Google Smart shopping vs google shopping: битва автоматических стратегий с ручными

Участвуя в последнем международном тендере для продвижения крупного ecommerce проекта, мы обратили внимание, что коллеги из Европы используют в своих performance сплитах только автоматические стратегии. Насколько они эффективны в сравнении с ручными? Не являются ли автостратегии ловушками Google, чтобы увеличить бюджет рекламодателя? Разберемся на примере google smart shopping.

1. Как можно догадаться по названию – использование «умной» автоматической стратегии на основе предиктивного сервиса Google Ads. Основной используемый принцип работы – автоматизация ставок с учетом сигналов о намерениях к покупке (гео, устройство, время).

2. Места показа: smart shopping размещается в поиске, как стандартные торговые кампании, а также в качестве ремаркетинга в контекстно-медийной сети Google, почте Gmail и YouTube, что приводит к более широкому охвату рекламных кампаний.

3. Отсутствие стандартных настроек, таких как: минус-слова, таргетинг на аудиторию, таргетинг по девайсам, местоположению; нет возможности отследить эффективность площадок. «Умная» часть указывает на то, что Google использует автоматизацию, чтобы показывать нужную рекламу наиболее заинтересованным людям в нужное время, при этом, Google не дает конкретной информации, как происходит отбор ЦА, а также не дает возможности контролировать долю показов на поиск и ремаркетинг.

Если вы только начинаете работать с PLA кампаниями или у вас мало времени и знаний о Google Рекламе, умные торговые кампании - неплохой вариант для старта и получения представления о том, чего можно достичь, используя автоматическую настройку. Если у вас больше опыта или вы хотите улучшить свои торговые кампании, мы рекомендуем использовать Smart Shopping в следующих случаях:

1.Когда стандартный шоппинг имеет низкие результаты эффективности (высокий СРС, низкий CR)

2. Когда вы не можете масштабировать результаты рекламной кампании (например, при низком объеме SKU в товарном фиде)

3. Третья причина использовать Smart Shopping - быть в курсе последних событий. Google учится и совершенствуется с каждым щелчком мыши, и мы уверены, что с каждым разом он будет становиться все умнее. Поэтому мы не хотим очутиться в ситуации, когда Smart Shopping превзойдет интеллектуальные возможности трафик-менеджера.

• При загрузке и валидации товарного фида проверьте уведомления в мерчант-центре – не допускайте отклонения ни одного SKU. Стратегии работают более эффективно на фидах без единой ошибки
• Настройте отслеживание конверсий – это основный параметр для последующей оптимизации кампаний в Google
• Используйте тег ремаркетинга для создания аудиторий со списками от 100 ( в идеальном варианте от 1000 уников)
• Разделяйте фид на крупные товарные группы, и устанавливайте ставки на каждую группу отдельно, таким образом, сегментация необходима для анализа результатов. Слишком мелкое дробление каталога на категории приведет к медленному обучению Google, в справке Google рекомендует использовать товарные категории, получающие минимум 20 конверсий за 15 дней.
• Загружайте свои собственные аудитории ремаркетинга, для получения статистики по существующим клиентам
• Проверьте, как будут выглядеть ваши объявления в КМС, Youtube, Gmail – так как из-за большого набора рекламных форматов Google может публиковать текстово-графические блоки не корректно. Внутри кабинета google ads есть функция предварительного просмотра, воспользуйтесь ею для оценки объявлений на различных девайсах и плейсментах

1. Монобрендовый магазин уходовой косметики с ассортиментом не более 150SKU

Выводы: Как видно из таблицы, стандартный шоппинг давал очень маленькую ёмкость по трафику и при это имел довольно высокий CPC. С переходом на Smart шоппинг мы значительно увеличили охват и снизили CPC, что положительно повлияло на итоговый ROAS, не смотря на снижение конверсии в 2 раза.

2. Интернет-магазин одежды для всей семьи – в поиске пользователи вводят очень общие поисковые запросы, например, женские джинсы или детская футболка

Выводы: В этом кейсе получилось наоборот, переход на Smart шоппинг практически не повлиял на ёмкость трафика, но за счёт того что мы охватывали аудитории существующих клиентов, это значительно повысило CR кампаний и в конечном счёте возврат инвестиций вырос в 3 раза

1. Предиктивной технологии Google необходимо время на обучение, рекомендуемый период – от 14 дней, желательно в первые 10 дней использовать максимальный бюджет для получения статистически значимых данных для обучения и дальнейшей оптимизации.

2. При небольшом бюджете используйте только наиболее конверсионные товарные категории, если же ограничений в инвестициях нет, предоставьте google самому решить, какие товары будут наиболее эффективными из всег каталога.

3. Оптимизируйте товарный фид, исключайте категории с низкой маржинальностью, или товары, которые покупаются только путем перекрестных продаж, чтобы избежать расходов на доставку.

4. В умных торговых кампаниях используется система назначения ставок "Максимальная ценность конверсии". И хотя мы не можем контролировать эту стратегию, мы рекомендуем акцентировать внимание на следующий нюанс: по умолчанию Google не знает рентабельность инвестиций в рекламу, связанную с новой кампанией, поэтому на старте мы рекомендуем не ограничивать кампанию, чтобы позволить платформе обучиться быстрее. Если в ходе теста вы получили рентабельность 260%, мы рекомендуем в дальнейшем, снизить ставку на 20-30%, поскольку выбор цели ниже базовой придаст больше воздуха алгоритму. Точно так же алгоритм всегда будет стараться работать лучше и может повысить рентабельность инвестиций выше 260%. Но если после первого теста вы уже установили цель в 300%, Google может перестать показывать вашу рекламу, потому что он не может заставить ее работать с рентабельностью инвестиций в 300%.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам немного лучше понять, как работает smart shopping, как и когда его нужно использовать для ecommerce. Мы рекомендуем тестировать оба варианта и использовать наиболее эффективный в конкретной ситуации.