×
Россия +7 (909) 261-97-71

Как упростить работу с Яндекс.Маркетом

Россия +7 (909) 261-97-71
Шрифт:
0 19550
Подпишитесь на нас в MAX

На сегодняшний день Яндекс.Маркет стал необходимым каналом привлечения покупателей для многих интернет-магазинов — по последним данным, в сервисе представлено 15,4 тысяч онлайн-магазинов и более 63 млн предложений.

В то же время в Рунете действует более 40 тысяч интернет-магазинов. Почему же далеко не все ресурсы стремятся воспользоваться услугами сервиса? В первую очередь, это связано с трудностями ведения рекламной кампании.

По данным Яндекс.Маркета, 74% посетителей выбирают магазин для покупки именно в карточке товара и лишь 26% посетителей кликают на ссылку «Все магазины». Соответственно, интернет-магазин получит гораздо больше заказов, если он будет в числе первых пяти позиций в карточке товара.

В карточке товара количество кликов по предложениям с минимальной ценой в 3 раза выше, чем по предложениям с максимальной ценой. Поэтому ценовые предложения интернет-магазина должны быть актуальными и ставки должны зависеть от цен. Вручную управлять ставками и ценами не выгодно, поскольку обновления Яндекс.Маркета происходят регулярно в течение дня (примерно раз в 4 часа) и конкурентная среда при этом меняется.

Кроме того, ручная обработка данных не удобна, особенно если в вашем интернет-магазине тысячи товаров. Например, как быстро отслеживать цены конкурентов? Или как определить товары, размещение которых магазину невыгодно? Важно управлять ставками в аукционе и своими ценовыми предложениями таким образом, чтобы продажи повышались, а стоимость привлечения заказа при этом оставалась на выгодном для магазина уровне. Даже крупные интернет-магазины не всегда уделяют этому достаточно внимания, а новички тем более.

Поэтому эффективное размещение магазина на Яндекс.Маркете подразумевает использование систем автоматизации.

Автоматизированные сервисы — что, зачем и почему

Системы автоматизированного управления магазином на Яндекс.Маркете начали появляться на российском рынке пару лет назад.

По словам Александра Акатова, основателя сервиса PriceLabs, для автоматизации Яндекс.Маркета сегодня используются различные типы решений: либо собственная внутренняя разработка компании, либо разработка агентства, которое продвигает интернет-магазин, либо SaaS-решение. Остается еще достаточно много магазинов, которые пока не используют системы автоматизации.

У каждого типа решения есть свои достоинства и недостатки — например, собственную разработку компаний можно быстрее «подстроить» под конкретный интернет-магазин, но в то же время, собственные разработки часто проигрывают по функциональности SaaS-решениям.

Подобные системы автоматизированного управления в первую очередь нужны магазинам, ассортимент которых привязан к карточкам товаров на Яндекс.Маркете. Как правило, это касается интернет-магазинов электроники, бытовой техники, спорттоваров, детских товаров, инструментов. Однако, в случае отсутствия карточек, системы автоматизации также приносят пользу: с их помощью можно управлять ставками по группам товаров (особенно это важно при большом ассортименте), анализировать истории продаж и управлять ставками на основе этих продаж.

Как устроены автоматизированные сервисы

Можно выделить три поколения систем автоматизации Яндекс.Маркета. Первое поколение — удержание заданной позиции. Второе поколение — интеграция с системами аналитики. И третье поколение — управление на основе маржинальности (ROI).

Возможности сервисов автоматизированного управления магазином на Яндекс.Маркете зависят от каждого конкретного решения. В данной статье мы рассмотрим сервис PriceLabs, первая версия которого появилась в 2010 году, еще до появления API Яндекс.Маркета. За это время клиентами системы стали более 400 магазинов, в том числе OZON, Key.ru, ОГО!, Младенец, Sapato, Sotino и другие.

Сервис предлагает автоматическое управление ставками, мониторинг цен конкурентов, а также аналитику расходов и эффективности рекламных кампаний.

Управление ставками

В разделе «Управление» отображаются все товарные предложения интернет-магазина. Можно управлять всеми товарами сразу, категорией товаров, можно выделить группу товаров с помощью динамического фильтра по множеству параметров, или управлять отдельным товаром. Отличительной особенностью системы является широкий набор параметров фильтра. Среди них, например, цена относительно конкурентов, клики, заказы и стоимость привлечения заказа за прошлый период. Любой фильтр можно сохранить и задать для него стратегию управления ставками.

В системе можно управлять ставками для карточки товара и для поиска.

Как уже было сказано выше, системы автоматизированного управления магазином на Яндекс.Маркете, прежде всего, работают со ставками и контролируют затраты магазина, позволяя ему оставаться на заданных позициях в карточке товара и в поисковой выдаче Яндекса.

Однако, как показывает практика, просто удерживать позиции в карточке товара уже не достаточно. Возросшая конкуренция за позиции в карточке товара вызывает рост ставок в аукционе. Поэтому неоправданное удержание высоких позиций приводит к убыткам.

Часто оказывается, что большая часть рекламного бюджета магазина уходит на товары, которые не продаются. Система аналитики PriceLabs позволяет найти такие товары и снизить по ним ставки. Кроме того, робот может понижать ставки на такие товары в автоматическом режиме. Для этого достаточно создать фильтр товаров, по которым стоимость привлечения заказа (CPO) выше допустимой, и задать для этих товаров стратегию с пониженной позицией.

Сервис предлагает несколько стратегий работы со ставками. Помимо стратегии нахождения в карточке товара, PriceLabs предлагает стратегию управления по маржинальности (ROI). После предоставления доступа к закупочным ценам, система будет рассчитывать ставку индивидуально для каждого товара, основываясь на наценке на каждый товар, коэффициенте конверсии из Яндекс.Маркета для выбранной группы товаров и заданной магазином доходности. Такая стратегия особенно подходит в случае большого числа товаров, где для каждого товара эффективная стоимость привлечения заказа зависит от наценки.

Мониторинг цен конкурентов

Сервис позволяет в автоматическом режиме получить информацию о ценах конкурентов по всем товарам магазина, привязанным к карточкам. Цены отображаются в интерфейсе PriceLabs и используются для управления ставками. Существует возможность выгрузки отчетов в XLS или CSV, в том числе в автоматическом режиме. Также есть возможность построить отчет по выбранным конкурентам.

Расширенная аналитика

К PriceLabs можно подключить счетчик Google Analytics или Яндекс.Метрики и по любой группе товаров узнать:

  • Число заказов и суммарную стоимость заказов из Яндекс.Маркета за любой период времени.
  • Среднюю стоимость привлечения заказа из Яндекс.Маркета.
  • По каким конкретно товарам приходят заказы и на какую сумму заказывают.
  • Историю изменения показателей на графиках.

Важно то, что с помощью такой системы аналитики, интернет-магазин сможет найти товары, которые не продаются, и отключить их или снизить по ним ставки.

Обновления сервиса

Сервис постоянно совершенствуется, недавно был улучшен раздел Аналитика — добавилась возможность выводить на графике одновременно несколько показателей, например количество кликов и заказов. Также появилась группировка данных на графиках по дням, неделям или месяцам. Кроме того, недавно был переработан интерфейс динамической фильтрации товаров и увеличен состав фильтров. Компания регулярно сообщает о новых возможностях сервиса в своем блоге blog.pricelabs.ru.

Заключение

Автоматизация работы с Яндекс.Маркетом позволяет добиться существенного улучшения показателей эффективности, например, в 2013 году OZON.ru с помощью сервиса PriceLabs снизил стоимость привлечения заказа из Яндекс.Маркета на 25.5%:


Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как ChatGPT выбирает компании для рекомендаций: что уже известно и как бизнесу подготовиться к эпохе AI Search
Игорь Антонов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь Антонов - Для молодых сайтов в YMYL-тематиках я бы добавил отдельный блок про согласованность сущности: одинаковые название, телефон, адрес и перечень услуг на сайте, в картах, каталогах и профильных публикациях. Мы сейчас проверяем это на новом медицинском проекте narkologmsk.ru — без массовых анкорных ссылок, через подтверждённые карточки и содержательные материалы. Было бы полезно увидеть в продолжении сравнение источников, которые чаще цитируют Google AI Overviews и ChatGPT именно для локальных запросов.
Рынок безалкогольных напитков в 2026 году: как категория продает через доверие к бренду
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Все бы хорошо, но это в прошлом. В 2026 г. о росте 2020-2025 гг. остается только мечтать. Рынок БАН перешел к снижению. К серьезному снижению.
Яндекс открыл продажи через Алису и Поиск для продавцов без сайтов
Дмитрий Орлов
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Орлов - Прикольно, покупать через колонку-))
Яндекс выложил в опенсорс языковую модель, которая лежит в основе быстрых ИИ-ответов в Поиске
Роман Каржонков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман Каржонков - Молодцы! Такие AI-модели могут широко используется в корпоративных, обучающих и научных АI-enabled платформах.
Сервисы для создания квизов: сравнение по конверсии, гибкости сценариев и интеграциям
Виктор
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Виктор - Без сервиса FormDesigner.ru эта подборка будет не полной. Удивлен, почему вы его не включили в список?
Поисковые роботы Яндекса резко сократили обход сайтов после атак на дата-центры
дмитрий Беляков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
дмитрий Беляков - К сожалению не только этим всё ограничилось..
5 полезных сервисов для работы с учебными текстами
Anna B.
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Anna B. - Отличный разбор, очень своевременно!
Блоки AI Overviews появляются для более чем 80% брендовых запросов Google в США
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
Сайт компании в 2026 году: что проверяет Роскомнадзор и как не получить штраф
Олег Черников
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Олег Черников - Дима спасибо, отличный обзор! За ГОСТ Р 52872-2019 спасибо! Давно около него ходил.
Выручка VK увеличилась на 21% до 47 млрд рублей за III квартал 2026 года
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich)
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Galina Zarhi (Rabinovich) Zarhi (Rabinovich) - Расширение AI Overviews меняет единицу репутационного мониторинга: вместо одной позиции в выдаче приходится проверять связку «утверждение о бренде - источник - дата». По каждому важному запросу стоит фиксировать, что именно говорит модель, совпадают ли контакты, услуги и ограничения с официальными данными и повторяется ли ошибка при другой формулировке вопроса. Так видны источники, которые действительно распространяют неверный факт, а не просто присутствуют рядом с брендом.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
393
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
142
Комментариев
130
Комментариев
121
Комментариев
100
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
66
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!