Опишите вашу задачу
или просто оставьте телефон
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Опишите вашу задачу
или просто оставьте телефон
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Опишите вашу задачу
или просто оставьте телефон
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Опишите вашу задачу
или просто оставьте телефон
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
Опишите вашу задачу
или просто оставьте телефон
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных.
10 лайфхаков для автостратегиий в Яндекс Директе с примерами из реальной жизни
Рассказали о 10 лайфхаках в рекламе на примерах кейсов наших клиентов. Узнайте, как обучать автоматику, экспериментировать с микроконверсиями, бороться с фейковыми заявками и воспитывать самые умные кампании Яндекса.
Как эффективно управлять рекламными кампаниями, которые все больше полагаются на автоматические алгоритмы? Какие данные и в каком объеме давать ИИ для обучения? А что если алгоритм не может приводить достаточное количество заявок по целевой цене? Или если заявки окажутся фейковыми — фродом?
В этой статье мы привели 10 лайфхаков, которые помогут вам найти правильный ответ на вопросы выше. И подкрепили их живыми примерами из нашей практики в формате проблема-решение-результат.
В этой статье мы привели 10 лайфхаков, которые помогут вам найти правильный ответ на вопросы выше. И подкрепили их живыми примерами из нашей практики в формате проблема-решение-результат.
1. ИИ приводит слишком дорогие лиды. Как с помощью объединения целей, снизили застройщику стоимость лида на 26%
Проблема: Заказчик занимался продажей квартир в новых жилых комплексах столицы, где стоимость привлечения клиентов традиционно высока. Застройщику приходилось выделять значительные суммы на рекламу, но они не окупались.
Причина: ИИ Яндекса не привлекал достаточное количество клиентов из-за того, что не мог полностью охватить потенциальную аудиторию заказчика. По поведению аудитория делилась на 2 сегмента. На тех, кто:
Цель: Научить систему автоматики привлекать больше заявок обоих типов.
Решение: Мы искали способ, объединить в одной стратегии цели по получению заявок с сайта и звонков. Хотя для проектов в сфере недвижимости показатель доли рекламных расходов (ДРР) обычно не используется, мы адаптировали стратегию Максимум конверсий с оптимизацией по ДРР, установив значение в 100%. Эта стратегия позволяет алгоритмам учитывать цели разных типов. В качестве основных целей выбрали получение заявок через все формы на сайте и звонки через коллтрекинг, а также добавили конверсию по бронированию квартир, информация по которой интегрировалась в Метрику из системы управления отношениями с клиентами (CRM).
Результат: Нам удалось дать больше данных для автоматики, и благодаря этому, мы привлекли более качественную аудиторию и снизили стоимость за лид на 26%, с 6899 до 5134 рублей.
Причина: ИИ Яндекса не привлекал достаточное количество клиентов из-за того, что не мог полностью охватить потенциальную аудиторию заказчика. По поведению аудитория делилась на 2 сегмента. На тех, кто:
- предпочитает звонить,
- оставляет заявки через сайт.
Цель: Научить систему автоматики привлекать больше заявок обоих типов.
Решение: Мы искали способ, объединить в одной стратегии цели по получению заявок с сайта и звонков. Хотя для проектов в сфере недвижимости показатель доли рекламных расходов (ДРР) обычно не используется, мы адаптировали стратегию Максимум конверсий с оптимизацией по ДРР, установив значение в 100%. Эта стратегия позволяет алгоритмам учитывать цели разных типов. В качестве основных целей выбрали получение заявок через все формы на сайте и звонки через коллтрекинг, а также добавили конверсию по бронированию квартир, информация по которой интегрировалась в Метрику из системы управления отношениями с клиентами (CRM).
Результат: Нам удалось дать больше данных для автоматики, и благодаря этому, мы привлекли более качественную аудиторию и снизили стоимость за лид на 26%, с 6899 до 5134 рублей.
2. Мало данных — подключаем микроконверсии. Увеличили продажи магазину премиальной мебели на 21% с помощью оптимизации по времени
Проблема: Один из наших клиентов, занимающийся производством и продажей дизайнерской мебели, столкнулся с проблемой низких объемов продаж в онлайне. Потенциальные клиенты после изучения ассортимента на сайте предпочитали приходить и покупать в шоуруме. Это типичная практика для рынка мебели, особенно учитывая высокий ценовой сегмент товаров клиента.
Причина: Автоматические маркетинговые стратегии не обеспечивали достаточного притока качественных посетителей на сайт. Это в свою очередь не позволяло алгоритмам эффективно обучаться и привлекать новую целевую аудиторию. Так получался порочный круг.
Решение: Мы проанализировали статистику и выявили, что большинство заявок оставляют пользователи, которые проводят на сайте значительное время. Тогда мы решили настроить оптимизацию по времени пребывания на сайте. Мы установили цель на пользователей, активно изучающих сайт в течение трех минут.
Результат: Такая стратегия привела больше целевых посетителей на сайт и привела к росту продаж на 21%
Причина: Автоматические маркетинговые стратегии не обеспечивали достаточного притока качественных посетителей на сайт. Это в свою очередь не позволяло алгоритмам эффективно обучаться и привлекать новую целевую аудиторию. Так получался порочный круг.
Решение: Мы проанализировали статистику и выявили, что большинство заявок оставляют пользователи, которые проводят на сайте значительное время. Тогда мы решили настроить оптимизацию по времени пребывания на сайте. Мы установили цель на пользователей, активно изучающих сайт в течение трех минут.
Результат: Такая стратегия привела больше целевых посетителей на сайт и привела к росту продаж на 21%
3. Реклама приводит продажи только дешевых товаров. Снизили ДРР интернет-магазина матрасов на треть, оптимизировав рекламу по дорогим корзинам
Проблема: Интернет-магазин по продаже матрасов столкнулся с чрезмерно высокими рекламными издержками, составлявшими 36% от выручки, что значительно превышало допустимые пределы прибыльности.
Причина: По рекламе продавались в основном наименее дорогие товары — стандартные матрасы и аксессуары к ним, такие, как наматрасники, подушки и постельное белье. А например, дорогие ортопедические матрасы, которые и были основой ассортимента, находили недостаточно покупателей. Это снижало средний чек и, как следствие, продвижение не отбивало затраты.
Решение: Обычно, когда e-com проекты сталкиваются с такой ситуацией, включают фильтры по стоимости продукта. Но это подходит не для всех типов кампаний. У нас было продвижение и на поиске и с помощью Мастера кампаний, нам нужно было другое решение. Мы настроили цель в системе аналитики, учитывающую конверсии с товарными корзинами стоимостью свыше 25 000 рублей. И перевели оптимизацию на эту цель.
Результат: Благодаря этому подходу удалось привлечь покупателей товаров более высокого ценового сегмента. В результате увеличился средний чек и снизилась доля рекламных расходов с 36% до 24%.
Причина: По рекламе продавались в основном наименее дорогие товары — стандартные матрасы и аксессуары к ним, такие, как наматрасники, подушки и постельное белье. А например, дорогие ортопедические матрасы, которые и были основой ассортимента, находили недостаточно покупателей. Это снижало средний чек и, как следствие, продвижение не отбивало затраты.
Решение: Обычно, когда e-com проекты сталкиваются с такой ситуацией, включают фильтры по стоимости продукта. Но это подходит не для всех типов кампаний. У нас было продвижение и на поиске и с помощью Мастера кампаний, нам нужно было другое решение. Мы настроили цель в системе аналитики, учитывающую конверсии с товарными корзинами стоимостью свыше 25 000 рублей. И перевели оптимизацию на эту цель.
Результат: Благодаря этому подходу удалось привлечь покупателей товаров более высокого ценового сегмента. В результате увеличился средний чек и снизилась доля рекламных расходов с 36% до 24%.
4. Алгоритм игнорирует часть аудитории и приводит покупателей только на некоторые продукты. Продублировали Мастер кампаний с другими настройками и увеличили продажи дачных участков на 35%
Проблема: Заказчик, занимающийся продажей земельных участков в окрестностях Москвы, столкнулся с существенным уменьшением интереса к покупке земли для индивидуального жилищного строительства (ИЖС). Посетители сайта проявляли интерес исключительно к участкам, предназначенным для дачного строительства.
Причина: ИИ рекламной кампании взбунтовался и сфокусировался на привлечении аудитории, заинтересованной в дачных участках, игнорируя потенциальных покупателей участков для постоянного места жительства.
Решение: Мы не стали корректировать настройки существующего Мастера кампаний, а запустили параллельно кампанию с частично ручными настройками. В ней использовали ключевые слова, непосредственно связанные с ИЖС, чтобы привлечь целевую аудиторию, интересующуюся участками для постоянного проживания.
Результат: Благодаря адаптированному подходу к настройке рекламной кампании, искусственный интеллект начал успешно генерировать лиды на приобретение земли под ИЖС, что позволило увеличить количество заявок на участки для постоянного жилья на 35%.
Причина: ИИ рекламной кампании взбунтовался и сфокусировался на привлечении аудитории, заинтересованной в дачных участках, игнорируя потенциальных покупателей участков для постоянного места жительства.
Решение: Мы не стали корректировать настройки существующего Мастера кампаний, а запустили параллельно кампанию с частично ручными настройками. В ней использовали ключевые слова, непосредственно связанные с ИЖС, чтобы привлечь целевую аудиторию, интересующуюся участками для постоянного проживания.
Результат: Благодаря адаптированному подходу к настройке рекламной кампании, искусственный интеллект начал успешно генерировать лиды на приобретение земли под ИЖС, что позволило увеличить количество заявок на участки для постоянного жилья на 35%.
5. Невозможно масштабировать продвижение в сложной нише. Нашли эффективное сочетание из нескольких микроконверсий для магазина подшипников и повысили продажи на 27%
Проблема: Клиент, специализирующийся на оптовых поставках подшипников, попал в ситуацию, когда масштабировать рекламу дальше было невозможно, т.к. не хватало данных для обучения стратегий.
Причина: Просто увеличить бюджет на рекламу не помогало:заказов больше не становилось, но стоимость заказов, напротив, росла.
Решение: В ходе экспериментов с различными настройками автоматических рекламных стратегий мы получили следующую ситуацию:
Причина: Просто увеличить бюджет на рекламу не помогало:заказов больше не становилось, но стоимость заказов, напротив, росла.
Решение: В ходе экспериментов с различными настройками автоматических рекламных стратегий мы получили следующую ситуацию:
- Поначалу мы использовали автостратегию, нацеленную на макроконверсии (финальные действия клиентов, например, оформление заявки), но это привело к небольшому количеству заказов — всего 28.
- Переориентировались на микроконверсию "Добавление товара в корзину" и удвоили количество заказов до 55.
- Далее перевели РК на оптимизацию по цели "Провели на сайте 3 минуты" и увеличили число заказов до 65.
- Наибольшей эффективности мы добились, когда применили одновременно микроконверсию "Просмотр 3 страниц" и макроконверсию "Отправка формы на подбор подшипников", что привело к существенному росту заказов — до 89.
*Форма «подбор подшипников» есть в каждой карточке товара. Она полезна для тех пользователей, которым нужна дополнительная консультация специалиста, чтобы определиться с выбором, какие именно подшипники им подойдут лучше всего.
Результат: Комплексная оптимизация рекламных стратегий, включая как микро-, так и макроконверсии, позволила увеличить общее количество заказов на 27%. Этот подход будет эффективным не только для сферы продаж подшипников и B2B-сегмента. Он также может быть применен для улучшения результатов в любых других областях, где важно получение консультации эксперта.
6. Звонки и форма на сайте не приводит клиентов в В2В. Оптимизировали кампании по e-mail и привели за месяц 72 оптовых продажи подшипников
Проблема: Для клиента, занимающегося продажей подшипников, стояла задача не только увеличить количество заявок, но и привлечь более крупных заказчиков для повышения среднего чека.
Причина: В ходе анализа стало ясно, что большинство крупных заказов поступало не через сайт или телефонные звонки, а по электронной почте.
Решение: Мы поняли, что нужно переключить фокус алгоритмов РК на заявки по электронной почте. Настроили отслеживание заявок по почте и запустили специализированную рекламную кампанию и оптимизировали ее под увеличение количества отправляемых писем.
Результат: В результате реализации этой стратегии компания смогла привлечь дополнительно 173 заказа, 41% из которых составили крупные клиенты, что значительно превышает показатели по крупным заказам в других рекламных кампаниях, где этот показатель не превышал 10%.
Причина: В ходе анализа стало ясно, что большинство крупных заказов поступало не через сайт или телефонные звонки, а по электронной почте.
Решение: Мы поняли, что нужно переключить фокус алгоритмов РК на заявки по электронной почте. Настроили отслеживание заявок по почте и запустили специализированную рекламную кампанию и оптимизировали ее под увеличение количества отправляемых писем.
Результат: В результате реализации этой стратегии компания смогла привлечь дополнительно 173 заказа, 41% из которых составили крупные клиенты, что значительно превышает показатели по крупным заказам в других рекламных кампаниях, где этот показатель не превышал 10%.
7. Приходит много фродовых заявок. С помощью верификации по СМС уменьшили количество фейковых лидов производителю лестниц с 60% до 2%
Проблема: С проблемой массового фрода столкнулась компания, специализирующаяся на производстве интерьерных лестниц. За небольшое количество времени доля таких лидов достигла 60%, что вынудило компанию приостановить рекламные активности.
Причина: Подавляющее большинство мошеннических заявок исходило от автоматизированных ботов, источником которых оказалась определенная IP-сеть с множеством постоянно меняющихся адресов.
Решение: В качестве меры противодействия фроду мы предложили метод СМС-верификации. В форму для сбора заявок интегрировали функцию обязательного подтверждения номера телефона с помощью кода, полученного в СМС.
Результат: Внедрение системы СМС-верификации позволило значительно сократить количество фейковых заявок до 2%, а также увеличить объем качественных обращений от потенциальных клиентов на 12%.
Причина: Подавляющее большинство мошеннических заявок исходило от автоматизированных ботов, источником которых оказалась определенная IP-сеть с множеством постоянно меняющихся адресов.
Решение: В качестве меры противодействия фроду мы предложили метод СМС-верификации. В форму для сбора заявок интегрировали функцию обязательного подтверждения номера телефона с помощью кода, полученного в СМС.
Результат: Внедрение системы СМС-верификации позволило значительно сократить количество фейковых заявок до 2%, а также увеличить объем качественных обращений от потенциальных клиентов на 12%.
8. Наплыв фейковых заявок сбивает настройки автоматических стратегий, сливая рекламный бюджет. Перевели алгоритмы на оптимизацию по целям из CRM и увеличили долю реальных заказчиков до 85%
Проблема: Компания, занимающаяся продажей земельных участков в пригороде, тратила 38% своего рекламного бюджета на обработку мошеннических заявок.
Причина: Фродовые действия наносили ущерб не только в моменте, увеличивая траты бюджета, но и долгосрочно, искажая алгоритмы автоматических стратегий. Искусственный интеллект не мог отличить подлинные обращения от мошеннических, что приводило к увеличению количества некачественных лидов.
Решение: Учитывая, что каждое обращение в сфере продаж земельных участков стоит дорого, мы решили не использовать СМС-верификацию, чтобы лишним действием не уменьшать конверсию сайта. Вместо этого, мы направили усилия на корректировку автоматических стратегий: в аналитику начали передавать данные о качественных заявках. Это позволило точнее настроить рекламные кампании и заставило систему фокусироваться исключительно на привлечении квалифицированных лидов.
Результат: До внедрения изменений процент качественных обращений составлял всего 62%, однако после оптимизации процесса этот показатель вырос до 85%.
Причина: Фродовые действия наносили ущерб не только в моменте, увеличивая траты бюджета, но и долгосрочно, искажая алгоритмы автоматических стратегий. Искусственный интеллект не мог отличить подлинные обращения от мошеннических, что приводило к увеличению количества некачественных лидов.
Решение: Учитывая, что каждое обращение в сфере продаж земельных участков стоит дорого, мы решили не использовать СМС-верификацию, чтобы лишним действием не уменьшать конверсию сайта. Вместо этого, мы направили усилия на корректировку автоматических стратегий: в аналитику начали передавать данные о качественных заявках. Это позволило точнее настроить рекламные кампании и заставило систему фокусироваться исключительно на привлечении квалифицированных лидов.
Результат: До внедрения изменений процент качественных обращений составлял всего 62%, однако после оптимизации процесса этот показатель вырос до 85%.
9. Сайт атакуют фродовыми заявками. С помощью LAL-аудитории повысили качество заявок продавцу недвижимости в Дубае с 36% до 80%
Проблема: Клиент, занимавшийся продажей недвижимости в Дубае, сразу после запуска рекламной кампании столкнулся с проблемой фродовых обращений. Более чем в 64% случаев заявки оказывались недействительными, с телефонными номерами, по которым либо не было ответа, либо абоненты утверждали, что не оставляли никаких заявок. Это создавало дополнительную нагрузку на отдел продаж и отвлекало ресурсы от работы с реальными клиентами.
Причина: Нехватка качественных лидов приводила к тому, что автоматизированные системы не могли адекватно обучаться и привлекать целевой трафик, что еще больше усугубляло ситуацию.
Решение: Мы решили применить нетрадиционный подход, загрузив в систему Яндекс Аудитории номера, поступавшие от фродовых обращений. Мы внедрили корректировку ставок вниз для этих контактов. Кроме того, настроили сегмент похожей аудитории (технология Look-a-like), чтобы максимально исключить из таргетинга пользователей с похожим на фродовых поведением.
Результат: Благодаря этому подходу процент качественных лидов увеличился до 80%, что позволило отделу продаж сфокусироваться на обработке запросов от реальных заинтересованных покупателей.
Причина: Нехватка качественных лидов приводила к тому, что автоматизированные системы не могли адекватно обучаться и привлекать целевой трафик, что еще больше усугубляло ситуацию.
Решение: Мы решили применить нетрадиционный подход, загрузив в систему Яндекс Аудитории номера, поступавшие от фродовых обращений. Мы внедрили корректировку ставок вниз для этих контактов. Кроме того, настроили сегмент похожей аудитории (технология Look-a-like), чтобы максимально исключить из таргетинга пользователей с похожим на фродовых поведением.
Результат: Благодаря этому подходу процент качественных лидов увеличился до 80%, что позволило отделу продаж сфокусироваться на обработке запросов от реальных заинтересованных покупателей.
10. Еще один способ борьбы со фродом. Оптимизировали кампании застройщика коттеджей по сложной цели и сократили долю фрода с 45% до 11%
Проблема: Строительная компания, занимающаяся возведением коттеджей из газобетона, столкнулась с проблемой неэффективной контекстной рекламы для своего нового проекта. Количество лидов оставалось на низком уровне, при этом значительная часть из них оказалась фейковой.
Причина: Для эффективной настройки рекламных автостратегий в нишах, подобных строительству, зачастую не хватает достаточного количества данных о заявках. В таких случаях ключевую роль играют микроконверсии, отражающие предварительные действия пользователей на сайте.
Решение: Мы изучили поведение посетителей сайта, которые находили предложение компании привлекательным. Обнаружилось, что заинтересованные пользователи тратили на сайте не менее 5 минут, детально знакомились с проектами домов и технологиями строительства. В отличие от фродовых посетителей, которые проводили на сайте всего 1-2 минуты, перемещаясь по страницам хаотично. На основе этого наблюдения была настроена оптимизация рекламной кампании с учетом комплексной цели: подача заявки и пребывание на сайте более 5 минут.
Результат: Подход, объединяющий макро- и микроконверсии, значительно повысил качество лидов — их доля увеличилась с 55% до 89%, оптимизируя рекламную кампанию и сосредотачивая усилия на привлечении действительно заинтересованных в строительстве клиентов.
Причина: Для эффективной настройки рекламных автостратегий в нишах, подобных строительству, зачастую не хватает достаточного количества данных о заявках. В таких случаях ключевую роль играют микроконверсии, отражающие предварительные действия пользователей на сайте.
Решение: Мы изучили поведение посетителей сайта, которые находили предложение компании привлекательным. Обнаружилось, что заинтересованные пользователи тратили на сайте не менее 5 минут, детально знакомились с проектами домов и технологиями строительства. В отличие от фродовых посетителей, которые проводили на сайте всего 1-2 минуты, перемещаясь по страницам хаотично. На основе этого наблюдения была настроена оптимизация рекламной кампании с учетом комплексной цели: подача заявки и пребывание на сайте более 5 минут.
Результат: Подход, объединяющий макро- и микроконверсии, значительно повысил качество лидов — их доля увеличилась с 55% до 89%, оптимизируя рекламную кампанию и сосредотачивая усилия на привлечении действительно заинтересованных в строительстве клиентов.
Если вам нужен рост продаж, закажите за 0 р. наш глубокий аудит и стратегию контекстной рекламы.
Чем это будет полезно?
- Найдем технические ошибки в настройках кампаний и сегментируем их по уровню опасности: незначительные, существенные и критические.
- Проанализируем воронку продаж, найдем слабые места и подскажем, что улучшить.
- Рекомендуем доработку юзабилити, функционала, позиционирования и контента на сайте для повышения конверсии.
- Разработаем стратегию контекстной и таргетированной рекламы с новыми точками роста.