Привет! Меня зовут Мария Азанова, я специалист по платному трафику Remarka Agency. Как и многие мои коллеги, еще недавно я не сильно доверяла опции Яндекс Директа «автоматические стратегии». По сути, это «кот в мешке»: Яндекс берет на себя управление ставками, а за результат и перерасход бюджета перед клиентом отвечаете вы.
Поработав с этим инструментом я поняла: такие страхи возникают из-за слухов и негативных кейсов, которые появляются, в основном, от неопытности. Очень часто мы боимся довериться Яндексу просто потому что не понимаем, по каким алгоритмам он распоряжается ставками, и от чего зависит эффективность этого процесса.
Примите неизбежное: стопроцентно вручную вы стратегию в Директе уже не настроите. Яндекс любезно лишил нас такой возможности.
В автостратегиях же нет ничего опасного, если правильно их обучать.
Об этом и поговорим.
Что такое автоматические стратегии в Яндекс Директ?
Автостратегии — инструмент управления рекламными кампаниями, использующий машинное обучение для оптимизации конверсий и кликов.
Рассмотрим опцию «Максимум конверсий», когда деньги списываются только за фактические заявки и звонки.
Обучение автостратегий требует определенного количества данных. Чтобы эта опция хорошо работала, система должна обучиться на реальных конверсиях, которых требуется минимум 10 в неделю, хотя для эффективного накопления опыта их нужно намного больше.
Даже если количество конверсий сведено до минимума, стратегия может не приостановить своего обучения, но результат для алгоритмов будет не таким качественным, как в крупных проектах, где в день бывает по 30 и более конверсий. Чем больше данных, тем точнее результат.
На этом скрине — пример кампании, в которой стратегия «Максимум конверсий» работает около месяца, но обучается на малом количестве конверсий (3 в неделю). Эффективность такой кампании крайне низка.
Что делать, если конверсий для обучения слишком мало?
Есть кампании, в которых не бывает много конверсий в силу особенностей ниши. Например, для сложного оборудования, сервисов, направленных на определенный сегмент целевой аудитории, или в других узких сегментах, где данных для обучения всегда будет недостаточно.
Даже в таких случаях возможно дать алгоритмам достаточное количество данных для эффективного обучения, если вы:
Используете более широкие модели атрибуции, такие как последний переход из Директа кросс-девайс или автоматическая атрибуция.
Объедините несколько кампаний в одну, чтобы получить больше конверсий. Если из четырех кампаний, каждая из которых даёт по 4 конверсии , сделать одну, конверсий станет уже 16. Для нормального обучения алгоритмов этого вполне достаточно.
Однако, при таком подходе учитывайте цели кампаний и возможность их совмещения. Объединение нескольких РК в одну может быть полезным и в условиях ограниченного бюджета на проекте.
Из нескольких макроцелей создайте одну составную цель. Например, на одном из проектов в сфере медицины, ориентированном на узкую нишу, мы учитываем как конверсии такие действия, как распечатка купона на первое посещение, вопрос в чате с оператором, заявка на обратный звонок и 2 типа заявок с сайта. В кампаниях с малым количеством трафика такая совокупность целей позволяет обучаться автостратегиям.
Что делать, если все это не помогло?
Если ни один из предложенных методов вам не подошел, попробуйте использовать микроконверсии.Микроконверсии — важные промежуточные действия пользователей, которые, не являсь конечной желаемой целью, всё же имеют значение.Они располагаются выше по воронке продаж, поэтому их заведомо больше, чем обычных конверсий. В узкой нише, когда данных всегда слишком мало, именно микроконверсии могут стать основным материалом для обучения алгоритмов Яндекса.Например, ваш сайт предлагает сложное b2b оборудование для пищевой промышленности. Макроконверсия в данном случае — заполнение формы и отправка заявки. Но даже у очень крупного предприятия таких заявок вряд ли наберется хотя бы 10 в неделю. Чтобы обучение алгоритмов не прекращалось, здесь можно использовать такие микроконверсии, как клик на кнопку для открытия формы, просмотр страницы с технической информацией и так далее.
Микроконверсиями также могут быть: клики по ключевым элементам, копирование, скачивание файлов, время на странице, просмотр видео, вовлеченные сессии.
Данные по микроцелям помогают понять поведение пользователей и определить эффективность рекламных кампаний.
Во-первых, они показывают заинтересованность пользователей в продукте или услуге. Во-вторых, позволяют анализировать трафик и определять, относятся ли пользователи, пришедшие по рекламе, к целевым, отслеживать на каком этапе посетители «отваливаются», т.е. уходят с сайта, не дойдя до клика на форму заявки.
Какие бывают микроконверсии?
Микроконверсии условно можно разделить на 2 группы: прямые и косвенные.
Прямые содержат действия, напрямую ведущие к основной конверсии. Например, просмотр определенной страницы, клик по кнопке или загрузка файлов. Косвенные характеризуют взаимодействие пользователя с сайтом. Например, время пребывания на странице более 2 минут, прокрутка до конца страницы или любая активность на сайте.
При выборе микроконверсии важно определить ту цель для оптимизации, которая теснее связана с основной конверсией. Анализ корреляции между различными микро- и макроконверсиями можно провести с помощью Excel и функции КОРРЕЛ. Но часто бывает так, что ближайшая по воронке к макроцели микроцель (открытие формы заявки) хуже коррелирует с продажей, чем более широкая микроцель (например, просмотр 4 страницы). Такая взаимосвязь может меняться, поэтому мы рекомендуем анализировать данные регулярно. Измерить корреляцию можно уже на имеющихся данных по целям, однако, если клиент новый, то информации по кампании еще нет.
Как выбрать подходящие микроконверсии?
Перед запуском рекламы определите все возможные варианты макро и микроконверсий (даже если что-то из этого не будет в дальнейшем использоваться для оптимизации). Выбранные микроконверсии могут не только не привести к основной конверсии, но даже её снизить, поэтому тестируйте, пока не “нащупаете” вариант, который лучше конвертит в вашем случае. Иногда эффективными оказываются самые неочевидные комбинации.
Также в выборе микроконверсии может помочь анализ поведения пользователей на сайте. Посмотрите, какие шаги совершают пользователи перед основной конверсией, и подберите микроконверсии, которые могут к ней подтолкнуть.
Комбинирование макро и микроцелей в обучении автоматических стратегий также может оказаться эффективным подходом и используется специалистами. Здесь микроконверсии служат подпоркой и не дают кампании затухнуть.
Пример: совмещение макроцелей «Отправка заявки» и «Обратный звонок» с микроцелями «Вовлеченность» и «Копирование e-mail».
Итак, подытожим
Основная проблема автостратегий в узких нишах — это ограниченность данных для их обучения. Использование микроконверсий поможет эту проблему решить.
Чтобы «натренировать» алгоритмы Яндекса:
1 Создайте большое количество вариантов макро и микро целей на старте перед запуском рекламы.
2 Изучите статистику предыдущих кампаний, если они были, в сервисе аналитики.
3 Убедитесь в корреляции между микро- и макроконверсиями.
4 Обучайте стратегии по макро и микро целям одновременно.
5 Тестируйте использование различных целей и анализируйте результаты. Так вы сможете выстроить эффективные рекламные стратегии, которые принесут вашему клиенту прибыль.
