9 точек роста в таргете: проверьте, есть ли у вас ошибки, которые мы чаще всего вскрываем на аудите

Аудит таргетированной рекламы мы в агентстве проводим в основном в рамках комплексного аудита. Но бывает и так, что нас просят помочь найти точки роста только в таргете. В этой статье мы собрали самые распространенные ошибки, которые видим в рекламных кампаниях в соцсетях, и на конкретных примерах показали, как их исправить.

По умолчанию в местах размещения выбраны все площадки: Facebook, Instagram, Facebook Messenger, Audience Network (внешняя сеть сайтов мобильных приложений и игр). Но не все они подходят под конкретную задачу и тематику бизнеса. Чтобы определить, где разместить рекламу для конкретного проекта, мы тестируем площадки. Сделать это можно в Facebook или Google Analytics.

Как показывает наш опыт, сами по себе места размещения существенного влияния на эффективность рекламных кампаний не оказывают, а вот вкупе с другими настройками — правильно или неправильно выбранной оптимизацией, например — могут значительно повлиять на результат.

Как-то мы делали аудит для проекта по продаже франшиз. Кампании клиента были оптимизированы на клики по ссылкам, а в качестве мест размещения были указаны все площадки, включая Audience Network. Задача же стояла — получить как можно больше заявок. Такая совокупность настроек подошла бы, если нужно было бы увеличить узнаваемость бренда, но для получения конверсий это не работало. При таком подходе алгоритм понимал, на каких площадках люди чаще всего кликают — обычно в приложениях — и выделял большую часть бюджета именно на них, хотя это нежелательные клики, которые не приносят продаж на этом проекте. Мы предложили оптимизировать кампании на конверсии и оставить в местах размещения только ленту и истории. Бюджет перестал сливаться на нерелевантные площадки.

В процессе аудита мы часто видим, что специалист сосредотачивается на 1-2 форматах, не тестируя остальные — это мешает выжать максимум пользы из рекламных кампаний.

Так, например, интернет-магазин одежды, которому мы делали аудит, использовал при продвижении в соцсетях только статичные баннеры. Мы предложили запустить динамический ретаргетинг, в частности, формат Instant experience. В результате каждый пользователь видел в своей ленте такие апселл- и кросселл-подборки, которые автоматически были составлены на основе его действий на сайте.

Вовлеченность пользователя увеличилась и клиенту такой формат оказался выгоднее.

Загвоздка в том, что аудитория, которая покупает в офлайн-точках, не всегда совпадает по соцдем-параметрам с аудиторией, которая покупает с интернет-рекламы.

Так получилось с проектом по продаже одежды. В офлайн-точках больше всего дохода приносят женщины 55-64 лет. Логично, что реклама была настроена на них. Но в процессе аудита мы выяснили, что этот сегмент крайне редко покупает онлайн — с интернет-рекламы больше конверсий приносят женщины 35-44 лет. Поэтому прежде, чем настраивать рекламные кампании, нужно посмотреть, какие люди покупают на сайте, а не исходить из офлайн-показателей.

Продолжительность сеанса — отличная метрика, которая дает нам понять, где зарыта проблема: в настройках рекламной кампании или на самом сайте.

Если пользователи не задерживаются на сайте дольше 5 секунд — скорее всего, кампании ведут нерелевантный трафик. Тогда мы копаем глубже и ищем корень зла — возможно, неверно подобрана аудитория или предложение в объявлении не вяжется с тем, что продается на сайте.

Но если пользователи проводят на сайте хотя бы 10-20 секунд, скроллят, кликают на отдельные элементы и все равно не оставляют заявку — скорее всего, посадочная страница не эффективна. Возможно, на сайте недостаточно информации о товаре, способах доставки или не работает кнопка «Оформить заявку».

Чтобы понять, чего не хватает пользователям на странице, мы изучаем отчет Google Analytics: Аудитория → Статистика по пользователям или карту кликов и скроллинга. В частности, отсматриваем сеансы:

На проекте в сфере грузоперевозок мы так увидели, что 80% пользователей, которые оставили заявку, внимательно изучали блок с кейсами. Проблема в том, что он расположен почти в конце страницы — мы посоветовали поднять его выше, чтобы целевые пользователи как можно раньше до него добирались.

Пиксель отслеживает события — интересные нам действия пользователя на сайте (просмотр карточки товара, добавление товара в корзину, клик по номеру телефона) и передает эту информацию в рекламный кабинет. Система ее обрабатывает и начинает лучше понимать, кому показать объявление, чтобы этот показ в итоге завершился конверсией.

Если события пикселя отсутствуют или передаются с ошибками, например, не отправляются данные о событии «покупка», то система не поймет, что целевое действие совершено, а значит, не сможет эффективно оптимизировать кампанию.

Мы тестируем события пикселя прямо в Facebook. Инструмент так и называется — «Тестирование событий».

Грамотная настройка пикселя — хорошая точка роста. На некоторых проектах она становится первым изменением, которое мы внедряем после аудита — и нам уже удается снизить цену конверсии от 30 до 100 процентов и привлечь более целевую аудиторию.

Такое случается, несмотря на то, что в рекламном кабинете есть подсказки, в каком случае какая цель лучше подходит: охват, трафик, конверсии, установка приложений и т. д.

Возьмем, к примеру, интернет-магазин профессиональных художественных товаров, для которого мы делали аудит. У клиента была база для ретаргетинга — 10 000 пользователей, которые в течение последнего месяца добавляли товары в корзину, но так ничего и не купили. Ему нужно было прогреть эту аудиторию промокодом. Для этого специалист выбрал цель «Конверсии».

Казалось бы, правильно — это ведь все затевается, чтобы было больше продаж. Но при таком подходе алгоритм показывает рекламу только тем из всей базы, кто, по его мнению, с большей вероятностью купит товар. А мнение у него базируется на частоте покупок — кто чаще покупает, тому и показывается объявление.

То есть алгоритм не учитывает, что художник, может, и обходится как-то без кобальта синего бирюзового, но с удовольствием купил бы его по аппетитной цене. Мы посоветовали поменять цель на «Охват». Это сработало — количество транзакций выросло на 20%.

Идеальной стратегии ставок нет — чтобы определить, какая лучше всего подходит в том или ином случае, мы их тестируем. Но на большинстве проектов, которые заходят к нам на аудит, чаще всего используется стратегия минимальной цены — она стоит по умолчанию в кабинете при создании рекламной кампании.

Так было и с туристическим интернет-магазином — на всех кампаниях стояла стратегия минимальной цены. Мы посоветовали протестировать стратегию предельной цены. Выбрали оптимизацию с целью «Конверсии» и обозначили максимальную стоимость целевого действия, которую были готовы платить. Алгоритм был заинтересован в том, чтобы эффективно расходовать дневной бюджет, поэтому, когда конверсия была дороже предельной цены, он его не откручивал. Так мы смогли охватить более качественную аудиторию и получить больше заказов по меньшей цене.

По нашему опыту, на большинстве проектов, которые к нам приходят на аудит, не тестируются look-alike, собранные в Facebook Analytics.

Например, на проекте в тематике художественных материалов look-alike был настроен на всех, кто совершал покупки на сайте. Мы с помощью кабинета аналитики в Facebook собрали людей, которые совершали покупки чаще, чем 90% других клиентов, и сделали на основе этой аудитории look-alike.

Такая аудитория на тесте показала лучшие CTR, количество конверсий и CPA.

Из-за пересечения аудиторий группы объявлений одной или разных кампаний соперничают друг с другом на аукционе, а это приводит к увеличению CPM и CPA.

Мы делали аудит для проекта по производству и продаже кондитерских изделий. При анализе рекламных кампаний увидели, что look-alike пересекаются друг с другом от 33% до 72%. Помимо увеличения показателей, из-за таких пересечений нельзя сделать вывод, какой look-alike лучше отработал, так как аудитория из 3% схожести может быть в сегментах из 5% схожести и из 7%.

Клиенту порекомендовали избегать пересечения аудиторий более чем на 20%. Это снизило CPC, CPM, СРО и, соответственно, увеличило число заказов, а также позволило правильно оценивать эффективность каждого процента схожести look-alike.

Лайфхак: избежать пересечения аудитории на уровне кампании можно, включив оптимизацию бюджета.

Этих девяти точек роста вполне достаточно, чтобы у вас появилось понимание, где вы теряете деньги и за счет чего можете повысить количество и качество заявок.

Мы же анализируем кампании по 33 параметрам за 3 дня и предоставляем полный отчет с выводами и рекомендациями по стратегиям, креативам и аудиториям — обращайтесь, если ваша рекламная кампания не окупается и вы хотите проконтролировать подрядчика или улучшить текущие показатели.