обучения;
• ценности, рентабельности или доли рекламных расходов. Эти вариации являются наиболее подходящими для различных интернет-магазинов.

Автоматические стратегии в Яндекс.Директе

В Яндекс.Директе на сегодняшний день автостратегии выглядят таким образом. Однако их внешний вид в интерфейсе очень часто меняется.

Автоматические стратегии в Google Ads

Перед вами пример того, как выглядели стратегии в Google Ads раньше. Мы специально взяли слегка устаревший скриншот. Потому что сейчас стратегии «Целевая цена за конверсию» и «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу» переехали в стратегии «Максимум конверсий» и «Максимальная ценность конверсии».

Таким образом система Google Ads как бы подсказывает рекламодателям, с чего лучше начать и куда следует двигаться по воронке работы с алгоритмами.

Оптимизация конверсий

Как же работать с конверсионными стратегиями, которые являются наиболее часто применимыми в различных проектах?

• Если у нас есть одна понятная цель и мы знаем целевую цену за конверсию (например, я хочу привлекать регистрации пользователей, каждая регистрация не должна стоить дороже 500 рублей), тогда имеет смысл выбрать стратегию «Оптимизация конверсий по цене конверсии». Берем бюджет, указываем конкретную цель, запускаем, пару недель алгоритм обучается, в итоге смотрим, что он нам может предложить на те данные, которые мы определили на вход.
• Когда у нас есть одна цель, но неизвестна целевая цена за конверсию, тогда следует в Яндекс.Директ выбрать «Оптимизацию конверсий по недельному бюджету». Для Google Ads — «Максимум конверсий по дневному бюджету».
• Если же у нас есть несколько целей, на которые мы хотим оптимизироваться (например, сразу по звонкам, онлайн-консультанту на сайте, странице благодарности и отправленной форме заявки), нам как раз отлично подойдут стратегии: «Максимальная ценность», «Оптимизация рентабельности» и «Доля рекламных расходов».

Принцип работы конверсионных стратегий

1. Указываем цель для оптимизации. Одну или сразу несколько. Однако практика показывает — если выбрать одну цель и обеспечить алгоритм максимальным количеством данных, он будет работать более эффективно.
2. Выбираем метод оптимизации. Либо просто от бюджета, либо указываем дополнительные ограничения (например, по целевой цене за конверсию, доле рекламных расходов и т. п.).
3. Далее скармливаем алгоритму данные. Выбираем значения на вход, устанавливаем бюджет, запускаем рекламную кампанию и ждем результат.
4. Алгоритм обучается. Длится этот процесс ориентировочно 2 недели. Если результаты, полученные после данного периода, нас все равно не устраивают, целесообразно вносить изменения. Но только после стартовых 2-х недель обучения алгоритма, не раньше.
5. Получаем результат, который в дальнейшем обязательно анализируем. Делаем выводы, выстраиваем новые гипотезы, внедряем улучшения (если есть необходимость).

А теперь возвращаемся к проблемам, сопутствующим использованию автостратегий.

Проблема №2

Чтобы конверсионная стратегия стабильно давала хороший результат, нужно очень много данных.

Стабильно много данных это:

• от 50 конверсий каждые 7 дней по той цели, по которой вы оптимизируете рекламную кампанию. В идеале — от 100. При этом учитывать нужно конверсии строго по конкретной рекламной кампании или группе кампаний в пакетной стратегии для Google Ads;
• окно атрибуции (время, которое проходит от клика до конверсии) — до 7 дней. Но лучше до 24 часов.

Типичный кейс для рекламодателей

• Допустим, у нас есть проект, который мы дробим на разные рекламные кампании (например, по направлениям, по продуктам и т. п.). Потому что считается, что лучше сделать нарезку на максимально узкие сегменты и закинуть в разные кампании. Якобы — так гораздо легче управлять.
• Следом приступаем к дроблению рекламного бюджета, ведь для каждой отдельной кампании требуются собственные средства.
• Далее настраиваем окно конверсии в несколько недель.

В итоге получаем недостаточное количество данных для автоматической оптимизации в каждой рекламной кампании. Соответственно, нормальная стабильная работа алгоритма невозможна. Потому что в целом информации довольно много, однако вся она распределена на микросегменты. И по каждой отдельной рекламной кампании алгоритм не может оптимизироваться.

Если данных будет мало

Возникает закономерный вопрос — будет ли вообще работать стратегия при небольшом количестве данных? Будет, но о стабильности при этом остается только мечтать.

Где взять данные для нормального обучения алгоритма

• Во-первых, не стоит включать конверсионную автостратегию сразу же в момент запуска рекламной кампании (особенно с ограничением по целевой цене за конверсию). Гораздо лучше будет изначально выполнить ручной разогрев. Только после месяца оптимизации в ручном режиме стоит переходить на автостратегию и выбирать для нее цель, по которой окажется больше всего данных.
• Во-вторых, если ручная оптимизация не подходит, можно использовать разогрев на кликовой стратегии. Включить «Оптимизацию кликов» в Яндекс Директе или «Максимум кликов» в Google Ads. Однако обратите внимание — в данном случае речь о конверсиях не идет вообще. Запуск рекламной кампании осуществляется без встроенной оптимизации на конверсии, целью выступает привлечение максимального объема трафика.
• Третий вариант — холодный старт. Когда мы выбираем конверсионную стратегию, но опять же без ограничений по целевой цене за конверсию. Это например, «Максимум конверсий» в Google Ads или «Оптимизация конверсий по бюджету» в Яндекс Директ.

Как помочь алгоритму обучиться

• В первую очередь укрупняйте рекламные кампании. Если есть реальная возможность объединить несколько рекламных кампаний в одну — обязательно это сделайте.
• Используйте микроконверсии. Когда по макроконверсии (по самой главной цели) данных с сайта недостаточно, можно выбрать для оптимизации подходящую микроконверсию.
• Изменяйте модели атрибуции. Внимательно смотрите, по какой из них больше всего данных для конкретной рекламной кампании и выбирайте ее для автостратегии.
• Используйте тег конверсий Google Ads. Не стоит брать для оптимизации импортированные цели, например, из Google Analytics.

Минусы конверсионных стратегий

Да, у использования автостратегий есть и свои недостатки:

• самый основной — обучение алгоритма длится ориентировочно 2 недели;
• обучение алгоритма происходит за ваши деньги;
• во время обучения алгоритма CPA может быть значительно выше tCPA;
• стоимость конверсии, их количество, объем трафика, охват во время обучения могут колебаться;
• всегда существует риск, что алгоритм может не обучиться.

Всегда ли нужно рисковать бюджетом

На самом деле нет. В Яндекс.Директе имеется оплата за конверсии:

• это также стратегия «Оптимизация конверсий», просто платить вы будете не за трафик, не за показы, а конкретно за конверсии;
• если конверсии будут идти стабильно, а целевая цена окажется в рынке, алгоритм будет работать нормально;
• если же конверсии будут идти нестабильно, их будет мало или целевая цена окажется ниже рыночной, охват упадет. Рекламная кампания не будет давать никакой открутки;
• оплату за конверсии можно использовать в рекламных кампаниях, за которыми не хочется следить вообще.

10 советов по работе с автостратегиями

Чтобы автостратегии в контекстной рекламе давали хороший стабильный результат, необходимо:

1. Выбирать цели с большим стабильным потоком данных. Если проект новый, информации недостаточно, запускайте изначально тестовую версию — ручную, трафиковую стратегии или конверсионную без ограничения по целевой цене за конверсию. Ваша задача — накопить нужное количество данных, выбрать подходящую цель, по которой стабильно идут конверсии для конкретной рекламной кампании.
   Для управления сложными проектами (например, B2B), конверсионная автоматическая стратегия не подходит. Управлять ставками в таком случае придется исключительно вручную.
   
2. Указывать адекватные целевые метрики (целевая цена за конверсию, рентабельность, доля рекламных расходов). Понятное дело — за конверсию хочется платить как можно меньше. Но при указании чрезмерно заниженной стоимости (например, 50 рублей вместо рыночных 500) алгоритм не даст вам хороших стабильных результатов. Не забывайте, что во всех аукционах у вас будут конкуренты.
   
3. Задавать минимум ограничений. На самом деле чем меньше ограничений, тем лучше и быстрее обучается алгоритм системы.
   
4. Не мешать алгоритмам обучаться. После запуска кампании должно пройти минимум 2 недели, а лучше 3. Только после этого можно подводить итоги и вносить изменения (если таковые требуются).
   
5. Укрупнять рекламные кампании. Не нужно детально нарезать кампании на микроскопические сегменты (по регионам, продуктам, направлениям и т. п.).
   
6. Выбирайте модель атрибуции, по которой у вас много конверсий. Можете изучать, моделировать, смотреть в мастере отчетов. В результате выбрать нужно именно ту, по которой имеется больше всего данных для эффективного обучения алгоритма.
   
7. Исключить только очевидно ненужные минус-слова и минус-площадки. Да, добавлять их все-таки приходится, но если что-то вызывает сомнения, лучше перепроверить и отложить использование на потом. Например, по результатам статистики за предстоящие 1-2 месяца они вполне возможно смогут пригодиться.
   
8. Следить за рекомендациями и статусом обучения алгоритма. Все рекламные системы внутри себя дают нам соответствующие подсказки. Если с момента запуска прошло 2-3 недели, а алгоритм так и не обучился — определенно нужно что-то менять.
   
9. Заниматься оптимизацией воронки. Потому что в плохих результатах далеко не всегда виновата рекламная кампания. Не сбрасывайте со счетов множество других вероятных причин: неправильно подобрана целевая аудитория, не конвертит сайт, плохо работает отдел продаж, предлагаемый продукт не имеет спроса и т. п.
   
10. Самое важное — в недостаточной эффективности очень часто виноват не алгоритм, а сам человек.
    

Статья подготовлена на основе вебинара с участием эксперта eLama.ru