Привет! Меня зовут Яна Ляшенко, я Google-логист. Если совсем просто — занимаюсь доставкой нужного трафика к бизнесу: не «людей вообще», а с конкретными параметрами, которые заранее оговорены с клиентом.
Сегодня разбираем свежий кейс. Рынок — США, ниша — автозапчасти (условно, туда её проще всего отнести). Смотрим, что реально вытянуть за первый месяц работы и почему PPC в США в таких тематиках запускается совсем не так гладко, как хотелось бы.
Запуск PPC в США: как работаем с проектом в первый месяц
Скажу сразу, чтобы потом не было разочарований: ждать блестящих цифр в первый месяц не стоит. Есть ниши, где сама оптимизация занимает от 60 до 90 календарных дней — и это не потому, что специалист медленно работает. Это Google так растягивает процесс обучения алгоритмов.
Логика работы выглядит примерно так:
- Запускаемся и набираем первую аналитику.
- Смотрим, вписывается ли она в KPI проекта или нет.
- Делаем первый прострел трафика — небольшой.
- Оцениваем результат и делаем второй, уже посерьёзнее.
Прострел трафика — это когда мы осознанно даём существенный прирост объёма и наблюдаем, удержится ли коэффициент конверсии на прежнем уровне. Держится — отлично, можно масштабироваться дальше. Просел — значит, аналитики алгоритму пока не хватает.
Важно: первый месяц — это не про рекорды по ROAS. Это про сбор данных, на которых потом строится масштабирование. Проект, который «выстрелил» на второй неделе, чаще всего просто поймал удачную статистику, а не вышел на стабильный результат.
Кстати, сам месяц удобно делить на два промежутка — до прострела и после. На графике эта граница обычно видна невооружённым глазом: клики резко идут вверх. Дальше по скринам буду показывать всё детально.
И ещё один момент, раз уж мы разбираем запуск PPC в США на реальных цифрах. В качестве конверсий я беру именно purchase — покупки, а не отправленные формы или клики по кнопке. Просто чтобы вопросов не возникало: кейсы в нише умеют «дорисовывать», подправив код на странице. Поэтому страницу я перезагружаю прямо во время разбора, и только потом иду в Overview.
Анализ рекламной кампании
Что мы имеем на старте? Рекламный аккаунт раскачивался долго. Хотя первые показатели выглядели, честно говоря, шикарно: ROAS 2463%, потом 1800%, дальше 593%, 715%, 1000%.
Красиво? Да. Стабильно? Совсем нет.
Сайт клиента на Shopify — и это отдельная история. На Shopify почти всегда есть определённая нестабильность в цифрах, и связана она не с рекламой, а с фиксацией конверсий. Данные подтягиваются некорректно из-за разных источников и методов оплаты. Тот же Shopify Payments регулярно подкидывает сюрпризы.
Почему это бьёт по рекламному аккаунту, а не остаётся просто «неточностью в отчётах»? Потому что автоматика живёт на обратной связи. Не получила фидбек о поведении покупателя — начинает менять форматы таргетирования на свои. И дальше приходится вручную возвращать её к исходному варианту, на который мы её изначально настраивали.
Совет! Проверяйте корректность передачи конверсий до того, как оценивать результат кампаний. Половина «плохих» аккаунтов на самом деле не плохие — у них просто течёт аналитика, и алгоритм обучается на неполных данных.
Если смотреть по purchase ROAS, картина была вполне рабочая. Возьмём промежуток до нашей серьёзной попытки прострелить трафик — примерно с 26 января по 25 февраля. Что видим:
- общая рентабельность — 565%;
- количество конверсий — 27 штук.
Рентабельность хорошая. А вот объём — маловат. На тот трафик, который мы уже откручивали, 27 конверсий за период — это скромно.
И вот тут стоит признать одну вещь честно, потому что PPC реклама на США прощает далеко не всё. Первый прострел трафика в этом периоде мы сделали немного рановато. Коэффициент конверсии на тот момент ещё не дорос до уровня, при котором масштабирование проходит безболезненно. Хотелось быстрее показать результат — и решение оказалось преждевременным.
Анализ показателя Conversion rate
Переходим к conversion rate — и вот здесь картина уже не такая приятная. Показатель не удержался на том уровне, на котором должен был.
Небольшой ориентир для понимания. 1,5% — это условный минимальный плинтус, ниже которого в рекламном аккаунте опускаться нежелательно. Хотя бывает и 0,3%, и 0,6% — но это уже история дорогих ниш. Мебель, например. Там высокий чек и очень длинный цикл принятия решения: человек месяц выбирает диван, сравнивает, советуется с женой, откладывает вкладку. Для такой тематики низкий коэффициент конверсии — норма. У нас же ниша другая, и наш conversion rate сидит буквально на грани.
Промежуток, который видно на графике, — это как раз первый мини-прострел по трафику. Зачем он вообще нужен? Чтобы проверить простую гипотезу: сможем ли мы вытянуть больше конверсий при том коэффициенте, который уже есть.
Логика такая. У сайта и текущего трафика есть некий сложившийся conversion rate. Мы наливаем больше того же самого трафика и смотрим, что происходит. По сути, это тест на зрелость алгоритма: собрала автоматика достаточно данных для масштабирования или пока нет.
В нишах, где ROAS уже выглядит прилично, статистику стоит набирать быстро и напористо. Иначе Вы так и будете сидеть на 20 конверсиях в месяц, гадая — это реальный результат или случайное совпадение. Без объёма данные просто не станут статистически значимыми.
По факту коэффициент не удержался. Трафика стало заметно больше — в первую очередь потому, что в аукцион вышло гораздо больше товаров, и открутилась значительная часть ассортимента.
Кстати, у прострелов есть ещё один полезный побочный эффект. Они показывают, насколько жёсткие или, наоборот, слабые стратегии ставок мы выставили под конкретный аукцион. Это то, что при настройке PPC для e-Commerce в США по простым отчётам не увидишь — нужен реальный стресс-тест объёмом.
Что в итоге по цифрам:
- получили 28 конверсий — рост всего на 14 штук;
- рентабельность просела примерно на 200 пунктов;
- conversion rate в какой-то момент подрос на 0,32%.
ROAS за последние 7 дней упал. Возможно, немного подтянется — запоздалые конверсии всё ещё дозаписываются, такое бывает регулярно. А вот рост conversion rate, пусть и небольшой, говорит о важном: качество трафика в порядке. С высокой вероятностью рентабельность просела не из-за плохих кликов, а просто потому, что в показы вышло больше товаров.
Самостоятельная проверка выбранной стратегии
Как это проверить руками? Вы легко повторите такой разбор в своём аккаунте, ничего сложного там нет.
Идём в отчёт по шопинг-продуктам и работаем с item ID. Дальше выставляем фильтры:
- Конверсии — меньше единицы. Тут оговорка: у меня модель атрибуции «последний клик», поэтому половинчатых конверсий нет. У Вас модель может быть другая — смотрите по своей ситуации.
- Затраты — больше 20 грн. Цифра условная, но показательная: 300 товаров по 20 грн. — это уже вполне ощутимая сумма расходов.
Дальше самое интересное — уравниваем расходную часть по периодам. И вот здесь есть нюанс, на котором спотыкаются многие. Просто переключать даты в одном окне некорректно: в разных периодах фильтр по конверсиям отбирает разный набор товаров. Сравнение поедет.
Полезный совет! Открывайте два окна с одинаковым количеством дней в каждом и сверяйте их параллельно. Например, 12–24 в первом и 25–9 во втором. Только так Вы увидите честную динамику, а не артефакт фильтрации.
Смотрим, что получилось. В периоде «до» затраты на товары составили около 7 000 грн. В периоде «после» — уже 36 000 грн. Разница в пять раз.
Логичный вопрос: а есть ли товары, которые просто слили бюджет впустую? Проверяем. Нет, таких нет. Есть позиции с расходом 331 грн., 227 грн. — обычная рабочая история. Если отфильтровать товары с тратами от 20 до 120 грн., получим порядка 26 000 грн. — это и есть основная расходная часть. Поднимем нижнюю границу до 50 грн. — увидим 1 648 грн. То есть расход размазан по множеству сегментов, каждый из которых давал какой-то трафик.
Никакой катастрофы. Просто мы сознательно пытались вытянуть больше конверсий.
Признаю честно: возможно, поспешили. Хотелось выйти на результат быстрее — но получилось как получилось. Важно другое: проседание рентабельности здесь не связано с тем, что аккаунт «сломался» или механика оптимизации пошла не туда. При запуске PPC по США и другим конкурентным рынкам именно на прострелах Вы моментально почувствуете две вещи — насколько пережаты или недожаты ставки и насколько товарный ассортимент вообще способен конвертить.
Кстати, кампании я не прячу. Всё, что работало в этот период, видно и по костам, и по импрешенам — можете сверить сами.
Параллельный запуск двух PPC-кампаний по США
В аккаунте работало всего две кампании: обычная товарка и Performance Max. Мы почти всегда стартуем именно такой связкой — так корректнее раскачивается All items.
Только сразу уберу распространённое заблуждение. Обычная товарка не нужна для того, чтобы «завёлся» Pmax. И наоборот — Pmax не запускают ради того, чтобы обычная товарка заработала. Это не подпорки друг для друга. Просто в каждой из кампаний по-своему настроены стратегии, и каждая решает свою задачу.
В обычной товарке мы всегда сознательно завышаем целевую рентабельность — примерно вдвое выше, чем в Pmax. Зачем? Чтобы пощупать потолок:
- Понять, готов ли аккаунт генерировать рентабельность выше той, которая нам реально нужна. В нашем случае он был не совсем с нуля, но за предыдущие 30 дней показов практически не было — то есть история почти чистая.
- В Pmax, наоборот, рентабельность занижаем. Это делается ради конкурентоспособности: алгоритму нужно пространство, чтобы бороться в аукционе.
Дальше в обеих кампаниях смотрим статистику аукционов — где мы находимся, с кем пересекаемся, на каком месте по нужным показателям. И вот что интересно: в обычной товарке за этот период мы вообще не в топах. Звучит как провал? На самом деле нет, это отличный результат для теста. Мы ровно это и проверяли.
В Pmax аналитика чуть беднее. Поиска в статистике аукциона нет — тип кампании Feed Only. Процент присутствия тоже невысокий.
Обращайте внимание на статистику аукциона в первый же месяц. Именно она показывает, есть ли у Вас вообще запас по ставкам, или Вы уже упёрлись в потолок и дальше масштабироваться просто некуда.
Кстати, эта ситуация как раз наглядно подтверждает: прострел был сделан рановато. Но почему бы и не протестировать, если до этого показатели по покупкам выглядели прекрасно? Тем более 25 февраля конверсий стало даже больше. Не каждый период обязан быть идеальным — при грамотной настройке PPC на американский рынок такие тесты закладываются в план заранее. И красота полёта, как по мне, вполне неплохая.
Собственно, за это и платят: PPC специалист для США нужен не для того, чтобы нажать «Запустить», а чтобы понимать, какой тест и в какой момент даст полезные данные.
Изменение показателя рентабельности
Вписался ли весь период в целевую рентабельность? Нет. Причину я уже разбирала выше — падение conversion rate на фоне выросшего трафика.
Сам прострел при этом был хороший. Запас прочности по рентабельности имелся, поэтому мы могли себе позволить такой манёвр без риска утопить аккаунт.
По показам видно, что структура изменилась, хотя клики в основном держались в том же блоке. А вот покупки в обычной товарке стабильными не назовёшь — скачут. Pmax в этом плане вёл себя иначе: раскачивался медленно, аналитику собирал неторопливо, но со своими нюансами. Любая PPC-кампания такого типа требует терпения — алгоритму нужно время.
Выводы по результатам первого месяца работы PPC по США
Результат для первого месяца, на мой взгляд, вполне достойный. Можно ли было сэкономить? Да. Можно ли было выждать ещё пару недель и не трогать трафик? Тоже да. Но рука чесалась — признаю.
Две кампании нужно постоянно мониторить и контролировать. Товарный ассортимент по всем показателям кромсать было ещё рано. А вот сейчас, на фоне прострела в трафике и кликах, картинка идеальная для чистки. Что именно ищем:
- товары, которые вышли слишком дорогими по стоимости конверсии;
- позиции, которые открутились, но не дали ни одной конверсии;
- товары, которые вообще не получили кликов;
- стабильные «дойные коровки», на которых можно строить основу.
По сути, второй месяц уже готов к оптимизации. Понятно, какой товар тянет, какой балласт, какие рентабельности выставлять дальше.
Правда, не всё гладко. Conversion rate в этих периодах поплыл: где-то 1,70%, где-то 1,20%, где-то 1,09%. Нестабильно. Не весь ассортимент конвертит так, как хотелось бы.
Плавающий conversion rate по разным сегментам — это не повод паниковать, а сигнал к сегментации. Разделите товары по чеку, по структуре, по эффективности: дойные коровы, звёзды, собаки, нулёвки. Дальше на каждую группу — своя рентабельность.
Первый вывод: рентабельности можно выставлять смело, не стесняясь высоких значений. Статистика аукциона и на низких, и на более высоких показателях выглядит логично и оправданно. Второй вывод — потенциал для дополнительной сегментации есть, и он не только по чеку.
И ещё момент про конкурентов. Когда в аукцион залетают такие монстры, как eBay или Amazon — бюджетные, масштабные, с бесконечным ассортиментом — это не приговор. Наоборот. Значит, существуют сегменты товаров и сегменты аукциона, где свой кусочек пирога вполне реально выгрести. Именно в этом и заключается работа с pay per click на конкурентных рынках: не бодаться в лоб, а искать участки, где гиганты действуют неаккуратно.
Заключение
Кейс, как мне кажется, получился неплохой. Нет, здесь не будет истории про 1301 продажу по 5$ — в долгосрочном контексте вышло дороже. Зато мы успели прострелить трафик и протестировать больший набор товаров, чтобы понять, как он конвертится в плюс, а как в минус.
Такой вот мини-кейс по Штатам. Не знаю, задела ли я те моменты, которые были Вам интересны. Один кейс при желании можно разбирать бесконечно: почему запускали именно так, а не иначе, какие товары брали в старт, почему решение о простреле приняли в этот момент, а не через неделю, почему обычная товарка не весь период давала конверсии, зачем стартовали на ручной стратегии. Разговор долгий.
Главное, что хотелось показать: настройка PPC в США — это не про удачу. Цифры, которые Вы видите, результат обдуманных и планомерных действий команды, а не случайного попадания в волну трафика. Американская аудитория реагирует на конкретные решения по ставкам, ассортименту и структуре кампаний — и каждое из них принималось осознанно.
