Привіт! Мене звати Яна Ляшенко, я Google-логіст. Якщо говорити дуже просто — я займаюся залученням потрібного трафіку для бізнесу: не «людей взагалі», а з конкретними параметрами, які заздалегідь узгоджені з клієнтом.
Сьогодні розбираємо свіжий кейс. Ринок — США, ніша — автозапчастини (умовно, туди її найпростіше віднести). Подивимося, що реально можна досягти за перший місяць роботи та чому PPC у США в таких тематиках запускається зовсім не так гладко, як хотілося б.
Запуск PPC у США: як працюємо з проєктом у перший місяць
Скажу відразу, щоб потім не було розчарувань: чекати блискучих цифр у перший місяць не варто. Є ніші, де сама оптимізація займає від 60 до 90 календарних днів — і це не тому, що фахівець повільно працює. Це Google так розтягує процес навчання алгоритмів.
Логіка роботи виглядає приблизно так:
- Запускаємося і збираємо перші аналітичні дані.
- Дивимося, чи відповідає вона KPI проєкту чи ні.
- Здійснюємо перший пробний запуск трафіку — невеликий.
- Оцінюємо результат і робимо другий, вже серйозніший.
«Простріл» трафіку — це коли ми свідомо забезпечуємо істотне зростання обсягу й спостерігаємо, чи втримається коефіцієнт конверсії на колишньому рівні. Утримується — чудово, можна масштабуватися далі. Впав — значить, аналітики алгоритму поки що не вистачає.
Важливо: перший місяць — це не про рекорди за ROAS. Це про збір даних, на яких потім будується масштабування. Проєкт, який «вистрілив» на другому тижні, найчастіше просто потрапив на вдалу статистику, а не вийшов на стабільний результат.
До речі, сам місяць зручно розділяти на два періоди — до «вистрілу» і після. На графіку ця межа зазвичай помітна неозброєним оком: кліки різко йдуть вгору. Далі на скріншотах я покажу все детально.
І ще один момент, раз вже ми аналізуємо запуск PPC у США на реальних цифрах. Як конверсії я беру саме purchase — покупки, а не надіслані форми чи кліки на кнопку. Просто щоб не виникало питань: кейси в ніші вміють «домальовувати», підправивши код на сторінці. Тому я перезавантажую сторінку прямо під час розбору, і лише потім переходжу в Overview.
Аналіз рекламної кампанії
Що ми маємо на старті? Рекламний акаунт розгортався довго. Хоча перші показники виглядали, чесно кажучи, шикарно: ROAS 2463%, потім 1800%, далі 593%, 715%, 1000%.
Гарно? Так. Стабільно? Зовсім ні.
Сайт клієнта на Shopify — і це окрема історія. На Shopify майже завжди є певна нестабільність у цифрах, і пов’язана вона не з рекламою, а з фіксацією конверсій. Дані підтягуються некоректно через різні джерела та методи оплати. Той самий Shopify Payments регулярно підкидає сюрпризи.
Чому це негативно впливає на рекламний акаунт, а не залишається просто «неточностю у звітах»? Тому що автоматика працює на основі зворотного зв’язку. Не отримала фідбек щодо поведінки покупця — починає змінювати формати таргетингу на свої. І далі доводиться вручну повертати її до початкового варіанту, на який ми її спочатку налаштовували.
Порада! Перевіряйте правильність передачі конверсій, перш ніж оцінювати результат кампаній. Половина «поганих» акаунтів насправді не є поганими — у них просто витікає аналітика, і алгоритм навчається на неповних даних.
Якщо дивитися на purchase ROAS, картина була цілком задовільною. Візьмемо період до нашої серйозної спроби пробити трафік — приблизно з 26 січня по 25 лютого. Що бачимо:
- загальна рентабельність — 565%;
- кількість конверсій — 27 штук.
Рентабельність хороша. А ось обсяг — замалий. Для того трафіку, який ми вже накручували, 27 конверсій за період — це скромно.
І тут варто чесно визнати одну річ, адже PPC-реклама в США прощає далеко не все. Перше тестування трафіку в цей період ми провели трохи зарано. Коефіцієнт конверсії на той момент ще не досяг рівня, при якому масштабування відбувається безболісно. Хотілося швидше показати результат — і рішення виявилося передчасним.
Аналіз показника Conversion rate
Переходимо до conversion rate — і ось тут картина вже не така приємна. Показник не втримався на тому рівні, на якому мав би.
Невеликий орієнтир для розуміння. 1,5% — це умовний мінімальний поріг, нижче якого в рекламному акаунті опускатися небажано. Хоча буває й 0,3%, і 0,6% — але це вже історія дорогих ніш. Меблі, наприклад. Там висока вартість покупки та дуже довгий цикл прийняття рішення: людина місяць обирає диван, порівнює, радиться з дружиною, відкладає вкладку. Для такої тематики низький коефіцієнт конверсії — норма. У нас же ніша інша, і наш conversion rate балансує буквально на межі.
Проміжок, який видно на графіку, — це якраз перший міні-пробіг за трафіком. Навіщо він взагалі потрібен? Щоб перевірити просту гіпотезу: чи зможемо ми отримати більше конверсій за того коефіцієнта, який уже є.
Логіка така. У сайту та поточного трафіку є певний сформований коефіцієнт конверсії. Ми наливаємо більше того самого трафіку й дивимося, що відбувається. По суті, це тест на зрілість алгоритму: чи зібрала автоматика достатньо даних для масштабування, чи поки що ні.
У нішах, де ROAS вже виглядає пристойно, статистику варто збирати швидко й наполегливо. Інакше ви й надалі сидітимете на 20 конверсіях на місяць, гадаючи — це реальний результат чи випадковий збіг. Без обсягу дані просто не стануть статистично значущими.
Фактично коефіцієнт не втримався. Трафіку стало помітно більше — насамперед тому, що в аукціон вийшло набагато більше товарів, і значна частина асортименту стала прибутковою.
До речі, у прострілів є ще один корисний побічний ефект. Вони показують, наскільки жорсткі або, навпаки, слабкі стратегії ставок ми виставили під конкретний аукціон. Це те, чого не побачиш у простих звітах під час налаштування PPC для e-Commerce у США — потрібен реальний стрес-тест за обсягом.
Що в підсумку за цифрами:
- отримали 28 конверсій — зростання всього на 14 штук;
- рентабельність знизилася приблизно на 200 пунктів;
- conversion rate в якийсь момент зріс на 0,32%.
ROAS за останні 7 днів впав. Можливо, трохи підтягнеться — запізнілі конверсії все ще дозаписуються, таке трапляється регулярно. А ось зростання conversion rate, нехай і невелике, свідчить про важливе: якість трафіку в порядку. З високою ймовірністю рентабельність знизилася не через погані кліки, а просто тому, що в покази потрапило більше товарів.
Самостійна перевірка обраної стратегії
Як це перевірити самостійно? Ви легко зможете повторити такий аналіз у своєму обліковому записі, нічого складного там немає.
Переходимо до звіту щодо шопінг-продуктів і працюємо з item ID. Далі встановлюємо фільтри:
- Конверсії — менше одиниці. Тут є застереження: у мене модель атрибуції «останній клік», тому половинчастих конверсій немає. У вас модель може бути іншою — орієнтуйтеся на свою ситуацію.
- Витрати — понад 20 грн. Цифра умовна, але показова: 300 товарів по 20 грн. — це вже цілком відчутна сума витрат.
Далі найцікавіше — зрівнюємо видаткову частину за періодами. І ось тут є нюанс, на якому спотикаються багато хто. Просто перемикати дати в одному вікні некоректно: у різних періодах фільтр за конверсіями відбирає різний набір товарів. Порівняння не спрацює.
Корисна порада! Відкривайте два вікна з однаковою кількістю днів у кожному та звіряйте їх паралельно. Наприклад, 12–24 у першому та 25–9 у другому. Тільки так Ви побачите справжню динаміку, а не артефакт фільтрації.
Дивимося, що вийшло. У періоді «до» витрати на товари склали близько 7 000 грн. У періоді «після» — вже 36 000 грн. Різниця в п’ять разів.
Логічне запитання: а чи є товари, які просто змарнували бюджет даремно? Перевіряємо. Ні, таких немає. Є позиції з витратами 331 грн., 227 грн. — звичайна робоча ситуація. Якщо відфільтрувати товари з витратами від 20 до 120 грн., отримаємо близько 26 000 грн. — це й є основна видаткова частина. Піднімемо нижню межу до 50 грн. — побачимо 1 648 грн. Тобто витрати розподілені по безлічі сегментів, кожен з яких давав якийсь трафік.
Жодної катастрофи. Просто ми свідомо намагалися отримати більше конверсій.
Чесно зізнаюся: можливо, поспішили. Хотілося швидше досягти результату — але вийшло так, як вийшло. Важливо інше: падіння рентабельності тут не пов’язане з тим, що акаунт «зламався» або механіка оптимізації пішла не туди. Під час запуску PPC у США та на інших конкурентних ринках саме на прострілах ви миттєво відчуєте дві речі — наскільки пережаті або недожаті ставки та наскільки товарний асортимент взагалі здатний конвертувати.
До речі, кампанії я не приховую. Усе, що працювало в цей період, видно і за кліками, і за імпресіями — можете перевірити самі.
Паралельний запуск двох PPC-кампаній у США
В акаунті працювало всього дві кампанії: звичайна товарна та Performance Max. Ми майже завжди починаємо саме з такого поєднання — так коректніше запускається All items.
Тільки відразу розвію поширену помилку. Звичайна товарна кампанія не потрібна для того, щоб «запрацював» Pmax. І навпаки — Pmax не запускають заради того, щоб звичайна товарна кампанія запрацювала. Це не підпори одна для одної. Просто в кожній із кампаній по-своєму налаштовані стратегії, і кожна вирішує своє завдання.
У звичайній товарній кампанії ми завжди свідомо завищуємо цільову рентабельність — приблизно удвічі вище, ніж у Pmax. Навіщо? Щоб перевірити межу:
- Зрозуміти, чи готовий акаунт генерувати рентабельність, вищу за ту, яка нам реально потрібна. У нашому випадку він не був зовсім з нуля, але за попередні 30 днів показів практично не було — тобто історія майже чиста.
- У Pmax, навпаки, рентабельність занижуємо. Це робиться заради конкурентоспроможності: алгоритму потрібен простір, щоб боротися в аукціоні.
Далі в обох кампаніях переглядаємо статистику аукціонів — де ми знаходимося, з ким перетинаємося, на якому місці за потрібними показниками. І ось що цікаво: у звичайній товарній кампанії за цей період ми взагалі не в топах. Звучить як провал? Насправді ні, це чудовий результат для тесту. Ми саме це й перевіряли.
У Pmax аналітика дещо бідніша. Пошуку в статистиці аукціону немає — тип кампанії Feed Only. Відсоток присутності теж невисокий.
Звертайте увагу на статистику аукціону вже в перший місяць. Саме вона показує, чи є у вас взагалі запас по ставках, чи ви вже досягли межі й далі масштабуватися просто нікуди.
До речі, ця ситуація якраз наочно підтверджує: простріл було зроблено зарано. Але чому б і не протестувати, якщо до цього показники по покупках виглядали чудово? Тим більше 25 лютого конверсій стало навіть більше. Не кожен період має бути ідеальним — при грамотному налаштуванні PPC на американський ринок такі тести закладаються в план заздалегідь. І результат, як на мене, цілком непоганий.
Власне, за це й платять: фахівець з PPC для США потрібен не для того, щоб натиснути «Запустити», а щоб розуміти, який тест і в який момент дасть корисні дані.
Зміна показника рентабельності
Чи вписався весь період у цільову рентабельність? Ні. Причину я вже розбирала вище — падіння conversion rate на тлі зростаючого трафіку.
Сам простріл при цьому був хорошим. Запас міцності щодо рентабельності був, тому ми могли собі дозволити такий маневр без ризику «втопити» акаунт.
З показників видно, що структура змінилася, хоча кліки в основному залишалися в тому ж блоці. А ось покупки у звичайній товарній кампанії стабільними не назвеш — вони коливаються. Pmax у цьому плані поводився інакше: розгортався повільно, аналітику збирав неквапливо, але зі своїми нюансами. Будь-яка PPC-кампанія такого типу вимагає терпіння — алгоритму потрібен час.
Висновки за результатами першого місяця роботи PPC у США
Результат за перший місяць, на мій погляд, цілком гідний. Чи можна було заощадити? Так. Чи можна було почекати ще пару тижнів і не чіпати трафік? Теж так. Але рука свербіла — визнаю.
Дві кампанії потрібно постійно моніторити та контролювати. Товарний асортимент за всіма показниками скорочувати було ще зарано. А ось зараз, на тлі спаду в трафіку та кліках, ситуація ідеальна для очищення. Що саме шукаємо:
- товари, які виявилися занадто дорогими за вартістю конверсії;
- позиції, які відкрутилися, але не дали жодної конверсії;
- товари, які взагалі не отримали кліків;
- стабільні «дійні корови», на яких можна будувати основу.
По суті, другий місяць уже готовий до оптимізації. Зрозуміло, який товар тягне, який — баласт, які показники рентабельності виставляти далі.
Правда, не все гладко. Conversion rate у ці періоди коливається: десь 1,70%, десь 1,20%, десь 1,09%. Нестабільно. Не весь асортимент конвертується так, як хотілося б.
Коливання коефіцієнта конверсії в різних сегментах — це не привід для паніки, а сигнал до сегментації. Розділіть товари за чеком, за структурою, за ефективністю: «доїльні корови», «зірки», «собаки», «нульовики». Далі для кожної групи — своя рентабельність.
Перший висновок: рентабельність можна встановлювати сміливо, не соромлячись високих значень. Статистика аукціону як на низьких, так і на вищих показниках виглядає логічно й виправдано. Другий висновок — потенціал для додаткової сегментації є, і він не обмежується лише чеком.
І ще один момент щодо конкурентів. Коли в аукціон заходять такі гіганти, як eBay чи Amazon — бюджетні, масштабні, з безмежним асортиментом — це не вирок. Навпаки. Отже, існують сегменти товарів і сегменти аукціону, де свій шматочок пирога цілком реально відвоювати. Саме в цьому й полягає робота з pay per click на конкурентних ринках: не битися лобами, а шукати ділянки, де гіганти діють недбало.
Висновок
Кейс, як мені здається, вийшов непоганим. Ні, тут не буде історії про 1301 продаж по 5$ — у довгостроковій перспективі це вийшло дорожче. Зате ми встигли проаналізувати трафік і протестувати більший набір товарів, щоб зрозуміти, як він конвертується в плюс, а як у мінус.
Ось такий міні-кейс по Штатах. Не знаю, чи торкнулася я тих моментів, які були вам цікаві. Один кейс, якщо є бажання, можна розбирати нескінченно: чому запускали саме так, а не інакше, які товари брали на старт, чому рішення про тестування прийняли саме в цей момент, а не через тиждень, чому звичайні товари не весь період давали конверсії, навіщо стартували з ручною стратегією. Розмова довга.
Головне, що хотілося показати: налаштування PPC у США — це не про удачу. Цифри, які Ви бачите, — це результат обдуманих і планомірних дій команди, а не випадкового потрапляння на хвилю трафіку. Американська аудиторія реагує на конкретні рішення щодо ставок, асортименту та структури кампаній — і кожне з них приймалося усвідомлено.
