Всем привет. Меня зовут Яна Ляшенко, я — Google-логист. Моя работа — приводить в Ваш бизнес целевую аудиторию с нужными характеристиками и помогать масштабировать онлайн-продажи через умные стратегии и AI-инструменты в рекламных кампаниях Google.
Сегодняшний материал я подготовила для тех, кто хочет разобраться в тонкостях работы интеллектуальных стратегий назначения ставок внутри Performance Max — на данный момент это самый продвинутый рекламный инструмент от Google.
Тема родилась не на пустом месте: вопросы по ней регулярно прилетают и от специалистов на консультациях, и от владельцев бизнеса, которые сами ведут рекламу, любят копаться в настройках, проверять гипотезы и докапываться до сути каждого параметра.
Сколько звонков и продаж я получу заказав у Вас контекстную рекламу?
Почему возникают вопросы при переходе между «максимумом конверсий» и «целевой рентабельностью»?
Этот вопрос я слышу постоянно — и в разных вариациях. Например: «Переключил кампанию с максимума конверсий на целевую рентабельность — и продажи обвалились. Что не так?» Или обратная ситуация: рентабельность просела настолько, что человек возвращается на максимум конверсий — а результат пропадает вообще. Знакомо? Думаю, многие с этим сталкивались.
Дальше мы разберём, в чём принципиальная разница между этими стратегиями и какие подводные камни стоит учитывать при переключении.
Но сначала — важная оговорка. Всё, о чём я буду рассказывать, основано на моём личном опыте и наблюдениях за десятками рекламных аккаунтов. У Вас картина может выглядеть иначе — и это нормально. Если Ваш опыт отличается, делитесь им в комментариях, чтобы другие читатели тоже увидели альтернативный взгляд.
Почему мои наблюдения не могут на 100% совпадать с тем, что происходит «под капотом»? Всё просто: я не разрабатываю этот инструмент и не знаю в деталях, какие именно алгоритмы туда зашиты. К тому же внутри Performance Max работает AI, а машинное обучение — штука непредсказуемая. Чем больше данных система получает, тем свободнее она «импровизирует». Иногда настолько, что результат удивляет даже самих разработчиков, которые закладывали базовую логику.
Разница между «максимумом конверсий» и «целевой рентабельностью»
Итак, сегодня будем разбираться: почему на максимуме конверсий обычно меньше продаж, а на целевой рентабельности — больше? Как выжать из рентабельности ещё больше заказов, не просадив при этом показатели окупаемости? И в каких случаях Вам всё-таки подойдёт именно максимум конверсий?
Всё это — на примере Performance Max, потому что в этом типе кампаний доступны только две стратегии назначения ставок. Других вариантов Google просто не предлагает.
«Максимум конверсий»
Начну с максимума конверсий. Чтобы было понятнее, представьте простой график. По вертикали (ось Y) — доход в долларах. По горизонтали (ось X) — количество продаж в штуках. Через весь график проходит диагональная линия роста — это идеальный сценарий, к которому стремится любой бизнес: планомерно наращивать и количество заказов, и выручку одновременно.
Теперь мысленно разделите этот график на четыре квадранта. В нижнем левом углу — зона, где и продаж мало, и доход невысокий. Поставьте точку где угодно в этом квадранте — Вы увидите, что особо никуда не сдвинулись. Мало штук, мало денег. Вот примерно так и ведёт себя максимум конверсий в большинстве случаев.
В чём его принципиальное отличие от рентабельности? Эта стратегия назначения ставок движется исключительно по проверенным маршрутам. А «проверенные маршруты» для алгоритма — это то, как достигались предыдущие конверсии. Именно поэтому критически важно, какие именно конверсии Вы загружаете в рекламный аккаунт. Добавлять ли звонки, не добавлять — это отдельная тема, но суть в том, что некорректные конверсии могут увести алгоритм совсем не туда.
Если мы говорим про интернет-магазины и ориентируемся на покупку, то модель машинного обучения здесь довольно простая. Она опирается на три основных действия пользователя: просмотр карточки товара, добавление в корзину, покупка. Вот и всё. Никакой магии. И максимум конверсий обычно работает строго в рамках этой линии — не выходя за пределы уже знакомых алгоритму паттернов поведения.
Приведу пример для наглядности. Допустим, Ваш магазин продаёт кроссовки, и за последний месяц большинство покупок пришло через карточки определённых моделей Nike. Максимум конверсий будет снова и снова показывать рекламу именно на эти карточки, потому что по ним уже есть подтверждённые конверсии. Он не станет рисковать и тестировать новые аудитории или товары — для него это непроторенная дорога.
Эта стратегия может иногда выходить за рамки привычного графика, но далеко не уйдёт. Скорее всего, Ваша точка на графике окажется даже не в зоне умеренного роста, а где-то в нижнем квадранте — там, где и денег немного, и штук продано мало. Да, случайная продажа с высоким чеком может залететь в верхний квадрант, но погоды она не сделает.
Давайте разберём каждый квадрант на пальцах. В верхнем левом — вроде бы доход приличный (условно, два доллара за заказ), но штук продано мизер. В нижнем левом — плохо и там, и там: ни денег, ни объёмов. В правом верхнем — идеальная картина: и доход на уровне (обозначим как три доллара, то есть дорогие заказы), и количество продаж радует. А в нижнем правом — штук много, но средний чек низковат.
Так вот, ключевая разница между максимумом конверсий и целевой рентабельностью — в том, как каждая из этих стратегий перемещается по графику. И здесь критически важен Ваш средний чек.
Максимум конверсий физически не может генерировать большое количество заказов выше определённого порога стоимости. Этот порог свой в каждой нише. Например, для магазинов бассейнов — это одна сумма, и довольно высокая. Для посудной или кухонной тематики граница может проходить на уровне полутора-двух тысяч. А для чего-то попроще — может быть и 50 евро. До этой отметки стратегия работает эффективно, а дальше словно упирается в стену.
Важно понимать: максимум конверсий — стратегия, крайне чувствительная к соотношению бюджета и цены за конверсию. Она отлично подходит для старта рекламной кампании, когда нужно собрать первые данные и получить первые заказы. Но для масштабирования продаж она часто становится тормозом.
Приведу реальный пример. На YouTube есть кейс по товарам для дома, где магазин выходил на 200–300 продаж в день. Там специально тестировали обе стратегии параллельно. На целевой рентабельности кампания буквально взлетала — объёмы росли быстро и уверенно. На максимуме конверсий движение было медленным, зато стоимость за конверсию держалась стабильной. Это две совершенно разные модели поведения.
Теперь представьте: Вы запускаете Performance Max на максимуме конверсий в своей нише — будь то автозапчасти, цветы, кофе, мебель, мопеды или что угодно. У каждой ниши свои ценовые границы и свои особенности. Но если взять среднюю картину — а я регулярно вижу подтверждение в своём Telegram-чате, где люди делятся результатами — типичное сообщение звучит так: «Запустился на максимум конверсий, конверсии идут, расту, но средний чек довольно низкий». Например, до 500 грн. И именно в этом диапазоне стратегия чувствует себя уверенно.
Как это выглядит на нашем графике? Если представить точечную диаграмму, то все Ваши продажи на максимуме конверсий будут кучковаться в нижнем левом квадранте — множество мелких точек, сгруппированных в одной зоне. Иногда отдельные точки будут залетать чуть выше или правее, в зависимости от прайса и того, как Вы управляете бюджетом рекламной кампании: успеваете ли его наращивать, насколько плавно увеличиваете. Каждая из этих точек — это реальная продажа, реальный клиент, который нашёлся через рекламу. Но общая картина остаётся прижатой к началу координат — много мелких заказов без серьёзного рывка вверх.
В целом, на чеках до 500 грн. (это примерно 15–20 долларов или евро, в зависимости от курса в Украине) максимум конверсий будет крутиться преимущественно в нижней части нашего графика. Именно здесь сосредоточится основная масса продаж. Да, отдельные заказы будут проскакивать и в соседние зоны — чуть выше, чуть правее. Нельзя сказать, что автоматика и AI работают строго по одной линии.
Например, в поисковых кампаниях или в КМС алгоритм набирает конверсии довольно чётко по заданному маршруту. Но в Performance Max сидит более продвинутый AI — он умеет использовать аудиторный таргетинг и выходить за привычные рамки. Тем не менее, объёмы продаж за пределами основной зоны будут значительно скромнее.
Допустим, Вы продаёте товары для дома — кухонные принадлежности, аксессуары для ванной, инструменты — и Ваш средний чек колеблется в районе 20–30 долларов. Стратегия будет преимущественно вариться в нижнем квадранте. Залетать в другие сегменты она будет, но таких продаж окажется ощутимо меньше.
«Целевая рентабельность»
А теперь самое интересное — чем отличается целевая рентабельность? Здесь в игру вступает целый набор факторов, которых нет у максимума конверсий. Это и размер рекламного бюджета, и Ваша накопленная аналитика, и то, какие товары покупали раньше, и какой прайс у каждой товарной позиции относительно Вашего планового значения рентабельности (того ROAS, который Вы задаёте в настройках стратегии назначения ставок).
Суть в том, что рентабельности всё равно — оставили Вы в фиде только товары по 500 грн. или добавили позиции по 50 000 грн. Она будет анализировать и моделировать рекламное поведение с учётом всего Вашего прайса. Каждое изменение цены, каждую скидку — система замечает моментально. Скажем, товар стоил 30 долларов, а доход по нему пришёл всего 15 — AI это видит и учитывает.
Именно поэтому не рекомендуется ставить статическую ценность конверсии для покупки (например, фиксированные 300 грн. или 10 долларов). Гораздо эффективнее использовать динамическую ценность, чтобы система понимала реальный доход с каждого заказа — с учётом скидок, промокодов и фактической суммы чека.
Так вот, возвращаемся к нашему графику. Если максимум конверсий рисовал нам кучку точек в одном квадранте, то целевая рентабельность — совсем другая история. Количество точек на графике вырастает в разы. Причём они разбросаны по совершенно разным зонам — и в верхних квадрантах, и в правых. Попадание туда, куда Вам нужно, у этой стратегии значительно выше.
В чём секрет? Целевая рентабельность — это, по сути, прокачанный AI, который умеет заходить в разные сегменты аудитории и работать с разными ценовыми диапазонами. Но при одном условии: у системы должна быть база для обучения. Если AI понимает, что происходит с Вашими товарами, видит историю покупок и динамику цен — он способен находить покупателей в тех зонах графика, куда максимум конверсий просто не дотягивается.
Кстати, это объясняет, почему попытки «хакнуть систему» через дополнительные фиды или другие обходные манёвры часто не срабатывают. Где-то такие трюки работают плохо, где-то вообще не дают результата. А вот в Performance Max с правильно настроенной рентабельностью всё выглядит куда лучше — стратегия охватывает разные квадранты графика и при этом выжимает для Вас заданную окупаемость рекламных инвестиций. Получается своего рода золотая середина между объёмом продаж и возвратом вложений.
«Золотая середина» окупаемости и продаж
Давайте представим, что где-то посередине нашего графика находится та самая точка баланса — золотая середина. Это состояние, когда Вы получаете хорошую окупаемость и при этом видите достаточный объём продаж. Вы довольны результатами рекламы, чувствуете себя уверенно. Конечно, хотелось бы ещё — побольше маржинальных товаров в заказах или просто больше штук. Но в целом всё работает и приносит результат.
Что происходит, когда Вы пробуете сдвинуть этот баланс? Пытаетесь нарастить количество заказов — и тут же замечаете, как проседает рентабельность. Пытаетесь вытянуть окупаемость повыше — теряете в объёмах. Качели, знакомые каждому, кто работал с Performance Max.
Но в этом и сила целевой рентабельности: если Вы нашли свою золотую середину и дали системе на ней обучиться, AI способен двигаться в любой нужный Вам квадрант графика. Хотите больше штук — дайте соответствующий сигнал. Хотите выше чек — система найдёт путь и туда. Главное — правильно указать направление.
Как плановые значения рентабельности влияют на результат?
А указываете Вы направление через плановое значение рентабельности — тот самый процент ROAS, который задаётся в настройках кампании. И вот с ним нужно работать постоянно. Не выставить один раз и забыть, а именно регулярно тестировать разные значения.
Почему это так важно? Потому что задача Google — привести фактическую рентабельность к тому плану, который Вы задали. Это базовый принцип, вшитый в любую AI-систему: факт должен совпасть с планом. Вы задали 500% ROAS — алгоритм будет стараться выйти на эту цифру, подбирая аудитории, товары и ставки соответствующим образом.
Если Ваш Перформанс Макс работает не первый месяц, Вы наверняка замечали: Google постоянно подсказывает снизить плановое значение. «Рекомендуем уменьшить целевую рентабельность для увеличения объёма конверсий» — типичное уведомление в интерфейсе.
Почему система так делает? Всё просто: большинство рекламодателей ставит план слишком высоким. А Google — это тоже бизнес, которому выгодно, чтобы Вы тратили больше, пропорционально давая Вам результат. Поэтому система раз за разом подталкивает Вас: план ещё ниже, ещё ниже, ещё ниже. И если Вы бездумно соглашаетесь — фактическая окупаемость тоже начинает падать вслед за планом.
Вот конкретный пример. Допустим, Вы поставили целевую рентабельность 800%. Кампания обучилась и выдаёт фактические 750–820%. Google тут же предлагает снизить до 600%. Вы соглашаетесь — и через пару недель факт опускается до 580–620%. Снова рекомендация — теперь уже 400%. И так далее, пока Вы не окажетесь в точке, где реклама уже еле окупается.
Именно поэтому с плановыми значениями рентабельности нужно играть самостоятельно, а не идти на поводу у рекомендаций системы. Не Google должен управлять Вашей рекламой — а Вы должны управлять Google. Пробуйте разные значения, тестируйте структуры кампаний, залезайте в разные настройки стратегии назначения ставок и смотрите, как меняется поведение системы. Это, конечно, звучит грубовато и упрощённо, но суть именно такая: тот, кто активно управляет планом, получает от Performance Max значительно больше, чем тот, кто просто доверился автоматике.
Почему проседают продажи при переходе с «максимума конверсий» на «рентабельность»?
Представьте ситуацию: Вы работали на максимуме конверсий, всё шло неплохо — заказы капали, Вы находились в комфортной точке графика. А потом решили переключиться на целевую рентабельность.
Причины у всех разные: кто-то посмотрел видео на YouTube (может, даже моё), где говорилось, что рентабельность даёт лучшие результаты. Кто-то послушал специалиста. А кому-то сам Google выкатил рекомендацию в интерфейсе. Вы переключили стратегию — и продажи полетели вниз. Не просто просели, а иногда буквально обвалились. У некоторых даже показы рекламы падают практически до нуля.
Почему так происходит? Ответ проще, чем кажется: проблема в плановом значении рентабельности, которое Вы задали при переключении. Это самая частая и самая ключевая ошибка.
Раньше, когда мы работали со Smart Shopping, была рабочая схема: рассчитывали Break Even ROAS (точку безубыточности по рентабельности) на основе маржи, которую готовы были тратить на рекламу, и ставили это значение как плановое. Сейчас в Performance Max так делать не стоит.
Break Even ROAS по-прежнему полезен — но только как ориентир для оценки фактических результатов. Грубо говоря, чтобы посмотреть на цифры и понять: кампания работает в плюс или в минус. А вот вписывать его в настройки стратегии назначения ставок как целевое значение — ошибка, которая и приводит к обвалу.
Почему старая формула перестала работать? Причин несколько. Google постоянно совершенствует механизмы таргетирования, добавляет новые рекламные инструменты, встраивает всё более продвинутый AI. Изменились и правила аукциона. Не будем забывать, что Google — это огромная корпорация, у которой свои коммерческие интересы. Мы не управляем этим аукционом — мы к нему приспосабливаемся. И, пожалуй, главная мысль этого материала — разобраться, как именно приспособиться и почему у многих это не получается.
Так вот, когда Вы переходите на рентабельность и задаёте слишком высокий план — например, тот самый Break Even ROAS или значение, которое порекомендовал Google — система попросту не может найти достаточно конверсий по такой цене. Допустим, Ваш Break Even ROAS — 800%, и Вы ставите именно его.
Алгоритм начинает искать только тех пользователей, которые с высокой вероятностью принесут покупку с восьмикратной отдачей. Таких людей в аукционе мало, ставки приходится занижать, охват сужается — и Вы получаете не рост, а откат назад. Конверсии не просто смещаются в нижний квадрант — они иногда исчезают почти полностью. Показы проседают, клики тают, а вместе с ними и продажи в Performance Max.
Как избежать проседания продаж при переходе на «рентабельность»?
Чтобы не попасть в ловушку обвала, запомните три вещи, которые нельзя ставить в качестве планового значения рентабельности при переключении стратегии:
Значение, которое Google предлагает Вам в рекомендациях;
Ваш расчётный Break Even ROAS, даже если текущие результаты Вас устраивают;
Фактическую рентабельность, которую Вы получали на максимуме конверсий.
Любой из этих вариантов с высокой вероятностью посадит Ваш рекламный аккаунт на мель. Кампания откатится в самую невыгодную точку графика и застрянет там надолго.
Что же делать? Когда Вы переходите с максимума конверсий на целевую рентабельность, критически важно правильно определить стартовое значение ROAS. Конкретные цифры я здесь намеренно не называю — они зависят от ниши, среднего чека, накопленной аналитики и десятка других факторов. Если назову какое-то число, обязательно найдётся тот, кто вырвет его из контекста, применит к совершенно другому проекту, получит плохой результат и напишет гневный комментарий. Поэтому если хотите точные ориентиры под Ваш бизнес — приходите на консультацию, подберём всё индивидуально.
Но один принцип озвучу — он универсальный: плановое значение рентабельности при переходе должно быть значительно ниже того факта, который Вы получали на максимуме конверсий. Не равно, не чуть-чуть меньше, а ощутимо ниже. Допустим, на максимуме конверсий Вы видели фактический ROAS 600%.
Если поставить план 600% или даже 550% — система задохнётся. А вот если задать, скажем, 300–350% (конкретная цифра подбирается под проект) и при этом добавить дополнительный бюджет — кампания с большой вероятностью начнёт двигаться от стартовой точки к той самой золотой середине. А со временем — возможно, и выше неё.
Дальше всё зависит от Вашего прайса и структуры ассортимента. Если хотите попасть в верхний правый квадрант графика — туда, где и объёмы большие, и доход высокий — нужно продавать товары с более высоким чеком.
При одинаковом прайсе Вы, скорее всего, будете крутиться в нижнем правом квадранте: штук много, но доход на каждую продажу скромный. Верхний левый квадрант — это дорогие заказы, но их мало. Каждая зона имеет свои плюсы, но идеал — это движение вправо и вверх одновременно.
Важно: описанная логика работает при любом масштабе бизнеса. Неважно, у Вас 200 продаж в месяц или всего 5 — график подчиняется тем же закономерностям. Точность попадания Вашего Performance Max на рентабельности зависит от того, насколько хорошо система понимает, в кого таргетироваться. Грубо говоря, AI решает: с какой вероятностью этот конкретный пользователь принесёт окупаемую покупку?
Особенности результатов при работе с целевой рентабельностью
Итак, мы разобрались, почему при переходе с максимума конверсий на целевую рентабельность продажи часто проваливаются. Парадокс в том, что должно быть ровно наоборот — рентабельность по своей природе значительно гибче. Для неё не существует того жёсткого линейного коридора, по которому вынужден двигаться максимум конверсий. Рентабельность тоже движется вдоль этой линии на графике, но скорее, как волна — с переменной высотой и шириной. И вот от чего зависят параметры этой волны:
Насколько стабильно Ваш рекламный аккаунт генерирует конверсии. Если кампания уже месяцами приносит заказы и AI накопил достаточно данных — волна будет широкой и уверенной. Если аккаунт молодой и конверсий мало — волна окажется узкой, робкой.
Насколько системе понятен портрет Вашего клиента. Чем больше разнообразных покупок прошло через аккаунт, тем лучше алгоритм понимает, кого искать.
Охват рынка. Запускаете рекламу на Румынию с её 12 миллионами населения — это одна история. Таргетируетесь на Германию или США с их 300+ миллионами — совершенно другая картина. Размер аудитории напрямую влияет на амплитуду волны и возможности масштабирования в Performance Max.
Здесь важно понимать фундаментальную вещь: любая автоматическая стратегия назначения ставок — будь то максимум конверсий или рентабельность — при запуске первым делом обращается к аналитике на уровне всего аккаунта.
Даже если Вы создаёте абсолютно новую кампанию в старом аккаунте, где уже есть продажи, AI не начинает с чистого листа. Он сначала проанализирует всю историю конверсий и использует её как фундамент. Это логично — зачем собирать данные заново, если они уже есть?
В отличие от той же КМС, где новая кампания может повести себя совершенно непредсказуемо даже при идентичных таргетингах, AI в Performance Max умеет расширять эту волну, сужать её, менять угол наклона — адаптироваться под ситуацию в реальном времени.
Отдельная тема — рекомендации от сотрудников Google. Когда Вам звонит гуглер и предлагает «давайте вложим 3000 фунтов, снимем ограничение по рентабельности — и всё взлетит», стоит отнестись к этому критически. Или другая ситуация: один гуглер говорит, что максимум конверсий заработает только после 50 конверсий в аккаунте, а другой утверждает то же самое про рентабельность. Кому верить?
На практике количество конверсий не является жёстким порогом. Вы вполне можете стартовать с максимума конверсий хоть с нуля. Но если хотите расти и масштабироваться — переход на рентабельность рано или поздно станет необходимостью. Даже сам Google в рекомендациях к этому подтолкнёт.
Почему рекомендации Google бывают «мимо»? Потому что они строятся на средних показателях по выборке. Представьте: Google берёт данные условной Розетки (крупнейший маркетплейс), Прома, Алло и десятка маленьких магазинчиков с бюджетами в сотни раз скромнее. И выводит среднее — не убирая ни максимум, ни минимум. Понятно, что рекомендация, идеальная для Розетки, может оказаться губительной для небольшого интернет-магазина с ассортиментом в 200 позиций.
Значит ли это, что все рекомендации Google бесполезны? Нет. Они все по-своему полезны — просто нужно каждый раз оценивать, подходит ли конкретный совет под Ваш проект. А целевая рентабельность в любом случае остаётся более объёмной, гибкой и масштабируемой стратегией — она умеет заходить в разные квадранты графика и находить покупателей там, куда максимум конверсий просто не дотягивается.
Другое дело, что итоговый результат по расходам и окупаемости будет зависеть лично от Вас — от того, как Вы сопровождаете и настраиваете этот рекламный инструмент Google.
Почему не стоит оставлять настройки без изменений?
Один из самых частых вопросов: «Можно ли просто запустить Performance Max и больше ничего не трогать?» Для единичных ниш — возможно, да. Но если Вы хотите продвигаться по нашему графику, расти в объёмах и доходе — статичные настройки станут якорем.
Тут работает простой жизненный принцип: хотите достичь цели — бегите к ней. Не можете бежать — идите. Не можете идти — хотя бы лежите в нужном направлении. С рекламным аккаунтом Google ровно та же логика. Без регулярных действий — корректировки плана, работы с бюджетом, анализа результатов — невозможно сдвинуться из текущего квадранта в более выгодный. Хотите больше штук при том же доходе? Действуйте. Хотите поднять средний чек? Тоже нужны конкретные шаги. Сидеть и ждать, что AI всё сделает сам — значит оставаться на месте.
Что происходит при переходе с «рентабельности» обратно на «максимум конверсий»?
Обратный переход — с целевой рентабельности на максимум конверсий — приводит примерно к той же проблеме, только с другой стороны. Широкая волна, которую рентабельность раскачала по всему графику, резко сужается. Система снова начинает работать в узком коридоре проверенных путей.
Но у максимума конверсий есть одно преимущество: если в аккаунте есть накопленная аналитика или хотя бы грамотно собранный товарный фид, стратегия быстро находит дешёвые конверсии. Особенно хорошо это работает на стартовых бюджетах — 8–12 долларов в день. В таких условиях максимум конверсий чувствует себя уверенно и приносит первые заказы.
А вот если трафика мало или дешёвых конверсий в нише попросту нет — максимум конверсий буксует. Тогда единственный рабочий вариант — стратегия максимальной ценности конверсий (то есть рентабельность), с ограничением по целевому ROAS или без него.
Опыт использования «целевой рентабельности» на практике
Большинство крупных проектов, с которыми я работаю, сидят именно на целевой рентабельности. Она даёт больший охват: больше показов, больше трафика, больше кликов — и, как следствие, больше продаж. Это подтверждают и гуглеры своими кейсами. Но тут есть нюанс, о котором мало кто говорит.
Все эти кейсы и лучшие практики Google — реальные, подтверждённые цифрами. Вопрос в том, чьи это цифры. В подавляющем большинстве случаев — это американские или европейские рекламодатели. Крупные магазины, которые спокойно тратят 3000 фунтов или долларов за неделю. Для них такой бюджет — рабочая норма, на которой аналитика собирается быстро и AI обучается за считанные дни.
Для малого и среднего бизнеса в Украине картина совсем другая. Да, украинский магазин технически тоже может потратить 3000 долларов за неделю. Но он ожидает пропорциональный результат — а его может не быть. Особенно если Вы только стартуете: непонятно, соберёт аккаунт правильную аналитику или нет, будете Вы двигаться по квадрантам или застрянете в «мёртвой зоне» графика. Отдать крупную сумму Google на старте без понимания этих рисков — значит просто подарить деньги.
Украинских кейсов в публичном пространстве пока крайне мало — гуглеры ими почти не оперируют. А ориентироваться на американский опыт в лоб нельзя: у них бюджеты больше, аналитика в рекламном аккаунте накапливается быстрее, поэтому и результативность выше. Вывод простой: любую рекомендацию Google пропускайте через фильтр своей реальности — Вашего бюджета, Вашей ниши и Вашего рынка.
Выбор стратегии и движение по квадрантам
Всё сказанное выше не значит, что нужно слепо копировать чужую модель работы. Ваша задача — понимать, в каком квадранте графика Вы сейчас находитесь, куда хотите попасть и какие действия для этого предпринять. В нужный момент — переключить стратегию назначения ставок, снять или задать целевую рентабельность, перевести отдельные товары на максимум конверсий или наоборот. Обе стратегии рабочие, ни одна из них не является «плохой» сама по себе.
Вот что важно учитывать. Если на максимуме конверсий реклама уже не окупается, то при переходе на рентабельность убыточность, скорее всего, пропорционально вырастет. Да, штук станет больше, но доход не увеличится — Вы просто будете продавать больше товаров в минус. Поэтому прежде, чем масштабироваться, убедитесь, что у Вас есть запас прочности по марже.
То же самое работает и в обратную сторону. Допустим, на целевой рентабельности в Performance Max у Вас хорошая окупаемость, но маловато заказов. Хочется нарастить quantity — перескочить из верхнего левого квадранта (высокий доход, мало штук) в верхний правый (и доход высокий, и штук много).
Все эти перемещения по графику возможны, но только при одном условии: Вы отталкиваетесь от факта — тех реальных показателей, которых уже достигли — и от соотношения фактического ROAS с Вашим Break Even ROAS. Если разрыв между ними большой и реклама приносит прибыль — пространство для манёвра есть. Если реклама уже на грани окупаемости — прыгать по квадрантам будет крайне тяжело.
Ключевой принцип: сначала приведите кампанию к золотой середине — той зелёной точке на графике, где и окупаемость приемлемая, и объёмы достаточные. Из этой точки плясать в любой нужный квадрант значительно проще и быстрее. Причём эта логика работает на любом уровне — для отдельных ценовых диапазонов, категорий товаров, пересечений ассортимента. По фрактальному принципу она масштабируется и вверх, и вниз.
Теперь к практике — как именно перемещаться между квадрантами:
Из нижнего левого в верхний правый (мало штук и мало денег → много штук и много денег). Самый сложный маршрут — по диагонали напрямую почти не бывает. Придётся идти в два шага. Первый вариант: сначала нарастить штуки (сдвинуться вправо), пожертвовав доходностью, а потом подтянуть средний чек. Второй вариант: сначала повысить доходность на небольшом количестве заказов (сдвинуться вверх), а потом добавить объёмы.
Из верхнего левого в верхний правый (высокий доход, мало штук → высокий доход, много штук). Здесь, скорее всего, проблема решается бюджетированием рекламной кампании. Рентабельность можно вообще не трогать — просто плавно увеличивайте бюджет и давайте системе больше пространства для поиска покупателей.
Из нижнего правого в верхний правый (много штук, мало денег → много штук, много денег). Тут нужно снизить свои требования к Google по таргетированию — немного уменьшить плановое значение рентабельности, чтобы система могла находить покупателей с более высоким чеком. Но аккуратно: перегнёте палку — и вместо роста дохода получите обвал окупаемости. Штуки останутся те же, а маржа испарится.
Каждый такой переход требует внимания и постепенности. Резкие движения в настройках стратегии Google Ads почти всегда заканчиваются откатом в худший квадрант, а не прорывом в лучший.
Исходные данные на квадрантах: разбираем на реальном примере
Чтобы не быть голословной, давайте перенесём реальные цифры на наш график с квадрантами. Я подготовила тот же самый координатный план, только сегодня чуть аккуратнее. По одной оси — количество заказов в штуках, по другой — рентабельность рекламных инвестиций.
Для наглядности я задала конкретные границы. По шкале количества взяла сотню как ориентир, потому что максимальное значение конверсий в нашей выборке — 73, больше нет. Нижнюю планку установила на 15 конверсиях — ниже этой отметки данные слишком разрозненные и картину не формируют. По рентабельности верхнюю границу поставила на 50, поскольку максимальный показатель в выборке — 37,5. Если бы я взяла сотню и здесь, график получился бы непропорциональным и некорректным.
Дальше — простая механика. Берём каждую кампанию Performance Max из аккаунта и ставим точку на пересечении двух значений: количество конверсий и показатель рентабельности.
Первая точка — 73 конверсии при рентабельности 36. Это наш лидер, он попадает в верхний правый квадрант — туда, где и объёмы солидные, и окупаемость радует. Отмечаем оранжевым эллипсом.
Вторая точка — 46 конверсий, рентабельность 14. Уже заметно скромнее: штук прилично, но окупаемость рекламы в Google Ads просела. Точка смещается вниз и влево.
Дальше наносим остальные кампании по тому же принципу: 40 и 24, 37 и 15, 33 и 21, 29 и 16, 28 и 17, 27 и 17, 24 и 25, 19 и 14. Каждая пара — это конверсии и рентабельность соответственно.
Что видно уже на этом этапе? Точки начинают кучковаться. Большинство кампаний сбивается в одну зону — примерно 25–40 конверсий при рентабельности 14–25. Это и есть та самая «рабочая зона», в которой крутится основная масса рекламных кампаний Google со стратегией рентабельности.
Теперь добавим кампании с меньшим количеством конверсий — те, что ниже планки в 15 штук: 13 и 8, 10 и 27, 8 и 6, 8 и 12, 7 и 32.
Обратите внимание на интересную закономерность: среди мелких кампаний попадаются точки с очень высокой рентабельностью — например, 7 конверсий при ROAS 32 или 10 конверсий при 27. Штук мало, но каждая продажа приносит отличную отдачу. А есть и обратные примеры — 8 конверсий при рентабельности всего 6. Ни объёмов, ни окупаемости.
Главный вывод из этой визуализации: чем меньше конверсий генерирует кампания, тем реже она выходит за пределы нижней планки по эффективности рекламы. Точек в верхних квадрантах становится всё меньше. Это подтверждает то, о чём мы говорили раньше — без достаточного объёма данных AI-системе в Performance Max сложно стабильно попадать в нужную зону графика.
Вы можете повторить это упражнение на своём аккаунте — выгрузить данные по всем кампаниям и расставить точки на таком же графике. Визуализация покажет, где именно Вы находитесь и в какую сторону есть потенциал для движения.
Анализ нанесённых данных по квадрантам
Что нам даёт эта картинка? Если Вы смотрели предыдущий материал, то сразу увидите знакомую закономерность — как именно ведёт себя стратегия максимум конверсий в Google Ads. В этом аккаунте большинство кампаний работают именно на максимуме конверсий, хотя есть и несколько на рентабельности.
Но из-за скромных рекламных бюджетов и небольших объёмов конверсий картина получается характерная: почти все точки скучились в одном квадранте — нижнем. Именно так я и описывала поведение этой стратегии раньше. Она варится в ограниченной зоне, перемалывает одни и те же аудитории и не может вырваться дальше.
Сколько звонков и продаж я получу заказав у Вас контекстную рекламу?
Если Вы хотите масштабировать результаты, первый логичный шаг — попробовать перекочевать вправо, в соседний квадрант, где больше штук. Казалось бы, можно сначала поднять рентабельность и уже потом наращивать объёмы. Но дальше я покажу, почему в данном конкретном случае у клиента так просто это не получится.
Сначала нужно нарастить количество заказов, а уже потом — из нового квадранта — пробовать подниматься вверх по доходности. Перескочить сразу по диагонали в верхний правый угол будет накладно, потому что есть ряд ограничивающих факторов.
Да, показатели рентабельности рекламы здесь выглядят отлично — значения 37 и выше, что вполне комфортно для большинства рекламодателей. Но есть нюанс: часть конверсий, скорее всего, посчитана некорректно. Я видела в отчётах ситуации вроде 13 покупок с двух кликов — это явный сигнал, что аналитика размыта. Поэтому воспринимайте эти цифры как ориентиры для технического анализа, а не как абсолютную истину.
Анализ товаров по ценовым сегментам
Параллельно я провела ещё один анализ, который показался мне очень показательным — разбила весь ассортимент по ценовым сегментам. Получилось пять групп, хотя можно было сделать больше или меньше — я отталкивалась от общего количества товаров. На момент анализа в аккаунте было около 16 000 активных позиций, готовых к показу.
Оранжевым на графике я отметила те товары, которые принесли хотя бы одну конверсию — больше нуля. Тут стоит пояснить: если Вы знакомы с моделью атрибуции на основе данных в Google, то знаете, что она считает дробные конверсии — 0,3 покупки, 0,01 покупки.
Это так называемые лонгтейлы, которые долго «дозревают» в системе. Полностью избавиться от них практически невозможно. Но даже если учесть все товары, которые показали хоть какой-то намёк на конверсию (от 0,01 и выше), из 16 000 позиций реально конвертируется совсем небольшая доля.
О чём это говорит? Основная масса товарного ассортимента вообще не работает в рекламе. И это подтверждает одну из трёх вещей: либо кампании крутятся на очень узких бюджетах, либо у рекламодателя нет возможности тратить больше, либо это специфика стратегии назначения ставок «максимум конверсий» — она выбирает проверенные маршруты и просто не добирается до большей части каталога.
При этом в рабочем квадранте рентабельность рекламных кампаний Google выглядит привлекательно — но нужно помнить, что этот квадрант пропорционально меняет свой масштаб, как только Вы начинаете двигаться в ту или иную сторону.
По каждому из пяти ценовых сегментов я посчитала количество продаж в штуках, стоимость привлечения заказа (CPA) и фактический ROAS. Пронумеровала их от 1 до 5 и нанесла на наш график — дальше будем смотреть, как каждый сегмент распределяется по квадрантам и где скрыт потенциал для масштабирования продаж в Performance Max.
Первый сегмент: товары до 1500$
Начнём с первого ценового сегмента — товары стоимостью до 1500 долларов. Куда он попадает на нашем графике? Наносим точку: около 20 продаж за анализируемый период, стоимость привлечения заказа (CPA) — низкая, ROAS — 49 (то есть 4900% в процентном выражении).
Казалось бы, 4900% — это фантастический показатель рентабельности рекламы. И формально это правда, результат отличный. Но мы анализируем не в вакууме, а относительно других сегментов внутри того же аккаунта. И тут выясняется, что есть группы товаров, которые дают ещё более высокий ROAS.
Если нанести эту единичку на график, она окажется в нижней части квадранта — ближе к началу координат. Почему? Продаж всего 20, и хотя рентабельность достойная, по объёмам этот сегмент явно не лидер. Представьте: Вы продаёте недорогие аксессуары в интернет-магазине электроники. Они конвертируются неплохо, маржа в процентах выглядит красиво, но в абсолютных цифрах денег немного — просто, потому что чек маленький, а штук недостаточно.
Второй сегмент: товары 1500–3500$
Переходим ко второму ценовому диапазону — от 1500 до 3500 долларов. И вот здесь картина кардинально меняется. Этот сегмент принёс 90 продаж — в разы больше, чем первый. Плюс показатель ROAS занимает вторую позицию среди всех пяти групп.
На графике двоечка попадает в верхний правый квадрант — туда, где и объёмы солидные, и окупаемость радует. Это именно та зона, к которой стремится любой рекламодатель в Performance Max. Сегмент уверенно работает: средний чек достаточно высокий, чтобы генерировать ощутимый доход, и при этом спрос позволяет набирать приличное количество заказов.
Третий сегмент: товары 3500–7000$
Третий ценовой диапазон — от 3500 до 7000 долларов. Здесь 52 продажи, а рентабельность оказалась средней относительно остальных сегментов. Ни выдающаяся, ни провальная — серединка.
На графике тройка приземляется примерно по центру — не дотягивает до верхнего правого квадранта, но и в нижний левый не скатывается. Такая себе нейтральная зона. По сути, этот сегмент находится на перепутье: он может стать точкой роста для масштабирования продаж, если правильно скорректировать стратегию назначения ставок, а может так и остаться посередине, не принося ни выдающихся объёмов, ни рекордной окупаемости.
Если провести аналогию — это как сотрудник, который работает стабильно, но без огонька. Не подводит, но и не удивляет. Вопрос в том, стоит ли вкладывать дополнительный бюджет в раскачку именно этого сегмента или лучше сосредоточиться на втором, который уже доказал свою эффективность.
Четвёртый сегмент: товары 7000–15 000$
Четвёртый ценовой диапазон — от 7000 до 15 000 долларов — на графике расположился рядом с тройкой, примерно в той же центральной зоне. Ни провал, ни прорыв. Этот сегмент приносит продажи, но не выделяется ни по объёмам, ни по рентабельности рекламы в Google Ads. Он словно топчется на месте, не решаясь шагнуть ни вверх, ни вправо.
Пятый сегмент: товары от 15 000$
А вот пятый сегмент — самый дорогой, от 15 000 долларов — показал себя интересно. Если заглянуть в табличку: 41 продажа и высокая рентабельность. На графике пятёрка попадает в верхний левый квадрант — зону, где доходность на каждый заказ отличная, но самих заказов не так уж и много. Типичная ситуация для дорогих товаров: каждая продажа — «золотая», но их количество ограничено спецификой ниши и размером аудитории, готовой покупать на такие суммы.
Как перейти из первого квадранта в соседние — вверх или вправо?
Для чего я всё это показываю? Чтобы Вы увидели, за счёт каких ресурсов можно перекатиться из текущего квадранта в более выгодный. Какие сегменты станут «тягловой силой» для масштабирования рекламных кампаний Performance Max, а какие так и останутся на месте.
Начнём с единички — товары до 1500$. Она как была в нижнем квадранте, так там и остаётся. Это подтверждает то, о чём мы говорили раньше: относительно дешёвый товарный ассортимент на стратегии назначения ставок «максимум конверсий» почти всегда крутится в первом квадранте. Много штук по мелочи, но без серьёзного прорыва по доходности.
Можно ли попробовать перетащить этот сегмент в четвёртый квадрант — туда, где штук становится ещё больше, пусть и при умеренной рентабельности? В принципе, да. И вот почему: ROAS 49 (4900%) — это «низкий» показатель только относительно других сегментов внутри данного аккаунта. Но если сравнить со средними значениями по рынку Украины — это более чем достойная цифра.
Допустим, средняя окупаемость рекламных инвестиций в Вашей нише по стране — 1500–2000%. А у Вас в этом сегменте — 4900%. Значит, есть солидный запас прочности по марже. Вы можете позволить себе снизить плановую рентабельность, дать системе больше пространства для поиска покупателей — и нарастить количество заказов, не уходя в минус.
Вопрос лишь в том, нужно ли это Вашему бизнесу. Если дешёвые товары — не приоритет, а основную прибыль делает второй и пятый сегменты, то тратить бюджет на раскачку единички может быть нецелесообразно. Всё зависит от Вашей бизнес-стратегии и того, какие цели рекламы в Google Вы перед собой ставите.
В чём суть этого материала?
Главная идея — показать на примере реального аккаунта, что даже простой, схематичный анализ позволяет точно определить, насколько эффективно работает Ваша стратегия назначения ставок — будь то максимум конверсий или целевая рентабельность. Вы сможете увидеть, какие категории товаров или ценовые сегменты могут стать точкой роста, за счёт чего реально сдвинуться из текущего квадранта в более выгодный.
В моём примере я строила анализ на базе среднего чека — и это сработало. Но в Вашем случае может оказаться, что ключевую роль играет не цена, а типажирование товаров. В разбираемом аккаунте кампании частично разбиты по типу товара, а не по чеку. Для аудиторного таргетинга это прекрасное решение. Однако для движения по квадрантам эти типажи, скорее всего, придётся дробить ещё мельче — выделять подсегменты и пробовать перетянуть хотя бы один из них в нужную зону графика.
Сама идея квадрантов родилась как способ наглядно показать механику двух стратегий. Но в процессе стало понятно, что это ещё и рабочий инструмент для принятия решений — куда вкладывать бюджет, что масштабировать, а что оставить как есть.
Как работают стратегии при старте с небольших бюджетов?
Если наложить обе стратегии на наш график с квадрантами, видна принципиальная разница в траекториях движения:
Максимум конверсий (CPA) при старте с небольших бюджетов двигается примерно по нисходящей дуге. Логика такая: чем ниже цену за конверсию мы хотим получить, тем выше оказывается доход на каждый заказ — но штук при этом мало. Мы хотим платить меньше и зарабатывать больше, поэтому начальная точка — в верхнем левом углу графика. Чтобы нарастить количество заказов и сдвинуться вправо, придётся повышать допустимую CPA — то есть соглашаться на бо́льшие расходы за каждую конверсию. Но вот залезть в верхний правый квадрант (много штук и высокий доход одновременно) с помощью максимума конверсий крайне тяжело. Дуга просто не дотягивается до этой зоны.
Целевая рентабельность (ROAS) движется по обратной, восходящей дуге. Когда Вы задаёте высокое плановое значение — система сильно ограничивает себя в показах и охвате. Штук и дохода будет пропорционально меньше. Как только Вы начинаете снижать целевой ROAS — это, по сути, то же самое, что увеличивать расходную часть. Больше свободы для AI — больше показов, больше кликов, больше заказов.
Ключевой момент: восходящая дуга рентабельности способна дотянуться до верхнего правого квадранта — того самого, куда максимум конверсий почти не добирается. Система может зацепить и зону высокого дохода, и зону большого количества заказов.
Но есть нюанс. Если Ваша рентабельность рекламы в Google уже на грани адекватности — еле-еле окупается — то проскочить по этой восходящей дуге напрямую будет очень трудно.
В таком случае стоит действовать поэтапно: сначала заходите во второй квадрант (повышаете доходность на небольших объёмах), стабилизируете окупаемость рекламных инвестиций, а уже потом начинаете наращивать штуки. Это как в спорте: если Вы еле пробегаете километр, не стоит сразу записываться на марафон — сначала нарабатываете базу, потом увеличиваете дистанцию.
Какой маршрут выбрать — сначала вверх, потом вправо, или наоборот — зависит от начальных данных, с которых Вы стартуете. Универсального рецепта нет, но принцип один: определите свою текущую точку на графике и двигайтесь к золотой середине поэтапно, а не одним прыжком.
Как средний чек влияет на результаты рекламы?
Какое отношение ко всему этому имеет средний чек? Самое прямое. Именно ценовой диапазон товаров, на которые Вы делаете акцент, определяет, за счёт чего и насколько легко Вы сможете добиться нужных результатов в Performance Max.
Покажу на конкретном примере из разбираемого аккаунта. Берём кампанию, которая принесла больше всего конверсий — абсолютный лидер аккаунта. Заходим внутрь, открываем список товаров и фильтруем по конверсиям. Сначала ставим фильтр «конверсии больше нуля», чтобы увидеть полную картину — включая те самые дробные значения 0,10 или 0,20, которые насчитала модель атрибуции на основе данных.
Что видим? Из всего ассортимента кампании лишь 45 позиций хоть как-то конвертировались. И то значительная часть — это «половинки» конверсий, которые модель атрибуции раскидала между несколькими товарами в цепочке покупки.
Теперь начинаем дробить по цене. Фильтруем товары с чеком до 1500 грн. — получаем примерно 10 конверсий суммарно. Негусто. Переключаемся на диапазон от 1500 до 3500 грн. — и картина кардинально меняется. Здесь набегает 32 конверсии плюс ещё порция сверху. Это основной массив продаж кампании. А что с товарами дороже 3500 грн.? Ставим фильтр — и видим практически пустоту. Конверсий почти нет.
Вывод очевиден: средний ценовой диапазон 1500–3500 грн. делает основную выручку в этой кампании. Это и есть наша двоечка на графике — тот самый второй сегмент, который уверенно сидит в верхнем правом квадранте с хорошими объёмами и приличной рентабельностью. Топовая рекламная кампания Google генерирует результат преимущественно за счёт этого ценового коридора.
Зачем Вам это знать? Чтобы найти генератор продаж в своём аккаунте. Проделайте такой же анализ — и Вы увидите, какой ценовой сегмент тянет кампанию вперёд, а какой просто пожирает бюджет. Потому что бывает и так: определённый диапазон товаров активно расходует деньги, даёт низкую рентабельность рекламы и при этом не приносит ощутимого результата. Он буквально высасывает бюджет из эффективных сегментов.
Эту же логику можно применить не только к цене, но и к типу товара. В зависимости от того, что именно Вы продаёте и кому, результаты будут распределяться по квадрантам совершенно по-разному.
Какой-то тип товара окажется в четвёртом квадранте с большим количеством штук, другой застрянет в первом с единичными продажами. А третий может сидеть во втором квадранте — с хорошей доходностью, но малыми объёмами, — и ждать, пока Вы поможете ему перекочевать в третий, где и штук много, и окупаемость рекламных инвестиций на уровне.
Принцип квадрантов универсален: он одинаково работает и для анализа по среднему чеку, и для типажирования товарного ассортимента, и для оценки отдельных категорий. Главное — найти свою точку на графике и понять, в какую сторону двигаться.
Как лучше перейти на рентабельность и какое значение выставить?
Собственно, почему я решила подготовить этот материал с разбором на реальном примере? Потому что один из самых частых вопросов звучит именно так: «Как правильно перейти на рентабельность и какое значение задать?» И здесь я хочу чётко проговорить позицию, которую подтвердила на десятках аккаунтов.
Допустим, Ваша кампания на максимуме конверсий показывает фактический ROAS 36 (то есть 3600%). Кажется логичным при переходе на целевую рентабельность выставить те же 36 или даже чуть выше. Так вот — в этом нет абсолютно никакого смысла. И вот почему.
36 — это средневзвешенное число, которое Вы видите по факту. Система достигла его в условиях максимума конверсий, где действуют совсем другие механики таргетирования. Если Вы переключитесь на рентабельность и зададите ту же цифру, произойдёт одно из двух: либо Вы останетесь ровно в той же точке графика (и тогда зачем вообще переходили?), либо — что случается чаще — откатитесь назад. Количество заказов просядет, потому что алгоритму придётся искать конверсии строго в рамках завышенного плана.
Помните наш принцип квадрантов? Весь смысл перехода на стратегию целевой рентабельности в Performance Max — получить возможность охватить больше квадрантов, масштабироваться с выгодой. Но для этого плановое значение нужно занижать относительно факта, а не копировать его.
Есть специалисты, которые рекомендуют ещё более агрессивный подход: после максимума конверсий взять фактический ROAS и накинуть сверху процентов 20–30. Мол, так система будет стремиться к более высокой планке. На практике для этого Вам пришлось бы в разы поднять рекламный бюджет кампании, чтобы сохранить хоть какое-то адекватное соотношение.
Кампания после такого манёвра будет адаптироваться значительно дольше обычного — система начнёт просчитывать, как вообще достичь такой цифры, и пока она думает, Вы откатываетесь на несколько шагов назад. Критично ли это? Нет, не смертельно. Но штуки в первые периоды упадут ощутимо, а доход может оказаться непропорционально низким.
Конкретные проценты, на которые стоит занижать плановое значение, я здесь намеренно не озвучиваю. Не из вредности — а потому что эта цифра зависит от ниши, бюджета, накопленной аналитики и ещё десятка факторов. Каждый раз, когда я называю конкретное число в публичном пространстве, оно начинает жить своей жизнью: кто-то перемотал, недослушал, применил к совершенно другому проекту — и получил обратный результат. Если хотите точную цифру под Ваш аккаунт — приходите на консультацию, подберём индивидуально.
Кстати, эту же проблему фиксируют и сами гуглеры на зарубежных ресурсах: после перехода на Target ROAS клиенты массово жалуются на проседание результатов. И это неудивительно — Google не публикует внятного мануала о том, как именно определить правильное значение плановой рентабельности. Что пишет Google? «Задайте достаточный бюджет и дайте системе время обучиться». Сколько времени? В одном мануале — неделю, в другом — четыре, в третьем — шесть, в четвёртом — двенадцать. Единого стандарта нет.
По сути, Google предлагает: дайте деньги и ждите. Для проектов с выделенным тестовым бюджетом — почему нет, можно попробовать. Но результат — 50 на 50. Я видела случаи, когда клиенты сливали по 10 000 долларов на такое «обучение» и не получали ничего. А кто-то при значительно меньших затратах выходил на отличные показатели. Раз на раз не приходится.
Поэтому главный вывод: не назначайте целевую рентабельность в Google Ads равной фактическому показателю или выше него. Особенно если факт и так на космическом уровне вроде 3600%. Такие высокие цифры — частично заслуга самой механики максимума конверсий, которая выжимает рентабельность рекламных кампаний за счёт работы в узком, проверенном коридоре. Переносить этот показатель один в один на рентабельность — значит заведомо загнать систему в тупик.
Как провести тест перехода на рентабельность?
Переходить на целевую рентабельность лучше не рубильником на всю кампанию, а через тест на отдельном ассортименте — том, где это сделать проще и безболезненнее всего.
Разберём на нашем примере. Топовая кампания аккаунта — 73 конверсии, шикарная рентабельность, уверенное попадание в верхний квадрант графика. Звучит отлично, но, если заглянуть внутрь и посмотреть на распределение показов — картина не такая радужная. Из 2000 товарных позиций в кампании основной объём показов забирают буквально 6–10 товаров. Именно они получают десятки тысяч импрешнов, пока остальные еле дышат.
Возьмите любую позицию с 483 показами за месяц и разделите на 30 дней — получите 16 показов в сутки. Много ли продаж Вы с этого получите? Почти наверняка — ноль. Так вот, именно эти «спящие» товары — идеальные кандидаты для теста. Переключение стратегии на них не нанесёт никакого ущерба аккаунту, потому что они и так практически не работают.
Как подготовить тест:
Проанализируйте товары по типажам и ценовым диапазонам, используя логику квадрантов — определите, какой тип товара попадает в какую зону графика.
Скомбинируйте тип товара с ценовым диапазоном, потому что стратегия назначения ставок на рентабельности всегда соотносит свои ставки со средним чеком — он напрямую участвует в расчётах системы.
На бюджетных товарах плановую рентабельность обычно завышают — система и так найдёт дешёвые конверсии. А на дорогих позициях её специально занижают, чтобы дать им приоритет в показах: высокий чек позволяет потратить больше на привлечение покупателя, там есть зазор в стоимости конверсии.
Запустите тест на выбранном сегменте и наблюдайте за результатами, вместо того чтобы просто переключать рубильник на всей кампании разом.
Разница в стратегиях: «целевая рентабельность» vs «максимум конверсий»
Целевая рентабельность кардинально отличается от максимума конверсий именно масштабом возможностей. Максимум конверсий работает в узком коридоре — помните нашу нисходящую дугу? А рентабельность может гулять по всем квадрантам графика.
Насколько выгодными окажутся точки приземления — зависит от накопленной статистики: что продавалось чаще, какой сегмент давал лучшую отдачу, какие аудитории конвертировались. Причём AI внутри Performance Max анализирует эту картину в сотни раз детальнее, чем мы можем сделать вручную — он видит такой объём данных, что, если бы мы попытались всё это нарисовать на графике, там не осталось бы ни одного белого пятна.
Можно ли просто взять и переключить рубильник в существующей кампании? Технически — да. Но скорее всего результат Вас разочарует. Особенно если учесть, что даже на максимуме конверсий соотношение бюджета и CPA в этом аккаунте не идеальное — 280 грн. бюджета при CPA 519 грн.
Дело в том, что максимум конверсий очень чувствителен к пропорции между размером бюджета и ценой за конверсию в Google Ads. Хотите нарастить количество заказов — недостаточно просто поднять допустимую CPA. Нужно параллельно увеличивать расходную часть.
На стартовых бюджетах в 8–10 долларов стратегия находит дешёвые конверсии в определённом ценовом коридоре. Но стоит выйти за его пределы — и цена за конверсию умножается на 2–2,5. Вместо 10 долларов Вы платите 20–25 за каждый заказ.
Именно поэтому одни рекламодатели ругают максимум конверсий и хвалят рентабельность, а другие — ровно наоборот. Универсального ответа нет. Чтобы понять, какая стратегия назначения ставок в Performance Max подойдёт именно Вам, нужно садиться, разбирать аккаунт и смотреть конкретные цифры.
Советы данному рекламодателю
Что я рекомендую сделать в этом конкретном случае? Провести более глубокий анализ по квадрантам, выходя за рамки того, что я показала. Вы знаете свои кампании лучше меня — как настраивали, в какой последовательности вносили изменения, какой товарный ассортимент сидит в каждой кампании. Используйте это знание.
Как минимум стоит построить ещё один квадрант — в разрезе типов товаров отдельно, а затем наложить типажирование на ценовые диапазоны. Потому что одно дело анализировать просто по чеку, и совсем другое — увидеть, как конкретный тип товара в конкретном ценовом коридоре распределяется по зонам графика.
У меня, к сожалению, нет возможности сидеть часами над каждым аккаунтом и выводить все эти таблички — когда глаз набит, ты видишь эту картину в голове за секунды. Но чтобы передать это визуально, нужны дополнительные операции. Вы можете их сделать самостоятельно. Посмотрите, за счёт чего реально масштабироваться: при каких комбинациях рентабельности и цены за конверсию что-то работает лучше, а что буксует.
В этом аккаунте есть кампании, которые уже работают на рентабельности. Давайте заглянем в одну из них — maximize conversion value (максимальная ценность конверсий).
Проверяем историю изменений за 30 дней: стратегию назначения ставок не меняли, корректировали только бюджет. То есть кампания стабильно работает на одной стратегии уже какое-то время — просто бюджет постепенно повышался. Это хороший знак для анализа.
Что видно сразу? Расходы и стоимость привлечения заказа (CPA) здесь значительно выше, чем в кампаниях на максимуме конверсий. Но при этом рентабельность не проседает критически — держится на достойном уровне. Почему? Смотрим на товары внутри кампании, и ответ становится очевидным: средний чек здесь ощутимо выше. Даже невооружённым глазом видно, что основной объём конверсий приходится на позиции стоимостью от 3500 до 7500 грн., а местами подтягивается и более дорогой сегмент.
Кампания работает без ограничения по рентабельности — и при этом выдаёт высокие показатели ROAS. Откуда такие результаты? Причин несколько:
Во-первых, в аккаунте уже накоплено достаточно аналитики и статистики с высокой рентабельностью, поэтому переход с максимума конверсий на другую стратегию Google Ads прошёл относительно гладко.
Во-вторых, бюджет кампании хорошо соотносится с ценовым диапазоном товаров — помните, мы говорили, что средний чек напрямую участвует во всех расчётах системы.
Но есть и подводные камни. В кампании 5000 товарных позиций, и распределение показов среди них крайне неравномерное — знакомая картина. И вот что важно: высокая рентабельность здесь достигается не за счёт эффективного таргетирования, а скорее за счёт того, что чек товара просто выше затратной части. Это не плюс кампании — это, скорее, её слабое место.
Покажу на примере. Система рисует конверсию стоимостью 809 грн., но фактически это 0,65 конверсии по модели атрибуции на основе данных. Это может означать, что реальная продажа была одна, но её ценность — не 809 грн., а, допустим, 1336 грн. Если пересчитать: 13 000 грн. дохода делим на 1336 грн. — получаем ROAS 9,7, а не 13,99, как показывает отчёт.
Разница — почти в полтора раза. И это системная проблема модели атрибуции на основе данных: она дробит конверсии на десятые и сотые, размазывает их по товарам — и в итоге аналитика рекламного аккаунта оказывается искажённой.
В одной из позиций я вообще отминусовала 13 конверсий, потому что с двух кликов якобы произошло 13 покупок. Либо один человек заказал 13 раз (что маловероятно), либо это артефакт системы. В любом случае — это не статистически значимое наблюдение, и строить на нём выводы нельзя.
Вот такая реальность работы с Performance Max: красивые цифры в отчётах не всегда означают реальную эффективность. Прежде чем принимать решения о смене стратегии или масштабировании рекламных кампаний Google, потратьте время на то, чтобы разобраться — что стоит за этими цифрами на самом деле.
Анализ изменений, которые клиент вносил в кампании
Вам нужно научиться видеть эту картину целиком и определять, за счёт чего двигаться дальше. Стратегия целевой рентабельности здесь работает — она справляется со своей задачей. Если попробовать переключиться на максимум конверсий, скорее всего удастся снизить стоимость привлечения заказа (CPA), но количество конверсий в штуках точно просядет.
Чтобы определить, какое значение рентабельности выставить, нужно проанализировать средние показатели ROAS по всем кампаниям аккаунта и попробовать немного занизить плановое значение. Насколько именно занизить — в процентах озвучивать не буду, потому что для каждого аккаунта это индивидуальная история. Нужно тестировать, играть с цифрами и смотреть на реакцию системы.
В аккаунте есть кампания с плановой рентабельностью 1300%. Давайте посмотрим, что с ней происходит. На первый взгляд — она отрабатывает не очень активно. Клиент пытается наращивать трафик, но результаты скромные.
Смотрим историю изменений. Стратегию назначения ставок не меняли — корректировали только бюджет. Вот хронология: бюджет подняли до 168 грн., до этого было 140 грн. И вот здесь кроется главная проблема — на такие высокие значения рентабельности это катастрофически маленький бюджет. Кампания просто не может развернуться.
Дальше смотрим по датам. 30 мая — ROAS немного снизилась. 10 июля — применили какие-то фильтры, скорее всего исключили часть товаров. Логика понятная: если убрать часть ассортимента, то оставшимся позициям достанется чуть больше бюджета и они начнут конвертить активнее. 18 июля — бюджет урезали до 77 грн. в день.
Вот этот подход — постоянно резать бюджет — одинаково плохо работает и на максимуме конверсий, и на целевой рентабельности в Performance Max. Пока Вы топчетесь на таких низких бюджетах, ничего не сдвинется. Вы хотите вытягивать 1000% ROAS, но при этом не можете обеспечить кампании даже достаточное количество кликов. Да, цифры в отчётах выглядят привлекательно — рентабельность красивая, CPA вроде бы терпимая. Но Вы просто не даёте кампании возможности вырасти.
Почему маленький бюджет убивает результат? Тут важно понимать ещё один технический момент. Если покопаться в настройках рекламной кампании Google, Вы найдёте параметр «метод распределения бюджета». В данном случае он стоит на «равномерном». А равномерное распределение при бюджете 170 грн. в день — это рецепт стагнации. Система размазывает эти копейки тонким слоем по всему дню и просто не может набрать достаточный объём данных для обучения.
Посмотрим на дополнительные метрики. Средняя цена за клик — около 3 грн. Когда бюджет увеличили, CPC не выросла, а даже немного снизилась. На первый взгляд — хорошо, трафик подешевел. Но на практике это может быть сигналом, что трафик пошёл не совсем туда, куда нужно — система нашла более дешёвые, но менее целевые клики. Продаж мало, поэтому картинка выглядит привлекательнее, чем есть на самом деле. Отчёт показывает CPA 286 грн., но, если зайти в разбивку по товарам — реальная стоимость конверсии оказывается значительно выше.
Суть от этого не меняется: без адекватного бюджета даже самая правильная стратегия назначения ставок не раскроет свой потенциал. Это как пытаться разогнать спортивный автомобиль, заливая в бак по два литра бензина — двигатель может быть мощным, но ехать ему не на чем.
Выводы по анализу проекта
Подведём итоги. Вот основные принципы, которые стоит вынести из этого разбора. Тестируйте переход на целевую рентабельность на тех товарах, которые не являются основой Ваших работающих кампаний. Берите то, что и так еле дышит в рекламном аккаунте Google — позиции с минимальными показами, мизерными конверсиями.
На них Вы ничего не потеряете, зато получите реальные данные о том, как стратегия ведёт себя в Вашей нише. Набили руку на «спящем» ассортименте — можно пробовать перекочёвывать на более активные сегменты.
Стратегия целевой рентабельности в Performance Max требует большего бюджета — это факт, с которым нужно смириться. Расходы вырастут. Увеличение допустимой CPA тоже предполагает рост затрат. Но здесь есть важный нюанс.
Максимум конверсий мыслит в категориях расходов немного иначе — он может зафиксироваться на определённом уровне CPA и дальше не двигаться. И вот типичная ошибка: рекламодатель видит, что кампания делает конверсии ниже целевой CPA, и думает — «подниму CPA, система начнёт приносить больше заказов». Но при этом не увеличивает бюджет.
Так не работает. Если Вы повышаете допустимую стоимость конверсии, но не наращиваете расходную часть, Вы не говорите системе «трать больше и ищи новых покупателей». Вы просто расширяете рамку, внутри которой ничего не меняется.
Чтобы двигаться вперёд по нашему графику, нужно выходить в новые аукционы. Новые аукционы — это новые показы. А новые показы — это всегда рост расходов. Вопрос лишь в том, как именно Вы обеспечите это увеличение. Вариантов несколько:
Исключить неэффективные товары через фильтры, чтобы бюджет перераспределился на перспективный ассортимент;
Просто увеличить ежедневный бюджет кампании;
Снизить плановое значение рентабельности, дав системе больше свободы для поиска покупателей;
Пропорционально поднять допустимую CPA вместе с бюджетом, чтобы нарастить объём закупаемого трафика;
Какой путь выбрать — зависит от Вашей конкретной ситуации и возможностей.
И последнее, что хочу сказать. Не существует идеальных значений рентабельности, CPA или бюджета, которые работали бы универсально — для Украины, для Европы, для кого угодно. Их просто нет. Каждый рекламный аккаунт индивидуален, как бы банально это ни звучало.
И индивидуален он не потому, что так принято говорить, а потому, что AI внутри Performance Max учится именно на Вашей аналитике. Он строит свои графики, свои модели распределения, свои уникальные паттерны поведения — под Ваш ассортимент, Ваших покупателей, Ваш рынок.
В этом, собственно, и заключается главное преимущество Performance Max, о котором говорит сам Google: искусственный интеллект адаптируется под каждого рекламодателя и помогает достигать тех результатов, к которым Вы стремитесь. Но только если Вы готовы тестировать, пробовать и не бояться ошибок.
