Всем привет! Меня зовут Яна Ляшенко, я логист Google. Я занимаюсь доставкой целевой аудитории в бизнес с необходимыми параметрами. Помогаю масштабировать ваши онлайн-продажи с помощью тех же AI-инструментов рекламы Google.
Анонс кейса, о котором пойдет речь в видео
В сегодняшнем видео я покажу вам недавний кейс команды. Я бы назвал его так: это был большой пробел в моей жизни, потому что в этом проекте продукт отличается от подобных крупных клиентов того же типа. У нас здесь очень сборная деревня из всего. У нас есть товары для дома, для кухни, для автомобилей. Словом, у нас на сайте много чего есть. Возможно, по некоторым товарам он отличается от тех кейсов, которые у нас там есть на большое количество, сотни продаж. Я думаю, что мы доведем этого клиента до сотен продаж в день, от сотен продаж в день. Но именно с этим аккаунтом нам приходится много возиться. В чем же проблема? Мне кажется, что здесь наложилось несколько факторов, о которых я расскажу далее.
Послушайте, я не собираюсь показывать вам все нюансы настройки рекламной кампании, ее структуру, продукты, стратегии торгов и так далее. Давайте будем честными, верно? Я понимаю, что некоторым не нравится, когда я просто показываю дело, хвастаюсь им, рассказываю что-то туманное. Скажем так: те, кто компетентен в том, что я говорю, все равно это услышат, но рассказать, дать готовую табличку — извините, пожалуйста, это наше время, команды, всех людей, которые над этим работают, деньги и время клиента, его терпение и так далее. Наши нервы, потому что я действительно скоро поседею с этим Google.
Сколько звонков и продаж я получу заказав у Вас контекстную рекламу?
Здесь я показываю период, который немного длиннее, чем период, когда мы начали поддержку, наша поддержка началась 20-го числа. Я смотрю на CRM, это 28 августа, 27 или около того. Это примерно этот период времени. Я перезагружу страницу, чтобы вы могли убедиться, что цифры здесь не поддельные. Потому что здесь говорится, например, что мы меняем средний CPC. Они также говорят нам, что кто-то пишет, рисует или что-то еще происходит. Если мы переключимся на кампанию, цифры будут такими же.
Вот почему я назвал этот случай «Большой пробел в моей жизни». Потому что это было невероятно сложно. Этот период времени, когда мы стабилизировались, — я не уверен до конца, что он будет потрясающим, потому что здесь действительно много испытаний. Бюджет не очень большой. Продуктов не так много. На самом деле было проведено множество испытаний. Некоторые из них эффективны, некоторые — нет.
Здесь вы можете увидеть не очень хорошие цифры — 50-60 грн за продажу. Но есть возможность подняться до 21, и цена за конверсию будет дороже. Мы, так сказать, поднимаемся. Надеюсь, что эта динамика сохранится, потому что продаж было действительно, вроде бы, много, но цена за конверсию довольно дорогая. И это было самым проблемным моментом. Как только мы начали…
Помните, в одной из своих статей я рассказывал о том, что масштабирование перформанса должно быть несложным и достаточно простым. Потому что вы либо накапливаете полезную аналитику, а потом начинаете увеличивать бюджеты. Либо сразу учите перформансы работать по определенным ограниченным ставкам. Здесь мы имеем рентабельность и стоимость конверсии соответственно. Они переплетаются в разных сегментах, типах продуктов и так далее. Все они персонализированы, все они разные.
Проблема с получением стабильной цены за конверсию
Так что же у нас тут получается? В чем здесь с этим проблема? В том что очень трудно было получать стабильную стоимость цены за конверсию. То есть, видно что и до периода саппортинга, вот здесь видно, что это прям не реально, не адекватно. Вы видите какие здесь прострелы в цене за конверсию. Вроде бы то же самое, товарный ассортимент тот же, мы прокручиваем то же самое. Вроде бы все окей. И оно совсем как-то по-другому работает. Здесь так же. Смотрите. Выход, вроде пошло стабилизироваться, вроде все прекрасно. 129 грн, 20,88 этих конверсий.
Тут прострелы по цене за конверсию и дальше начинается просто стухание перформансов. Стухание — это когда они вот набирают обороты и потом просто падают.
Давайте так, здесь часть была компании все же порезана по бюджету, потому что это все равно очень дорого. Цены за конверсию растут и цена за конверсию имеет прямую корреляцию. Это не ОК, учитывая что мы знаем тематику ниши, то она должна быть значительно меньше. Потом, когда мы начинаем их подрезать, оставляем какие-то более-менее эффективные тесты которые также надо оптимизировать в цене за конверсии — они стухают в показах. Вот этот промежуток времени, вот тут он, видите — это пропасть в моей жизни — вообще очень трудно было что-то сделать с этими перформансами такое, что они просто пошли в показы.
Я понимаю что здесь, возможно, 20 сентября наложились переделки самого Гугла. Эти все баги, которые были. Неадекватные сливы бюджета были. Не в этом аккаунте, а по разным аккаунтам, если смотреть. Вот видите, здесь 1500. Может быть все. Все это могло просто наложиться друг на друга. Но, как вариант, здесь также не удавалось стабилизировать цену за конверсию и, слава тебе Господи, у нас хоть тут начался просвет.
Сложность в проведении тестов
Проблема основная в чем здесь заключается? В том что очень много тестов проводится. Реально объективно здесь очень много тестов проводится. Здесь даже то что вы видите очень большую аналитику, здесь даже цены за конверсию стали немножко лучше. То есть я вам показываю общую динамику в эффективные/не эффективные периоды.
Эти все тесты невероятно сложные. Сложность их заключается в том, что на большие бюджеты ты не можешь себе этого позволить, потому что объективная система перерасходует средства и не дает результаты. Тесты различных вариативностей также не дают результата. Здесь проведено достаточно для этого бюджета, для этого товара, для этих KPI — это достаточно большое количество тестов. Поэтому здесь протестирована разная структура, разная комбинация. Многое было протестировано для того чтобы просто выйти на какой-то результат.
Результат проведенной работы
У нас получается какая картинка? Сейчас плюс-минус в перформансах остается такая относительно нестабильная структура. Она у нас временная. Мы сейчас попробуем выровнять результат на который мы вышли в штуках конверсий. Потому что, если здесь посмотреть у нас здесь трафика объективно больше, конверсий меньше. А здесь трафик, вроде бы, в достаточно неплохую корреляцию идет.
То есть, он плюс-минус ровненько идет, это говорит о достаточно неплохом коэффициенте конверсий. То есть, наконец, нащупан коэффициент конверсий, который относительно неплохой. Видно здесь — коэффициент конверсий был достаточно неплохой на фоне небольшого количества кликов в период когда клиент саппортировался, но там цена за конверсию также стреляла за счет затрат. То есть там дороже цена за клик, затраты были выше.
Сколько звонков и продаж я получу заказав у Вас контекстную рекламу?
Здесь вот также коэффициент конверсии. Да, он по плинтусу идет 1,56%. Это минималка, которую можно позволить. И здесь конверсии, здесь вроде было больше их, но коэффициент конверсии очень сильно поплыл, и наконец он начинает относительно выравниваться у нас. Оно стабилизируется в каких-то этих пределах/рамках, что меня достаточно радует. Я надеюсь что мы дальше закрепим этот результат и пойдем на масштабирование, потому что важно найти точку опоры в рекламном аккаунте.
Распределение товаров в рекламной кампании
Точка опоры в нашем контексте — это сейчас достаточно очень комбинированная структура, которая состоит, во-первых, из частично рекламных кампаний по моему квадранту распределению товаров. Это классический SWOT-анализ, возможно вы на менеджменте изучали, когда получали высшее образование. В менеджменте, как правило, есть SWOT-анализ: это дохлые собаки, дойные коровы, звездочки, у меня это нулевки (последняя крайняя категория). Такое вот разделение. У меня даже одна кампания называется «Собаки», как бы это не странно звучало, но «собаки» довольно неплохо еще делают. Поэтому не всегда товары, которые супер дорогие, супер критичные… В предыдущих тестах они были супер дорогими, потому что их бы не назвали собаками, они вообще отдавали мало результата, потому что не давали конверсий. Они сейчас входят в топ по всему аккаунту, в топ-три рекламных кампаний, которые дают конверсии.
Второй вариант разделения товаров
И вторая комбинированная структура — это немножко по-другому у нас загрегованная история. Есть еще такое разделение товаров, как те же самые бестселлеры, мидлтейлы и лонгтейлы. Они делятся в зависимости от количества конверсий за определенные периоды, еще по каким-то опосредованным показателям. То есть, это история такая относительно плавающая, так же как собаки и другая история. Сейчас это комбинированная какая-то структура, которая остается.
Улучшение ситуации в последние 14 дней
Если посмотреть последние 14 дней — ситуация значительно улучшается Это выглядит довольно дорого. Согласна, потому что я беру 14 дней. Много тестов здесь еще осталось, много тестов, возможно, сейчас будем полностью исключать.
Даже по тем же собакам цена за конверсию немного снизилась, по лонгтейлам также. Хотя и конверсий недостаточно много. Есть у нас топовая рекламная кампания, она достаточно дорогая, ее надо пробовать также стабилизировать. Но эта вся аналитика вырисовывается на фоне этого всего невероятного количества тестов, которые здесь были.
Показатель покупок за 30 дней
То есть, за 30 дней у нас 333 конверсии. Эти все конверсии — это покупки, покупки. Сейчас можно сделать раскладку там просто у меня много конверсий еще микроконверсий, которыми мы не пользуемся. Это покупка, вот она — покупка, покупка, покупка.
И тут можно в самом конце неверующим вот покупка, эти все конверсии они все покупочные. То есть, это ничего там не придумано, не доработано, не переделано, что-то типа такого.
Микроконверсии мы просто используем не для оптимизации, а для (это, например, add_to_cart тот самый) оценки критериев входящих, пороговых качества трафика. Когда у нас трафик идет, а конверсии мы не видим. Они помогают оценить более адекватно таймлаг между датой клика и датой конверсии, которую мы получаем. Это для этого оно используется, более для аналитики.
В чем проблема «пропасти»
Тестов реально много. Возможно, именно проблема в том, что мы эту пропасть никак не могли проскочить и она прям очень какая-то была нестабильная, нестандартная. Возможно, проблема этой пропасти именно и заключается в том, что проблема именно в количестве этих тестов. Потому что подход, который здесь применялся, более подходит для крупных проектов, которые имеют от сотни продаж в день. А здесь их меньше. Возможно, это также было этим нюансом, потому что, все-таки, структура которая применяется, она хоть и поочередно запускалась, она оптимизировалась и прочее. Но все-таки есть вот эти границы, которые более подходят для крупных проектов, а не для мелких. Потому что в крупных проектах также это не просто — раз-два и увеличил бюджет и он масштабируется. Там также съедается рентабельность, там также есть товары с неправильной структурой, там также есть товары которые полностью не функционируют, которые функционируют и прочее.
Выводы
Очень интересный вот проект, реально он очень сложный в плане этих всех тестов, performance очень неактивно реагирует на эту всю картинку. Это прям невероятное количество просто анализа. По истории изменений, кажется, вообще так мало этих изменений. Можно было их сделать больше, а нет — не на чем, объемов той аналитики, которая бы позволила быстрее что-то менять. То есть, как можно сказать? Оно комбинировано с техническими затестами, с тестом переработки ремаркетинга, с тестом переработки конверсии, тестирование модели атрибуции, окна этих конверсий, структуры и прочее. То есть, результат того, что немного оно начало выравниваться — это результат этой всей комбинированной истории. Можно назвать ее кашей, на самом деле — это куча тестов, слитых. Сейчас мы смотрим на эту картинку в общем, но прям реально видно, что эта полоса оранжевая cost за conversion, она прям не на три дня, а уже на большее и имеет динамику к снижению. Что очень меня радует.
Даже если я сейчас возьму первое и просто возьмем недельку, чтобы была видна динамика. Реально эта цена за конверсию — ей было настолько трудно. То есть, как будто конверсии наращиваешь, а они прямую корреляцию затрат, Google все больше тратил.
Мне кажется, что все оно одно на другое накладывается, эти все изменения в AIшке, все эти изменения которые Google делает, их баги. Им надо позаботиться о том, чтобы они все-таки оставляли квалифицированные кадры у себя на работе, а не так — раз-два не хочешь, иди увольняйся. Раньше они гонялись за этими кадрами, сейчас они как-то опосредованно к ним относятся. Возможно, им код этой AIшки пишет тот Гемини их. Я не знаю, Джемини/Гемени, как кто называет. Понятия не имею. Но реально иногда приходится впахиваться в каком-то небольшом аккаунте, в котором не так уж и много этих продаж, но реально иногда кажется, что это невероятное количество работы.
То есть, это не просто запустил одну РКшку и она погнала. С этими несколькими РКшками пришел клиент. Мы 27-28-го августа стартуем. Клиент пришел с каким-то там не очень прикольным результатом. Здесь, например, видно.
По отзывам на своей YouTube вы можете мне написать это совпадение, это сезонность, или еще что-то типа такого. Даже если сезонность. Сейчас лампочки аккумуляторные не так классно валятся, как в это было во время обстрелов. Поэтому, ребята, здесь это не работает. Генераторов здесь тоже нет. Это реально просто результат очень большой работы людей, которые здесь впахивались. Это куча работы просто тупо анализа. Это все результаты кропотливой работы специалистов.
Вот такой самовосхваляющий кейс. Может кому-то понравится, кому-то не понравится, но с гордостью выложу его на YouTube канал. Пусть будет.
