На фидах, как на дрожжах – 7 кейсов оптимизации фида для рекламы, вместо: «Загружаю фид, не глядя, и теряю 30% продаж»

Полную версию статьи можно прочитать на VC

Из десятков аудитов для компаний и собеседований со специалистами по контекстной рекламе мы видим, что в 90% случаев присутствует ошибочный алгоритм работы с фидом:

1. Директолог получает фид и не смотрит в этот файл.

2. Загружает фид в Яндекс Директ, чтобы проверить на стандартные ошибки, которые не пропустит система.

3. Если Яндекс «съел» этот фид, то реклама запускается.

Что не так в этой парадигме? Во-первых, фид нужно изучить. Во-вторых — оптимизировать. То есть не хватает еще одного важнейшего пункта:

• Директолог оптимизирует товарный фид. Ведь этот файл собирает данные с сайта автоматически, то есть все подряд. А для рекламы подходит далеко не вся информация.

Доработка фида повышает кликабельность объявлений, увеличивает продажи и снижает ДРР (Долю рекламных расходов). Оптимизацию фида мало кто делает, за исключением крупных проектов. Так бизнес упускает прибыль от рекламных кампаний. В среднем теряет от 20% обращений (в зависимости от ниши) и переплачивает 30% за те, что уже приходят.

Проблема

Интернет-магазин электроники получал всего 150 покупок в месяц. Нужно было наращивать заказы, но увеличение бюджета приводило к снижению рентабельности рекламы.

Аудит показал, что CTR (кликабельность) товарных объявлений очень низкая — 0,2% (при норме в 1,1%). Люди мало приходили на сайт, а значит, было мало покупок. Копнули поглубже и узнали, что магазин передавал Яндексу товарный фид без какой-бы то ни было проверки и доработки.

Рекламные объявления выходили в свет с двумя крупными ошибками:

1.Неэффективные названия. Например, в фиде было 20 варочных панелей одного бренда с незначительными отличиями, и все они прописывались как «варочная панель SMEG». Как алгоритмам Яндекс Директ выбрать из них ту, которую надо показать пользователю? Ведь чем точнее запрос, тем более релевантное объявление получит потенциальный покупатель.

2.Непривлекательные иллюстрации. Например, в карточке стиральной машины на сайте было 3 фото, и одно из них — схема встройки. Алгоритмы подбирали для объявления рандомную картинку и демонстрировали пользователю не красивую фотографию новой техники, а скучную схему.

Решение

Проверили фид и оптимизировали его по параметрам name (название) и picture (иллюстрация).

1.Название — это основное место, где Яндекс оценивает соответствие товара поисковому запросу и формирует заголовки объявлений. Вот что сделали по этому параметру:

• Четко рассказали, что мы продаем с помощью такого алгоритма: название категории, бренд и модель. Например «Смартфон Самсунг Х15».
• Максимально охарактеризовали товары и получили длинное название: «встраиваемая электрическая варочная панель Smeg» + артикул. Такой алгоритм позволил максимально релевантно отвечать даже на супер-узкие запросы.
• Использовали дополнительные символы параметра для мотивации пользователя: «новинка», «в наличии».
• Подумали, что еще может заинтересовать ЦА при покупке товара? Например, про телефон еще рассказали: какой цвет, сколько памяти, возможности видео.

2. Иллюстрация — тоже важный параметр. Чтобы алгоритмы добавляли в рекламные объявления только подходящие картинки, мы:

• Проверили вручную 30 позиций в фиде и обнаружили непрезентабельные картинки
• Попросили клиента удалить из фида их и все им подобные. Для чего в базе данных сайта был прописан скрипт — фильтр, исключающий добавление ненужных нам картинок.

Результат

Эти небольшие изменения в работе с товарным фидом привели к хорошему росту продаж интернет-магазина электроники, причем, без увеличения бюджета:

• CTR увеличили с 0,2% до 1,1%
• покупки с рекламы выросли на 25%.

Проблема

Компания продавала электрические системы отопления и получала порядка 42 лидов в месяц. Товар сложный и пользователи, которые хотели купить себе отопительный котел, не понимали, какая именно система лучше для их дома. Более того, у многих покупателей было предубеждение, что отопительный котел — это очень дорого, и лучше всего поискать выгодное предложение на Авито.

Нужно было помогать им сделать первоначальный выбор на уровне рекламы, но подрядчик клиента не погружался в продукт и не занимался доработкой товарного фида. Рекламные офферы получались мало информативными, и пользователи на них слабо реагировали — CTR объявлений был 0,96%. Вот какими были основные ошибки:

• Название. В заголовки объявлений подтягивались тексты, которые мог понять разве что профессионал, а для обычного человека они были как китайская грамота, например: «ОГОНЬ 2-6 кВт / Эконом».
• Параметры — многие были не заполнены. На месте описания в рекламном объявлении дублировался заголовок, что вызывало только больше вопросов и отторжения.
• Цены — в офферах цены указывались только на часть позиций. Клиент не хотел отпугивать пользователей дорогостоящими моделями, ведь покупали они все равно не на сайте, а после консультации по телефону. На деле, из-за такого решения товары без цен в фиде не могли показываться во всех динамических форматах и выглядели непрезентабельно и неконкурентно.

Решение

Доработали фид так, чтобы он помогал ЦА хоть немного понять продукт и сделать первоначальный выбор в сторону нашей продукции:

1.Название. В заголовке простым и понятным языком рассказали пользователям о товаре: эргономичные и недорогие электрокотлы.

2. Параметры. В описании раскрыли преимущества: быстрый нагрев, легкий монтаж, электробезопасность служат до 20 лет, доставка 2 дня.

3. Цены добавили в фид везде. Рекламные объявления с ценой более заметны и привлекательны для пользователей, могут иметь конверсию на 30% выше, так как потенциальный покупатель до клика понимает, подходит ли товар под его финансовые ожидания и возможности.

Результат

Так удалось обойти возражения покупателей на уровне рекламного объявления и повысить CTR объявлений до 1,93%. Конечно, для покупки котла ЦА все равно требовалась консультация специалиста. Начали давать больше полезной информации о товаре и приводить пользователей на сайт. Роста лидов тоже достигли.

Проблема

Интернет-магазин БАД пришел к нам с посылом: «У нас все хорошо. Хотим посмотреть, что еще можно улучшить». Когда мы проводили аудит, обнаружили, что у рекламных объявлений по фиду клиента невысокий показатель CTR — всего 0,63%. (при норме выше 1%). Стали проверять сам фид и увидели, что он не доработан по структуре. Алгоритмы передают нерелевантные данные для некоторых объявлений, из-за чего магазин недополучает трафик на сайт.

Ошибка была в древовидной структуре товарного фида, что встречается у 90%+ компаний.

В целом структура фида бывает:

• одноуровневой — категории равноуровневые, без вложенностей, и алгоритмы Директа выбирают товары для показа в соответствии с их особенностями;
• древовидной — категории связаны, есть материнская категория, к которой прикрепляются дочерние подкатегории.

Что происходит? Яндекс при подборе релевантности учитывает только категорию товара, и под один и тот же запрос может загрести товары из материнской и дочерней веток. Например, материнская категория «БАД от стресса», дочерние — «магниевый комплекс», «растительный мелатонин» и еще к ним подтягивается «комплекс для снижения веса», потому что в его составе есть ингредиенты, влияющие на нервную систему тоже.

Чем это плохо? Пользователь вводит в поиск запрос «купить бады от стресса» и видит объявление с БАД для снижения веса. Вместо клика на свое объявление, рекламодатель получает заряд раздражения от пользователя, который нашел совсем не то, что искал.

Решение

Изменили структуру товарного фида. Сделали одноуровневую. В целом, это процесс сложный и требует большой разработки на уровне выгрузки информации с сайта в фид. Удовольствие недешевое (до 500 000 р для больших проектов), но у нашего клиента крупный интернет-магазин и были ресурсы на такую задачу.

Результат

Избавление от древовидной структуры фида увеличила кликабельность объявлений с 0,63% до 1,3%, а количество покупок выросло на 10,5%.

Проблема

Интернет-магазин продавал подарочные сертификаты и зарабатывал на комиссии от компаний, предоставляющих услуги-подарки. Чтобы экономика сходилась, нужно было получать не менее 10 покупок в день.

В самом начале работы мы тщательно проработали фид по всем параметрам. По сути, в этом направлении улучшать было уже, практически, нечего. Но достигнуть ежедневного плана никак не удавалось. Максимум, что получали — это 9 заказов.

Решение

Тут в одном из профессиональных чатов вышла информация о выпуске нового вида товарного фида. Яндекс Директ тогда еще не давал официального анонса, но мы начали тестирование этого инструмента.

Итак, теперь у Яндекса было 3 вида фида:

• упрощенный — название товара передается с помощью одного элемента;
• произвольный — есть 3 элемента в названии;
• комбинированный — соединяет в себе возможности обоих своих предшественников.

Мы ухватились за эту новинку, чтобы дать системе больше данных и увеличить охваты товарных объявлений. А еще была гипотеза, что такая вариативность элементов повысит релевантность показов рекламных объявлений.

Вот какие элементы названия товара использовали в комбинированном типе фида по категории «сафари на снегоходе»:

Результат

Новый комбинированный фид, действительно, повысил релевантность рекламы и стал точкой роста продаж. Наконец-то мы преодолели барьер — 10 покупок в день.

Проблема

На сайте интернет-магазина товаров для сада были представлены качественные и доступные товары: мебель из ротанга, текстиль, освещение и т.п. Собственник бизнеса поставил задачу ROM — масштабировать продажи с контекстной рекламы. Увеличили рекламный бюджет, но ничего не получилось.

Когда мы стали искать новые точки роста на проекте увидели такие пробелы:

• После перехода на сайт пользователи попадали на карточку товара и в 99,8% случаев покидали ее, ничего не купив. В В2С товарах массового спроса покупателю нужен большой ассортимент. Например, пользователь искал в интернете комплект мебели из ротанга. Он еще не определился, какую именно модель хочет купить, какого цвета и фактуры должна быть обивка, какой вид плетения будет лучше смотреться. Попадание на карточку одного товара ограничивало возможности его выбора.

Копаться на сайте и самому искать другие варианты пользователю не хотелось, легче было вернуться в торговую галерею и посмотреть там другие комплекты.

• В рекламе было мало подборок со специальными предложениями, которые сейчас являются драйвером продаж. Как выяснилось, этот процесс в компании был медленным и негибким. Потому что для распродажи готовили отдельную страницу на сайте, а это требовало времени и немалых затрат.

Решение

Использовали новый тогда (весной 2024 г.) формат работы с фидом — <collection>, позволяющий нестандартно рекламировать товары. Добавили этот элемент в фид магазина с товарами для сада и стали продвигать:

• Не отдельные модели, а всю категорию товаров — вели пользователя на страницу каталога с разными комплектами мебели из ротанга, чтобы дать покупателю широкий выбор.

• Сезонные предложения и акции, но без долгих и дорогих изменений на сайте, а на уровне разработки фида. Создали новый тип рекламных объявлений «страницы каталога» и с них вели пользователя на автоматически сформированные посадочные распродаж.

Результат

Такие изменения в работе с фидом помогли на 10% масштабировать продажи магазина садовых товаров и уменьшить ДРР до 26%.

Проблема

У магазина стройматериалов не получалось добиться от рекламы рентабельности. По количеству покупок планы выполнялись минимально, и значительного роста получить не удавалось. Доля рекламных расходов превышала критический уровень и достигала 45%.

Мы обнаружили важные ошибки в рекламе:

• Не было углубления в товарную аналитику магазина.
• В товарном фиде не прорабатывались элементы <custom_label> и <custom_score>, с помощью которых можно настраивать кастомные фильтры и разделять предложения по маржинальности.
• Все товары закидывались в одну рекламную кампанию, алгоритмы крутили их на свое усмотрение, и, в результате получались усредненные показатели.

Например, в рекламу загружалась информация про обои одного бренда из разных ценовых сегментов. Яндекс Директ видел дешевый товар и тратил 40% бюджета именно на него, потому что такой продать легче. Интернет-маркетолог магазина смотрел отчет и делал позитивный вывод: пользователи приходят, продажи есть, значит, все нормально. А ДРР в это время росла и росла.

Решение

Начали управлять ассортиментом на уровне рекламы:

• Провели АВС-анализ товаров, разбили их по маржинальности: самые популярные и маржинальные - А, менее популярные, но маржинальные - Б, менее популярнее и менее маржинальные - С.
• Добавили в фид элементы <custom_label> и <custom_score>, чтобы задать маржу и фильтрами сегментировать высокомаржинальные и низкомаржинальные товары. Например, для товаров группы А, в рамках единой ЕПК с товарными объявлениями, выставили процент +%50 от стоимости конверсии, а для категории С - 40%. Это давало нам наиболее выгодную СРО (стоимость заказа).
• Оптимизировали рекламные кампании по проценту ДРР: Для категорий В 20%, для А — ДРР 30%, для С - ДРР 12%
• Рекламные кампании сильно не дробили. Создавали не больше 3х одного типа и сегментировали их по маржинальности, по категориям, например: плитка, напольные покрытия, двери.

Результат

Эта стратегия увеличила количество покупок на 38% и ДРР снизила с 45% до 32%.

Проблема

Фабрика мебели создавала качественную мебель в современном минималистичном стиле по доступной цене. Руководитель фабрики продавал на маркетплейсах, но средний чек там был низкий, заказывали в основном дешевые столы и тумбочки. Поэтому хотел развивать продажи на собственном сайте, но это никак не удавалось.

Причиной тому был стандартный динамический фид, который автоматически собирал все предложения сайта и передал их алгоритмам Я. Директа. Его использование повлекло за собой 2 проблемы:

• Неэффективный ассортимент для рекламы. На сайте было 7 коллекций, а хорошо продавались только 4. Но автоматике было все равно, она “лила” трафик на все коллекции. В то время как нужно было привлекать пользователей на популярные.
• Нерелевантные офферы. В объявления загружались дизайнерские описания, которые больше подходили для буклета, чем для контекстной рекламы. Например: «В небольшой гостиной или уютной спальне с легкостью отыщется место для компактного комплекта. Таким комплектом является модульная гостиная Мексика…».Подобная лирика в рекламе неуместна.

Это динамический фид, которым ранее пользовался клиент

Решение

Сделали простой ручной фид в интерфейсе Директа. Вручную собрали карточки, прописали тексты, загрузили картинки, прописали категорию. Плюс этого формата в том, что его можно собрать легко и быстро. Такое костыльное решение хорошо подходило фабрике, вот почему:

• Повысили эффективность ассортимента товаров для рекламы. Позиций у фабрики не так много, и мы смогли запускать рекламу на самые популярные товары.
• Сделали правильные рекламные офферы. Написали в карточках лаконичные, емкие и целевые описания. Например: «Стенка под телевизор в гостиную. Современный стиль. ЛДСП. Доставка по Москве 0Р».

Это пример разработки ручного фида в Директе

С ручным фидом пришлось повозиться: цены в нем нужно обновлять тоже руками, и трафик немного меньше, чем у динамического. Но! Мы не тратили рекламный бюджет на менее популярные позиции, привлекали более качественных пользователей на сайт и в итоге получали больше фактических заказов.

Результат

Сравните показатели декабря 2022 г., когда реклама велась по динамическому фиду, и статистику января-февраля 2023 г, когда мы начали работу и запустили в работу ручной фид. В феврале количество лидов повысили в 2 раза, а стоимость лида (CPA) снизили с 7 240 р. до 3 391 р.