{"id":14279,"url":"\/distributions\/14279\/click?bit=1&hash=4408d97a995353c62a7353088166cda4ded361bf29df096e086ea0bbb9c1b2fc","title":"\u0427\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435: \u0432\u044b\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435?","buttonText":"","imageUuid":""}

Заменят ли роботы человеков: о сложностях самостоятельной настройки Яндекс.Директ

В этом кейсе мы расскажем, как простая регулярная работа и тестирование новых форматов приносят такой же регулярный и хороший результат, а еще выясним, так ли хорош искусственный интеллект.

Привет, на связи агентство интернет-маркетинга remarka remarka.agency и специалист по контекстной рекламе Арина Киселёва.

Наш клиент – крупная сеть строительных гипермаркетов Бауцентр, представленных в Калининграде, Краснодаре, Омске, Новороссийске и Московской области. Наше агентство remarka.agency занимается продвижением интернет-магазина в Яндекс.Директ. Сайт насчитывает почти полторы тысячи различных категорий и более 40 тысяч позиций – это всегда большой объем работы и хорошее поле для тестирования нового.

Мы регулярно ищем инструменты, которые могли бы принести более дешевые конверсии, и решили запустить эксперимент со смарт-баннерами* для краснодарского магазина.

*Смарт-баннеры или смарт-объявления — медийные объявления с динамическим контентом. Их можно нацелить на пользователей, которые смотрели товары на вашем сайте или интересовались похожими товарами. Это один из необходимых инструментов для любого крупного интернет-магазина. Они не требуют составления текстов и изображений для каждого товара вручную. У нашего сайта в наличии более 40 тысяч товаров и они постоянно меняются: их могут удалить с сайта или добавить новые, могут изменить названия или изображения товара. Смарт-баннеры самостоятельно считывают все эти изменения через фид данных** и показывают актуальные, динамически созданные, объявления пользователям.

Remarka Agency теперь в твоем Телеграм!

Подпишись, чтобы не пропустить свежие статьи, интересные кейсы и важные новости из мира digital!

**Фид данных — это документ, в котором представлена подробная информация обо всех товарных позициях на сайте. На его основе Яндекс.Директ создает смарт-объявления для каждого товара.

Вот как это выглядит  

Перед нами стояла Задача:

Протестировать смарт-баннеры и обучить рекламную кампанию (далее РК) на оптимизацию конечной конверсии – оформление заказа с оплатой. То есть обучить алгоритмы Яндекса на привлечение пользователей, которые не просто посмотрят сайт, а оформят заказ, и заплатим мы за такое оформление, а не за клик.

Работа началась весной 2022 года, в самый разгар дачного сезона.

С чего всё начиналось: Этап 1

Структура рекламных кампаний повторяла структуру сайта – они были сгруппированы аналогично разделам магазина (стройматериалы, сантехника и т.д.), 14 разделов = 14 РК. Внутри каждой кампании группы сформированы по подразделам (в сантехнике были ванны, смесители и т.д., всё как в настоящем магазине). Это позволило нам получать прозрачную статистику по работе групп с привязкой к каждой категории товаров.

Мы проанализировали спрос на категории товаров и начали работу с самого популярного раздела в мае-июне – «Сад и огород», где представлены всевозможные шланги, товары для цветоводов и огородников, бассейны, мангалы и прочее, что позволило нам легко стартовать и принесло хорошую прибыль. Особенность этой категории в том, что люди интересуются садом и огородом регулярно, в отличие от покупки линолеума или дверей, и данных об огородниках у Яндекса гораздо больше, чем о посетителях каких-то других, не таких популярных, категорий.

Яндекс постоянно внедряет в свои системы возможности, которые позволяют сокращать ручную работу рекламодателей. Одна из таких систем называется автостратегии. Это способ управления рекламными кампаниями с помощью систем искусственного интеллекта и машинного обучения. Если правильно подобрать параметры для стратегии и обучить ее, она может принести лучшие результаты, чем при ручной настройке и оптимизации. Ну и сохранить руки и нервную систему специалиста по контекстной рекламе.

Сразу после запуска подобные кампании приносят достаточно дорогие конверсии, но по мере обучения они стабилизируются, стоимость конверсии снижается, а их количество увеличивается.

Обучение кампаний начали с цели на самом верху воронки – микроконверсии «Добавление в корзину». Таких микроконверсий всегда собирается больше, чем прямых конверсий вроде создания заказа. Задача на начальных этапах обучения – собрать как можно больше трафика и данных обо всех конверсиях и со временем нацелить кампании на оптимизацию самой нужной для нас – «Успешное создание заказа».

Этап 2, на котором нас ждал неприятный сюрприз.

Спойлер – не единственный!

К середине июля некоторые кампании уже обучились, начали понимать, какая аудитория им нужна, и снизили стоимость конверсии. Мы поменяли конверсию в стратегии на более узкую по воронке, но не сразу на оформление заказа, а на промежуточную микроконверсию «Переход на страницу оформления заказа».

Время шло, кампании обучались, цена снижалась, но спустя какое-то время мы столкнулись с проблемой – некоторые РК перестали обучаться, им как будто не хватало данных о конверсиях. Поменяли алгоритм, подняли стоимость конверсии в настройке РК, заново перезапустили обучение, но ничего не изменилось!

После мозгового штурма приняли решение немного изменить сам подход к структуре аккаунта: попытались «скучковать» трафик всех разделов в одной кампании – объединили группы всех 14 РК в одну. Таким образом набиралось достаточно трафика и конверсий для анализа алгоритмами и обучения.

Всегда есть несколько категорий товаров со слабым спросом и смарт-баннеры на них работают плохо, но если на всю РК стоит оплата за конверсию, то такие кампании в минус точно не уходят, а в общую копилку трафика при этом добавляют. Плюс при такой схеме стоимость конверсии усреднилась: например, в кампании с кухнями раньше была высокая, а в кампании с садовыми товарами низкая, сейчас она стала для всех одинаковой, «средней», при этом все категории стали безотказно работать.

А вот и второй неприятный сюрприз.

В середине июля мы заметили, что денег на балансе Яндекс.Директа осталось значительно меньше, чем должно было. Оказалось, что деньги, которые планировалось потратить в этом месяце, списались за предыдущий. Кампании работали по модели атрибуции «Последний переход с директа», а окно атрибуции для данной модели составляет 21 день. Средства за конверсию списываются не за дату ее совершения, а за дату клика, который к этой конверсии привел.

То есть «если пользователь кликнул по объявлению 1 мая, то все конверсии, относящиеся к этому клику до 22 мая, будут оплачиваться».

Более того, сама конверсия в интерфейсе Директа также будет записана задним числом. Хотя в Яндекс.Метрике отобразится в дату фактического совершения. Неудобненько.

Яндекс утверждает, что на «доходящие конверсии» может потратить не более 10% расхода прошлого месяца. А так как расходы за июнь у нас были значительно больше, чем в остальные месяцы, то заметили мы это только в июле, когда бюджета было уже намного меньше.

К сожалению, Яндекс никак не комментирует это недоразумение и никакими отчетами не подкрепляет такие списания, которые засчитываются непонятно куда – часть в отчет закрытия по предыдущему месяцу, часть по нынешнему. Отследить разницу между 1 числом следующего месяца, когда мы выгружаем отчёт, и 22-м числом этого же месяца, когда мы видим, что бюджета стало еще меньше в сравнении с первым числом, тоже никак нельзя, только самостоятельно фиксировать расходы на основании наблюдения (ура, ещё одна табличка!). Ситуацию можно было бы контролировать, если бы Яндекс давал отчет, в котором отображаются даты списания средств за конверсию и даты совершения клика, к которому причисляется доходящая конверсия. Так бюджет можно было бы разделить на месяцы.

После такого неприятного сюрприза со стороны Яндекса мы приняли решение переставить модель атрибуции на «Последний переход», который не учитывает «доходящие» конверсии. Трафика стало меньше, конверсий тоже, но зато более предсказуемо расходовался бюджет, что позволило проще прогнозировать и планировать списание средств, а мы дружно выдохнули. Но как оказалось позднее, ненадолго.

Этап 3: эта песня хороша – начинай с начала!

В конце июля – начале августа, после того, как РК уже обучились в новом виде, мы переставили их на конверсию «Заказ успешно создан» и случилось Н – ничего. Кампании просто перестали работать.

С учетом специфики самого магазина и товаров в нем, совсем небольшое число покупателей оформляет заказ сразу же после перехода по рекламе. А если и оформляют, то на маленькие суммы. Оформлений заказов было в разы меньше, чем добавлений в корзину и даже открытия страницы оформления заказа. Мы поняли, что с моделью атрибуции «Последний переход» в таком формате мы работать не сможем. Пришлось переставить модель обратно на «Последний переход с директа», а для отчета клиенту учитывать расход после 22 числа следующего месяца.

Теперь конверсии мы отслеживаем ещё и по UTM-меткам, в которые добавили и ежемесячно обновляем название нового месяца.

Яндекс утверждает, что такие списания средств за доходящие конверсии возможны только в течение 21 дня после даты клика.

Мы же продолжаем пинговать Яндекс и с нетерпением ждем от них документов для прозрачной отчетности.

На графике отображено, как менялся расход, сколько конверсий было получено и по какой стоимости. В апреле был минимальный запуск на самые актуальные категории, так сказать «быстрый старт». Затем постепенное масштабирование. Самые большие изменения пришлись на июнь, стоимость конверсии тоже самая высокая, а после – период стабилизации и снижения стоимости конверсии. В июле мы получили более низкую цифру – тут в первой половине месяца уже более-менее обученные кампании и полный набор категорий сайта, а затем изменение стратегии, то есть обучение началось заново. В августе и сентябре – готовые кампании стабильно обучались и становились еще дешевле и приносили все больше конверсий.

В сентябре мы получили самую низкую стоимость конверсии за весь период работы смарт-баннеров и почти самое высокое количество конверсий. Больше было только в нестабильный период, в июне, на 15% больше, но они были и дороже в 3 раза.

Таким образом конечная конверсия «Оформление заказа» стала обходиться клиенту в довольно приятную стоимость – 320 рублей за заказ. Суммы покупок при этом могут быть самые разные – от нескольких сотен до нескольких сотен тысяч рублей. В строительном онлайн-магазине люди чаще всего заказывают крупногабаритные товары или мелочь, но в большом количестве, чтобы приехать и разом все забрать или получить с доставкой на место ремонта. Это строительные смеси, пиломатериалы или теплоизоляция. 320 рублей за такой заказ легко перекрывается во много раз.

Смарт-баннеры, которые мы использовали для этого кейса – сложный и одновременно очень интересный инструмент со своим характером и множеством вариантов использования. Они точно не дадут вам скучать, так как каждый раз необходимо индивидуально подбирать стратегию и структуру для них, тестировать и искать подходящую. А если найдете – будет вам счастье! И делать это руками специалиста. Искусственный интеллект все еще не готов заменить живого человека, нас это радует ;).

Для нашего клиента мы нашли подходящую стратегию, проработали ее и получили неплохие результаты. Попутно собирая много подводных камней, о которых даже не догадывались, и написали этот кейс, в котором делимся с вами этими знаниями.

Параллельно продолжаем пинговать Яндекс, чтобы получать прозрачные и понятные отчеты по списанию средства за РК. Если в ближайшее время у них появится отчетность по этим инструментам – знайте, мы приложили к этому наши человеческие руки!

Мы регулярно пишем о наболевшем и интересном, больше статей в нашем блоге

О том, как мы заработали клиенту почти миллион за 4 неделе на уходе Букинга, можно прочитать в кейсе

Проверить, подходит ли ваш сайт для платного трафика по нашему чек-листу можно в статье

0
7 комментариев
Написать комментарий...
Amanda Ramirez

заменить людей точно не смогут, а вот облегчить труд человеков может

Ответить
Развернуть ветку
Аллилуев Даниэль

облегчить труд и оставить некоторых без работы..

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Дребот

Все равно спрос на человеческий труд не упадет, так как не будет у робота никакой импровизации. Это больше история про автоматизацию и помощь в рабочем процессе.

Ответить
Развернуть ветку
Станислав Лихачев

Полезная информация. Нужно потестировать на своих проектах.

Ответить
Развернуть ветку
Алеоп

Человекей, а не человеков

Ответить
Развернуть ветку
remarka
Автор

бендер бы с вами поспорил

Ответить
Развернуть ветку
Поля Витаминова

с бендером аналогия смешная
про яндекс - грустно, конечно. надеюсь, вы их продавите

Ответить
Развернуть ветку
4 комментария
Раскрывать всегда