R-broker: КПД рекламы в Яндекс.Директе. Как увидеть потери бюджета?

20 лет назад контекстная реклама была простой и понятной: подбираем список ключевых слов, пишем объявления, назначаем ставки и включаем рекламу. Кампании делались вручную, это неизбежно порождало массу ошибок и приводило к огромным бюджетным потерям. В итоге, контекст приобрел репутацию “дорогого инструмента не для всех”, каковую и сохраняет по сей день.

В 2005 году наша компания выпустила сервис автоматического управления ставками - биддер R-broker. Отлично помню агрессивное недоверие, с которым мы поначалу сталкивались, когда утверждали, что затраты на рекламу можно снизить не на проценты, а сразу в несколько раз! Прошло 2 или 3 года, прежде чем биддеры развились повсеместно и стали обязательным инструментом оптимизации контекстной рекламы.

Время, как известно, на месте не стоит, век биддеров заканчивается - их место занимают авто-стратегии, подстраивающиеся под различные сегменты аудитории.Что же будет дальше? История, как известно, повторяется напоминая нам о цикличности человеческой природы и неизменности наших ошибок. Уже сейчас видно: автоматические стратегии не обеспечивают оптимальность рекламных затрат. Потери, конечно, не так велики как 20 лет назад, но в условиях жесткой конкуренции потеря 20-30%, а зачастую и 50% рекламного бюджета может привести к фатальным последствиям.

Увы, современные рекламные кампании избавили нас от возни со ставками, но не упростили жизнь. Настройка стратегий и корректирующих коэффициентов делаются вручную. И это, конечно, порождает множество ошибок, приводящих к значительным бюджетным потерям.

Учитывая тяжкий опыт внедрения первого биддера 20 лет назад, мы решили провести исследование потерь, вызванных ошибками настроек рекламных кампаний Яндекс Директ. Надеемся полученные данные помогут рекламодателям осознать масштаб проблемы и направить усилия на повышение рентабельности своих вложений.

Аккаунт - группа рекламных кампаний (РК), настроенных на достижение определенных целевых действий аудитории (Целей). По идее все РК аккаунта должны генерировать максимальное количество Целей по единой стоимости (СРА). Реальность далека от идеала: стоимость Целей в разных РК, как правило, различаются во много раз!

На рис. 2 представлена реальная ситуация: закуплено 78 Целей, СРА =12 279 руб. Этот результат может вполне устраивать рекламодателя. Однако есть пять РК, давших 18 Целей с СРА = 25 905 руб. Они потратили более половины рекламного бюджета! Ниже мы видим противоположную ситуацию: одна кампания дала 28 целей по 2 859 руб. Цели, закупленные через нее, обошлись в 9,1 раза дешевле! И это типичная ситуация, она называется “разбалансировка” бюджетов.

Назовем “дорогими” те РК, у которых СРА на 20% выше среднего по аккаунту, и “перспективными” те, у которых СРА на 20% ниже. Стратегия оптимизации затрат очевидна: это выявление “дорогих” кампаний и переброска их бюджетов в “перспективные”. Методика оптимизации отдельных рекламных кампаний аналогична, с той лишь разницей, что балансировка проводится многократно в различных срезах целевой аудитории: соц-дем признаки, география, устройства и пр. В Яндекс Директ десятки срезов, по которым следует делать балансировку сегментов, и они постоянно добавляются. Например, в ЕПК появилась возможность управлять рекламой по дням недели часам

Рис. 1. Анализ балансировки бюджетов рекламных кампаний. Кампании объединены в группы: “дорогие”, “перспективные” и “средние”

Рис. 2. Показатели “дорогих” и “перспективных” рекламных кампаний: СРА различаются в ~9,1 раза

Исследование бюджетных потерь проводилось с использованием двух показателей: Спред СРА и КПД бюджета. Первый показатель отражает качество настройки рекламных кампаний: чем больше спред СРА, тем выше вероятность грубых и очень грубых ошибок настройках. Второй позволяет оценить размер бюджетных потерь.

Оба показателя рассчитывались относительно аккаунтов. Оценка потерь отдельных кампаний не проводилась, поэтому представленные ниже результаты следует рассматривать исключительно как оценку снизу.

Определим Спред СРА как отношение совокупного СРА “дорогих” РК к совокупному СРА “перспективных”. В примере, приведенном на рис 1. Спред СРА = 25 905 / 2 859 = 9,1

Определим КПД рекламного бюджета, как отношение количества достигнутых целей к количеству целей, которое можно было бы получить на том же бюджете путем преброски средств из “дорогих” кампаний в “перспективные”.

Для краткости, опустим методику оценки изменения количества целей при изменении бюджета. Скажем лишь, что она основана на базовом законе замедления прироста конверсий при увеличении рекламного бюджета. Примерный вид зависимости представлен на рис. 2.

Рис 3. Зависимость количества достигнутых целей от рекламного бюджета

Исследование проводилось на базе сервиса Goodkey (https://goodkey.online/). В нем реализована описанная выше методика расчета Спреда СРА и КПД рекламы. В качестве данных использованы обезличенные показатели ~435 рекламных аккаунтов Яндекс Директ. Совокупный оборот ~630 млн. руб за 30 дней.

Рис. 4. Распределение рекламных аккаунтов и бюджетов по размеру спреда СРА

Распределение аккаунтов по величине спреда СРА (синие колонки):

только 23,45% аккаунтов имеют спред СРА - менее х2, что соответствует отличной балансировке бюджетов
Около 55% аккаунтов имеют спред СРА от х2 до х8 - настройки, скорее всего, содержат ошибки, в т.ч. грубые и недопустимо грубые
Около 22% аккаунтов имеют спред СРА более х8 - можно уверенно утверждать: РК не настраивались и не управляются

Распределения бюджетов по СРА (красные колонки) принципиально не отличаются от распределения аккаунтов. Мы видим снижение доли “неуправляемых” кампаний и соответствующее повышение доли кампаний с грубыми ошибками. Доля хорошо настроенных кампаний - не меняется.

~25% бюджетов имеют спред СРА не более х2
~65% бюджетов имеют спред СРА от х2 до х8
~9% бюджетов имеют спред СРА более х8

Аналогичные распределения, построенные для аккаунтов с расходом от 1 000 000 руб (рис. 3.) подтверждают: большинство рекламных кампаний настраиваются с ошибками, в т.ч. грубыми.

Рис. 5. Распределение для бюджетов > 1 000 000 руб / 30 дней

Рис. 6. Распределение рекламных аккаунтов и бюджетов по КПД бюджета

Распределение аккаунтов по КПД бюджета (синие колонки):

только 21,84% аккаунтов имеют КПД =100% - отличная балансировка бюджетов
~24% аккаунтов имеют КПД >90% - есть возможность улучшения
~50% аккаунтов имеют КПД от 30% до 90% - значительные потери бюджетов
~5% аккаунтов имеют КПД менее 30% - теряется почти весь бюджет

Распределение бюджетов по КПД (красные колонки) демонстрирует несколько лучшую картину: доля отлично сбалансированных кампаний больше, причем, за счет сокращения доли кампаний, которые можно было бы улучшить. Доли кампаний со значительными потерями от размера бюджета не зависит.

только 32,83% бюджетов имеют КПД =100%
~17% бюджетов имеют КПД >90%
~45% бюджетов имеют КПД от 30% до 90%
~5% бюджетов имеют КПД менее 30%

Практика подтвердила эффективность описанной методики. Параллельно с основным исследованием мы выполняли работы по оптимизации рекламных кампаний. Работы проводились в два шага: оптимизация отдельных рекламных кампаний по сегментам аудитории и оптимизация аккаунтов в целом. Сводка результатов приведена на рис 6.

Рис. 7. Сводная таблица кейсов оптимизации рекламных бюджетов

Примечательно отсутствие неудачных кейсов. Неудачи, конечно были, но расследование всегда выявляло некорректные или неосмотрительные действия специалистов. В первую очередь, это были ошибки настройки целей, слишком резкие изменения рекламных кампаний, а также излишние бюджетные ограничения.

Перечислим наиболее частые причины бюджетных потерь. Они хорошо знакомы любому специалисту по контексту. Тем не менее, как мы видели выше, эти ошибки присутствуют в большинстве рекламных кампаний.

Неверная настройка целей

Цели, либо не настроены, либо имеют частоту ниже 40/месяц. В этом случае алгоритму Яндекс не хватает данных, необходимых для качественного обучения. Такие РК лишены целенаправленного управления, их бюджетные потери велики и не поддаются корректной оценке.

Излишнее ограничения бюджетов

С завидным постоянством “перспективные” рекламные кампании “зарезаются” дневным или недельным бюджетом. И это всегда те РК, которые дают много целей при низкой цене. Именно они после разгона быстро упираются в бюджетный потолок и, либо останавливаются в середине дня (если излишне ограничен дневной бюджет), либо снижают частоту показов, если излишне ограничен недельный бюджет.

Ошибки балансировки аудиторий

Ошибки балансировки встречается практически во всех рекламных кампаниях различается только степень их тяжести. Действительно, крайне сложно вручную постоянно контролировать: целевые действия аудитории, разделенной на множество сегментов. Результат: излишние рекламные затраты на нецелевую аудиторию и недостаток средств для показа рекламы целевой.

Отсутствие регламентов анализа и балансировки бюджетов

Это общая проблема: в большинстве случаев анализ сегментов и балансировка бюджетов недостаточна или не проводится вовсе.

Потери рекламных бюджетов Яндекс, связанные с ошибками в настройке рекламных кампаний, значительно превышают “интуитивные” ожидания. КПД половины рекламных кампаний находится в интервале 30-90%. И это, еще раз напомним: грубая оценка снизу - реальные потери значительно выше.
Описанная методика применима к любым рекламным площадкам и комплексным размещениям рекламы. Она также применима и для кроссплатформенной балансировки бюджетов.
Еще одно применение описанной методики - оценка квалификации исполнителей. Описанные показатели абсолютно объективны, оспорить их абстрактными аргументами невозможно. Более того, представленная методика позволяет публиковать обезличенные результаты измерений без раскрытия информации, представляющей коммерческую тайну.
Перенос бюджетов из “дорогих” сегментов в “перспективные” как метод, известен давно, однако на практике он применяется эпизодически. Это связано с высокой трудоемкостью ручного сегментирования данных. Причем объем необходимого перебора постоянно возрастает, поскольку рекламные площадки постоянно расширяют возможности сегментирования своих аудиторий. Сказанное означает, что в ближайшее время на рынке, помимо Goodkey, появятся сервисы когортного анализа, а также специалисты, умеющие их использовать при ведении рекламных кампаний.

Обращайтесь

Сервис Goodkey частично бесплатный. С радостью поставим на тест конечным рекламодателям - это позволит им контролировать качество работы исполнителей.

Ссылка на сервис: https://goodkey.online/

8 комментариев

Dmitry Zakharchenko

17 сент

Хорошая попытка математического обоснования изменений. Молодцы.

Опустим бизнесовую логику оптимизации на цели с разными коэффициентами в разных кампаниях (при условии, что сами цели настроены правильно).

Из "существенных" моментов вижу только 2:
1) не соглашусь, что у вас оценка снизу. скорее ближе к верхней части. перенос бюджета != эквивалентному приросту лидов. график зависимости от бюджета уже отметили, а есть еще фактор емкости по семантике\аудитории.
2) “перспективные” рекламные кампании “зарезаются” дневным или недельным бюджетом. для практического применения это основной тезис (= просто смотреть условие коннверси больше среднего + ограничение по бюджету (=

Расскажите подробнее про сегмнетацию в следующих статьях. Как комбинировали изменение лимитов с изменением настроек, какими итерациями вносили и как отслеживали.

Ответить

Михаил Мухин

18 сент

Спасибо за оценку
1. Фактор емкости, собственно, и учитывается в модели: количество конверсий растет медленнее, чем бюджет. Конечно, модель сильно усредненная, но нужно понимать, что это не привычный прогноз возможного будущего, а оценка потерь, совершенных в прошлом. Для того, чтобы подсветить значимые потери для их устранения - вполне достаточно. А это и была цель.

2. Методы устранения потерь очень разные - это все рашает автор РК. Зайдит на наш канал здесь на VC. Мы выкладываем по 2-3 кейса в неделю. Там много разного.