Как автоматизация Google и Facebook убивает ручной таргетинг

Тренды, аудитория, автоматизация, атрибуция в исполнении Google и Facebook, ошибки в автоматизации и особенности работы Big Data и AI в рекламе – будущее уже наступило! Как работать с новыми вызовами digital-специалистам и маркетологам, в своем докладе на iForum-2021 рассказал Антон Воронюк, СЕО Академии WebPromoExperts, директор по развитию агентства Webpromo.

Из-за эпидемии коронавируса 2020 год стал для маркетологов и компаний периодом трансформаций. Сказать, что он был стрессовым для маркетинга, продаж, обновлений, добавлений, изменений, – это ничего не сказать. За год изменилось многое, в том числе и стратегия рекламы. Некоторые ниши, которые до этого не признавали работу в digital, все же встали путь онлайн-продвижения. На рынке продолжила расти конкуренция. Многие руководители бизнесов в прошлом году переосмыслили свои методы работы и задались вопросом о том, какой же дальше должна быть стратегия компании, бренда.

Проанализировав рекламные кампании и аккаунты в агентстве Webpromo, мы отметили рост инфляции на 20-50 %. Если в прошлом году мы платили за клик 4 гривны, то в 2021-м – 6 гривен.

В 2020-2021 гг. многие компании начали настраивать сквозную аналитику. Второе направление, в котором многие начали двигаться вперед, – это автоматизация бизнеса.

Инструменты Google и Facebook дают много возможностей для автоматизации рекламных кампаний, и это может повлиять на эффективность продаж, рекламы, бизнеса.

На старт, внимание – установка Facebook Pixel

Изучив работу наших клиентов – владельцев малого и среднего бизнеса, мы увидели что в 2020 году специалисты компаний начали более активно устанавливать и осваивать работу Facebook Pixel.

Да, для некоторых специалистов работа с Facebook Pixel – обыденность, автоматическое правило в Facebook. Но именно малый и средний бизнес долгое время запускал рекламу самым простым образом – с интерфейса Instagram или Facebook. Запуск работы бизнес-менеджера, настройка Facebook Pixel, look-alike-аудиторий и многие другие глубинные настройки рекламных кампаний – это то, что вызывало у малого бизнеса панику. За прошедший год эта ситуация изменилась.

Но возникли другие проблемы

Мы в компании определили типичные ошибки, с которым сталкивался бизнес в процессе автоматизации. Дальше я разберу их более подробно

От нуля до сотни: почему вам нужно знать размер выборки

Если вы начинаете читать справки Google, Facebook с ответом на вопрос «А когда же стоит включать оптимизатор конверсий?», «Когда надо начинать использовать автоматические стратегии?» – ответ будет не очевидный: с нуля конверсии. Соответственно, вы можете начинать использовать автоматические стратегии Google и Facebook, когда у вас ещё нету данных.

Это то, что непосредственно утверждает платформы и системы. На практике, к сожалению, так не работает.

Те, кто в рекламе уже поработал, точно знают, что раньше было принято для запуска алгоритма иметь приблизительно сто конверсий. Потом в справках Google и Facebook появилась цифра 30, сейчас эта цифра – 0. Вы можете запускать автоматизацию от нуля конверсий. Но будет ли она работать?

На опыте многих бизнесов, которые в прошлом году установили Pixel и начали работать с автоматическими стратегиями кампаний Facebook и Google, мы увидели проблему в том, что стоимость, которую выдавали алгоритмы, оказалась большой.

Почему так происходило?

В любой автоматизации есть одна основная проблема – важен размер выборки. Если вы «предлагаете» алгоритму Facebook и Google порядка десяти конверсий в месяц, с большой вероятностью алгоритм будет работать не лучшим образом.

Размер выборки является критичным условием для масштабирования.

Объясню этот принцип на примере нашего бизнеса. В академии интернет-маркетинга WebPromoExperts есть курсы, на которых обучается 200-300 человек в месяц. А еще есть онлайн-конференции, каждую из которых посещают 10-20 тысяч человек в месяц. Где будет лучше работать выборка: там, где у нас сотни данных, или там, где десятки тысяч данных? Понятно, что лучшим будет результат во втором варианте. Там автоматизатор конверсий будет давать максимально удобную цену и максимально удобный интерфейс.

Автоматизация торговых кампаний. Shopping vs Smart Shopping. Кейс Lampa.ua

Инструмент smart shopping – это вид автоматизации, которую около двух лет назад выпустил Google. В агентстве Webpromo мы тестировали её для проекта Lampa.ua.

Изначально казалось, что автоматизация не может дать отличный результат. Но если у вас большие объемы данных и вы одним из первых тестируете инструмент, то вполне возможно получить действительно хорошие результаты. 

Инструмент «smart shopping» мы тестировали в бета-версии. В результате накопили достаточный объем данных, и алгоритм успел обучиться, чтобы выдать хороший, качественный результат.

Конкретно в этой ситуации мы поняли, что на успех результатов влияет тот фактор, как быстро компания внедряет изменения. Все, что Google и Facebook даёт вам тестировать, это в первую очередь новинки. И не каждый бизнес готов быть первопроходцем в системе автоматических стратегий Google Ads

Алгоритму требуется время

Ваша задача – дать алгоритму хорошую выборку и возможность нормально обучиться.

Подробнее о функционале smart shopping и кейсе Lampa.ua

Проблема – что «скармливать» алгоритму

Многие диджитал-специалисты сегодня говорят о том, что им не нужны лиды, заявки, конверсии, обращения. Задача эксперта – отдать алгоритму фактические продажи, считать не CPA (стоимость заявки, звонка), а – CPO.

Долгое время мы в академии WebPromoExperts продавали курсы для обучения и смотрели прежде всего на заявки. И всё, что мы пытались настраивать по автоматизации – это были данные о заявках. Но нам были нужны более точные данные. В 2020 году мы начали конкретно анализировать показатель СРО, а не СРА, сегментировать данные по компаниям, объявлениям, фактическим сделкам, продажам. В тот нелегкий кризисный год нам удалось понизить стоимость продаж из Google-рекламы практически в два раза.

Сквозная аналитика рулит

Если вы хотите, чтобы алгоритмы работали эффективно и давали результаты, продажи – нужно кормить их правильным топливом. Когда вы даете алгоритму данные о заявках, данные об обращениях, а не о фактических продажах, алгоритмы будут вам подтягивать похожую аудиторию. А там всегда будет погрешность и другие моменты, которые не очень радуют.

Что работает для медийки?

Автоматизированные кампании дают вам возможность «палить из пушек». Если раньше работа специалиста по интернет-маркетингу заключалась в понимании, как таргетироваться точечно, выбирать очень маленькие сегменты аудитории, то тут не надо прогибаться под изменчивый мир. Алгоритм сам все прогнёт под нас.

Масштабирование кампаний в условиях ограниченной аудитории: автоматизация Facebook для крупного туроператора Coral Travel

С компанией Coral Travel мы работаем давно. Первое, с чего мы начинали работу – это существующие аудитории. Для этого достаточно загрузить базу клиентов, на ее основе сформировать look-alike-аудиторию и использовать базы ремаркетинга. Но это пройденный этап.

Кейс клиента CoralTravel

Последние несколько лет мы используем для масштабированных кампаний широкий таргетинг. Таким образом получаем данные о реальных клиентах, заявках, бронировании. Все эти данные мы «скармливаем» алгоритму Facebook и потом запускаем рекламу не точечно, а делаем широкий таргетинг.

На широком таргетинге за счёт алгоритма автоматизации мы добываем заявки, которые по стоимости конверсий соразмерны с цифрами, которые мы видим по точечным кампаниям, таким как look-alike и существующая база клиентов.

Адаптивные объявления

Внедрив адаптивные медийные объявление, мы смогли снизить стоимость клика, увеличить CTR и сохранить уровень конференций при том же бюджете

Сам кейс говорит о том, что не стоит бояться запускать широкий таргетинг с оптимизации на конверсии в Facebook, если вы собрали правильные данные, смогли их сохранить и показать в дальнейшем аудитории.

Другой пример с динамическими креативами в Facebook – работа с Институтом Вертебрологии и реабилитации.

В этой кампании мы загружали максимум того, что даёт возможность загрузить Facebook. Вы можете загрузить 5 заголовков, 5 описаний, 10 картинок – заполняйте креативы по максимуму. Алгоритм сам выберет, что из этого работает лучше. Если вы поленились и загрузили одну картинку, один заголовок, одно описание, то о какой автоматизации может быть речь? Понятно, что в таком формате идея не сработает.

Подробнее о кейсе – по QR-коду

Возможности автоматизации для рекламы мобильных приложений. Кейс Ukrsibbank

Обязательно давайте алгоритму возможность, из чего выбрать. Независимо от того, применяете ли вы динамические объявление на Facebook, или в Google, используйте максимум из того, что у вас есть.

Нашему клиенту – Ukrsibbank – мы помогали с установкой мобильного приложения. Для работы использовали Google-инструмент – Google Universal Campaign. Это был ключевой инструмент с минимальной конкуренцией, который запускался в первую очередь и не требовал особой автоматизации.

Алгоритм Google Universal Campaign сам подбирал аудиторию, которая с максимальной вероятностью установит конкретное приложение и будет с ним работать. Но в данном случае мы решили расширить набор инструментов автоматики, которая работает на Install.

Кроме Google Universal Campaign, мы подключили Google Install Apps и новинку для тестирования – Apple Search Ads. Именно последний инструмент помог получить цену за установку в три раза ниже. А Universal App Campaigns изначально давал слишком высокую стоимость для клиента.

Но мы продолжали сегментировать. Сначала сделали географическую сегментацию и вывели отдельно кампанию по Киеву. Отдельно вывели в кампании города-миллионники и города с населением меньше 100 тысяч. За счет более точечной географической сегментации, сегментации по креативам мы смогли добиться тех цифр, той стоимости Install, которая требовалось. Здесь изначально автоматизация работала совершенно не так, как хотелось.

НО! Для того, чтобы автоматизация заработала, нужны люди

Для эффективной работы автоматизированных кампаний требуется человеческая помощь. Только специалист сможет разобраться, почему алгоритм не сработал, какая была ошибка, какие данные вы предлагаете алгоритму, достаточно ли их.

Помните – успешные результаты рекламных кампаний невозможны без человеческих рук.

На рынке труда профессия РРС-специалист становится одной из самых востребованных. После прохождения 8-недельного курса вы сможете претендовать на должность Junior PPC Specialist. На курсе «РРС-специалист» обучают создавать семантическое ядро сайта, подбирать ключевые слова, определять целевую аудиторию для дальнейшего таргетирования. С помощью систем веб-аналитики вы сможете анализировать результативность рекламной кампании и оптимизировать бюджет.

ЗАПИСАТЬСЯ