Кейс RTA и «Здравсити»: как в условиях снижения сезонности масштабировать доход с контекстной рекламы на 8,3% и при этом снизить ДРР на 14,6%
Команда RTA пересобрала поисковые брендовые кампании, перевела их на стратегию ручного управления ставками, провела оптимизацию как брендовых, так и небрендовых кампаний. В результате за период низкого сезона 01.05.2024-31.07.2024 года при меньших инвестициях, чем за период более высокого сезона 01.02.2024-30.04.2024, с контекстной рекламы получено дохода на 8,3% больше с ДРР на 14,6% ниже.
Начиная с марта в нише наблюдается ярко выраженный спад сезонности спроса, по брендовым и небрендовым запросам.
Самый низкий сезон в году для клиента — это май-июль.
Задачи, которые стояли перед командой RTA:
- В период 01.05.2024-31.07.2024 снизить ДРР в контекстной рекламе без снижения дохода.
Решение
1. Брендовые кампании
- Полностью пересобрали брендовые кампании: сегментировали семантику, написали релевантные объявления, добавили релевантные посадочные под группы.
- Перевели кампании на ручное управление. Тем самым избежали неконтролируемого увеличения ставок, которое наблюдалось при работе на автостратегии. Установили ставки, обеспечивающие приток максимально дешевого трафика, увеличив его объем.
- Провели кросс-минусовку в группах, минимизировали показ объявлений по семантическому типу соответствия. С него приходить более дорогой и с худшим показателями CTR и CR трафик, чем с точного соответствия. Тем самым мы повысили релевантность объявлений поисковым запросам, улучшили показатели CTR и CR.
Результат:
- +1,7% CTR,
- +16,2% CR,
- +10% дохода,
- на 15,8% ниже ДРР
«Несомненным преимуществом стратегии ручного управления ставками является возможность исключения работы автотаргетинга за счет установки на него минимальной ставки. Исключение показа объявлений по автотаргетингу позволило нам отсеять нецелевой небрендовый трафик и существенно улучшить эффективность именно брендового трафика»
2. Небрендовые кампании
Смарт-баннеры
- Отключили LAL и оставили кампанию работать только по ретаргетингу на посетителей сайта. Для удобства анализа статистики по каждой категории и наличия возможности отключать неэффективные категории при высоком ДРР мы сделали подробную разбивку по фильтрам в фиде, а с помощью «двойного отрицания» сделали аудиторию более целевой — оставили только тех пользователей, кто посещал сайт за последние 3 и 14 дней (самые эффективные аудитории).
- Исключили неэффективные площадки, добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, регионам таргетинга, остановили неэффективные категории товаров.
Товарные кампании
- Исключили неэффективные сетевые площадки, отминусовали нецелевые запросы, скорректировали заголовки для соответствия индикатору качества.
Динамические кампании
Остановили неэффективные группы объявлений, категории автотаргетинга, категории товаров, в ряде групп в отдельности добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, регионам таргетинга, эксклюзивному размещению.
ЕПК с товарными объявлениями и ТГО
- В ряде групп в отдельности добавили корректировки по соцдем признакам, типам устройств, в группах с ТГО провели кросс-минусовку.
Результат:
- +30,4% CR,
- +7% доходе,
- на 13,3% ниже ДРР
«При оптимизации небрендовых кампаний важно учитывать особенности того или иного типа РК. Например, в кампаниях с динамическими объявлениями и смарт-баннерами важно на старте делать разбивку по фильтрам в фиде, чтобы иметь возможность оптимизироваться в разрезе категорий. В смарт-баннерах важно разделять аудитории для ретаргетинга и LAL, в аудитории для ретаргетинга при помощи “двойного отрицания” разделять сегменты по давности пребывания на сайте. Это позволит выявлять и исключать неэффективные категории и аудитории, а эффективные, наоборот, масштабировать. Также важно не забывать об оптимизации РК не только в разрезе ключей, поисковых запросов и площадок, но и в разрезе соцдем признаков, регионов таргетинга, типов устройств, категорий автотаргетинга, категорий товаров, вида размещения»
3. Вывели наглядную статистику в DataLens для оперативной аналитики
Мы настроили автоматизацию аналитики, упаковали ее в дашборд через DataLens. За счет этого в разы сократили трудозатраты на сведение аналитики и подготовку отчетов. Это позволило выделить больше ресурса на разработку гипотез и их реализацию.
Анализ и оптимизация кампаний строится сейчас на свежей аналитике, которая регулярно автоматически обновляется.
Результат
За период 01.05.2024-31.07.2024 года при меньших инвестициях, чем за период более высокого сезона 01.02.2024-30.04.2024, с контекстной рекламы получено:
- на 8,3% больше дохода
- на 14,6% ниже ДРР
Рекомендации от RTA
- Тщательно сегментируйте брендовую семантику, тестируйте ручное управление ставками, анализируйте корреляцию ставка-CPC-объема трафика, проверяйте эффективность автотаргетинга.
- При оптимизации кампаний анализируйте статистику по различным срезам мастера отчетов «Яндекс.Директ», тестируйте корректировки наблюдения для различных аудиторий. Это позволит выявлять слабые места и точки роста у клиента.
- Подключайте сервисы для автоматического сбора статистики, визуализации, для более точечного анализа рекламы на основе свежих данных.
Команда