Берем от Google Ads все: проверенные способы повышения эффективности рекламы

Елизавета Лосева

Редактор-переводчик SEOnews

A/B-тестирование лендингов

Все начинается с лендингов: хороший лендинг – залог хорошей конверсии. А качественной посадочную страницу можно сделать, только постоянно проводя тесты и оставляя победившие результаты.

Поэтому всем тем, кто еще не пользуется Google Optimize и аналогичные сервисы для A/B-тестирования, Илья рекомендовал срочно начать это делать. В Google Ads для этого есть бесплатный инструмент «Проекты и эксперименты» (Drafts and experiments), с помощью которого можно запускать тесты всего в три клика.

В инструменте есть все необходимые атрибуты и статистические оценки. Благодаря обновлению, запущенное в середине августа, рекламодатели могут разделять тестовые группы на основе cookie-файлов. При включенной опции пользователь, который хотя бы раз увидел лендинг А, уже не увидит лендинг Б.

Кейс М.Видео

В этом году М.Видео провел редизайн сайта. Перед «выходом в свет» каждый вариант участвовал в тесте. Главной целью компании был рост конверсий. Давайте посмотрим, какие изменения были внесены на сайт и какие результаты за этим последовали.

Изменение	До	После	Результат
Информация об акциях в карточке товара	Только одна акция в нечитабельном для мобильных устройств формате.	До 5 акций с возможностью увидеть краткое описание.	Конверсия +0,8%
Изображение товара	Неполное изображение товара на первом экране.	Доступ к 3D, видео и всем изображениям на первом экране, свайп изображений.	Конверсия +0,6%  Время на странице +9,7%
Акценты и доступ к информации	Нет акцента на основном действии.	Акцент на добавлении товара в корзину, доступ ко всем типам информации на втором экране.	Конверсия +1,2%   Показатель отказов -24%
Варианты авторизации	Отдельные поля для авторизации по телефону или email, отсутствие акцентов.	Автоматическое определение типа авторизации, объяснение преимуществ авторизации.	Конверсия +2,7%

Компания не смогла бы добиться таких результатов без проверки того, какой вариант больше нравится пользователям. Вывод: любое изменение должно проходить тестирование. Недостаточно обсудить и гипотезу с коллегами, необходимо проверить ее на реальной аудитории.

Data-driven атрибуция

Оценку эффективности каналов можно сравнить с футболом. При этом целевое действие — это гол. Каждому голу предшествует голевой пас, и обычно его считают самым значимым. Однако невозможно разработать эффективную стратегию, оценивая голевой пас в отрыве от остальных комбинаций. Так же и для успеха рекламной кампании необходимо изучить все каналы.

Смотря на эффективность по последнему клику, оценить удается только те источники, каналы и ключевые слова, которые «забивают голы». «Нападающим» при этом выступает брендовый запрос.

Обычно запросу с брендом и целевому действию предшествует «комбинация пасов». Например, пользователь вводит категорийный запрос (название марки или модели), находит что-то интересное, смотрит, но не покупает. Через несколько дней он «созревает», ищет бренд или интернет-магазин и совершает целевое действие. Ориентируясь только на ласт-клики, компании приоритезируют бренд-запросы и отсекают весь новый спрос.

Нужно смотреть на общую картину. Для этого существует Data-Driven атрибуция.

Атрибуция – определение источника трафика, благодаря которому было совершено целевое действие.

Data-driven атрибуция (атрибуция на основе данных) – модель атрибуции в Google Ads. Она позволяет оценивать вклад разных запросов в зависимости от ситуации и динамически распределять веса. Data-driven практически всегда показывает лучший результат, чем вручную заданная модель атрибуции (last click, first click и другие). Пока функция работает только для поисковых кампаний. 

Для подключения достаточно зайти в инструмент отслеживания конверсии, выбрать конверсию, по которой вы оптимизируете кампанию и модель атрибуции «На основе данных». Эта модель атрибуции подходит для смарт-биддинга (автоматического управления ставками) внутри Google Ads, будь то целевой CPA или ROAS, целевые затраты на рекламу.

Кейс Холодильник.ру

Холодильник.ру подключил Data Driven атрибуцию и целевой CPA. В результате категорийные кампании стали приносить на 59% больше конверсий при стоимости на 18% меньше. При этом веса не перераспределились в пользу категорийных кампаний, конверсия по бренду увеличилась на 26%. Суммарный объем конверсии с категорийных кампаний вырос при меньшем CPA.

UAC for actions

Универсальные кампании для приложений (UAC), оптимизированные на совершение действий (for actions) также помогут увеличить конверсию.

Универсальные кампании – первый из инструментов Google Ads, который перешел на полную автоматизацию. От маркетолога требуется только назвать кампанию, ввести 4 строки текста, добавить материалы и выставить бюджет и целевую стоимость за установку. Все последующие действия инструмент выполняет сам. UAC работает на всех площадках и сам решает где, когда и кому показывать рекламу.

UAC для действий незаменим, если конечная цель – не само приложение, а событие внутри него: покупка, звонок или любое другое целевое действие.

При этом бюджет кампании должен быть не меньше 10хCPA. Если бюджет будет ниже, сервис будет растягивать кампанию, снижая ставки. Это сильно скажется на трафике и у инструмента не будет достаточной информации для обучения.

Кейс ЦИАН

Оптимизировав кампании на звонки с приложения, ЦИАН смог получить следующие результаты:

• конверсия х2,5,
• CPA -124%.

Концепция RFM

Концепция RFM – проверенный временем способ оптимизации кампаний.

RFM (сокращенное от англ. слов recency, frequency, monetary) – методика анализа клиентской базы на основании лояльности по таким критериям, как давность, частота и общая сумма покупок.

Давность – то, как давно пользователь в последний раз заходил на сайт и совершал целевое действие. Частота – как часто и регулярно он это делал. Сумма покупок – общая сумма потраченных средств и средний чек. Согласно концепции RFM, таргетировать рекламу лучше на средний сегмент.

Чтобы оптимизировать кампанию по методике RFM, необходимо выгрузить данные CRM, сгруппировать их и отправить в Google Analytics напрямую либо через Big Query. На основе этих данных можно создать аудитории ремаркетинга и использовать их непосредственно в Google Ads.

Кейс lamoda

Используя методику RFM, интернет-магазин lamoda получил следующие результаты:

• коэффициент конверсии +27%,
• ROI +14%.

Для закрепления

• Тестируйте разные варианты лендингов и страниц сайта.
• Переходите на Data Driven атрибуцию для поисковых кампаний.
• Оптимизируйте продвижение приложений на действия внутри приложений с помощью UAC for Actions.
• Сегментируйте аудитории ремаркетинга по RFM.