Как я снизил магазину сантехники CPL и увеличил количество конверсий с Директа в 18 раз

Насчет увеличения конверсий с Директа в 18 раз. Ради объективности нужно сказать то, что в статистике цифра на текущий момент, немного статистически недостоверная (пока что!). Так что, это написано для красного словца =). Но тенденция положительная уже видна, и она очень положительная. Суть в том, что конверсию я однозначно поднял магазину, и одновременно увеличил и количество конверсий, что очень важно (просто поднять конверсию без одновременного увеличения числа конверсий — задача тривиальная), это факт. Ну а по цифрам сами сейчас все увидите сейчас, скрины статистики приведены. Просто для того, чтобы сравнение было уж прям вот совсем совсем корректным, то моя настройка, в идеале, должна, как и старая кампания клиента, поработать год, и тогда уже делать выводы об увеличении конверсий с Директа. Однако, смотрите скрины, сами все увидите.

Сейчас расскажу про настройку Яндекс.Директа для интернет магазина сантехники shower5.ru. Работа над этим проектом осложнялась тем, что в самый разгар работы над ним, Яндекс анонсировал изменения в показах объявлений (статус «мало показов»), и в условиях изменившихся правил, нужно было очень быстро сориентироваться — как грамотно делать настройку в новых реалиях так, чтобы, все таки, не потерять НЧ ключевые фразы и возможность за счет релевантности под них сделать для клиента рекламу дешевле. На больших объемах это всегда имеет смысл, а здесь мы говорим о номенклатуре в десятки тысяч товарных позиций. В итоге, работа была выполнена с формальным срывом изначально установленных сроков на 1 день, что вполне всех устроило.

Конверсии с Директа для магазина: скрины из статистики

У клиента был ранее настроен Директ и цели в Метрике, поэтому оценить качество выполненной настройки очень легко, путем простого сравнения. Я сделал скрин из статистики по своей кампании, на текущий момент прошло 11 дней со старта и 1642 клика, что более менее обеспечивает нам статистическую достоверность, а так же скрин по предыдущей кампании, по которой выбрал статистику за год специально, чтобы наглядно было понятно, в чем именно и какую разницу получил клиент с моей настройкой.

  • Моя настройка:
  • Старая настройка клиента:

Из статистики видно, что моя настройка дала конверсии с Директа почти вдвое выше, чем старая настройка клиента, и за первые 10 дней работы принесла 16 конверсий, против 35, которые принесла старая настройка за год. Причем я намеренно охватил на скрине по старой настройке нижнюю панель отчета, где четко видно, что первая конверсия зафиксирована уже 25 марта 2016, что говорит о корректно установленной Метрике и корректном подсчете конверсий на протяжении всего года. Обращаю внимание, это ниша интернет-магазин, тут очень непросто поднять конверсию. Зачастую, битва идет за десятые доли процента конверсии, но особое внимание обратить нужно даже не на это, а на объем продаж. За 10 дней по конверсиям мы взяли полугодовой объем старой кампании заказчика, который, к слову, в основном сидел на продажах с СЕО. Как я добился такого результата по конверсиям по трафику с Директа? Сейчас расскажу подробнее.

Что было сделано для увеличения конверсий с трафика из Яндекс.Директ?

Корректный сбор семантического ядра для магазина

Семантическое ядро в старой настройке Директа у заказчика было очень узкое в плане охвата целевой аудитории магазина. Там особо не заморачивались, просто прошлись по верхам, и без какой-либо структуры и системного подхода сбросили ключевики в кампанию. Да и самих ключей было слишком мало. Я не любитель исскуственной семантики в сотни тысяч слов, но там реально было мало целевых ключей.

Я взял и прошерстил буквально всю нишу, потом собрал 12 конкурентов и прошерстил их с помощью спецсервиса для сбора ключей, по которым дают рекламу конкуренты. В итоге получилось хорошее семантическое ядро для Директа, состоящее из сырых ключевиков, которые еще предстояло очистить. Итоговое количество чистовых ключей значительно увеличилось, ведь при работе с кей коллектором я не останавливаюсь на какой-либо взятой с потолка отметке, как это часто рекомендуют инфобизнесмены на ютубе, например «ниже частотности 35 не берем ключи». Я беру все ключи вглубь, т.к. ниже могут оказаться не только полезные ключи, но и мусор, которым нужно пополнять список минус-слов. К тому же я умею НЧ ключи сохранять и заставлять работать даже в условиях статуса «мало показов».

Чистка от мусора

Самая частая проблема, которая, например, сплошь и рядом встречается в настройках Директа от разных агентств по контекстной рекламе, это недобросовестная работа по сбору списка минус-слов, дабы обезопасить бюджет рекламодателя от слива при нецелевых показах рекламы. Суть тут проста: имеем, например, в совокупности 7000 сырых, подлежащих обработке поисковых запросов. Что делает нерадивый исполнитель? Ну он просто берет, обрабатывает первые 1000-1500, а про остальные «забывает». Ну а кто проверит? Разбавит собранный список минус-слов универсальными списками минусов для Директа, да и закроет этот вопрос. А вскроется эта халтура только тогда, когда клиент начнет сливать деньги на мусорные показы рекламы, ну и как один из показателей этого будет слишком низкая конверсия с Директа.

У меня все сделано с вниманием к мелочам. Например, такие ключи, как душевые кабины с гидромассажем, нужно обязательно обрабатывать синтаксисом, чтобы избежать нежелательных показов рекламы по запросу душевые кабины без гидромассажа. Это очень важно, т.к. ссылки по ключам «с гидромассажем» ведут на раздел сайта, где душевые кабины с гидромассажем. Причем, если пойти по простому пути, и просто взять и массово обработать синтаксисом все ключи в кампании, то мы лишим клиента существенной доли охвата, ведь синтаксис нужен избирательно только в частных случаях, которые достаточно редкие и их по пальцам пересчитать на весь аккаунт. Я специально ради этого проходился по всем ключам еще раз с целью выявить — где нужен синтаксис, а где нет. Правильная работа с операторами синтаксиса чрезвычайно важна для повышения итоговой конверсии с Директа, ведь люди видят более релевантную их запросу страничку.

Сегментация ключевых фраз для Директа под каждый товарный раздел в магазине

В магазине есть разделы под определенные товарные фильтры. Например, душевые кабины с/без гидромассажа, низким/высоким поддоном, цветные и т.д. Далее, в магазине есть набор определенных марок, и есть две сортировки каталога по цене: сначала дешевые и сначала дорогие. Вот, что я сделал: все чистовые ключевые запросы я разбил по смыслу под каждый товарный раздел в магазине. Таким образом, все поисковые запросы кабин с гидромассажем ведут на раздел, где только кабины с гидромассажем, запросы без гидромассажа — аналогично, запросы со словами «дешево», «недорого», «распродажа» ведут на каталог с сортировкой «сначала дешевые», запросы по определенному бренду — на каталог с установленным фильтром по этому бренду и так далее.

Такая работа существенно увеличивает итоговый показатель конверсии с Яндекс.Директ для интернет-магазина. Однако, сам по себе этот процесс очень кропотливый, обычно агентства им не занимаются, т.к. у них все поставлено на поток, нет времени и возможности уделять мелочам внимание, однако, именно такие мелочи и увеличивают конверсию! По агентствам говорю со знанием дела, поверьте, я уже писал как-то о своем опыте работы с одним известным агентством на стороне заказчика, так вот — там такая же фигня была. Просто никто не хотел заморачиваться, пришлось настаивать и заставлять людей работать.

Добавил отдельную товарную рекламную кампанию

У клиента в старой настройке был охват только по общим запросам, типа «купить душевые кабины» или «душевые кабины для дачи». Но никак не был охвачен такой сорт трафика, когда человек уже конкретно знает, какая модель душевой кабины его интересует. Подобные запросы выглядят так: «Ammari AM-083-80». То есть, это просто модель конкретного товара.

У клиента в магазине было несколько товарных фидов, на базе которых мой софт сгенерировал товарные кампании. В них в качестве ключевика выступает модель товара. Причем, он у меня работает не в режиме полного бездумного автомата. Под каждый сегмент я вручную создавал регулярные выражения, чтобы грамотно обработать модели: где-то требовалось удалить ссылки, где-то убрать название бренда, где-то добавить бренд, и т.д. Теперь если в ассортименте магазина тот или иной товар пропадает из наличия, то по этой модели автоматически останавливается реклама. А когда товар снова поступит в продажу — то реклама возобновится. Более того, ставки за клик на каждый товар установлены согласно определенного коэффициента от стоимости товара в магазине. Это тоже, безусловно, положительно сказалось на повышении конверсии магазину.

Статистика Яндекс.Директа по товарной рекламной кампании не включена в скрин выше, т.к. некорректно было бы сравнивать мою товарную кампанию с кампанией клиента по общим запросам. Однако, статистка по товарным достаточно любопытная, поэтому я приведу ее здесь:

 

Что нам дает статистика Директа по товарной кампании: существенно выше конверсия, существенно ниже стоимость цели, существенно ниже объем продаж. Примерно так и бывает всегда с товарными кампаниями. И суть тут заключается в том, что в условиях ограниченного бюджета можно, следуя правилу грамотного управления бюджетом, вообще сидеть в основном только на товарных кампаниях. И получать, при этом, великолепную рентабельность. Общий сегмент подключать только изредка в самые хлебные часы с целью добавить магазину объема продаж.

Сильная РСЯ кампания для магазина

У клиента РСЯ была очень слабенькая, с одним объявлением на 1 группу. Ключи в ней были собраны все сразу под все категории в одну группу. Вот, что я сделал для повышения конверсий с Директа на РСЯ. На каждый товарный раздел дизайнером были отрисованы вот такие баннеры:

Текст на баннере и картинка товара относятся к конкретному товарному разделу. По клику на этом баннере пользователь попадает на соответствующий товарный раздел магазина. Помимо баннеров, в каждой группе так же еще присутствовали и обычные текстовые объявления. В них: разный текст и одинаковая (соответствующая разделу) картинка для а/б теста. Тут важно, что в текстовые объявления отличались только одним элементом: собственно, текстом. Часто вижу в видеоуроках на ютубе советуют рандомизировать все подряд: и быстрые ссылки, и тексты, и графику. Вопрос — а что даст нам такой а/б тест? Ну, допустим, объявление А показало результат объективно лучше объявления Б, а за счет чего? Что выстрелило в этом случае? Текст или картинка? А/б-тестировать нужно всегда что-то одно. Какой-то один элемент. Я всегда продумываю наперед каждый шаг и не делаю ничего просто так, ради того, чтобы показать видимость работы. Каждый элемент в моей настройке на своем месте, и его роль продумана на несколько шагов вперед. Только так можно в совокупности действительно поднять конверсию магазину в Яндекс.Директе.

Продумал рекламный аккаунт под будущую аналитику

Мало выполнить настройку Директа грамотно и без ошибок. Возможно, этого было достаточно восемь лет назад, но сегодня важно продумывать на будущее — как будет работать рекламный аккаунт, как его оптимизировать, что с ним делать после старта, и так далее. В этом проекте продумано все до мелочей. Например, можно отдельно посмотреть эффективность по каждому товарному сегменту. А, провалившись внутрь отдельного сегмента, увидеть — как конвертируют его подсегменты (горячий, теплый, и т.д. трафик). Так же, можно вообще по всему аккаунту посмотреть как в целом работают подсегменты по всем сегментам. Например, какую рентабельность дает трафик с запросами «недорого», «цены», «распродажа» сразу по всем сегментам. В этом случае статистика, как бы схлопывается в одну. Зачастую это бывает полезно: например, мы можем увидеть, что вообще этот трафик в целом по всему аккаунту показывает низкую рентабельность. Это очень удобно, чтобы не смотреть по каждому сегменту его и не рассчитывать показатели вручную. Вроде бы, мелочь? Однако, если ее не продумать, то потом уже, чтобы заполучить себе такую «мелочь» на аккаунт, придется переделывать всю настройку. А если заранее сразу все продумать на будущее, то никаких переделок уже не нужно. Только грамотное ведение аккаунта и аналитика.

Оставьте комментарий