Ведущая Александра Гальцова, AdLabs, перед тем, как пригласить первого докладчика, немного рассказала аудитории о тематике выступлений и представила воронку видов ретаргетинга:
В начале выступления Петр обращает внимание слушателей на понятие «нерепрезентативен», которое также написано у него на футболке. По его словам, относительно профессии, оно означает «не попадает под классическую маркетинговую модель». В своем докладе он представит несколько историй, которые наглядно показывают, где эта модель сработала и нет.
#1 Контекстный ретаргетинг работает
Петр приводит в пример одно ателье, которое в процессе сотрудничества выросло до большой сети магазинов. Для данного рекламодателя главным показателем была очередь в его магазин, соответственно он четко понимал связь, насколько эта очередь зависит от трафика на сайте. В процессе работы рекламная кампания была очень хорошо оптимизирована, ключевые запросы и околотематические были проработаны. Плюс подключили контекстный ретаргетинг, который приводил пользователей в раздел «акции». Классическая история: пользователь ушел с сайта, его догнало контекстное объявление, и он вернулся. В данном случае это принесло 8,5% трафика.
#2 Контекстный ретаргетинг не работает
Пользователь купил в одном интернет-магазине необходимые ему товары для собаки, соответственно спрос удовлетворен. Но затем его начинают преследовать уже совершенно ненужные объявления этого сайта. Соответственно, реклама не работает.
#3 Медийный ретаргетинг сработал
Но, маркетолог данного портала осведомлен, что специфика породы этого пользователя – это необходимость носить одежду зимой. И он подключает медийный таргетинг, и пользователь покупает не только одежду для собаки, но и обувь. Таким образом работает медийный таргетинг.
Затем Петр перходит к рассказу о технологии Look-alike/поиск похожих:
# 4 Медийный таргетинг не сработал, сработал Look-alike
Пользователю, увлекающемуся сноубордингом, очень нравились штаны с лямками. Проблема в том, что эти штаны – горнолыжные. В процессе поиска подобных штанов в интернете, его начали преследовать баннеры, предлагающие экипировку для горных лыж. Опять классическая история: пользователя после ухода с сайта догоняют баннеры того раздела, откуда он ушел.
Но с помощью Look-alike система может отделять сноубордистов от лыжников, потому что она учитывает множество поведенческих факторов пользователя.
Look-alike изменяет воронку продаж, которая эволюционирует примерно следующим образом:
Следующим выступил Илья Сидоров, Google с докладом «Опыт и практика ремаркетинговых кампаний».
Ремаркетинг в Google AdWords был запушен достаточно давно, в марте 2010 года, и постоянно эволюционировал. В данном докладе речь идет о последнем обновлении, так называемом ремаркетинге 3.0, запущенном в августе 2013 года.
Принятие решения о покупке – это целый процесс, который состоит из нескольких этапов:
От заинтересованности в товаре или услуге до покупки может пройти достаточно много времени. Средний цикл покупки может занимать от нескольких часов до 6 месяцев и более. Каждый пользователь находится на своем этапе цикла покупки, обладает индивидуальными личностными и поведенческими особенностями. Дополнительные сигналы позволяют находить их в правильный момент и показывать им правильное сообщение.
Особенностью ремаркетинга 3.0 являются расширенные возможности: индивидуальные объявления учитывают знания компании о поведении пользователя на сайте, в сети и поиске. В поиске можно создавать текстовые объявления с учетом выбранной аудитории ремаркетинга. Релевантные объявления показываются с учетом поисковых запросов. В Сети пользователям можно показывать баннеры в соответствии с поведением на сайте, при помощи оптимизируемых на лету шаблонов.
По сравнению с традиционным ремаркетингом, конверсионность пользователей в 6 раз выше.
Илья советует использовать преимущества аудиторного таргетинга в поисковых кампаниях. С ремаркетингом для объявлений вы можете:
- сегментировать посетителей сайта,
- индивидуализировать тексты объявлений, ставки и ключевые слова для этих сегментов,
- конвертировать этих пользователей, когда они ищут ваш или смежный продукт.
Best practices как добиться результата:
- Индивидуальный текст. Провайдер телекоммуникационных услуг индивидуализировал тексты, в зависимости от того, какие продукты видели пользователи (TV, voice, ISP). CPO снизилась на 66%.
- Оптимизация ставок. Более высокие ставки для тех, кто был на сайте, и еще более высокие для тех, кто просматривал товары. Уровень конверсии +50%, CPO -22%, ROI +30%.
- Расширение списков ключевых слов. Во время предновогоднего сезона были добавлены широкие слова present и gift (подарок). CvR на уровне запросов с упоминанием бренда, ROI на 30% лучше среднего для поиска.
Илья приводит кейс с результатами применения ремаргетинга для объявлений на поиске:
И еще один кейс про применение ремаркетинга для объявлений на поиске для повышения лояльности высокодоходной аудитории:
Подключить это можно в интерфейсе, система работает на одном теге с обычным ремаркетингом Google, т.е. достаточно установить на сайт один тег ремаркетинга Google AdWords, и каждый сможет использовать и ремаркетинг в Сети и на Поиске.
Далее Илья рассказал о новом продукте Google динамическом ремаркетинге. Этот процесс подразумевает под собой ситуацию, когда пользователь ушел с сайта, не сделав покупку, и затем в контекстно-медийной сети ему показываются баннеры именно с теми товарами, которые он просматривал. В дополнение существует рекомендательная система, которая подбирает, какие товары могут быть интересны этому пользователю.
CTR динамических объявлений выше на 450% среднего CTR в сети.
Три фактора результативности:
-
Детальная сегментация. Позволяет персонализировать рекламу и оптимизировать размещения индивидуально.
2. Эффективный креатив.
Также есть возможность создавать динамические текстовые объявления, текстовый инвентарь AdSense и AdEx недоступен для других DSP.
3. Real-time bidding.
В течение первых пяти дней стоимость конверсии минимальна, а их количество наиболее значительно:
Оптимизатор конверсии повышает ставки в период, когда пользователи наиболее склонны к покупке:
Контекстно-медийная сеть Google является крупнейшей в мире и одной из крупнейших в России, поэтому если рекламодатель использует динамическую рекламу, то ее обязательно увидят. По данным ComScore, она охватывает 86% аудитории Рунета.
Для того чтобы подтвердить свои слова примерами, Илья приводит еще один кейс:
В конце выступления докладчик упомянул о дополнительных возможностях ремаркетинга, а именно:
- похожие аудитории,
- YouTube ремаркетинг,
- ремаркетинг средствами Google Analytics.
Максим Рыжов, i-Media также посвятил свой доклад теме динамического ремаркетинга в Google AdWords. Свое выступление он посвятил практической стороне этого вопроса и привел 
интересный кейс запуска этого продукта на примере www.sportmaster.ru.
Использованные сценарии:
- Смотрели карточку товара и купили (3-60 дней).
- Смотрели карточку товара и не купили
- Покинули корзину за последние 30 дней.
- Смотрели карточку товара за последние 15 дней.
Также компания использовала таргетинг «Similar Users» на тех, кто положил товар в корзину и не купил.
За период работы равный 2 месяцам были получены следующие результаты:
-
Показатель ROI с канала AdWords изменился с 353% до 403%.
-
Суммарный доход вырос на 92,4%.
Следующим доклад под названием «Эволюция ремаркетинга: истории взлетов и падений на реальных кейсах» представил ведущий аналитик агентства ADLABS Дмитрий Бобылев. 
В своем выступлении Дмитрий рассказал аудитории о расширении канала ремаркетинга для известного интернет-магазина одежды Quelle, у которого очень большие объемы трафика.
Компания поставила цель привлечь как можно больше клиентов, не выходя за рамки установленного KPI проекта, а именно рентабельная стоимость за заказ и увеличение объема заказов.
Докладчик показал всю историю ремаркетинга при помощи графиков, отметив наиболее важные, по его мнению, периоды и рассказал о них подробно:
1. Тестирование первого тега относится примерно к началу 2011 года, когда ремаркетинг 1.0 был только что подключен.
Теги ремаркетинга были установлены по основным сценариям:
- покупатели,
- посетители корзины,
- посетители разделов сайта.
Расширить ремаркетинг было решено самым простым путем – увеличить ставки на 20-30% для самых эффективных сценариев.
В результате возросла посещаемость, но конверсия снизилась. Расширение посещаемости за счет поднятия ставок приводит к росту цены на заказ.
2. Подключение оптимизатора конверсий или оптимизацию контекста.
При помощи google AdWords и Google Analytics было установлено отслеживание конверсий. После накопления данных был запущен оптимизатор конверсий, представляющий собой автоматизированный механизм, который анализирует очень много факторов: на какой площадке происходили показы, время суток и др.
В результате отметился прирост посещаемости, и показатели конверсии остались на уровне.
Доля ремаркетинга в общем объеме заказов составила 12,42%.
3. Расширение сценариев ремаркетинга.
Было принято решение разделить покупателей по временным периодам:
- 1-5 дней
- 6-50 дней
- 50-90 дней
- 90-361 дней
- 361-540 дней
Посещаемость увеличилась, а интерес к специальным предложениям отражался повышенной активностью клиентов в дни акций.
Доля ремаркетинга в общем объеме заказов – 18,42%.
4. Конкуренция с другими системами ремаркетинга оказалась серьезной проблемой.
Период характеризуется параллельным запуском нескольких сторонних ремаркетинговых систем, использующих различные расширенные сценарии.
Развивается конкуренция между системами на площадках, что приводит к перегреву аукциона и росту цены привлечения клиента.
5. Подключение нового тега ремаркетинга.
Подключение тега с пользовательскими переменными, а также использование ремаркетинга на основе данных Google Analytics позволяет создавать более гибкие сценарии ремаркетинга. Например:
- динамический ремаркетинг
- покупатели конкретной товарной категории или продукта.
- средний чек покупки
- данные о клиенте: возраст, пол, город проживания и многие другие.
Доля ремаркетинга в общем объема заказа почти удалось восстановить, она составила 14,45%.
6. Подключение ретаргетинга ЯндексДирект.
Сначала были подключены основные сценарии ретаргетинга: покупатели и посетители корзины. Данным по этим пользователям было немного и поэтому было принято решение расширить списки за счет посетителей разделов: новая коллекция, женщины, платья и др.
В результате ремаркетинг возрос, объем конверсии также увеличился.
Ретаргетинг приносит очень много заявок, его доля составила 10,96%.
В заключение Дмитрий обращает внимание аудитории на ключевые моменты, которые помогут улучшить необходимые показатели и усовершенствовать бизнес:
-
сегментация покупателей,
-
автоматизация управления ставками,
-
построение списков, основанных на пользовательских данных,
-
использование акций совместно с ремаркетингом.
ВКонтакте
