Результаты тестирования похожих аудиторий в торговых кампаниях (Google Shopping)

Ремаркетинг — эффективный инструмент, но что делать, если текущие списки ремаркетинга маленькие, или вы хотите усилить влияние на пользователей в собранной аудитории? Решение есть: 1 мая 2017 года Google сообщил о запуске похожих аудиторий для поисковых и торговых кампаний. Ранее они были доступны только в медийных кампаниях.

Прежде чем продемонстрировать результаты тестирования этих списков «в поле», ознакомимся с алгоритмом формирования этих самых списков. На основе поисковых запросов пользователей из ваших списков ремаркетинга Google при помощи машинного обучения формирует новую аудиторию с похожими поисковыми запросами.

Учитывая механику создания похожих списков ремаркетинга, в качестве тестовых я добавил в рекламные кампании списки, похожие на максимально конверсионные списки ремаркетинга:

• список пользователей по брошенной корзине;
• список пользователей, совершивших покупку.

Для чистоты эксперимента я не стал применять какие-либо корректировки ставок к тестируемым спискам в кампаниях.

В результатах тестирования я буду сравнивать:

• только усредненный коэффициент конверсии похожих аудиторий с коэффициентом конверсии категорией пользователей Other, которые не входят ни в один из списков ремаркетинга (в том числе и похожий);

• как сработал инструмент Google Shopping в тематике «Автозапчасти» в разных регионах.

Тест №1

Кампания №1

• общий CR похожих аудиторий — 4,64%;
• CR пользователей категории Other — 4,31%.

Кампания №2

• общий CR похожих аудиторий — 1,83%;
• CR пользователей категории Other — 1,90%.

Тест №2

Кампания №1

• общий CR похожих аудиторий — 0,88%;
• CR пользователей категории Other — 0,77%.

Кампания №2

• общий CR похожих аудиторий — 0,94%;
• CR пользователей категории Other — 0,82%.

Тест №3

Кампания №1

• общий CR похожих аудиторий — 2,98%;
• CR пользователей категории Other — 2,63%.

Кампания №2

• общий CR похожих аудиторий — 2,75%;

• CR пользователей категории Other — 2,47%.

Выводы

Преимущества похожих списков:

1. Позволяют таргетироваться на новых релевантных пользователей в поисковой сети;
2. Если поведение пользователей из основных списков изменится, то и похожие списки ремаркетинга обновятся — это позволит поддерживать актуальность этих списков;
3. Позволяют качественно обновить текущие списки ремаркетинга, ведь при посещении сайта пользователь исключается из похожего списка, если он при этом попадает в действующий список ремаркетинга;
4. При определении нерелевантной аудитории посетителей сайта можно сформировать на ее основе похожий список ремаркетинга с целью снижения корректировок ставок по нему.

Рекомендации по использованию:

• создайте различные списки ремаркетинга, чтобы понять, пользователи из каких списков наиболее релевантны/конверсионны. Помните, что чем больше пользователей в исходном списке, тем больше будет и размер похожего списка ремаркетинга;
• добавьте похожие списки ремаркетинга в рекламные кампании с опцией «Только корректировка ставок» — это позволит увидеть эффективность каждого отдельного списка и на основе этих данных принимать решение о дальнейших действиях.