Последствия стратегии «одна фраза — одно объявление» в «Яндекс.Директе» для клиента

Есть два распространённых способа сборки рекламных кампаний в «Яндекс.Директе»:

1. Под каждую ключевую фразу создается уникальное объявление.

2. Фразы группируются по общим признакам (потребности пользователя), и показ одного объявления идёт по группе ключевиков. Группировка выполняется либо специальным сервисом, либо вручную. Мой опыт показывает: пока кластеризаторы не могут качественно выполнять свою функции. Поэтому мы в агентстве делаем всё вручную и ориентируемся при группировке на поисковую выдачу.

Пример варианта группировки:

Проверяя выдачу по запросам, можно с помощью подсветок и самого содержания результатов поиска определить, какие запросы и их части являются синонимами (например, «пенопласт» и «пенопластовый»). Значит, их можно объединить в одну группу.

Противники и сторонники стратегии сборки кампаний «один к одному» обычно спорят в русле технологий или близких к этому вещей. Один из основных аргументов в пользу настройки «одна фраза — одно объявление» ― более глубокая проработка заголовков и текстов, чтобы сделать объявления заметнее, кликабельнее и снизить цену за клик.

С одной стороны, аргумент логичный, с другой ― действительно ли нужна эта «глубокая» проработка и как это в итоге отразится на бизнесе клиента?

На vc.ru есть отличная статья Ильи Исерсона о том, к чему привело массовое использование подхода «1:1» и как это изменило принципы работы с контекстной рекламой.

Обсудим? Поводом для появления этой статьи послужило очередное коммерческое предложение от агентства контекстной рекламы:

А так же то, что даже на vc.ru периодически появляются статьи о «правильной» сборке кампаний в «Яндекс.Директе».

Отвлечёмся от технологий и методик и вспомним, что же нужно клиенту. Качественные лиды и трафик за приемлемые деньги (желательно в сжатые сроки). Без регистрации и SMS.

Рассмотрим методику «1:1» с точки зрения времени, денег и результата.

Использование шаблонов для автоподстановки в заголовки и тексты ключевых фраз практически полностью избавляет от необходимости использовать принцип «1:1» и сильно экономит время. Возможно, есть какие-то очень частные случаи, когда шаблоны не помогают (слишком длинные ключевые фразы).

Это в целом на статистику заметно не влияет, так как длинные фразы имеют малый спрос. Кстати, мне сложно представить «уникальные» объявления для очень похожих фраз типа «квартира 80 квадратов» и «квартира 80 кв м».

Еще один аргумент сторонников «1:1» ― снижение цены клика и высокий CTR (кликабельность) на старте благодаря максимально точному соответствию запроса и объявления. В подтверждение обычно показывается прогнозный, а не реальный CTR.

За счёт грамотного ведения кампании, дополнения списка минус-слов, отсечения неэффективных площадок, коррекции ставок и набора статистики, стоимость клика и так будет уменьшаться. Как и везде, в контекстной рекламе важно быть аккуратным и уметь работать со статистикой.

Кроме того, по какой именно фразе будет реально показано объявление, можно понять только из накопленной статистики. Wordstat давно уже не отдаёт максимально полную семантику, поскольку большая часть запросов пользователей является многословниками, которые вводятся единоразово и никогда не повторяются.

При подходе «1:1» потребуется больше времени на сборку и ведение. Особенно когда дело касается действительно больших кампаний на 20-30 тысяч ключевых фраз. Более того, сложно проводить корректировки и A/B тестирование текстов, заголовков и прочего. Учитывая, что большая часть агентств работает по часовой оплате, клиент просто будет тратить в несколько раз больше, чем при стратегии с кластеризацией.

А если это штатный сотрудник — можно было бы поручить работнику дополнительные функции без ухудшения качества рекламы.

Хороший специалист должен иметь знания в околопредметной области. К примеру, профессиональный веб-дизайнер обязан иметь базовые знания в вёрстке, чтобы сделать для следующего в цепочке производства сайтов специалиста понятный и подготовленный к верстке макет страниц.

Так же и профи в контексте должен понимать, что с результатами его работы будут иметь дело маркетолог или аналитик, а сделать выводы по объявлению, по которому за месяц было штук пять кликов, невозможно. Да и набрать за короткий промежуток времени объективную статистику в таком случае не получится.

В итоге аналитик или маркетолог будут тратить драгоценное время на получение хоть каких-то выводов для коррекции кампаний и понимания, насколько хорошо работает реклама. И это снова деньги и упущенное время.

Кстати, обычно по итогам даже поверхностного аудита кампаний, которые собирают сами клиенты и многие агентства, выясняется, что всё нужно пересобирать с нуля. За редким исключением: когда исполнитель вник в тему и настроил всё, как надо.

Этот статус присваивается объявлениям с низким трафиком. Он означает, что у объявлений в группе практически нет шансов показаться аудитории в данный момент. То есть даже имея большую семантику, показы будут, в основном, по высоко- и среднечастотным фразам. С заведомо более высокой стоимостью клика и лидов. Влияние статуса «Мало показов» особенно актуально для региональных рекламных кампаний.

А вот официальный ответ поддержки «Яндекса» (обратите внимание на абзац про релевантность и стоимость клика):

К чему я всё это: очень хочется, чтобы специалисты были чуть больше, чем только знатоки чеклистов и инструментов. В конце концов, и контекстная реклама не во всех сферах применима. Нужно думать головой, а не слепо следовать инструкциям, полученным на курсах. И постоянно задавать себе вопросы: почему я делаю именно так? Как это скажется на времени, деньгах, результате для клиента?