Когда рекламодатели размещают рекламу в РСЯ, алгоритмы Яндекса автоматически определяют ставки, которые необходимы для попадания рекламных объявлений на разные позиции в блоках. Система рассчитывает их на основании текущего аукциона и качества площадки. При этом Яндекс, чтобы получить наилучший результат, может автоматически корректировать ставку, которая выставлена вручную. Прежде у рекламодателей не было возможности задать значимые цели, на которые алгоритм должен ориентироваться. В этой статье вы узнаете, как Яндекс решил эту задачу, и научитесь использовать данные о конверсиях для эффективной рекламы в сетях.
О стратегиях Директа
В Яндекс Директе есть несколько стратегий управления ставками в сетях. По типам они делятся на ручную и автоматические. Автоматические стратегии самостоятельно назначают и пересчитывают ставки для ключевых фраз на основе машинного обучения.
Поскольку в аукционе РСЯ необходимо учитывать большое количество разных сигналов, большинству рекламодателей я рекомендую выбирать именно конверсионные стратегии управления ставками.
При их настройке нужно указать цель для оптимизации и желаемую цену за конверсию. Далее алгоритм сам будет определять кому и на какой площадке показать один из ваших креативов таким образом, чтобы выполнять заданные ограничения. В стратегии можно включить оплату за конверсии. В этом случае деньги с баланса будут списываться только при достижении целевого действия на сайте пользователем, который пришел с данной кампании при выбранной модели атрибуции.
При этом для того, чтобы получить максимальный результат, необходимо дать системе время на обучение. В среднем обучение занимает около двух недель. Но если вы используете узкие таргетинги или запускаете рекламу на небольшой регион, то из-за недостатка данных обучение может занять большее количество времени. В некоторых случаях алгоритм и вовсе не сможет выйти на стабильные качественные результаты.
Поэтому в некоторых проектах предпочтительнее использовать стратегию с ручным управлением ставками с оптимизацией. Она позволяет самостоятельно назначать ставки для ключевых фраз, основываясь на статистике по качественным конверсиям: задавать повышенные ставки для более конверсионных фраз и снижать ставки для менее конверсионных. Такой подход обеспечивает гибкое управление рекламной кампанией, но в то же время отнимает больше времени специалиста.
По одной и той же ключевой фразе цена клика может варьироваться в зависимости от площадки, на которой произошел клик. Яндекс оценивает вероятность конверсии на сайте рекламодателя после клика и назначает каждой площадке «коэффициенты качества». Коэффициент качества определяется по шкале от 0,5 до 1. Все сайты-партнеры Яндекса могут быть разделены по качеству ресурса или их аудитории. При низкой ставке объявления могут попадать на «некачественные» и неэффективные площадки. В таком случае рекламодатель потратит бюджет, но не получит конверсий и по этой причине перестанет использовать РСЯ для продвижения своего продукта.
Для того чтобы полноценно протестировать возможности сети Яндекса, нужно постепенно повышать ставки вплоть до 100% охвата. Это позволит разместить объявления на площадках разного качества. В моей практике есть кейс, когда увеличение ставки всего на 4 рубля повысило количество заявок на 30%. Объявления начали попадать в рекламные блоки на сайтах Яндекса (почта, Дзен) и на тематические площадки. увеличились клики от более платежеспособной, заинтересованной в продукте аудитории.
Отключить встроенную оптимизацию для ручной стратегии в Яндекс Директе нельзя. Директ автоматически может повысить или понизить указанную ставку. Причем лимита для повышения нет. Например, указанная ставка в 30 рублей может привести к клику за 90 рублей. Однако за месяц средняя цена клика обычно примерно равна указанной ставке. Чтобы алгоритмы Яндекса учитывали при оптимизации значимые для рекламодателя конверсии, нужно обязательно добавить их в качестве ключевых целей кампании. При этом рекомендуется задать ценность каждой конверсии, которая рассчитывается исходя из вероятности получения заказа после выполнения этого целевого действия.
Рассчитать ценность конверсии несложно. Например, мы продаем один товар за 20 000 рублей. На привлечение одного клиента, который купит товар, мы готовы потратить 5000 рублей. Итого, прибыль с одной продажи — 15 000 рублей. Для получения одного клиента нужно, чтобы 10 человек положили товар в корзину на сайте, т.е. конверсия из корзины в покупку равна 10%. В этом случае ценность привлечения одной конверсии «добавил товар в корзину» равна 15 000 × 10% = 1500 рублей.
В то же время для получения одного клиента, нужно получить 20 заявок на консультацию. Т.е. конверсия из заявки в покупку равна 5%. Ценность этой конверсии равна 15 000 × 5% = 750 рублей. Эти данные можно использовать для оптимизации показов в сетях.
Схему работы со ставками в сетях при ручном управлении изменять не стоит. Начинайте с охвата примерно 30% и постепенно повышайте ставки до 100%, накапливая статистику и замеряя эффективность рекламы. Ставки больше, чем 100% охвата, назначать не следует. Однажды коллеги из «Островок.ру» допустили опечатку в алгоритме системы биддинга. Из-за этого в кампании на РСЯ были выставлены ставки, превышающие необходимые для 100% охвата аудитории. Проанализировав полученные результаты, они выяснили, что в сетях нет смысла назначать ставку больше 100% охвата, так как рекламодатели платят больше за тот же самый трафик. В eLama есть специальная стратегия для сетей, которая позволяет выставить и удерживать ставки на уровне 100% охвата по всем ключевым фразам. Используйте ее, чтобы не переплачивать.
Несмотря на то, что Яндекс постоянно оптимизирует работу своих алгоритмов и предлагает новые инструменты автоматического управления ставками, в некоторых проектах до сих пор актуальна ручная стратегия с оптимизацией. Используйте ее для проведения экспериментов, точечного управления на уровне фраз и других таргетингов, при невозможности обучить конверсионную стратегию. Не забывайте указывать правильные ключевые цели и следить за эффективностью. Успехов!
