Автостратегии «Яндекс.Директа»: как я повысил прибыль интернет-магазинов на 15% и попрощался с директологами

Кирилл Комиссаров, TeamLead агентства платного трафика и аналитики для ecommerce-проектов Jam, рассказал, как с помощью автостратегий Яндекс.Директа вывел в плюс три проекта и отказался от двух линейных специалистов.

За каждым успешным кейсом стоят неудачные эксперименты. Взглянув на мои ошибки и открытия, вы узнаете, нужны ли автостратегии вашему бизнесу и что дают правильно настроенные автостратегии. А ещё я поделюсь секретами настройки на примере Smart Diabet.

В марте 2020 все планеты выстроились в ряд, чтобы мы наконец начали тестировать автостратегии Яндекс.Директа. К нам пришли три новых интернет-магазина с сотнями кампаний в Директе, Яндекс запретил отключать показы на части площадок вручную, а агентство рассталось с двумя линейными сотрудниками-директологами.

Передо мной выросла большая задача — за пару недель выровнять стоимость заказов в паре сотен кампаний в трёх разных проектах. Времени было в обрез, ведь кроме этих новых проектов, я продолжал выполнять свои обычные задачи. Перебрал архитектуру рекламных кампаний, донастроил цели, загрузил транзакции из CRM и запустил А/Б-тесты на всех проектах. А-тест — старые кампании, Б-тест — автостратегии.

В центре этой статьи будет история нашего клиента, интернет-магазина «Иван-поле», который вышел на рынок с новым брендом Smart Diabet. Это продукты питания для людей с сахарным диабетом.

Автостратегии в Яндекс.Директе появились несколько лет назад. При условии точных данных они не уступали внешним сервисам оптимизации конверсий. Но в К50, Origami, Alytics было проще собрать данные о продажах из CRM или склеить их с данными из Google Analytics, поэтому именно они используются на больших проектах. Теперь передавать офлайн-конверсии из CRM или сервера можно легко и в Яндекс.Метрику.

Не могу назвать автостратегии Яндекс.Директа панацеей. Результативны они только там, где получают необходимый объём данных — на средних и больших проектах. Если у вас больше 20 конверсий по целям в неделю, скорее всего, автостратегии смогут показать хороший результат. А если вы интернет-магазин с 200–300 кампаниями и бюджетом в миллион в месяц, это просто мастхэв.

Представьте магазин с сотней кампаний. У каждой из них своя маржа, свой средний чек. Как вы будете контролировать ставки? Внутри кампании можно настроить десяток параметров — пол, возраст, интересы, домены размещения.

Средний спец обновит настройки по наиболее очевидному пути. Кампания работает плохо, поменяю-ка я ставку. Это решение — как пушечный выстрел по воробьям в сравнении с тем, какой объём данных проанализирует модель автостратегии.

Правильно настроенные автостратегии в первый же месяц принесут магазину одну треть выручки всех кампаний, настроенных вручную. Это происходит за счёт более детального прогноза конверсий разных сегментов трафика. После проверки результатов и оптимизации автостратегий итоговая прибыль вырастет на 15–20%. Но очень важно внедрить их правильно!

Я рекомендую запускать автостратегии там, где есть высокий постоянный спрос. Примеры сфер, где мы получили хороший результат от автостратегий:

Мы протестировали автостратегии во всех этих нишах, и здесь они показали отличный результат.

Где я бы не стал запускать или 100 раз подумал перед запуском?

Магазин сложного промышленного оборудования для заводов, производств, цехов и так далее. Здесь слишком мало запросов в месяц, долгий цикл сделки, средний чек скачет от 100 тысяч до 100 миллионов.

Также под вопросом быстрые темы, например, интернет-магазин антисептиков. Пока автостратегия 3 недели запускалась, раскачивалась и собирала данные, сезонный всплеск спроса, связанный с распространением COVID, уже прошёл.

Автостратегии берут на себя настройку параметров показа объявлений. В маленьком проекте влияние алгоритма будет не так заметно, а вот на больших объёмах настроек алгоритм выиграет со значительным преимуществом. Только представьте, сколько часов нужно человеку, чтобы проанализировать всё, что происходит с сотней кампаний одного интернет-магазина.

Чем плохо отсутствие автостратегии?

Когда у вас больше 100 кампаний, эффективность их работы распределяется неравномерно. Одна треть генерирует 80% прибыли, ещё одна треть обладает средней доходностью, а оставшаяся треть работает в минус и тянет кампании вниз. Общая картина остаётся положительной, хотя часть прибыли интернет-магазин теряет.

Специалист обычно выставляет средние ставки для всех кампаний, получая усреднённый результат. Автостратегия перераспределяет бюджет более взвешенно и находит точки роста в минорных кампаниях.

Исключая рутину, мы направляем время и способности специалиста на задачи, приносящие большую прибыль клиенту: поиск гипотез, A/B-тесты. В среднем за месяц на проекте с бюджетом в 300 тысяч рублей до 10 часов сотрудника уходит на рутину. Это время теперь можно направить на тесты.

Автостратегия — это жёсткая стандартизация работы ваших кампаний. При смене специалиста «испортить» плоды работы предыдущего человека будет сложнее.

За 20 минут настройки и три недели обучения мы получили кампанию, работающую в 1,5 раза лучше тех, что 4 месяца оптимизировались вручную. Ручные кампании принесли 79 добавлений в корзину, автоматическая — 127:

Цена цели тоже приятно порадовала: 367 рублей у автостратегии против почти 625 рублей за эту цель у ручных кампаний.

На примере этого кейса я покажу основные настройки и обращу внимание на важные моменты, по которым собственники бизнеса смогут понять, настраивают ли им автостратегии верно.

Интернет-магазин «Иван-поле» работал с нами больше двух лет. В начале 2020 года компания решила выйти на рынок с новой линейкой продуктов под брендом Smart Diabet. Это интернет-магазин продуктов питания для людей с сахарным диабетом.

Стартовая цель: максимальное количество заказов в рамках бюджета без привязки к прибыли. Это новый бренд, и клиент готов какое-то время работать в убыток, чтобы быстрее сформировать лояльную аудиторию и запустить производство.

Цель на перспективу: вывести максимум заказов без изменения бюджета «в плюс».

Основную долю заказов Smart Diabet приносили сети РСЯ, а как раз ими лучше всего управлять через автостратегии, так как с 2020 года Яндекс убрал возможность исключать свои площадки показов.

Ключевой момент для эффективной работы автостратегий — достаточное количество данных, на которых Директ будет обучаться. Поэтому мы рекомендуем НЕ делать отдельные кампании на каждый регион или группу товаров, если CPA и ROI в них отличаются меньше чем на 15%.

На старте у нас было 3 кампании по количеству категорий продукции:

Для запуска автостратегии скопировали все группы из этих кампаний в одну общую:

Для автостратегий важно получать минимум 10 конверсий в неделю на 1 кампанию. Поэтому три ручные кампании мы объединили, чтобы собрать все конверсии в одну и не нарушить требование.

Исходные кампании к моменту этого эксперимента работали и оптимизировались около 4 месяцев: менялись ставки, чистились площадки, применялись корректировки по времени, полу, возрасту. В новой кампании мы убрали абсолютно все корректировки, включая запрещённые площадки.

Яндекс рекомендует выбирать цель, по которой вы получаете не менее 10 конверсий в неделю. При A/B-тесте автостратегии и ручной кампании трафик будет распределяться между ними в пропорции 50/50. Смело делите пополам и конверсии.

В нашем случае на каждую кампанию получилось менее 10 покупок в неделю, поэтому взяли цель, которая находится по воронке выше, при этом срабатывает чаще и сильно коррелирует с «покупкой». Это «Добавление в корзину»:

У нас есть выбор из трёх автоматических стратегий:

Мы выберем вариант «Оптимизация конверсий» — он позволяет получить максимум целевых визитов по заданной цели на сайт, удерживая указанную среднюю цену конверсии или недельный бюджет.

На других останавливаться не будем, потому что для рентабельности нужно больше данных и информация по выручке. А клики оптимизировать нет смысла, наша задача — конверсии, а не «100 кликов по 5 рублей».

Среднюю цену конверсии на старте не ограничиваем, указываем только недельный бюджет в 14 000 рублей — эта сумма соответствует суммарному расходу трёх исходных кампаний.

Такая стратегия позволяет «стартануть» максимально быстро. Любые дополнительные условия — это ограничения диапазона, в котором обучается алгоритм. Например, если задать корректировки ставок по географии +20%, по телефонам −50%, то мы изначально даём на входе узкий диапазон выборки для обучения. Мы не узнаем, есть ли конверсии с мобильных в урезанном диапазоне.

Результат первого теста вы уже знаете — через три недели обучения автостратегия дала больше конверсий по меньшей цене:

В этом проекте первоначальная цель рекламы не прибыль, а максимальное количество заказов в рамках бюджета. Для нового бренда без «истории» выхода в контекстную рекламу важны именно заказы, а не прибыль. Позже от этих данных можно будет оттолкнуться, чтобы замерить результаты после оптимизации кампаний. Поэтому мы не ставили ограничение по CPA.

По мере роста количества заказов выводим автоматическую кампанию «в плюс» по прибыли. На старте кампании мы не ограничивали стоимость конверсии и задали только недельный бюджет. После запуска получили заявки стоимостью около 350 рублей за добавление в корзину. При такой цене расходы на рекламу больше, чем прибыль с покупок, реклама не окупается и работает «в минус».

Нам понадобятся данные, полученные из теста — расход на кампанию, количество конверсий, прибыль и фактический CPA:

По первому тесту автостратегии при СРА 407 рублей прибыль отрицательна. Считаем, при каком СРА эта кампания вышла бы в ноль — делим выручку на количество добавлений в корзину. Новый результат 155 рублей. Именно его мы установим как ограничение для автостратегии.

Это будет единственное ограничение и изменение для нового старта кампании. Ранее мы ограничивали недельный бюджет, теперь устанавливаем только цену конверсии.

Сразу после изменений показатели кампании изменились: снизился расход и количество кликов, конверсий стало меньше, но их стоимость снизилась до указанного в стратегии значения.

Более детальное сравнение показателей до и после изменения стратегии:

Скажу честно, я не ожидал, что автоматическая стратегия сможет настолько точно удерживать целевую стоимость конверсии. Теперь ответим на главный вопрос: как изменилась экономика?

До внесения корректировок кампания приносила убыток, теперь же она работает «в плюс». Значит автоматическими кампаниями можно легко управлять.

Главное — автостратегия существенно экономит время. При ручном управлении кампаниями специалист строит отчёты в разных разрезах, рассчитывает ставки для каждого ключевого слова. Эксперимент доказывает, что эту рутинную часть работы можно доверить алгоритмам Яндекса.

Детальные настройки и советы, что делать, если вы не можете выполнить условия по объёму данных, можно посмотреть здесь.

Важно понимать, что автостратегия — это не «кнопка бабло», а инструмент для автоматизации рутинной работы, которым нужно уметь пользоваться. Мы видели много неудачных примеров настройки автостратегий Яндекс.Директа и собрали парочку собственных шишек. Вот главные ошибки.

Мама Фореста Гампа всегда говорила: «Жизнь как коробка шоколадных конфет — никогда не знаешь, какая начинка тебе попадётся». Нам нужно, чтобы автостратегия приносила только те конфеты, которые мы любим. Для этого системе необходимо чётко указать, на какие конверсии ориентироваться.

Критически важно убедиться, что цели в Метрике настроены верно. Желательно, чтобы цели были на каждом шаге воронки. Я рекомендую отправлять в счётчики не данные с сайта, а статистику по выручке из CRM. Автостратегия будет ориентироваться на ваши реальные транзакции и сможет выбрать более оптимальную стратегию показа.

Эту ошибку мы совершили в на вид простеньком кейсе. В проекте работали 12 РСЯ-кампаний — по одной на каждую товарную категорию. По совету Яндекса для более быстрого набора статистики мы их объединили в одну.

Цель выбрали «Оформление заказа», конверсий по ней было достаточно:

Но не учли, что после запуска A/B-теста — автостратегии и ручная кампания — аудитория разделится между новой и старыми кампаниями в соотношении 50/50. Следовательно, и конверсий каждой кампании будет доставаться меньше.

Это привело к тому, что автостратегия серьёзно снизила охват и результат оказался хуже ручных кампаний:

В такой ситуации выбирайте цель, которая находится по воронке выше — «Добавление в корзину».

Если вам нужно срочно получить трафик, или выйти на рынок во время высокого спроса и быстро получить лиды, автоматическая кампания для вас не подходит.

Кампания будет обучаться не меньше 2–3 недель, и показатели в этот период будут хуже целевых. Но это окупится, если вы планируете работать вдолгую.

Не останавливайте кампании. После каждой остановки настройки рассчитываются заново.

В настройках автостратегии вы можете указать желаемую стоимость лида. Не спешите загадывать цифру в разы ниже той, что вы получили в кампаниях с ручной настройкой. Убедитесь, что уровень конкуренции в вашей тематике позволяет получать заявки по указанной цене.

Если в вашей сфере средняя стоимость конверсии 2–3 тысячи рублей, то указывать целевой CPA в 100 рублей бессмысленно, потому что уровень ставок конкурентов не позволит получать такие заявки.

Подключение автостратегий работает только на «здоровом» проекте. Если у вас проблема с рынком или в продукте, тестировать их не имеет смысла. Часто в автостатегиях разочаровываются, потому что используют как «волшебную таблетку», когда нет лидов.

На самом деле нужно посмотреть на:

Первые настройки кампаний я провёл за 20 минут. Ещё три недели тестов и опыта на двух дополнительных проектах помогли понять — там, где с поиском точек роста и оптимизацией не справится светлая, даже заряженная энтузиазмом голова, автостратегия добьётся впечатляющих результатов. И хотя кажется, что настроить её достаточно просто, с управлением рекламой на проекте с бюджетом свыше 100 тысяч рублей сможет справиться только компетентный специалист.

За 15 минутами работы с настройками стоят согласованная стратегия, понимание продукта клиента и его рынка, чётко выставленные KPI, проработанная архитектура кампаний, системное мышление и креатив. Сейчас от человека, который «просто настраивает», я вижу очень слабую отдачу для проекта клиента. Он должен быть и маркетологом, и предпринимателем, а не просто технарём.

Буду рад обратной связи в комментариях или пишите на Facebook.

#ecommerce #яндексдирект #автостратегии #интернетмагазин #контекстнаяреклама