Клиент:
Торговая компания, ассортимент: электромонтажная продукция, кабельная арматура. Модель: интернет-магазин для B2B-клиентов.
Специфика:
Большая номенклатура со сложными специализированными наименованиями, например, “Муфта вводная МВ РКн” и подобные.
Задача:
Показ объявлений в рекламной кампании настроен по всем товарным наименования каталога. Большую часть переходов приносят низкочастотные фразы, включающие названия товаров.
В результате анализа после запуска кампании выявили фразы, имеющие первичные показатели качества трафика (показатель отказов, глубина просмотра) ниже среднего. Показы по части таких фраз отминусовали или отключили. После этого средняя стоимость привлеченного заказа составила 1213 рублей.
Ограничение показов по остальным фразам с низкими показателями качества трафика привело бы к потере целевого трафика и заказов. Большая часть этих фраз являются целевыми, но неоднозначными - они релевантны и кабельной арматуре и сантехнической арматуре (например, ряд фитингов). Учитывая ограниченную емкость тематики, терять охват по этим неоднозначным запросам крайне нежелательно - восполнить эти заказы показами по другими запросам будет невозможно.
Мы предположили, что система сможет найти сложные закономерности и эффективно отсечь часть показов нецелевым посетителям по неоднозначным фразам, принимая во внимание не только сам запрос, но и поведенческий профиль пользователя. Для этой задачи применили автоматическую стратегию управления ставками Яндекса с оптимизацией по микроконверсии.
Оптимизация по количеству заказов была невозможна, поскольку количество заказов, генерируемых каждой кампанией, недостаточно для эффективной автоматической оптимизации по этой цели. Для использования автоматической корректировки ставок нужна цель с 40 и более конверсиями в рамках одной кампании, это минимальный порог. Для эффективной работы алгоритма нужно большее количество конверсий, иначе ее применение может дать обратный результат. Поэтому для оптимизации нужно использовать другую цель, имеющую корреляцию с оформлением заказа, но с большим количеством конверсий.
В качестве целевых визитов для оптимизации мы использовали визиты без отказов, как индикатор первичного интереса к сайту. В Яндекс.Метрике настроили цель “Посещение 2-х и более страниц” и запустили автоматическое управление ставками Яндекс.Директ “Получить максимальную конверсию по этой цели в рамках заданного бюджета" с оптимизацией по этой цели. При данной стратегии система стремится обеспечить максимум таких переходов, которые чаще заканчиваются целевым действием на сайте.
Автоматические ставки сработали успешно - доля визитов без отказа выросла. Предположение об эффективности оптимизации по микроконверсии “Посетил более 2-х страниц” подтвердилось - вместе с ростом доли таких визитов, выросла и конверсия в оформление заказа.
Цена привлеченного заказа при этом снизилась:
Результат: цена конверсии снижена на 48% - с 1213 до 632 рублей за привлеченный заказ. Конверсия в заказы и число заказов выросли при фиксированном бюджете. Благодаря применению автоматической стратегии Яндекс Директ по цели, имеющей достаточное количество конверсий и корреляцию с заказами, удалось повысить эффективность кампании быстро и без потери охвата целевой аудитории по неоднозначным запросам.
Кроме результата для клиента, мы сделали для себя 3 вывода, часть из них подтверждает и предыдущий опыт.