EveryStraus _
Для работы с аудиториями у нас есть следующий инструмент: https://promo.everystraus.ru/clasteranalysis . То есть, мы анализируем аудиторию на уровне сайта (кстати, не факт, что это делают рекламные системы в большинстве случаев) и выставляем соответствующие корректировки в биддер. Кроме того, хороший результат показывают кампании по профилю пользователя наиболее конверсионного кластера (то есть, мы отдаем рекламным системам данные на которых AI Яндекса и Googl`а обучается гораздо быстрее)
К50 - это больше не про биддинг, а про правила. Для биддинга существенное значение имеет время на изменение ставки (у нас ставки обновляются каждые 5 минут, у К50 - раз в час). Это не делает К50 хуже - это просто инструмент для другого.
С АI Яндекса и Гугла мы ни в коей мере не конкурируем. Принцип работы биддера (если не брать надстройку в виде оптимизатора конверсий) целиком основан на тех данные, которые отдает сам Яндекс и Гугл, но вручную их обработать с достаточной скоростью проблематично.
Почему, в принципе, не хватает одних автостратегий - ответ в том, что для адекватного обучения алгоритма именно под Вас нужен достаточно большой массив данных (иначе работа идет по усредненным, а это часто оказывается хуже). Поэтому наибольший эффект показывают обычно кампании запущенные на ручных ставках с применением биддера (вся суть которого состоит в том, чтобы выкупить как можно больше полезного трафика по наименьшим ценам), а далее после обучения их уже можно переводить на автостратегии. Кстати, чем больше ключей и объявлений у Вас, тем дольше будут копиться данные для адекватного обучения (в некоторых случаях не накопятся никогда).
Иногда биддинг с надстройкой в виде оптимизатора показывает результат лучше, чем автостратегии. Почему так происходит - сказать сложно. Может, Яндекс и Гугл все-таки не готовы предлагать Вам стратегии, которые слишком занизят расход, а, может, алгоритм, сам по себе не так часто обновляет свои настройки как это требуется с учетом активности Ваших конкурентов и изменений на рынке. Поэтому, собственно, мы рекомендуем всегда экспериментировать и смотреть что получается лучше.
Если интересно узнать и протестировать подробнее - давайте свяжемся и мы Вам всё расскажем ))
Интересный кейс. Хотелось Мы бы все-таки посоветовали попробовать перевести ручное управление ставками на биддер (не обязательно наш, любой) и затем уже это сопоставлять с автостратегиями.
Чаще всего отзывы пишут на эмоциях, причем негативных. Поэтому есть риск, что без маркетинга отзывы о продукте будут только плохими (при том, что большинству он все-таки нравится и полезен). Приходится маркетологам изощряться.
Ок, бумер ))
Очень интересно. Подскажите, какую все-таки модель атрибуции используете по-дефолту и почему? https://support.google.com/analytics/answer/1665189
В нашей компании дают дополнительные дни. Это не влияет на статистику желающих вакцинироваться.
WB и Ozon дают очень много статы по API. Яндекс Маркет тоже.
Описанные механики впечатляют. Очень большая просьба описать подробно как работает ремаркетинг с помощью WhatsApp (откуда изначально данные о номере пользователя попадают в воронку? Даже если используются определители вроде WhantResult или DMP one, то это же не более 5% от всех пользователей). По ссылке в статье ничего такого не нашли.
Отличное решение! К сожалению, не все пытаются увеличить свой LTV работая через маркетплейсы, смиряясь с тем, что возвратов не будет.
Как минимум, очень много нюансов, которые нужно заранее учесть и они не всегда доступны. Например, для каких товаров и на каких условиях нужна палета (её, кстати, достать в розницу не так-то просто). Аналитику по своим продуктам получать без внешних инструментов тоже проблематично, а, вот, тинькофф может всё делать из коробки.
Социальным сетям, естественно, выгодно уменьшать возможности для условно бесплатной рекламы в пользу своих собственных платных инструментов. Вероятно, в будущем, правила по публикации ссылок в сториз будут ещё больше ужесточены.
Статья хорошая. Оптимизировать рекламу, конечно, нужно. Разумно подходить к ней тоже. Тысячи объявлений при незначительном бюджете делают точечную настройку и корректировку РК невозможной (просто не хватает данных).
Но в тексте очень сильно смущает тезис про плохую работу простого таргетинга (по полу, доход, геотаргетингу). Дело в том, что уверенности в том, что другие форматы при аналогичном исследовании показали бы точность выше совсем нет. По мужской и женской аудитории очень трудно без интернета получить нужные охваты и при этом не захватить лишних людей. По уровню дохода - вообще не базовая настройка и 25% - это отличный показатель (реклама брендовых вещей в inflight review наверняка имеет показатели хуже).
"Вредный совет #2" - весьма актуален. Видели как "финансовые гуру из инсты" сравнивали продажу падающих акций Virgin Galactic с выбрасыванием денег в форточку. С тех пор акции просели ещё и рост вряд ли предвидится.
Все-таки в фейсбуке есть вполне успешные кейсы крупных групп. Тот же Websarafan
Спасибо за интересные советы. К сожалению, очень часто владельцы магазинов не находят в себе сил реализовать что-то подобное, а зря ((
Интересно, в Yclients при работе с венчурами предполагается какая-то дополнительная монетизация на основе данных по лидам клиентов? Хотя бы на уровне Look-alike. Данных же очень много
К сожалению, рынок фрилансеров под no-code платформы пока отсутствует как таковой (искали множество раз с разными бюджетами). В этой связи любой встает перед выбором - либо нанимать полноценного разработчика (и он скорее всего скажет, что быстрее и лучше сделает без no-code), либо же разбираться самостоятельно (а это долго и подходит больше для студентов).
Связывание офлайн и онлайн с помощью системы промокодов и подключения коллтрекинга с последующим взятием на кассе номера телефона для привязки к РК – методы популярные и эффективные методы, с этих двух шагов и начали когда-то «ПроКонтекст». Третий "философский" подход грандиозного впечатления не производит, данные кажутся нетвердыми. Но если посмотреть на итоговый результат после всех принятых решений, то вполне возможно, что решение рабочее. Если поставленная на будущее задача – провести более комплексный анализ когорт и корреляций – улучшит итоговые показатели, то можно будет точно заключить, что третий подход действительно сработал.
Отличная статья. Ещё было бы интересно услышать о вашем опыте и в ретаргетинговых кампаниях по медицинской тематике.
Звучит многообещающе, а если оплата только за конверсии, даже утопично. Стоило бы прямо сейчас запустить кому-то экспериментальную кампанию на долгосрочную перспективу. Интересно как сервисы будут вести себя через погода.
Любопытно, почему в статье упомянуты торговый кампании для Ads, но упущены динамические объявления для Директа? Этот формат в принципе разработан для интернет-магазинов? Автор находит его неконверсионным?
Отличная статья, посмеялись от души :)
Если говорить о контекстной или таргетированной рекламе, то отследить возможные причины "брошенной" корзины можно, например, с помощью Вебвизора, в том числе и те, что были перечислены в данной статье. Это необходимо делать для того, чтобы определить, какие паттерны поведения есть у посетителей сайта. Кроме того, в контекстной и таргетированной рекламе можно настроить динамический ретаргетинг на основе фида. Тогда реклама станет более персонализированная, что, в свою очередь, увеличит конверсию. Конечно, не получится решить все проблемы только с помощью динамического ретаргетинга, потому что решение должно быть комплексным. Работа сайта, простой интерфейс, корректные цены товаров и персонализированная реклама — это то, что поможет вернуть посетителя, чтобы тот все-таки совершил целевое действие.
Молодцы! Комплексный подход в деле, а в данной нише, так как нет прямого контакта с клиентом, выстроить грамотный процесс коммуникации через рекламу — просто необходимость. И довольно грамотный клиент, судя по всему, попался.
Спасибо за статью! А есть какая-то статистика, на базе чего лучше работает LAL, по данным CRM или настройке целевых действий на базе счетчика?
Казалось бы стандартные настройки кампаний, но многие все равно почему-то ими пренебрегают. Так что полезный чек-лист для всех, кто хочет запускать рекламу в Директе. На нем и строится базовый аудит кампаний.
Совет про лимит ставок 70-80% для новых РК-шек тоже дельный. Добавим только, что значительно упростить жизнь с выставлением ставок и держать их в пределах нужного трафика могут биддеры. Рекомендуем потестить. Можно наш. ☺
Интересно, насколько реальна эта цифра в 10%. Похоже на оплату за конверсии, где стоимость конверсии Яндекс может предлагать повышать до бесконечности. А вообще, конечно, надо тестить.
Если вы топите за оплату за клики, то тут не обойтись без биддеров. Они позволяют настраивать ставки на конкретные ключи, группы и кампании. В самых топовых обновление ставок проходит каждые 5 минут. Рекомендуем попробовать. Можно наш. 🙂
Большое спасибо за похвалу! Позволим себе не согласиться. Есть общие принципы на которых строится машинное обучение. Главный из них - объем данных. Мы помогаем увеличить этот объем, поэтому, очевидно, делаем работу алгоритмов лучше, что можно проверить с помощью теста. Собственно, сам Яндекс и Гугл во всех своих рекомендациям к маркетологам именно про объем данных постоянно и говорит. Вы можете не использовать кластерный анализ, но в таком случае придется придумать что-то другое.
Кроме того, действительно, часто наши настройки позволяют показать результат лучше, чем автостратегии. Мы можем привести кейсы которые это подтвердят. Это не значит, что наши технологии лучше сработают в конкретном случае - нужно тестировать и проверять что лучше.