Порівняння ефективності використання різних типів ставок в Google Ads

Неправильний вибір стратегії призначення ставок може призвести до неефективної роботи рекламних кампаній, а у деяких випадках – до розчарування у всьому рекламному каналі. У цій статті є наочні приклади того, як сильно це може змінити статистику.

Сам Google розділяє стратегії призначення ставок, виходячи з цілей.

На перший погляд, все просто:

Визначити мету – обрати стратегію – отримувати прибуток.

Але, по-перше, необхідно розділити стратегії на ручне управління, автоматичне або інтелектуальне. Ручне управління ставками можна використовувати відразу, автоматичні стратегії вимагають історичну статистику, щоб алгоритми могли повноцінно навчитися.

Тому перед підключенням автоматичних стратегій необхідно переконатися, що в акаунті виконані необхідні вимоги для їх підключення, коректно враховуються, відстежуються і передаються до Google Ads конверсії.

По-друге, далеко не завжди кращим є запропоноване системою рішення. Далі – конкретні приклади того, як для вирішення одних завдань використовуються алгоритми, спрямовані на зовсім інші цілі.

Ситуація 1

Дано: кампанія з ручним керуванням ставками, яка приносить найбільше конверсій.

Завдання: збільшення число конверсій без зростання CPA.

Тут є різні рішення, але зупиняючись на конкретній стратегії, прийняли рішення на користь стратегії «Цільовий відсоток отриманих показів», щоб бути у топі за найбільш цільовими й ефективним ключовими фразами.

Це дозволило нам масштабувати кампанію, регулюючи цільове значення % отриманих показів, відстежуючи CPA.

Якби ми використовували максимум конверсій, це з високою ймовірністю призвело б або до усічення охоплення (що суперечить завданню масштабувати кампанію), або підвищило б CPA (що суперечить KPI проекту).

Аналогічна історія з цільовою ціною за конверсію. Якби при нашому виборі виріс CPA, ми просто могли знизити сам цільовий %, під який оптимізується кампанія, або ж задати обмеження ціни кліка, використовуючи пакетну стратегію, що не так «ламає» всі алгоритми, як це було б з оптимізацією під конверсії.

Підсумком стало повне виконання наших цілей: ми отримали більше конверсій за меншою ціною.

Отже, ця стратегія корисна не тільки для збільшення охоплення та підвищення видимості. Я використовую її, а не оптимізацію під конверсії, якщо:

  • Мені вкрай важливо масштабувати наявний результат і не втрачати охоплення, поки проходить навчання.
  • Йде мова про ніші, цільова аудиторія яких непостійна, а термін зацікавленості короткочасний. Наприклад, послуги з ремонту можуть знадобитися користувачу з абсолютно будь-якою поведінкою, тут автоматичний аналіз поведінки користувачів може навіть нашкодити.
  • Якщо даних для оптимізації під конверсії недостатньо, але кампанія ефективна. Це відмінний варіант для утримання позицій у такій кампанії, бо вручну змінювати ставки постійно фізично не зможе жоден фахівець.


Ситуація 2

Дано: напрямок – локальні послуги з не дуже високим попитом, але величезною конкуренцією, і ставками, відповідно, теж величезними, бюджет обмежений.

Завдання: отримати максимум конверсій у межах поточного бюджету.

У цьому випадку після нетривалого тестування ручного управління, прийняли рішення використовувати «Максимальну кількість кліків». Це дозволило оперативно знизити ставки тоді, коли це дозволяє аукціон.

В результаті ми отримували більше цільового трафіку і конверсії відповідно. Після перемикання на «максимум конверсій» кількість переходів знизилася, оскільки бюджету вже недостатньо для підвищення ставок там, де за прогнозами системи конверсія більш імовірна.

Такий сценарій підходить для збільшення числа конверсій, якщо:

  • Аукціон перегрітий, а бюджет обмежений.
  • Використовується максимально відповідна семантика (конверсійні запити) або ж аудиторії (наприклад, ремаркетинг)
  • Конверсій невелика кількість, аудиторія динамічна. На навчання системи, виходячи з ймовірності конверсії, може невиправдано йти занадто багато часу.


Таких ситуацій було багато, але ці рішення одні з найбільш неочевидних.

Далі про досвід зі збільшенням прибутку і числа конверсій. Для того, щоб успішно використовувати машинне навчання з оптимізацією під конверсії, потрібно розуміти, яких результатів слід очікувати і що для вас у пріоритеті.

Необхідно обрати між тим, що підвищувати – рентабельність або кількість переходів. Ці показники не завжди прямо пропорційні. Наприклад, у вас інтернет-магазин техніки та 2 кампанії. Обидві кампанії витрачали по 50 грн. З кампанії А купили 2 ноутбуки за 1000 грн, з другої – 5 замовлень на зарядний пристрій на загальну суму 300 грн. За другою кампанії більше переходів, за першою – вищий дохід.

В автоматичних стратегіях використовується машинне навчання, тому потрібно враховувати такі фактори:

  1. При використанні цільової рентабельності інвестицій в рекламу ви втратите покази, які могли б привести до конверсії, але з меншою цінністю.
  2. При використанні оптимізації кількості конверсій (наприклад, цільова ціна за конверсію, максимум конверсій), можна втратити 1 більш прибуткову конверсію, і отримати 20 з меншим доходом. Наприклад, в ситуації з ноутбуками вище, при використанні торгових кампаній зі стратегією «Максимум конверсій» або «Цільова ціна за конверсію» будуть більше показуватися зарядні пристрої, а зі стратегією «Цільова рентабельність інвестицій у рекламу» або «Цільова цінність конверсії» – ноутбуки.

 

Динаміка за кампанією зі стратегією «Цільова рентабельність інвестицій у рекламу».

Тут ми бачимо наступне: поступово підвищилася окупність, кількість переходів варіювалося, при цьому дохід з кампанії знизився. Якщо порівнювати травень і січень, рентабельність збільшилася, але в підсумку з кампанії ми отримали майже у 2 рази менше доходу. Ця стратегія може позначитися на обсязі продажів, оскільки система орієнтується на їх окупність.

Динаміка використання стратегії «Цільова ціна за конверсію»:

Якщо ми порівняємо грудень із жовтнем, бачимо наступне: ціна конверсії знизилася, кількість переходів збільшилася, але конверсії стали менш рентабельними. Згадуючи історію з ноутбуками і зарядними пристроями, це той випадок, коли почали з’являтися зарядки.

Підбиваючи підсумки, складу кілька рекомендацій для вибору стратегії:

  1. Проводьте експерименти в системі за допомогою спеціального інструменту, щоб протестувати зміни на половині трафіку.
  2. Тестуйте пакетні стратегії. Я часто створюю окрему стратегію, наприклад, «Цільова рентабельність інвестицій», але з обмеженням максимальної ціни за клік.
  3. Оптимізуйте конкретну кампанію, виходячи з тих точок зростання, які є конкретно у неї, у співвідношенні з усім акаунтом. Наприклад, якщо в цілому рентабельність інвестицій перевиконано, нічого страшного не станеться, якщо кампанія, яка приносить максимум продажів і доходу, недовиконає план з рентабельності.
  4. Зважайте на те, за яким принципом працює стратегія і ніша вашого бізнесу. Як у випадку з ремонтом.
  5. У кампаніях КМС можна включити оплату за конверсії, а не за кліки. Це доречно, якщо для вас не принципово зберегти поточні обсяги трафіку за цією кампанією, а результативність підвищувати потрібно.

 

Обов’язково тестуйте різні стратегії, відстежуйте динаміку, це допомагає отримати зовсім інші результати без зміни таргетингу.