Как правильно настраивать Яндекс.Директ для интернет магазинов

Недавно добавил пример из практики о том, как нужно работать с интернет-магазинами: Смотреть!

Часто делаю аудиты для интернет-магазинов и вижу, что очень много «специалистов» настраивать Я.Директ для интернет-магазинов не умеют. От слова вообще. На примере работы с клиентом rusklimat12.ru, покажу некоторые нюансы правильной настройки Я.Директа для любого интернет-магазина.

Берем, для примера, раздел магазина по тепловым завесам. Мы имеем 3 бренда: Неоклима, Тепломаш и Тропик. Соответственно, наша задача обеспечить возможность после полной настройки рекламной кампании, получить аналитику по конверсии в разрезе каждого бренда отдельно. Более того, на каждый бренд есть как минимум 3 сорта трафика (обычно больше, но это уже детали, пусть для примера будет 3):

1. Запросы, из сути которых следует явное намерение купить (Тепловая завеса москва, Тепловая завеса купить, и т.д.)
2. Запросы, в сути которых читается желание клиента выяснить цены и купить по наименьшей цене (Тепловая завеса цены, Тепловая завеса сколько стоит, Тепловая завеса недорого, и т.д.)
3. Запросы, касающиеся тематики, но неоднозначные по сути: либо есть желание купить, либо нет (Тепловые завесы)
4. Запросы, из сути которых очевидно следует, что прямо сейчас покупать нет намерения, однако тот, кто вводит запрос однозначно принадлежит к целевой аудитории (Тепловентилятор или тепловая завеса, и т.д.)

Так вот, нужно сделать так, чтобы потом, после запуска рекламной кампании, мы смогли бы легко оценить конверсию не только по каждому бренду, но и в рамках каждого бренда по каждому сорту трафика, а так же по каждому сорту трафика в рамках всех брендов вместе взятых. То есть. Допустим, мы оценили работу рекламы по брендам, нас все устраивает кроме бренда Тропик. Мы берем его дальше в работу, анализируем выборочно только его, и видим: весь сорт трафика №2 не принес за, скажем, месяц, ни одной конверсии. Мы его, прежде всего, выключаем сразу, а потом уже начинаем думать-крутить, почему нет конверсий.

Очень важно еще на этапе настройки рекламной кампании предусмотреть, как вы будете потом быстро и без проблем выборочно выключать тот или иной сорт трафика, это нужно как для оперативного управления рекламой, так и для грамотного регулирования ставки за клик. Одновременно с этим, очень полезно бывает оценить конверсию с вышеуказанных сортов трафика не внутри одного бренда, а сразу по всему аккаунту. По всем брендам сразу. Предположим, у нас не 3 а 13 брендов, мы 4-5 проанализировали, и увидели там низкую рентабельность по сорту №1*, и дальше, чтобы не отсматривать каждый из 13 брендов, очень удобно сразу посмотреть — а как дела с этим сортом трафика по всем брендам сразу, то есть сводная статистика по всем брендам в разрезе сортов трафика. На этом этапе можно увидеть, что какой-то один сорт по всему аккаунту дает низкую рентабельность. И тогда мы его просто выключаем, либо снижаем ставку, не суть, а потом начинаем разбираться в причинах. И «просто» это происходит только тогда, когда возможность такого выборочного выключения была продумана заранее, на этапе настройки. Это то, что нужно продумать еще на этапе настройки.

* Да-да, часто бывает так, что сорт №1 оказывается либо нерентабельным вообще, либо низкорентабельным. Он частотный, конкурентный, приносит конверсии, но они, ввиду очень высокой цены клика, обходятся выше грани рентабельности. Иногда гораздо выгоднее выезжать за счет сорта №2, особенно, если у вас в магазине очень конкурентные цены.

Еще один важный момент для интернет-магазинов

Только на этой фишке выезжает уже не первый магазин, для которого я настраиваю Яндекс.Директ. Правильная ее реализация — однозначный козырь в любой, даже суперконкурентной нише. Буду рассказывать на примере магазина оригинальных часов worldofwatch.ru, для которого я настраивал Яндекс.Директ, и который веду уже больше года.

[sociallocker id=»5244″]

Среди любой ЦА практически любого интернет-магазина есть люди, которые уже перечитали форумы, уже прошли этап долгого раздумья относительного того, какой именно товар им нужен. Либо же они по какой-то иной причине точно знают, что им нужна конкретная модель конкретного товара, и они вбивают в поиск именно модель. Это запросы, типа TT11003W купить. То есть запросы с указанием модели, артикула, каталожного наименования товара. Важно не просто сделать рекламное объявление в ответ на этот запрос, важно, чтобы текст объявления говорил непосредственно про искомую модель, и ссылка с объявления вела на карточку искомого товара. Тогда и на поиске, и на РСЯ такая кампания будет работать превосходно. А на РСЯ необходимо еще и изображение запрашиваемого товара прикрепить к объявлению:

Полезной модификацией такого рекламного аккаунта будет разбивка всех товарных ключевиков на группы по цене. Суть в чем. Взять те же часы, есть часы за 5 т.р., а есть часы за 80 т.р. Для дорогих часов мы можем позволить себе бОльшую цену клика. Именно так и стоит делать: позволять таким объявлениям бОльшую цену клика =) То есть, нужно сделать разбивку, назначить разные ставки, и обеспечить возможность в аналитике отслеживать конверсию отдельно по дорогим и дешевым товарам. Такую разбивку стоит делать, если у вас нет возможности управлять ставками объявлений автоматически относительно цены товара в магазине. Например, когда я веду рекламные кампании для магазинов в Директе, то для клиента подключаю свой спецсофт, который автоматически управляет ставкой в Директе относительно цены товара в магазине. Например, установили, что ставка на поиске = 0,2% от цены товара. Однако, не у всех такая возможность есть, и в этом случае, при настройке Директа, нужно просто разбивать всю товарную линейку на ценовые группы.

[/sociallocker]

Товара больше нет в продаже, а реклама идет

Если у вас в магазине часто заканчивается товар, потом товарный остаток снова возобновляется, потом снова может закончиться, то может возникнуть вопрос: как автоматизировать процесс выключения рекламных объявлений на товар, которого нет в наличии. Этот вопрос решается двумя путями: подключением стороннего софта (например мой позволяет выполнять такие штуки), либо настройкой динамических объявлений в Директе или Смарт-баннеров.Последними двумя инструментами рекомендую пользоваться крайне осторожно. У меня был опыт работы с ними на одном из клиентов, и эффективность он показал отрицательную, при прочих равных. Возможно, когда нибудь напишу статью об этом. Основная проблема с этими инструментами заключается в том, что там нет как таковых ключевиков, и когда стоит задача железно выставить в кач-ве условия показа конкретную модель товара и больше ничего, то ДО и СБ работают как-то некорректно, что сводит на нет здравую и полезную задумку. В данном вопросе лучше использовать сторонние разработки, для своих клиентов я запускаю в работу свой софт, который работает с товарным фидом магазина.

Сквозная аналитика для интернет-магазина в Директе

Вообще, конечно, полезно использовать не только для магазинов. Что нам дает сквозная аналитика: возможность проводить анализ не в разрезе лидов, а в разрезе состоявшихся продаж, что, в свою очередь, позволяет анализировать не только эффективность источника трафика, но и отдела продаж. Здесь часто встречаю непонимание у заказчиков, и хочу отдельно остановиться на этом вопросе. Нельзя напрямую оценивать качество источника трафика (в данном случае — Директа) через показатель продаж, и возврата инвестиций, т.к. эти показатели выстраиваются не только из качества контекстной рекламы, но и из качества работы отдела продаж.

Приведу два скриншота из одного из сервисов сквозной аналитики (не самого лучшего, но с ним работает мой клиент, а значит и я, в рамках ведения его контекстной рекламы в Директе):

за сентябрь

 

за октябрь

Фактора сезонности в этом магазине нет.

Смотрим на конверсию в заявки — она примерно одинакова. Если бы мы оценивали источник трафика только по ROMI, то следовало бы сделать вывод о том, что в сентябре что-то не так было с контекстной рекламой, а в октябре она отработала существенно лучше. Однако, если провалиться в показатели поглубже, то становится видно, что за эти два месяца эффективность источника трафика (в данном случае Директ) была примерно одинакова, а причину такого колебания ROMI (отношение дохода (выручка — расходы) к расходам * 100%) нужно искать в эффективности работы отдела продаж: за сентябрь мы получили почти вдвое больше заявок, чем за октябрь, но в продажу менеджеры закрыли в итоге примерно одинаковое кол-во заявок. То есть, за сентябрь отдел продаж по какой-то причине отработал хуже. По какой — это уже вопрос с начальнику отдела продаж.

Здесь я хотел заказчикам донести тот простой момент, что оценка качества работы источника трафика только через ROMI может искажать реальную картину происходящего, и в идеале оценивать процесс только по тем показателям, на которые этот процесс непосредственно влияет.