«Почему рекламу запустили вчера, а конверсий еще нет?», или Как обучается стратегия

14 марта 2025

Многие специалисты по digital-продвижению сталкиваются с недоумением заказчика, который ждет результаты сразу после запуска рекламной кампании. Давайте разберемся, почему кампаниям в Яндекс Директе нужно время на раскачку и какие факторы влияют на ее скорость.

Что происходит во время обучения стратегии рекламной кампании

Когда вы только запустили кампанию, она подобна чистому листу: ваши объявления еще не взаимодействовали с пользователями, а накопленной статистики еще нет. Обучение стратегии кампании — это этап, на котором алгоритм собирает данные о пользователях и прогнозирует вероятность совершения ими целевых действий. Во время обучения система изучает разные аспекты:

Целевую аудиторию: интересы, социально-демографические, географические и другие характеристики пользователей. Так как кампания новая, используется база аналогий и информация о переходах из поиска Яндекса.
Ключевые фразы: система анализирует статистику по ключевым фразам, подобранным к нашим объявлениям.
Результаты показов объявлений: алгоритм оценивает, какие объявления приносят большее число конверсий, звонков, заявок и других целевых действий. Система отбирает наиболее эффективные фразы — те, по которым на сайт приходят будущие клиенты, и активнее показывает рекламу именно по ним.
Стратегию и цели рекламной кампании: система подбирает наиболее релевантную аудиторию для показа, соответствующую цели рекламной кампании (клики, конверсии, ДРР).

Важно понимать, что чем больше групп и ключей в кампании, тем больше вероятность, что кампания обучится, так как у нее будет больше данных для поиска конверсионных пользователей и статистики в целом.

Что влияет на обучение

Алгоритм анализирует группы объявлений от нескольких дней до нескольких недель. Обычно на сбор всех данных уходит от двух недель до одного месяца. Помните, что для успешного обучения стратегии на конверсии необходимо набирать 10 и более конверсий в неделю. Можно выделить несколько факторов, влияющих на число конверсий:

Объем трафика: чем больше трафика ведется на ваши объявления, тем выше вероятность совершения конверсии.
Тематика бизнеса: например, ecommerce-кампании обучаются быстрее, чем реклама для таких сложных сегментов, как B2B. Узкая направленность тематики может быть причиной проблем с объемом трафика.
Цена продукта: если ваши товары или услуги существенно дороже представленных конкурентами, вы также можете столкнуться с тем, что пользователи могут отдавать предпочтение им, а не вам.
Количество ключевых фраз: чем больше ключей в группе объявлений, тем дольше будет происходить обучение кампании.
Автотаргетинг: используйте автоматические настройки, чтобы иметь возможность взаимодействовать с широкой аудиторией, не сужайте таргетинг по географии или бюджету.
В целом — чем больше свободы у вашей рекламной кампании, тем быстрее она наберет 10 конверсий, и стратегия обучится.

Алгоритм анализа взаимодействий с аудиторией

При показе ваших объявлений в процессе обучения система начинает запоминать пользователей, которые чаще совершают целевые действия с вашей рекламой. Алгоритм изучает характеристики и интересы таких пользователей. После составления портрета целевых пользователей ваша реклама начинает показываться похожим пользователям.

Чем больше целевых действий совершается, тем лучше происходит процесс обучения рекламной кампании. Количество целевых действий может зависеть от разных нюансов:

Размер ставки при оптимизации кликов: рекламный алгоритм работает по принципу аукциона. Каждый раз, когда вводится запрос, происходит аукцион между рекламными объявлениями, для которых зафиксированы ставки по ключевым запросам. Когда ставка ниже, аукцион выигрывается реже, и поэтому кампания обучается медленнее.
Цели: чем сложнее достигается цель продвижения, тем больше времени приходится ждать окончания обучения. То есть чем ниже по воронке ваша цель, тем больше времени может уйти на получение 10 конверсий. Если кампания не обучается по выбранной цели за несколько недель, поменяйте цель на ту, что выше по воронке.
Автоматическое окно атрибуции: оно позволяет учитывать большее количество конверсий из всех источников.

Объем данных для обучения

Если ваша кампания настроена на конверсии, для успешного обучения стратегии в Яндекс Директе требуется от 10 конверсий в неделю. Чем их больше, тем меньше амплитуда колебаний значений CPA (стоимости целевого действия) и ДРР (доли рекламных расходов), которые в итоге получаются. В справочной информации Директа указано, что даже при достаточном количестве конверсий есть отклонения от указанных в настройках кампании значений:

Если ваш проект не относится к ecommerce, то начинать стоит со стратегии с оплатой за клики, а переходить на оплату за конверсии уже после окончания обучения. Также важно помнить, что при оплате за конверсии лучше выставлять недельный бюджет с запасом, чтобы его хватило на большее число конверсий, чем необходимые 10.

Но вы можете столкнуться с тем, что у кампании не набирается достаточное число конверсий за этот срок.

Есть способ выйти из этой ситуации. Сфокусируйтесь не на макро-, а на микроконверсиях, то есть менее значительных целевых действиях. Если учитывать микроконверсии, то можно получить достаточное количество для обучения. Однако стоит учитывать, что между вашими микро- и макроконверсиями должна быть положительная корреляция. Например, чем больше пользователей добавляет товары в корзину, тем больше оформляют заказ. Обучение на микроконверсиях позволяет:

Сократить время обучения, поскольку микроконверсии происходят чаще.
Улучшить прогнозирование вероятности конверсии по ключевым запросам: система получает больше данных, а значит, может лучше предсказать вероятность события.

Кроме использования обучения на микроконверсиях, вы также можете объединить кампании, например, разбитые ранее по форматам или характеристикам. Таким образом, условные пять конверсий по одной кампании и пять по другой позволят вам получить необходимые 10 конверсий в неделю. Такой же эффект принесет использование пакетных стратегий.

А также вы можете влиять на рост числа конверсий с помощью бюджета. Например, устанавливать минимальный бюджет выше рекомендуемого:

Пользуйтесь преимуществами автоматической атрибуции. Мы не всегда можем с точностью сказать, какой именно переход по рекламе повлиял на пользователя, автоматическая модель атрибуции фиксирует действия пользователя до и после совершения конверсии. Кроме того, учитывается и активность других пользователей (членов семьи, членов домохозяйства). Например, вы переходите по рекламе на сайт, просматриваете товары, но не совершаете заказ. Вместо этого вы делитесь ссылкой на сайт с супругом, и уже он или она добавляет товары в корзину и оформляет заказ. Автоматическая атрибуция учитывает и кросс-девайсное взаимодействие.

Успешное обучение стратегии

Когда стратегия обучилась, мы дошли до этапа, где в рекламной кампании сформировалась определенная стабильность в результатах. Настройки этой кампании лучше не трогать, менять только цену цели (если Яндекс Директ прогнозирует цену цели ниже установленной, например) и увеличивать бюджеты на кампанию.

Что меняется:

У вашей кампании появляется более точный прогноз цены цели и количества конверсий.
Стратегия начинает использовать более высокие ставки («под капотом», специалисты эти ставки не видят, они отображаются только в статистике) на ключевые фразы, по которым вероятность совершения конверсий выше. Из-за этого часто снижается стоимость конверсии, так как реклама меньше показывается по неэффективным ключам.
Кампания показывает стабильные результаты, если ничего критичного не менять в ее настройках или настройках аккаунта.

Если кампания не обучается, то есть вероятность нескольких исходов: либо в ней падает трафик и она идет вяло, изредка получая конверсии, либо показы совсем могут прекратиться.

Что делать, если нет результатов

Если в разделе «Статус показа» вы видите, что результатов еще недостаточно, то либо ваша стратегия еще не завершила обучение, либо в процессе обучения система столкнулась со сложностями.

Например, вы могли указать слишком низкую ставку, поэтому ваши объявления не выигрывали аукцион в достаточном количестве, или был выбран слишком узкий сегмент аудитории.

То, на что мы обращаем внимание:

При запуске кампании мы стараемся дать ей как можно больше пространства для поиска конверсий. Не занижаем цену цели и не сужаем бюджеты. Лучше через время, после получения статистики, начать вносить корректировки по аудитории, географии показа, переводить на оплату за конверсии и так далее. Если статистика ухудшается — откатываем настройки.
Запускаем кампании на оптимизации кликов или оптимизации конверсий с оплатой за клики. Так системе будет легче найти конверсии, а после обучения ее можно будет перевести на оплату за конверсии. Если статистика ухудшается, то переводим обратно на клики.
Не выключаем сразу все виды автотаргетинга. В последнее время он показывает себя очень эффективно. Лучше запускать кампании по всем его видам и в течение 2-3 дней мониторить статистику, а затем точечно отключать совсем нерелевантные типы автотаргетинга. Обычно самые конверсионные виды — это целевой и узкий.
Если кампании не обучаются, пробуем либо поработать с настройками внутри нее (увеличить цену цели или ставки, если на оптимизации кликов; увеличить недельные бюджеты; добавить автотаргетинг или новые ключи; выбрать за целевое действие в кампании цель выше по воронке), либо объединить их в пакетные стратегии или в одну кампанию по смыслу.
Учитываем цену рекламируемого продукта или услуги и конкурентную среду. Например, если вы продаете дома, вряд ли вы получите 10 покупок за неделю и ставить такую цель для обучения не стоит. Лучше поставить микроконверсию: например, просмотр страницы с контактной информацией, клик на какую-либо форму. Таким образом, через оптимизацию по микроконверсиям возможно добраться до показов по целевой аудитории.
Если у клиента узконаправленная тематика или долгий цикл сделки, лучше также обучать кампании на микроконверсиях.
Чем больше трафика (целевого), тем больше конверсий. Мы стараемся получать больше трафика.
Следим за бюджетом на рекламном аккаунте.