Кейс RTA и «Здравсити»: как увеличить доход в «Яндекс Директе» на 80%

А также о том, как за год повысить доходность рецептурных препаратов на 2188% при снижении ДРР на 30%

В I кв. 2025 года нам удалось увеличить доход нашего клиента в «Яндекс Директе» на 80% год к году при небольшом повышении ДРР на 7%. Основной вклад в такой прирост, разумеется, внесли регулярная работа и стопроцентные погружение и любовь к проекту. Но будем конкретнее — поделимся ключевыми подходами, которые были использованы и дали не меньший буст к результатам.

«Здравсити» — маркетплейс здоровья, онлайн-сервис по заказу и доставке лекарств, БАДов, медицинских изделий, средств гигиены и других товаров для здоровья и красоты.

Рецептурные препараты (Rx) — боль всех маркетологов, имеющих дело с фарминдустрией.

Рекламировать Rx-препараты нельзя. Использовать в рекламе названия этих препаратов нельзя. Рекламировать каталоги, в которых они присутствуют, нельзя.

При этом, по нашим данным, рецептурные препараты показывают значительно более высокие конверсию и средний чек.

Согласно статистике RNC Pharma, в январе 2025 года спрос на рецептурные препараты определял динамику розничного рынка, а потребление безрецептурных препаратов (ОТС-категории) снизилось.

Мы нашли решение:

За год удалось увеличить доходность рецептурных препаратов на 2188% при снижении ДРР на 30%.

Динамический ремаркетинг показывал нестабильные результаты, непредсказуемо реагировал на изменения в кампаниях и демонстрировал крайне слабый потенциал к масштабированию.

Проблема распространенная, но трудно решаемая: в фидах, загруженных в «Яндекс Директ», ID офферов не совпадал с идентификатором товара, который передается в «Яндекс Метрику» c ecom-событиями. Одинаковые ID товаров в метрике и фиде — это ключевое правило для корректной работы динамического ремаркетинга. Только при этом условии «Яндекс Директ» «поймет», какой товар просмотрел пользователь, но не купил, и именно этим же товаром из фида сможет его «догнать» на площадках «Яндекса».

Основная сложность заключается в том, что к решению подобных проблем обычно требуется привлекать разработчиков. Помимо прочего, это нередко удлиняет ожидание «починки». Высокая загруженность специалистов клиента дала нам мотивацию искать решение самостоятельно.

В итоге мы сами «победили» фид. Теперь он полностью идентичен фиду клиента, но уже с корректными ID товаров, что дает новую жизнь динамическому ремаркетингу. Наше решение универсально и подходит для любого рода модификаций фида.

Рецепт:

При сравнении I кв. 2025 года и I кв. 2024 года результаты следующие: рост дохода на 196% при снижении ДРР на 16%.

А теперь поговорим о смарт-баннерах.

Есть множество исследований, показывающих, что мозг быстрее всех обрабатывает именно визуальную составляющую, — поэтому изображение в рекламном объявлении — ключевой элемент.

И вот, представьте, что вы — пользователь, который недавно искал лекарство на ряде сайтов, а теперь из каждого утюга на вас смотрят баннеры динамического ремаркетинга всех онлайн-аптек с одинаковыми изображениями от производителя и одинаковыми текстами (как правило, названиями препаратов), — сильно цепляет?

Нет, конечно, — но как быть? Смарт-баннеры зачастую запускаются по фиду, а редактировать информацию в фиде по всем товарам мы не можем. Да и сколько на это времени уйдет?! Или можем?

Ребята из RocketFeed предоставляют сервис по «прокачке» фидов. Основная фишка, на наш взгляд, — это возможность быстрой генерации новых изображений.

Коллеги из «Здравсити» выбрали шаблон подложки, затем сервис наложил на нее изображения из фида, а на выходе мы получили фид с цепляющими взгляд брендированными креативами.

Теперь креативы «Здравсити» выделяются из серой массы. Блок скидки выводится, разумеется, только у товаров, где она есть.

Что по цифрам?

Эксперимент показал значительное снижение ДРР при схожих расходах.

На данный момент эту механику применяем в основных размещениях динамического ремаркетинга.

Пользователь часто начинает свое взаимодействие на сайте, но совершает покупку уже в мобильном приложении. Такое взаимодействие не считается единым, так как в пути пользователя задействованы разные платформы с разными аналитическими системами. В итоге клик был, деньги потрачены — продажа засчиталась в приложении, но к Yandex/CPC-каналу не привязалась. Знакомо?

Более того, в обычной ситуации мы могли даже не знать об этой продаже и никак не учитывали ее при анализе — а значит, не совсем верно трактовали результаты рекламных кампаний, не имея полной картины перед глазами.

Главное — что автостратегия не получает данных о покупках из приложения, что потенциально могло бы улучшить результаты.

Механика Web+App призвана решить эту проблему. Благодаря коллегам из «Здравсити», которые реализовали передачу всех необходимых событий в app-метрику с сайта, нам удалось задействовать конверсии с приложения в обучении автостратегии.

Тестирование проводилось в кампаниях со смарт-баннерами (ЕПК с офферным ретаргетингом в сетях).

Результат: увеличили доход в офферном ретаргетинге на 133%, при ДРР в плановом диапазоне.

Товарная кампания позиционируется как инструмент для быстрого запуска с простыми настройками, не требующий глубокой проработки. Благодаря тому, что в одной рекламной кампании мы получаем показ сразу во множестве мест размещения, она быстро обучается и не требует много времени на поддержку.

В нашем случае товарные кампании работали еще задолго до появления ЕПК, были в числе лидеров по объему дохода и полностью укладывались в плановые показатели.

Но, как это часто бывает, главные преимущества товарных кампаний являются одновременно и главными их минусами.

Некоторые из них:

- Скудный набор настроек для оптимизации — все почти полностью автоматизировано, поэтому даже двойным отрицанием, которое мы успешно применяем в смарт-баннерах, «помочь» стратегии нельзя.

- 1 фид = 1 товарная кампания — следовательно, нет возможности влияния на отдельные категории товаров или каталогов в рамках одной РК.

- Огромные риски — так как товарная кампания заменяет собой и объявления товаров, и объявления каталогов, и общие объявления магазина, и даже смарт-баннеры, все перечисленное сразу же страдает при сбоях фидов и других проблемах. Если на товарную кампанию в вашем проекте приходится значимый кусок инвестиций — потери могут быть даже фатальными (тьфу-тьфу-тьфу!).

Все эти недостатки привели нас к решению об отказе от товарных кампаний в пользу ЕПК.

Но об одном минусе нужно сказать отдельно — это невозможность выбора отдельных видов размещения. Вышедшие 25 декабря из бета-тестирования динамические места на поиске стали по умолчанию работать в товарных кампаниях и в «Мастере кампаний» без возможности отключения. Результаты такого вида размещения полностью выбивались из нашего плана, что и стало окончательным триггером к отказу товарных РК.

Новый вид размещения в какой-то момент переплюнул по инвестициям все остальные, а ДРР при этом оказался многократно выше. (Еще раз на это посмотрели, и аж слезы навернулись…)

Делимся планом переезда:

- Подготовить новые кампании, которые должны охватить абсолютно все таргетинги, использующиеся в товарных РК.

- Настройки аудиторные, категорий автотаргетинга и прочие лучше не перенимать из товарных (имеем в виду статистику мастера отчетов). Стратегия может обучиться иначе и лучше действовать по ситуации. Особенно если сети и поиск решили запускать в разных РК.

- Не стоит сразу задавать бюджеты, которые равны или выше бюджетов старых РК, если у вас потенциально будет хватать целевых событий для обучения.

- После обучения плавно поднимаем бюджеты. И если статистики уже достаточно — оптимизируем кампании. Торопиться в данном случае противопоказано, так как это повлияет как на новые, так и на старые РК.

- Параллельно снижаем бюджеты товарных кампаний, регулярно отслеживая изменения в трафике и результатах.

- Будьте всегда на связи с клиентом, потому что в период переезда кампании может «штормить». Очень важно держать коллег в курсе происходящего.

- Когда новые кампании будут на равных или обгонят товарные по инвестициям, переезд можно форсировать, так как все РК уже на больших объемах и получают достаточно конверсий — переобучение «под капотом» новых РК будет быстрым.

- Новые кампании — 70% инвестиций, товарные — 30%: на этом рубеже, если показатели новых РК в норме, смело отключаем старые.

Мы осуществили переезд в течение месяца. Благодаря большим возможностям ЕПК и оптимизационным работам за этот период мы не только не потеряли доходность, но и увеличили ее на 18%, с ДРР на 9% ниже.

Если же сравнивать I квартал 2024 года и I квартал 2025-го, то рост дохода в товарных кампаниях (на фиде) составил 137% при снижении ДРР на 7%.

Пик сезона продаж на фармрынке приходится на IV квартал. В этот период важно «не продешевить» и получить как можно больше дохода, разогнав кампании на максимум.

То же касается и брендового трафика. Бренд чаще работает на ручном управлении ставками, так как необходимо поддерживать высокий уровень показателей SOI и объема трафика.

Биддеры же конкретно для бренда мы не используем, потому что они свою эффективность не доказали.

В преддверии сезона мы столкнулись с проблемой не совсем предсказуемого поведения показов в ответ на изменение ставок. По всем признакам число запросов должно было расти, однако при повышении ставок мы не добивались нужного эффекта.

Кроме того, нас не устраивал лаг между изменением ставок и оценкой результатов. Мы придумали способ, который позволил полностью устранить этот лаг и сократить риски — мы стали заранее видеть, какой результат будет от повышения ставок и где конкретно имеет смысл их повышать, а где прироста не будет ожидаться.

Для этого мы провели эксперимент: создали два дубля основной кампании по 10% аудитории на каждую, а под основное размещение выделили 80%. В первом из дублей мы установили текущие ставки (такие же, как и для 80%), а во втором — повышенные.

Так как лишь 10% аудитории работало со ставками, отличавшимися от основных, это не давало сильного аффекта на основу.

Дубли стали нашей лакмусовой бумажкой. Мы использовали следующий алгоритм действий:

1. Если на повышенных ставках больше дохода при незначительном росте ДРР в плановых значениях, мы можем смело выставлять повышенные ставки в основном размещении. Так как мы видели эффект в дублях кампаний, то уже заранее понимаем, чего ждать.

К слову, мы оцениваем результативность работы всех кампаний в DataLens. Этот эксперимент не исключение — вот пример нашего дашборда:

2. Аналогично повышаем ставки в дубле с текущими ставками (при необходимости повышаем только на ключи, показавшие эффективность).

3. В дубле с повышенными ставками поднимаем ставки еще выше и повторяем действия с пункта 1.

Если же мы видим, что на повышенных ставках мы уже не получаем прирост в доходе, а ДРР при этом значительно увеличился, — значит, текущие ставки оптимальны, или даже, напротив, можно протестировать на экспериментальных РК снижение ставок — алгоритм будет примерно тем же, что описан выше.

Сложно оценить потерянный доход, если бы мы придерживались в сезон классической схемы управления ставками. Но скажем, что подход себя оправдал и помог эффективнее управлять брендом.

Отложите геймпад в сторону и постарайтесь прямо сейчас с ходу ответить на простые вопросы:

1. Какие товары в вашем ecom-проекте самые приоритетные?

2. Какие товары в вашем ecom-проекте самые маржинальные?

3. Точно ли вы охватываете рекламой все товары?

4. У вас нет товаров, которые именно в рекламе отстают по продажам от остальных источников?

5. Уверены, что все приоритетные и маржинальные товары находятся в фокусе у агентства?

А теперь представьте, что вы обновляете страничку браузера и ответы на эти вопросы, частично или полностью, у вас перед глазами. Для клиентов RTA такой функционал уже существует.

ABC-анализ — это метод классификации предметов, товаров или данных, в соответствии с которым они делятся на три категории (A, B и C) в зависимости от их значимости, стоимости или объема.

Этот анализ очень хорошо знаком всем маркетологам. Поэтому на том, как его делать, останавливаться не будем. Мы расскажем, как применять его в рекламе и как автоматизировать, чтобы статистика была всегда свежей.

Нам понадобятся:

Отвечаем на вопросы по порядку:

2. Маржинальность — здесь не обойтись без данных клиента. Если они у вас есть, то, наряду с доходом по товарам, добавляем чистую прибыль, и ответ на второй вопрос также будет у вас перед глазами. Для автоматизации лучше использовать не фактическую маржу, а процент (наценки от стоимости и т. д.) — такую информацию потребуется обновлять реже, чем фактическую прибыль, так как это относительные данные.

3. Для оценки охвата товаров рекламой, когда у нас уже есть статистика по продажам, не хватает только данных о расходе (и, при желании, кликах, показах и т. д.) из «Яндекс Директа». Добавляем, метчим — теперь вы знаете, на какие товары у вас есть реклама, а какие покупаются пользователями с вашего канала, но без единой копейки рекламных затрат. Стоит задуматься, почему на эти товары нет расхода или его недостаточно!

4 и 5. Здесь полноценный ABC-анализ уже не нужен — достаточно только два столбца: доход с рекламного канала и доход со всех источников. Сравнивать фактические цифры не имеет смысла — поэтому нам понадобятся доли. Для каждого из столбцов рассчитываем долю дохода товара от общего дохода колонки.

Добавляем третью колонку, и из долей товаров нашего канала вычитаем доли всех источников. Сортируем новый столбец по возрастанию. Если вверху видим отрицательные числа — вуаля, мы получаем топ товаров, на которые стоит обратить особое внимание, ведь их доля дохода почему-то ниже, чем со всех источников, и, проработав их, можно увеличить с них доход. Вполне может оказаться, что среди топа есть масса товаров, которые рекламой вообще не охвачены (о чем писалось выше).

Если у вас мало статистики по товарам, не беда — аналогичное упражнение можете повторить и для категорий товаров.

Поздравляем вас: теперь вы можете оптимизировать кампании вплоть до уровня товаров, делая выводы не только на основании фактических данных здесь и сейчас, но и осознавая, какой вклад этот товар вносит в общий доход, насколько он приоритетен и можно ли из него «выжать» еще немного, никогда не теряя его из фокуса!

Особо греет душу то, что если сравнивать результаты I кв. 2024 года и I кв. 2025-го в разбивке бренд/не бренд, то основной прирост мы осуществили в небрендовом трафике (а это, как вы понимаете, не так просто).

Именно это позволило нам вырастить выручку на 80% при незначительном росте ДРР на 7%.

Желаем и вам развивать своих клиентов с такими же рвением и отдачей!