Ситуация на рынке США

Большие изменения для небольших компаний

Считает ли Google, что он умнее людей?

Прожорливые алгоритмы Google

Достаточно ли я трачу, чтобы быть эффективным?

Как Андата решает задачу

Резюме

Содержание

Google создал у небольших компаний впечатление, что они добьются успеха, если будут просто использовать рекламную платформу Google Ads. Похоже, это уже не так. Такой вывод можно сделать из маркетинговой статистики по рынку США. Спойлер: российский опыт автоматизации контекста говорит о другом, и об этом мы тоже расскажем.

Содержание

Ситуация на рынке США
Большие изменения для небольших компаний
Считает ли Google, что он умнее людей?
Прожорливые алгоритмы Google
Достаточно ли я трачу, чтобы быть эффективным?
Как Андата решает задачу
Резюме

Ситуация на рынке США

Рекламные агентства в США видят, что эффективность Google Ads снижается для новых клиентов, тратящих на рекламу меньше 3000 долларов в месяц. Такой порог входа не под силу многим небольшим компаниям.

Всего год назад картина выглядела оптимистично: для новичков с бюджетами ниже 3000 долларов ROAS составлял 3:1 после первого месяца рекламы во всех вертикалях.

Сегодня средняя рентабельность инвестиций в рекламу для аккаунтов с небольшими бюджетами составляет 1,5:1, а многие за последние шесть месяцев с трудом выходят на уровень безубыточности. Об этом говорит статистика агентства WrightIMC. Его директор Тони Райт опросил своих коллег, и убедился, что похожую тенденцию наблюдают и другие участники рынка.

Большие изменения для небольших компаний

Последние несколько лет Google медленно, но верно меняет правила игры. Некоторые из этих изменений площадка объясняет новыми правилами конфиденциальности. Другие пришли под видом упрощенных способов управления платформой для менее опытных маркетологов. Но все нововведения позволяют Google заработать больше денег, и похоже, это основная причина изменений. Трудно спорить с предположениями, основанными на финансовой отчетности интернет-гиганта.

Мы больше не живем в мире прозрачных аукционов. С новыми правилами стало сложно определить, какова реальная цена клика или даже понять истинные факторы, повлиявшие на величину ставки.

Решительные усилия Google по переводу клиентов на автоматизированное назначение ставок лишили рекламодателей контроля. Цену за клик теперь определяет алгоритм. В итоге небольшие рекламодатели вынуждены конкурировать с крупнобюджетными брендами, автоматически добавляемыми в результат аукциона. Ставки малого бизнеса в такой ситуации не могут быть релевантными для итога торгов.

Читайте также: “Биддеры в контекстной рекламе”

Читать статью

Считает ли Google, что он умнее людей?

Простой факт заключается в том, что новыми правилами Google усложнил оптимизацию затрат на контекст. При этом платформа все настоятельнее подталкивает рекламодателей полагаться на внутренние алгоритмы Google для оптимизации всего происходящего внутри аккаунта. Времена, когда рекламодатели получали данные, а вместе с ними и возможность принимать собственные решения, прошли.

В своем неповторимом стиле Google превратил свою рекламную платформу в робота, в то время как рекламодатели ориентированы на поиск в множестве данных тех закономерностей, которые, по их мнению, отражают настроение аудитории.

По иронии судьбы, когда дело доходит до SEO, Google призывает маркетологов обращаться к людям, а не к роботам. Но в области контекстной рекламы Google уверен, что его роботы лучше знают, как обращаться к людям, чем сами люди в лице рекламодателей.

Прожорливые алгоритмы Google

Для принятия решений роботизированным алгоритмам Google нужна «еда». Иными словами, алгоритм Google Ads не способен принимать решения, пока он не насытится данными.

Итак, чтобы Google показывал рекламу нужным людям в нужное время, прожорливому роботу необходимы данные о том, где эти нужные люди находятся в нужное время. Как только Google поймет это, результаты могут быть впечатляющими.

Но, к сожалению, в последнее время заветный момент насыщения данными происходит лишь после того, как рекламодатель потратит больше 3000 долларов в месяц. Предполагается, что со временем небольшой рекламодатель со скромным бюджетом должен увидеть преимущества алгоритма обучения Google Ads. Но это в теории.

Реальность же заключается в изменении поведения пользователей и корректировке бюджетов, не говоря о трансформациях в самой компании Google. Поэтому рекламодатели из малого бизнеса, которые тратят меньше крупных конкурентов, с большей вероятностью сдадутся раньше, чем увидят результат. Тот результат, который «большие парни» получают каждый месяц.

У большинства малых предприятий нет столько времени и средств – от шести месяцев до года с ежемесячным бюджетом 3000 долларов, чтобы дождаться того момента, когда они увидят плоды своих инвестиций.

При этом рекламодатели, которые берут паузу в своих расходах, должны начинать этот процесс заново. То есть, после того как владелец аккаунта временно перестает «кормить» Google, рекламный алгоритм внезапно погружается в полную и необратимую амнезию. Все данные прошлых периодов уходят в забвение. Вместе с бюджетами.

Достаточно ли я трачу, чтобы быть эффективным?

Всегда непросто рассчитать оптимальные расходы на Google Ads. Еще сложнее понять, можете ли вы позволить себе заплатить достаточно, чтобы получить результат.

По мнению Навы Хопкинс, вице-президента по стратегическому маркетингу AdZooma и одного из самых известных экспертов по контексту, Google может быть мощным инструментом или пустой тратой денег. Все сводится к тому, сколько средств компания готова вложить в привлечение потенциальных клиентов и какую цель ставит перед своей кампанией.

Как правило, рекламодатель хочет быть уверен, что бюджета хватит на такое количество кликов в день, чтобы получить хотя бы одного лида/клиента. В зависимости от отрасли или рынка это может означать 10 или 100 кликов. В то время как средняя цена за клик в США составляет около 3 долларов, для многих отраслей CPC превышает 25 долларов. Например, для сферы юридических услуг в США нижняя планка CPC — 150 долларов.

Ниже приведены расчеты бюджетных сценариев для Google Ads при 10 кликах в день.

При коэффициенте конверсии 10%:

• CPC — 3 доллара. Бюджет — 30 долларов в день или 912 долларов в месяц.
• CPC — 25 долларов. Бюджет — 250 долларов в день или 7600 долларов в месяц.
• CPC — 150 долларов. Бюджет — 1500 долларов в день или 45 600 долларов в месяц.

Несложно подсчитать, каким будет бюджет, если коэффициент конверсии будет равен 1%.

Читайте также: “Многоканальные последовательности и ассоциированные конверсии”

Читать статью

Эксперт из AdZooma считает, что любой бюджет ниже 5000 долларов в месяц будет едва достаточен, чтобы дать алгоритму «топлива» для достижения результата. Рекламодателю с меньшими инвестициями результат, как ни странно, может обойтись еще дороже в конечном счете. Ведь период обучения будет длиннее за счет недостаточного объема данных.

Как Андата решает задачу

Опыт компании ANDATA не подтверждает статистику американских коллег. Кампании с небольшими бюджетами — в том числе меньше 200 долларов в месяц — продолжают приносить результат. Вопрос не в бюджете. А в том, на какой глубине воронки продаж искать целевые конверсии и что это за конверсии.

Если целевым действием будет покупка нового автомобиля (неважно, в каком ценовом сегменте), то это глубокая цель. И для того, чтобы достичь хотя бы одной такой конверсии, бюджета в пару сотен долларов автосалону будет недостаточно. Но получить с сайта несколько десятков запросов на обратный звонок — цель вполне достижимая. Точно так же низкобюджетные компании вряд ли будут эффективны, скажем, для выдачи ипотечных кредитов, если под конверсией понимать подписанные заемщиком договор ипотеки. Для таких глубоких конверсий действительно может не хватить 5000 долларов в месяц.

При этом низкобюджетные кампании вполне эффективны, если строятся на микроконверсионных сценариях. Примеры микроконверсий — нажатие кнопки «Подробнее», переход на сайт конкретного банковского продукта, чтение статьи в течение 1 минуты. Все это хорошие зацепки для увеличения количественных показателей в рамках малых бюджетов. В этом случае есть смысл фокусироваться на результате, который ближе к входу в воронку и количественно больше. Это цели неглубокого уровня, но в конечном счете они ведут к «большим» конверсиям.

Подтвердим это кейсом конкретной кампании. Ее месячный бюджет составлял чуть больше 8000 рублей (109 долларов), и первоначально — до обращения в ANDATA — это приносило заказчику 16 клиентских звонков. Уточним, что если клиент видел рекламное объявление и делал пять звонков, то при расчете конверсии это засчитывалось как один звонок.

Для оптимизации этой кампании использовались предиктивные рекомендации платформы ANDATA. ML-модуль выявил диапазоны показа, которые не приносили результата за все время существования кампании: были просмотры, но не было звонков. И понизил ставку аукциона для этих диапазонов до нуля — с учетом модификаторов по полу, возрасту, устройствам и гео. Для прочих диапазонов модель машинного обучения рассчитала и применила повышение ставок — на основе исторических данных о конверсиях и вероятности совершения целевого действия. CPC стал выше, но смысл был в том, что покупались именно те клики, которые приносили конверсию. Клики обходились дороже, но они стали результативнее.

Результаты работы рекомендаций Андата:

Цена конверсии снижена на 22% — с 505 до 389 рублей (или с 6,8 до 5,3 долларов). При этом число конверсий выросло с 16 до 28 при увеличении бюджета с 8074 до 10905 рублей в месяц (со 109 до 148 долларов). Если бы бюджет остался неизменным, то было бы увеличение с 16 до 20 конверсий с приростом в 25%.

Резюме

Общая стратегия работы с низкобюджетными кампаниями — это выбор достижимых конверсий плюс понижение ставок до нуля для диапазонов показа, не дающих результата. И, соответственно, перераспределение оставшегося бюджета в диапазоны с положительной конверсией. Платформа ANDATA выполняет такую оптимизацию автоматически — в один клик. Помимо этого, ML-модель ANDATA использует так называемое подкрепление. Это значит, что для неэффективных диапазонов ставка с определенной периодичностью возвращается на исходный уровень. Так можно убедиться в том, что эти диапазоны по-прежнему не дают конверсий. Либо подкрепление покажет, что конверсии появились, и тогда будет вычислен коэффициент повышения ставки. По сути, это «проверка деньгами», но выполняет ее искусственный интеллект платформы.

Читайте также