Как работать с перформанс-рекламой

Оригинал текста — на Бизнес Цензор.

Перформанс-реклама — это разновидность интернет-рекламы, где можно точно измерить результат. Например, потратили 1000 грн, а заработали 2000 грн. В этой статье мы рассмотрим перформанс-рекламу на примере продвижение товаров и услуг через Google Ads.

И сегодня это продвижение уже не такое, что было пару лет тому назад. Во-первых, всё большую роль в нём играют автоматические стратегии. А во-вторых, успех продвижения напрямую зависит от готовности бизнеса к изменениям, умению анализировать и интегрировать маркетинг в бизнес-процессы.

Автоматика vs ручная настройка

Раньше успех рекламы в Google зависел от уникальности торгового предложения (УТП) и умений специалиста. Всё, что ему нужно было делать — это:

• собрать и структурировать семантику — 100-300 ключевых слов и фраз;
• регулярно проверять кампанию и в зависимости от результата повышать или понижать ставки;
• уповать на то, чтобы УТП было лучше, чем у конкурентов.

Теперь же часть задач специалиста по контексту решается автоматическими стратегиями. И эти автостратегии в большинстве случаев работают лучше людей. Исключение — краткосрочные кампании, когда автоматика не успевает обучиться.

Сбор и структурирование семантики отчасти решается:

• фидами — файлами с подробными сведениями о товарах, продвигаемых через сервис Merchant Center;
• кампаниями DSA (Dynamic Search Ads — динамические поисковые объявления), которые автоматически генерируют заголовки и посадочные страницы для объявлений без сбора семантического ядра.

Таким образом, доля ручного поиска сокращается. Старые стратегии управления рекламой теряют актуальность.

Идеальный пример — Smart Shopping. Это самый автоматизированный инструмент в Google Ads. В прошлом году, по моим личным наблюдениям, где-то у 8/10 аккаунтов топовых ecommerce-рекламодателей более 80% бюджета ушло на Smart Shopping.

А вот еще один пример с использованием GDN (Google Display Network) — сети сайтов-партнёров Google, на страницах которых показывается реклама.

Один собственник бизнеса случайно настроил GDN кампанию на всех жителей Украины, без таргетинга, нарушая все правила структурирования и настройки кампании, но используя Target CPA — стратегию интеллектуального назначения ставок.

И что вы думаете, потерял все деньги мира? — Нет. Кампания работает уже несколько месяцев, тратит миллионы гривен и генерирует лиды. Да, неидеально. И там есть что улучшить. Но если бы кто-то настроил рекламную кампанию на всех пользователей Украины несколько лет назад, то получил бы только мусорный трафик, ботов и безысходность.

Почему сегодня автостратегии = таргетинг?

Изначально автостратегии нужны были для того, чтобы сэкономить время на управлении ставками. Теперь же они являются самым точным и максимально релевантным видом таргетинга.

Давайте разберёмся.

Согласно справке Google Ads, интеллектуальное назначение ставок — это комплекс стратегий машинного обучения, которые автоматически оптимизируют ставки во время аукциона по конверсиям или по их ценности.

К этой группе стратегий относятся:

• «Целевая цена за конверсию» (tCPA);
• «Целевая рентабельность инвестиций в рекламу» (tROAS);
• «Максимум конверсий» (Max Conversions);
• «Максимальная ценность конверсии» (Max Conversion Value);
• «Оптимизированная цена за клик» (OCPC).

Машинное обучение использует нейронные сети. Как это происходит, рассмотрим на самом простом примере таргетинга.

На «входящем уровне» у нас располагаются «нейроны», которые соответствуют определенному признаку пользователя:

• пол;
• возраст;
• категория интересов;
• наличие пользователя в списке ремаркетинга;
• устройство;
• другие признаки.

Google знает о нас очень много: где мы обедаем, сколько зарабатываем, какие сайты посещаем. А значит количество признаков о каждом пользователе может исчисляться тысячами и десятками тысяч.

Вот здесь вы можете посмотреть, какие атрибуты (признаки) вам присваивает Google.

А здесь попробовать скачать всю свою персональную информацию, которой он владеет. Учтите, что файл может занимать несколько гигабайт и его экспорт на Google Drive займет несколько часов.

На следующем уровне нейросети определяют соотношения этих параметров для каждого пользователя. То есть из тысяч базовых признаков, формируются миллионы сигналов, которые описывают пользователя в динамике. И поэтому описания вас утром и вечером будут отличаться:

• Зашли с нового мобильного устройства? — Google обновил данные.
• Проснулись раньше обычного? — Google об этом узнает.
• Чаще кликаете по объявлениям в будни с 13 до 13:35? — Google знает об этом лучше вас.

Визуальный пример, как работают нейронные сети:

Более того, данные о пользователях дополняются информацией о вашем бизнесе: товарах, конкурентности цен, списках ремаркетингов и атрибуции.

Вот здесь можно посмотреть основные категории сигналов, которые использует Google.

Перед подключением умных стратегий, соберите в течение месяца 30-50 конверсий. На их основе Google сформирует начальную конфигурацию сигналов для клиентов, которые совершают конверсии, и составит «портрет идеального клиента».

В дальнейшем из всех пользователей, на которых таргетируется кампания, алгоритмы будут выбирать тех, кто больше всего соответствует этому «портрету», и, в первую очередь, показывать рекламу им. Конечно же, после каждого аукциона или конверсии этот «портрет» обновляется.

Рутинная ручная работа все меньше влияет на итоговый результат рекламной кампании. А количество потраченного времени не коррелирует с прибылью от рекламы. Потому что разница между кампанией, которую настроит команда высококвалифицированных специалистов, и той, которую настроит по мануалу новичок, — не будет критичной.

Как использовать автостратегии, чтобы обойти конкурентов

Главный аспект работы с автостратегиями — обучение кампаний на правильных данных. Мы должны помочь алгоритмам Google составить максимально корректный «портрет» пользователя.

Приведу пример, как можно обходить конкурентов за счёт более продвинутого использования автостратегий и интеграции рекламных систем с бизнес-данными.

Допустим, бизнес по доставке суши в Киеве получает с одного заказа прибыль в 150 гривен. Следовательно, чтобы оставаться прибыльным, ему надо держать цену за конверсию (CPA) ниже 150 грн. Но за неё он получит ограниченное количество кликов и в какой-то момент будет вынужден повысить ставки. Так CPA превысит 150 грн, а контекстная реклама станет убыточной.

Выход из этой ситуации — при расчёте окупаемости учесть LTV (Lifetime Value), суммарную прибыль, которую сервис получит от клиента за всё время, пока тот заказывает суши.

Для этого делаем три шага:

1. Считаем средний LTV пользователя из платной рекламы.
2. Настраиваем отдельную конверсию для новых пользователей.
3. Даём автостратегиям время, чтобы собрать статистику и оптимизировать данные.

Предположим, что LTV клиента доставки суши — три заказа за шесть месяцев. Тогда:

• максимальная CPA для новых пользователей увеличивается с 150 до 450 грн;
• мы можем поднять ставки и покупать значительно больше целевых пользователей через рекламу, оставляя её окупаемой;
• алгоритмы автостратегий видят, что новые пользователи более ценны для нас и со временем обучаются приводить их ещё лучше.

Если всё сделать правильно, экономическая модель заработает и новые пользователи будут привлекаться более активно.

Если вы будете считать и учитывать LTV, а ваш конкурент нет, скоро он перестанет быть для вас конкурентом. Как минимум, на уровне аукционов в рекламных системах.

Такие комбинации автоматических стратегий и бизнес-данных в управлении рекламными кампаниями могут быть и более сложными, выделяя бизнес среди конкурентов и в разы увеличивая его прибыльность.

Успех бизнеса — в интеграции с маркетингом

В Украине бизнес еще относиться к маркетингу с опаской, не верит в его эффективность, часто отождествляет маркетинг только с рекламой. В результате маркетологов не то, что не интегрируют, а даже близко не подпускают к бизнес-процессам.

А для реализации любой маркетинговой стратегии в компаниях средней или крупной величины требуется вовлечения сразу нескольких департаментов:

• финансового, чтобы посчитать LTV и составить реальную экономическую модель;
• разработчиков, чтобы обеспечить внедрение всей технической части;
• топ-менеджмента, чтобы согласовать отдельные KPI по новым пользователям, выделить траты на интеграцию;
• маркетинга, чтобы объяснить всем действующим лицам важность внедрения, продавить свою точку зрения и взять на себя ответственность за эти изменения.

Вот и получается, что маркетинговые отделы в компаниях есть, но их инициативы редко берутся во внимание, а чаще теряются в бесчисленных согласованиях.

Ситуацию изменит ужесточение конкуренции на рынке. Когда будет много сильных игроков, выиграет тот, кто будет более технологичным, кто быстрее и эффективнее будет внедрять новые технологии и находить индивидуальные решения.

Вспомните, какой диковинкой несколько лет назад была ROPO-аналитика (Research Online — Purchase Offline), когда клиенты ищут товар в интернете, а покупают в обычном магазине. А сейчас без неё не обходится ни один серьёзный ритейлер техники и гаджетов. Поскольку без учёта ROPO-эффекта реклама во многих категориях просто не окупается.

Другой пример — финансовая сфера. Через 2-4 года бренды, которые не пройдут цифровую трансформацию, потеряют долю рынка.

Что делать?

Если вы специалист по перформанс-рекламе, убедитесь, что:

• у вас корректная аналитика;
• вы используете минимум две разных модели атрибуции и принимаете решения на их основе;
• используете автостратегии хотя бы в 70% своих кампаний;
• ваши коллеги, руководители и клиенты понимают, чем вы занимаетесь;
• вы понимаете, как цифровая зрелость бизнеса может повлиять на результативность вашей рекламы.

Если же вы топ-менеджер (который чудом дочитал статью до этого момента):

1. Пройдите опросник на определение уровня цифровой зрелости от Google и Boston Consulting Group:
2. Определите основные точки роста, которые требуют минимальных трудозатрат.

В ближайшее время получать и удерживать лидерство на рынке смогут лишь те игроки, у которых технические, маркетинговые и бизнес-процессы будут развиваться в синергии.