Як залучати користувачів у Forex-індустрії

На початку ми зосереджуємо увагу на чотирьох ключових аспектах, що стосуються саме Форекс-індустрії. Однак ці принципи можна адаптувати й до ширшого фінтех-сегмента. Основні теми включають аналітику, модерацію, ефективні типи рекламних кампаній і очікувані результати.

Очікування Google Ads

Для аналізу User Acquisition розглянемо приклад роботи з Google Ads. Це зумовлено тим, що близько 80% усього трафіку в межах User Acquisition припадає саме на Google. Тому наш фокус буде на його особливостях.

У цьому розділі розглянемо основні цілі та очікування компаній від User Acquisition у заданий період. Серед них:

• Досягнення фіксованої вартості за реєстрацію, яка встановлена як цільовий KPI.
• Збільшення обсягів залучення нових користувачів та кількості лідів.
• Зростання кількості FTD (перших депозитів), які є ключовим показником ефективності у Forex-індустрії.

Додатково, в рамках стратегії ретеншену, важливим є підвищення загальної суми депозитів та збільшення прибутку, що, як і завжди, залишається кінцевою метою.

Аналітика й проблеми

Перша тема — це аналітика і проблеми, з якими стикаються трейдингові платформи. Оскільки це не e-commerce, не класична лідогенерація і не стандартні бізнес-моделі, структура воронки у трейдингових платформ є досить чіткою:

1. Реєстрація.
2. KYC (верифікація користувача).
3. Перший депозит.
4. Перший трейд.
5. Повторні депозити та трейди.

Основна проблема полягає у відстеженні дій на різних етапах воронки. Якщо реєстрацію, яка виконується на фронтенді, можна легко відстежити за допомогою GTM, селекторів або data Layer, то наступні етапи (KYC, депозити та трейди) відбуваються на бекенді. Для цього необхідно використовувати механізми офлайн-конверсій, що ускладнює процес збору даних.

Як було

На початку наша аналітика виглядала досить просто. Ми працювали з даними з Amplitude, бекенду, Google AdWords та Excel-таблиць, у яких вручну звіряли всі показники. Однак із зростанням обсягів даних, кількості країн та необхідністю глибшої сегментації виникла потреба в удосконаленні системи. Для цього ми звернулися до експерта, який допоміг нам реалізувати нову схему аналітики.

Як стало

Карта з сайту beardsanalytics.com, які впроваджували аналітику

Основу нової системи аналітики склала платформа BigQuery, яка стала центральним сховищем для всіх даних. У BigQuery зливалися:

• дані з усіх трекерів,
• Firebase Analytics,
• CRM-систем,
• рекламних платформ (Google Ads, Facebook Ads та ін.).

У BigQuery виконувалася обробка даних, а результати направлялися у два ключові напрямки:

1. BI-системи — для створення кастомних звітів відповідно до наших потреб.
2. Офлайн-конверсії — дані передавалися в рекламні системи (Facebook, Google Ads, Adjust, Pinterest тощо) для подальшої оптимізації кампаній.

Цей підхід дозволив значно підвищити точність даних і покращити якість трафіку. Ми змогли оптимізувати рекламу не лише на ліди, а й на реальну виручку, що дало відчутні результати в ефективності кампаній.

UTM розмітка аккаунта

Для оптимізації роботи з великим акаунтом, що охоплював 120 країн і 13 мов, ми розробили специфічну UTM-розмітку. Окрім стандартних параметрів, які Google автоматично надсилає, ми додавали кастомні мітки, щоб забезпечити більш точний аналіз:

• Кампанія (campaign) — стандартний параметр.
• Мова — для сегментації за локалізаціями.
• Країна — для розподілу даних за географією.
• Landing Page — додавали вручну через нюанси у налаштуваннях.
• Інші динамічні параметри, які дозволяли краще відстежувати ефективність кампаній.

Такий підхід забезпечив глибшу деталізацію даних і дозволив більш точно налаштовувати рекламні кампанії для кожної країни та мови.

Модерація і проблеми

У межах покращення аналітики налаштування онлайн-конверсій дозволило збільшити ефективність роботи на 22% за аналізований період. Однак це лише частина результату. Окрім налаштування трекінгу для FTD, KYC та інших показників, ми також впровадили predictive modeling.

Проблема

Між реєстрацією та FTD проходило близько 24 днів, що є дуже довгим вікном конверсії. Враховуючи, що витрати на FTD перевищували 1000 євро, чекати 24 дні, щоб зрозуміти ефективність кампанії, було недоцільно. Це створювало ризики значних витрат без можливості оперативного коригування.

Рішення

Ми розробили модель прогнозування на етапі KYC. Модель оцінювала ймовірність того, що користувач здійснить FTD через 24 дні. Результат прогнозу подавався у вигляді значення від 1 до 1000, яке передавалося в Google Ads у форматі value. На основі цих даних ми використовували стратегії ставок, такі як Target ROAS або Maximum Conversion Value, для оптимізації кампаній.

Результати

1. Скорочення вікна конверсії: загалом по компанії: з 24 до 18 днів. У межах Google Ads: з 23 до 18 днів.
2. Зростання кількості FTD: ціна FTD зменшилась приблизно на 22%.
3. Тестування за 90 днів: порівняння періоду до і після впровадження моделі показало значне покращення.

Однак у межах тестування не враховувалися зовнішні чинники, такі як особливості ринку, які могли впливати на результати. Тому частина позитивних змін могла бути зумовлена не лише аналітикою, а й ринковими умовами.

Ліцензовані країни в Google

Наступна проблема — модерація, яка є складною через специфіку Форекс-індустрії, що стосується спекулятивного трейдингу.

У Google існує чіткий перелік ліцензованих країн, де можна запускати рекламу, якщо є відповідна ліцензія. Для інших країн (близько 180–200) політика Google полягає в тому, що якщо неможливо завантажити ліцензію в Google Ads, то рекламуватися у цій вертикалі заборонено.

Реалії у ліцензованих країнах

Насправді ситуація є суперечливою. Частково дотримання правил Google працює, а частково — ні. Навіть спеціалісти Google надають рекомендації, як можна обійти обмеження. Крім того, значну роль відіграють досвід, тестування та експерименти.

Наприклад, на одному з акаунтів, представлених у скріншоті, модерація зачепила понад 500 компаній. Незалежно від наявності ліцензії, 90% оголошень було заблоковано або відхилено. Вирішити цю проблему повністю практично неможливо.

Варіанти вирішення

Диспути та апеляції

• Написання диспутів і апеляцій дозволяє частково розблокувати оголошення.
• Однак процес може затягнутися на кілька тижнів або навіть місяців, і деякі оголошення залишаються нерозблокованими.

Робота з дозволеними продуктами

Команда зібрала перелік спекулятивних продуктів, які можна рекламувати відповідно до політик Google:

• Зелена зона — продукти, що дозволені до реклами без ліцензій у більшості країн (крім США, де діють особливі обмеження).
• Синя зона — продукти, які можна рекламувати лише за наявності ліцензії в окремих країнах.
• Червона зона — заборонені продукти, які не можна рекламувати взагалі. За їх рекламу акаунт одразу блокується.

Ми працюємо виключно в межах дозволених зон, уникаючи реклами бінарних опціонів, ICO, DEX або трейдингових сигналів. Незважаючи на це, трейдингові сигнали іноді проходять модерацію і з’являються в «білій» зоні.

Policy з відкритих джерел

Цей розділ стосується розширених політик, які можуть бути корисними тим, хто цікавиться рекламуванням у Forex-індустрії.

Детальніше за посиланням

Висновки після аналізу політик Google

На основі вивчення політик Google та консультацій із Google-спеціалістами ми дійшли таких висновків:

1. Навіть у країнах, де Google забороняє рекламу, наприклад, у багатьох арабських країнах, є способи адаптувати продукти або структуру лендінгів так, щоб реклама відповідала вимогам модерації.
2. Якщо виконати всі нюанси політик, місцеві регулятори не подаватимуть скарг, а Google-модерація також не створюватиме проблем.

Обмеження для лендінгів і креативів

Для відповідності політикам Google слід уникати таких елементів:

• Будь-яка згадка про трейдингові сигнали, поради або обіцянки високих доходів. Наприклад, твердження типу «Зароби $1000 за один день» одразу блокується.
• Використання бонусів для заохочення (наприклад, «Зареєструйся і отримай $250») заборонено у більшості країн, хоча в країнах Центральної Азії це іноді дозволено.
• Прогнози курсу криптовалют (наприклад, «Сьогодні біткоїн коштує $66 000, а завтра буде $70 000») або візуалізації з графіками, що показують стрілки, спрямовані вгору.
• Логотипи криптовалют, скорочення на кшталт BTC чи ETH, а також будь-які візуалізації, пов’язані з криптою.

Рекомендації щодо адаптації креативів

• На лендінгах і головних сторінках не повинно бути елементів, які прямо чи опосередковано натякають на трейдингові сигнали або обіцянки доходу.
• Класичний Forex із «шортами» чи бонусами за реєстрацію заборонено.
• Для графіків краще використовувати прості лінії замість японських свічок (зелених і червоних). Це зменшує ризик блокування креативів.

Підсумок

Дотримання цих рекомендацій дозволяє мінімізувати ризики блокування рекламних кампаній і працювати в межах політик Google навіть у складних ринкових умовах.

Типи рекламних кампаній та проблеми

Робота з модерацією Google Ads у Forex-індустрії часто перетворюється на випробування. Google-модератори нерідко плутають Forex із криптовалютами, хоча Forex — це ліцензована сфера в Європі, подібно до ставок у Британії. На жаль, переконати модераторів у протилежному складно.

Рішення полягає в тому, щоб змінити модератора й сподіватися, що новий фахівець хоча б перевірить інформацію про Forex у Google або проконсультується з колегами.

Типи рекламних кампаній

У нашій роботі ми використовували кілька основних форматів рекламних кампаній:

• Search-реклама — 60% обсягу.
• YouTube-реклама — 30%.
• Інші канали — 10%.

Географія реклами

Ми працювали в більш ніж 120 країнах, адаптуючи продукт для 13 мов. Локалізація проводилася там, де були доступні ресурси для цього.

Мовний таргетинг

Одне з поширених питань серед спеціалістів: як працювати з ключовими словами, якщо ви не знаєте мови?

EN, DE, ES, IT, PL, CZ, HU, PT, MS, VI, TH, ID, NL Посилання на шаблон

Інструменти Google

Таблиці Google дозволяють швидко перекладати ключові слова. Якщо це короткі запити (до чотирьох слів), переклад працює досить точно. Проте для довгих запитів (6–8 слів) або нелатинських мов якість значно знижується.

% помилок після перекладу Google Translate на думку перекладачів

Експеримент із перекладом

Ми провели тест, надавши агенціям для перевірки до 1000 ключових слів. Спочатку вони отримали колонку англійською та перекладену колонку мовою таргетингу з проханням виправити лише реальні помилки.

• Латинські мови перекладалися значно краще, азійські мови — гірше, найгірші результати були з тайською.
• Для арабської мови довелося наймати локального перекладача, оскільки відсоток помилок перевищував 30%.

ЧатGPT

З появою ChatGPT ситуація покращилася. Інструмент перекладає ключові слова досить добре, але важливо перевіряти переклад, щоб уникнути неточностей або вигаданих даних.

І один раз, ми взяли невелику кількість ключових слів, до тисячі основних і віддали агенціям на переклад і навіть не на переклад, ми віддали англомовну колонку перекладену колонку на локальну мову і попросили їх поправити помилки, вони виправили і ми порахували відсоток помилок по кожній мові.

Відсоток не навіть не помилок, а відсоток стрічок, які вони змінили і ми попросили міняти тільки те, де дійсно помилка, а не якісь перефразувати, щоб типу зробити вигляд, що зробити роботу.Ну власне ми їм заплатили за весь текст, за всі символи, тому ми впевнені, що тут не було маніпуляцій, І власне наша гіпотеза власне справдилась. Що латиномовні мови перекладаються значно

краще, азійській мові значно гірше, найгірше з тайською мовою,.

Арабську мову ми на той момент не перекладали, але ми пізніше найняли перекладача там також ну там просто дуже багато помилок. Напевно навіть більше ніж 30, тому з арабською мовою потрібно шукати локального перекладача, або чат GPT. Чат GPT видає, перекладає ключі досить непогано. Головне, щоб не брехав.

Результати

Пошукова реклама

Почнемо з аналізу результатів пошукової реклами.

Частка ринка по країнах за період N

Загальна ситуація

На представленому скріншоті зеленим кольором виділено частку ринку, яку ми викупляли у той період. Дані відображають статистику за 90 днів для одного з акаунтів, зведену за ярликами. Тут можна побачити відсоток витрат за цей період, і всі показники були оптимізовані.

Проблема скляної стелі

Після впровадження офлайн-конверсій ми досягли значного покращення:

• Знизили вартість реєстрації.
• Зменшили вартість FTD.

Однак навіть за цих умов ми стикнулися із так званою «скляною стелею». У ключових європейських країнах, на які був зосереджений основний фокус, ми не змогли перевищити певний відсоток частки ринку. Наприклад, у деяких кластерах ключових слів нам вдалося досягти 60%, але в інших це виявилося неможливим.

Причина виділення

Ідея полягала в тому, що, маючи добрі цифри, можна викупляти значно більшу частку ринку — 70% або навіть 80%. Але в більшості випадків результат залишався на рівні 60%, що обмежувало наші можливості.

Статистика по країнах

Статистика по країнах за период N

Розглянемо статистику за 90 днів після впровадження нової аналітики. Ці дані демонструють результати, які раніше були недоступними у Google Ads.

Порівняння лідів і FTD

Першочергово у нас були лише показники лідів. Наприклад:

• Вартість лідів варіювалася від 38 до 80 євро залежно від країни.
• Однак, якщо аналізувати вартість FTD (Customer Acquisition Cost), ситуація змінювалася.

Умови різних ринків продемонстрували наступне:

• Бразилія. Хоча ліди були найдешевшими, їх конверсія з демо-рахунку у FTD складала лише 1%, що робило такі ліди практично марними.
• Німеччина. Одні з найдорожчих лідів показували найкращу конверсію, що виправдовувало витрати навіть у межах 100 євро за лід. При цьому наш KPI на рівні 1300–1500 євро залишався досяжним.

Урок для бізнесу

Цей приклад яскраво демонструє, що орієнтація виключно на кількість лідів є помилковою. Часто маркетинг і кол-центри конфліктують через якість лідів, але у Forex-індустрії це особливо критично. Практично всі продажі й депозити забезпечуються кол-центрами, оскільки процес верифікації KYC у Європі дуже складний, включаючи до 20 полів для заповнення.

Додаткові показники

Для покращення аналізу були введені наступні метрики:

1. Player Value — загальна сума депозитів, поділена на кількість FTD. Ця метрика використовується як умовний LTV першого рівня, що дозволяє оцінювати якість трафіку.
2. Глибина аналітики — дозволила інтегрувати дані про депозити й додатково відображати їх в Adwords, забезпечуючи більш точну оптимізацію кампаній.

Висновок

Глибина аналітики та оцінка якості трафіку за допомогою FTD і Player Value дозволяє уникати хибної орієнтації на дешеві ліди та робити ефективніші інвестиції в рекламу.

Статистика по типам ключових слів

Статистика по типам ключових слів за період N

У межах аналізу ми також підготували статистику за типами ключових слів. Хоча компаній і груп у акаунті було значно більше, основні показники стосувалися унікальних ключових слів, кількість яких перевищила 40 000.

Ця статистика може бути корисною для тих, хто працює у схожих нішах, дозволяючи зрозуміти, як розподіляються ключові слова та які з них демонструють найкращі результати.

Ще трохи статистики

У цьому розділі представлено більш глибокий аналіз із розрахунком LTV за інший, триваліший період. Деякі країни були виключені зі статистики через конфіденційність даних, але загальні висновки залишаються актуальними.

Оптимізація бюджету

Основна частина бюджету була переалокована на Німеччину. Це дозволило побачити наступні результати:

• Вартість ліда зросла з 70 євро до 118 євро.
• Cост FTD зріс незначно, але у відносних показниках це означає покращення: кількість лідів зросла майже вдвічі (приблизно на 70%), а вартість FTD знизилася на 30%.

Розрахунок LTV

Оптимізація включала додаткові аналітичні доопрацювання та розрахунок LTV (довічної цінності клієнта). Хоча методика розрахунку залишилася конфіденційною, наш середній LTV по акаунту склав 6,9, що є задовільним показником (не нижче 5).

Висновки з аналітики

Ця статистика ще раз підтверджує, що поверхневі показники, такі як:

• вартість кліку,
• CTR,
• вартість лідів,

не завжди відображають реальну ефективність рекламної кампанії. Глибший аналіз, навіть якщо його потрібно виконувати вручну через CRM, є ключовим для оцінки якості трафіку та ROI.

Практична цінність для клієнтів

Підрахунок глибших метрик дозволяє надавати клієнтам більше цінності та розуміння ефективності реклами. Це також допомагає подолати стереотипи ринку, коли клієнти вимагають збільшення кількості показів реклами, сподіваючись отримати більше конверсій.

Зауваження про підходи в індустрії

Навіть маркетологи або CMO високого рівня іноді можуть робити помилкові припущення про ефективність реклами, орієнтуючись на поверхневі метрики. Це ще раз підкреслює важливість глибокої аналітики.

Відеореклама

У цьому розділі розглянемо відеорекламу, яка складала 30% від загального обсягу рекламних кампаній, порівняно з 60% пошукової реклами. YouTube показував значний потенціал для зростання, і кампанії можна було масштабувати в кілька разів за умови додаткового фінансування.

Результати

• YouTube-реклама демонструвала FTD на 22% дорожче, ніж пошукова реклама, але це компенсувалося якістю та кількістю залучених користувачів.
• Креативи та підходи до відеоконтенту забезпечували зростання аудиторії, навіть на холодному трафіку.

Типи креативів

Історії успіху

• Приклади трейдерів, які досягли фінансових успіхів за короткий чи довгий період.
• Важливо дотримуватись обережності, уникаючи прямих обіцянок «легкого збагачення» (real-life success stories у рекламних матеріалах можуть бути заблоковані).

UGC (User-Generated Content)

• Формат, запозичений із TikTok, який показав високу ефективність у Facebook і YouTube Shorts.
• Використовується для створення автентичного контенту, який добре сприймається аудиторією.

How-to відео

• Покрокові інструкції щодо користування платформою: Як зареєструватися; Як зробити депозит; Як виконати трейд.
• Цей формат працює як для холодного, так і для теплого трафіку.

Освітній контент

• Трейдинг — це складна ніша, яка часто потребує додаткових пояснень.
• Educational content добре конвертує аудиторію у ліди, пояснюючи реалії інвестування та трейдингу.

Висновок

На хвилі тренду на інвестиції та заробіток у багатьох людей формується хибне уявлення, що трейдинг — це «легкі гроші». Освітні відео спростовують цей міф і допомагають залучати зацікавлену аудиторію, яка готова проходити глибші етапи воронки, включаючи FTD.

Приклад тестування

Приклад тестування невеликої стратегії

Ми розпочали тестування з невеликого плану, який важко назвати повноцінною стратегією. Основний акцент був зроблений на кастомній аудиторії, створеній на основі ключових слів.

Підхід до тестування

• Для тестування було обрано YouTube, що дозволило краще працювати з аудиторією, ніж у випадку з GDN (Google Display Network) чи таргетингом на конкурентів.
• На основі цього тесту ми могли оцінити типи контенту та інші аспекти роботи з аудиторією.

Результати тестування

Результати однієї такої воронки

Перший тест

У межах першого тесту в YouTube ми отримали вартість реєстрації в UK на рівні $122.

• Це було дорожче за середню вартість реєстрації для UK (близько $80).
• На той момент основною ціллю були лише реєстрації, без фокусу на FTD через тривале вікно конверсії (24 дні).

Подальші кроки

Після завершення першого тесту ми почали розширювати кампанію, збільшуючи кількість лідів у різних країнах. Це дозволило поступово оптимізувати витрати та підвищити ефективність роботи з аудиторією.

Ще результати по YouTube Ads

Структура кампаній

Стандартна структура кампаній виглядала наступним чином:

• Одна кампанія.
• Одна група оголошень.
• Один сегмент аудиторії.
• 25 оголошень всередині групи.

Раніше ми тестували інший підхід із 5–6 групами в одній кампанії, кожна з яких мала кілька аудиторій. Однак за тривалого терміну роботи кампанії (2–3 тижні) спостерігалося, що лише одна група ставала лідером, отримуючи більшість показів, тоді як інші залишалися неактивними. Аналогічно, з кількох аудиторій у групі лише одна отримувала трафік.

Рішення

Для точнішого контролю бюджету та ефективного масштабування YouTube Ads було ухвалено рішення перейти до структури «одна кампанія – одна група – одна аудиторія» з кількома креативами всередині.

Підбір аудиторій

На початку ми обирали аудиторії з найочевиднішими ознаками:

• Відвідувачі сайтів.
• Аудиторії за ключовими словами.
• Аудиторії брендів-конкурентів.

Пізніше, завдяки кастдеву в кол-центрах, були протестовані менш очевидні аудиторії. Приклад:

Back to School у Німеччині

• Цільова аудиторія: батьки дітей шкільного віку (40–45 років і старше).
• Ці люди мають дохід вище середнього і часто зацікавлені в інвестиціях.
• Ця аудиторія показала високі результати в Німеччині.

Результати

• Cost Per Conversion. Хоча витрати на конверсію були високими, вартість FTD виявилася нижчою, ніж у деяких інших аудиторій.
• Бюджет. Під час пікових кампаній працювало до 60 одночасних кампаній із бюджетом від $200 до $3000 на день. На обсязі за 2 місяці вартість FTD була на 17% дорожчою, ніж у пошуковій рекламі.

Автоматизація

YouTube Ads став основним каналом, оскільки він залучав користувачів, які робили депозити. Ми працювали над його оптимізацією та масштабуванням.

Інші рекламні формати

• GDN (Контекстно-медійна мережа): низька ефективність, великі витрати без результату.
• PMax (Performance Max): через довге вікно конверсії (18 днів) не підходив для нашої моделі.
• Discovery Ads: добре працював як ремаркетинг, але не зміг показати результат для FTD.

Інструменти автоматизації

• Використовували автоправила, скрипти та сервіси автоматизації.
• Провели тестування 12 сервісів і обрали Optimizer (0,25% від бюджету) як основний інструмент через його функціональність.

Автоматизація допомогла покращити результати та зекономити час, а YouTube став ключовим каналом завдяки якості залучених користувачів.