Автоматизация контекстной рекламы в инструментах и кейсах: что такое хорошо и что такое плохо

Константин Найчуков, евангелист-аналитик eLama.ru, на конкретных примерах рассказывает:

✓ какие задачи автоматизации контекстной рекламы;

✓ как генерировать рекламные кампании;

✓ как управлять ставками;

✓ какие подводные камни существуют в работе с аналитикой.

Зачем автоматизировать контекстную рекламу

Автоматизация — это история о конкретных инструментах и о том, как специалисты их используют для контекстной рекламы.

Молотком можно забить гвоздь или отбить палец. Такая же ситуация может произойти и при работе со средствами автоматизации контекстной рекламы. Как «не отбить себе пальцы» и пойдет далее речь.

Автоматизация контекстной рекламы решает три основные задачи:

Генерация рекламных кампаний

Для автоматизации процесса создания и запуска рекламной кампании используют так называемые генераторы рекламных кампаний.

В теории все звучит неплохо, достаточно просто и прозрачно. На вход мы подаем некий набор данных. Чаще всего в формате XML, YML (формат Яндекс.Маркета) или в виде обычных данных CSV.

Данные — это набор объектов, которые рекламируются. Чаще всего это товарный фид, то есть файл с товарной номенклатурой интернет-магазина. Но могут быть и другие сайты, проекты (туристические, риэлторские и т. д.).

Потом набор данных проходит через определенные правила, с которых и формируется рекламная кампания, объявления.

Достаточно простой генератор есть и на сервисе eLama.ru. Но он не идеален, потому что не обладает двумя важными функциями. Во-первых, сервис не обновляет данные в случае изменений товарного фида, например, цены, товарной номенклатуры. Во-вторых, генератор составляет объявления только по одному шаблону. То есть нельзя создать несколько вариантов.

Пример генерации рекламной кампании

Рассмотрим как сгенерировать рекламную кампанию на примере портала по онлайн-продаже туров.

Есть база отелей и отдельные страницы по каждому отелю с турами. Соответственно, можно сгенерировать рекламную кампанию на основании названий этих отелей.

В данном случае была сделана простая рекламная кампания:

Ключевой фразой было название отеля. То есть для отеля «Шарм-ель-Шейх» фразой в рекламной кампании было слово «Шарм-ель-Шейх».

Результаты рекламной кампании оказались интересными. Она была запущена в рекламной сети Яндекса на тематических площадках и за смешные деньги был получен целевой трафик: переходили именно те люди, которые интересовались турами. Конверсия получилась неплохой. При этом пополнять бюджеты рекламной кампании можно было раз в месяц на несколько тысяч рублей, и она себя хорошо показывала.

Проблемы при генерации рекламных кампаний

От успешных кейсов переходим к историям менее успешным.

Проблема №1: фид товаров

У нас был интернет-магазин часов, который остался недоволен результатами рекламной кампании по причине неправильного названия товарных позиций. Брендовые часы назывались понятно — модель и бренд. А различный китайский ширпотреб назывался по названию того, что было изображено на циферблате. То есть если на циферблате часов изображен Микки Маус, то и товар назывался «Микки Маус». Если девушка, то товар, соответственно, назывался «Девушка».

Сами понимаете, если пользователь вбивает в поиске слова «девушка» и «цена», то вряд ли он хочет купить себе наручные часы. Скорее всего, его интересует что-то другое. Вот на такие результаты можно нарваться при генерации рекламной кампании при непонятных названиях товаров.

Проблема №2: длинные, неструктурированные названия

Но если у вас даже понятные, развернутые названия товаров, например, «Наручные часы с изображением девушки производства Китай», то из этого сгенерировать рекламную кампанию будет очень сложно. Потому что в длинном, неструктурированном названии совершенно непонятно, что брать в ключевую фразу, подставлять в заголовок. Такое название придется сокращать.

Генератор — это программа, а не человек, и осмысленно обрезать что-то не сможет. И получаются такие, с точки зрения русского языка, несогласованные предложения. Кликабельность объявлений крайне низкая: люди им не доверяют, они выглядят, как поисковый спам.

Проблема №3: семантика составлена из товаров

Если у вас все четко разложено по полочкам, прописаны отдельно бренд, модель, характеристики, остается проблема семантики. Когда ключевые фразы составляются из названий товаров из базы данных, а не из того, что люди ищут на самом деле в поиске Яндекса или Google, сложно сгенерировать кампанию.

Хороший специалист по контекстной рекламе сначала проверяет, что ищут люди с помощью Wordstat или планировщика ключевых слов Google. Собирает пользовательские интересы в отдельный документ, и уже потом под найденные поисковые запросы подбирает товары в базе интернет-магазинов.

Чаще всего происходит, наоборот: какие товары есть, так и рекламируются. То есть если вы продаете пассатижи, а люди ищут плоскогубцы, то вы не продадите им пассатижи даже несмотря на то, что это им и нужно.

Решение проблем генерации рекламной кампании: кейс ozon.ru

К сожалению, мне неизвестны готовые инструменты, которые решают эти проблемы. Но есть кейсы, где они устранялись с помощью генератора рекламных кампаний. Расскажу на примере ozon.ru, крупнейшего интернет-магазина России.

Было дополнительно реализовано два блока. Первый — это преобразователь, который оптимизировал товарный фид и складывал длинные, неструктурированные названия.

В данном случае мы работали в тематике детских товаров, где был полный бардак. Поэтому товарный фид сначала пропустили через преобразователь. Дополнительно, используя статистику из Wordstat, расширили семантику рекламной кампании. Нужно было рекламироваться не только по названиям товаров, но и по дополнительным ключевым словам, чтобы увеличить аудиторию.

И уже после того, как отдельный товарный фид прошел через преобразователь и была собрана дополнительная семантика по Wordstat, формировались рекламные объявления по каскаду правил.

Как работает преобразователь и расширение семантики

Расширение семантики — это модуль, который автоматически подбирает новые ключевые слова.

Например, есть раздел «Санки». Сначала специалист по контекстной рекламе подбирает базовые слова — «санки», «салазки», «ледянки». После этого запускает модуль, который начинает анализировать Wordstat и находить соответствия.

В нашем случае модуль нашел запросы «зимние санки», «санки ледянки», «санки ватрушка», которым был присвоен конкретный товар.

При этом часть запросов остается необработанной. Тогда их необходимо добавить в «минус-слова», если они релевантны, или вручную задать, что «санки комфорт» — это такой-то товар в базе данных.

То есть изначально мы работали с базовыми ключевыми словами «санки ледянки» и «салазки», и уже автоматика помогла найти дополнительные слова, по которым имеет смысл рекламироваться. Притом что сами товары так не называются.

Преобразователь — это набор матлингвистических алгоритмов, которые выделяют особенности и характеристики товара из названия и описания в свободной форме.

Например, вот реальное название товара: «Набор для раскрашивания Amav Мифические лошади 3d». Преобразователь, заточенный под этот товарный фид, автоматически определил, что здесь используются два бренда — Amav и Мифические лошади 3d, это набор и он обладает характеристиками для раскрашивания.

На втором примере еще понятнее. Это реальный товар из товарной базы Озона, который называется «Прорезыватель для зубов Happy Baby, силиконовый, с водой, цвет в ассортименте» и артикул. Преобразователь автоматически выделил бренд Happy Baby, товар — прорезыватель, и 4 характеристики — для зубов, силиконовый, с водой, цветной. Собственно, какие характеристики были в названии товара, те он и выделил.

После этого формируются объявления. При этом они могут формироваться комбинированно. Например, есть товар «прорезыватель» и одна из его характеристик «для зубов». Тогда под ключевую фразу «прорезыватель для зубов» можно сделать объявление «Прорезыватель для зубов Happy Baby за 199 рублей».

С ключевой фразой «прорезыватель с водой», можно сделать другое объявление, скомбинировав между собой отдельные характеристики. Плюс использовать дополнительную семантику, полученную с помощью расширения.

Поэтому нельзя просто взять и сгенерировать рекламную кампанию. Чаще всего приходится дополнительно обрабатывать и подготавливать фид, обязательно проверять объявления, перед тем как заливать рекламную кампанию в систему. Чтобы не получилось, как с девушкой и ценой.

Автоматическое управление ставками

Для автоматизации управления ставками используют внешние бид-менеджеры.

Бид-менеджер — это программа, которая решает две основные задачи:

1. Определение максимальной ставки по каждой ключевой фразе.

2. Оптимизация списываемости фактической стоимости клика, зная ограничения по максимальной ставке.

Вот как раз вторую задачу и решает бид-менеджер, который есть в eLama.

Проблемы автоматизации управления ставками

Проблема №1: Бид-менеджер vs Стратегия Яндекса

Первая проблема, которая возникает при использовании бид-менеджеров заключаются в том, что чаще всего рекламодатели забывают, что бид-менеджеры — это не замена внутренней стратегии Яндекса или Google. Это надстройка над рекламной системой.

То есть если вы используете внешний бид-менеджер, то вам нужно в самой рекламной системе выбрать подходящую и соответствующую стратегию. Например, для Яндекс.Директ — это «показ блоков по минимальной цене» либо «наивысшая доступная позиция», если вам нужно максимум трафика. В новом аккаунте Яндекс.Директа можно использовать стратегию наивысшей доступной позиции, потому что сейчас разница клика между первыми позициями и позициями входа в блоки небольшая.

При использовании Google AdWords нужно включить ручное управление ставками, для того чтобы управление ставками в бид-менеджере и AdWords друг другу не противоречили.

Проблема №2: отсутствие полной семантики

При управлении ставками с помощью внешнего бид-менеджера нужна полная семантика. Если рекламироваться по общим высокочастотным ключевым фразам, например, как «напольный кондиционер», то та ставка, которую вы видите верна для поискового запроса с прямым вхождением этой ключевой фразы.

А если поисковый запрос будет более точным, например, «купить напольный кондиционер» или «напольный кондиционер в Москве», то стоимость клика может быть выше, так как будет большая конкуренция. Здесь важно помнить о том, что ключевые фразы и поисковый запрос — это немного разные вещи. То есть если вы не используете кавычки, то ключевой фразе могут соответствовать абсолютно разные поисковые запросы.

Поэтому, когда подключаете внешний бид-менеджер, убедитесь, что вы рекламируетесь по низкочастотным точным ключевым словам.

Вот так выглядит PRO режим в бид-менеджере eLama. Здесь можно задать, на какой позиции вы хотите быть. Самый простой вариант — «позиция с максимальным трафиком при списываемой цене не более чем».

Дело в том, что в новом Яндекс.Директе разница между ставкой и фактической списываемой стоимостью за клик может быть достаточно существенной. И рекламодателям приходится ломать голову, а сколько же они могут себе позволить. Для этого у нас есть отдельная настройка в бид-менеджере.

Кроме того, есть возможность управления ставками в зависимости от позиций сайта по этим же самым ключевым словам, но в результатах органического поиска, то есть SEO. Таким образом, можно экономить бюджет. Если нужно сократить расходы на контекстную рекламу, то есть смысл снижать ставки и, вообще, отключать рекламу по тем поисковым запросам, по которым сайт находится в ТОП-3.

Но при использовании SEO-биддера важно помнить, что 100% он работает при использовании кавычек. Потому что позиции сайта в Яндексе проверяются по поисковым запросам с прямым вхождением ключевой фразы.

Конечно же, не учитывается персональная выдача. К сожалению, мы не можем следить за всеми пользователями Яндекса. Позиции проверяются в режиме инкогнито.

И не забывайте правильно указывать регион, потому что в Яндексе поисковые запросы регионозависимые. Соответственно, если у вас рекламная кампания сразу на всю Россию, то позиции в разных регионах могут отличаться. Поэтому нужно сначала рекламную кампанию раздробить на отдельные регионы, и там уже по отдельности включать отслеживание позиций.

Контекстная реклама: автоматизация аналитики

Первое, что должен сделать каждый ответственный рекламодатель — разметить все ссылки в рекламной кампании UTM-метками. Не только в Яндекс Директе, но и во всех кампаниях в остальных системах.

Для автоматизации UTM-разметки в контекстной рекламе можно использовать автоматическую разметку в eLama. Этот инструмент также бесплатен, как и все остальные.

После этого вы сможете анализировать доходы с рекламной кампании и видеть по каким рекламным кампаниям, ключевым словам получили деньги. Для этого используются модули электронной торговли в Google Analytics либо ценность целей.

Чтобы принимать какие-то решения, нужно сравнивать между собой доходы и расходы. Загружать результаты с AdWords в Analytics специально не нужно: все происходит автоматически. А вот сводить доходы с расходами по Директу можно вручную в Excel или написав свой загрузчик. Благо Google Analytics позволяет загружать данные по расходам из внешних рекламных систем.

В eLama есть своя автозагрузка данных о расходах из Директа в Google Analytics. Настраивается она в три простых шага:

В данном случае eLama не будет иметь доступ в ваш Google Analytics. То есть не будет видеть вашу посещаемость, конверсии, транзакции и т. д. Вы просто разрешаете eLama загрузить данные в Google Analytics, не более того.

После настройки загрузки, раз в сутки эти данные уходят в Google Analytics и там можно уже строить расширенные отчеты, где будут не только доходы по рекламным кампаниям, но и расходы, разница между ними, маржа, рентабельность инвестиций. Причем этот отчет можно детализировать до уровня конкретной ключевой фразы. И понимать, по каким ключевым словам реклама приносит деньги, а какая только убыток.

Проблема: сэмплирование

Проблема, с которой вы можете столкнуться при работе с аналитикой — это сэмплирование. Если у вас большая посещаемость или вы строите очень большие отчеты, то они будут строятся на основании не всех накопленных данных, а небольшой выборки. Вы увидите сообщение, что отчет построен на основании такого-то количества визитов и процент от общего количества визитов на сайте.

Если вы такое видите, то вам нужно сокращать период или выводить отчеты по отдельным сегментам. Либо выводить уже все в Excel и там строить отчеты, графики на основании всех данных.

Высоких CTR и низких ставок!

Вебинар:

Презентация: