Автоматическая или ручная настройка кампании в Яндекс Директе? Часть 2.

В первой части мы рассмотрели, как работает Мастер кампаний. Во второй части мы сверим результаты обучения и работы МК и СК, чтобы вы могли сделать правильный выбор.

МК против СК — оптимизация в сравнении

Мы рассматриваем возможности Мастера кампаний и стандартных технологий, потому что в каждом случае нам приходится делать выбор в пользу одного из этих инструментов. Больше всего нас интересует конечный результат. Разумеется, на выходе мы хотим иметь максимально точную оптимизационную картинку.

Что подсказывает практика?

Процесс обучения — результаты. Тестируем МК.

1. Ход Мастера кампаний.

На начальном периоде обучения автоматическая система не ограничивает себя по поисковым параметрам, принимая лишь те настройки, которые изначально задал специалист. Она разом анализирует все категории на семантику и конверсию.

Качество трафика на этом этапе снижено, поскольку робот, прочёсывая всё подряд, не видит разницы между запросами на продукт, высококонверсионными и околоцелевыми. Для сравнения, при ручной оптимизации всё, что около цели, рассматривается в последнюю очередь.

Если в процессе обучения система не набирает необходимого конверсионного контента, а именно, 10+ переходов в покупку за неделю, то рекламный проект лишается приличного объёма трафика.

Выходы из этой ситуации:

• ввести режим покликовой оплаты — мера вынужденная и неоднозначная, поскольку оптимизировать трафик уже не получится;
• создать клон РК и вместе с его запуском возобновить обучение.

2. Чем парирует Стандартная кампания?

Если настраивать семантическое ядро вручную, подобных проблем не возникает. Маркетолог сам решает, что делать с поиском: какие ключевые фразы усилить, а какие и вовсе выключить. Маленький нюанс: качество результата оптимизации находится в прямой зависимости от профессионального опыта того, кто её выполняет.

3. Заблуждение профессионалов.

На первых этапах ручная настройка даёт ощутимо лучший результат по сравнению с автоматической. Заметив это, многие рекламодатели убирают автомат и сажают кампанию на ручное управление. У них не хватает терпения дождаться конца обучения автоматической стратегии. Напрасно! Когда МК насобирает достаточно конверсий на обучение, он выдаст подборку ключей и параметров, максимально работающую на конверсионный результат.

4. Пример из практики.

Перед нами статистика от МК, полученная при первичном автозапуске рекламы нового продукта в широкую аудиторию.

На графике видно, что почти полсрока кампания не могла похвастаться и десятью конверсиями. Мы не стали её отключать, как это сделали бы многие, а просто дали ей пожить до конца месяца. И чудо случилось. Не прошло 20 дней, как проект стал с большой скоростью набирать обороты, ежедневно удваивая конверсионные цифры.

После обучения — результаты. Тестируем МК.

Как показал предыдущий пример, по завершению обучения кампания от яндексовского Мастера автоматически стабилизирует конверсионный поток и стоимость лидов.

1. Сравнительная оценка.

Опыт показывает, что примерно через месяц после запуска Мастер кампаний выдаёт результаты на том же уровне, что и оптимизированная вручную структура. Причём если ручная настройка выполнена неграмотно, то автоматическая её превзойдёт.

Последующая эффективность автоматической системы целиком будет зависеть от количества получаемых конверсий. Много привлечённых лидов — это большая база для обучения. Чем больше база, тем качественнее результат оптимизации и запуска. В противовес СК, Мастер кампаний оптимизирует непрерывно, не требуя помощи маркетолога.

Разумеется, человеческий разум умеет «положить на лопатки» железный мозг. При детальном погружении в проблему ручная оптимизация будет качественней автоматический. Но далеко не всегда это превосходство экономически оправдано. Ведь на ручной процесс затрачивается больше усилий и времени. Тем более, новичок с подобной задачей не справится.

Ёмкость — характеристика, которую нельзя оставить без внимания. Работая в СК, мы ограничиваемся только ключевыми фразами с названием бренда/продукта. Ёмкость подобной семантики невысока, она зависит от поисковой активности по ключам и от формата рекламы: сетевого или поискового.

Автоматическая оптимизация копает все существующие поисковые запросы. Робот обновляет их непрерывно. Он может гонять объявление и через Поиск, и через Сеть, а точнее там, где оно работает с эффективной отдачей.

Общий вывод.

После обучения МК мы имеем трафик в разы шире. Чтобы также настроить все виды поисковых и сетевых запросов вручную, придётся изрядно попотеть.

Пример из практики. Мы выбрали продукт из серии ширпотреба и запустили оптимизацию его рекламы одновременно по двум направлениям: мастерскому и стандартному.

Настраивая СК, мы шли наиболее безопасным путём. На старте мы внедряли на Поиске только запросы бренда. Безопасный путь сулил нам наибольшую эффективность по индексу CPL. А вдруг Стандартная кампания окажется намного привлекательнее Мастерской?! Тогда мы расширим рамки запросов и добавим ей ещё ёмкости.

Прошли первые месяцы. Они показали, что добавлять запросы в ручную структуру оптимизации никак нельзя. Цена лида сильно уступала аналогичному показателю в МК и явно не соизмерялась с вложенными в неё трудозатратами.

На графике мы видим сравнительную полугодовую статистику нашего эксперимента с динамикой конверсионных цен и целевых действий. За наблюдаемые 26 недель индекс CPL в Стандарте отставал от соответственного показателя в Мастере почти на 40%.

Динамику нельзя признать абсолютной, случались месяцы, когда эти показатели держались на одинаковом уровне, а иногда менялись в первенстве.

Мы заметили, что у МК и СК сохраняется явная конверсионная и ёмкостная разница. За полгода параллельного размещения МК еженедельно доставлял около 95 трансформаций в покупку, а СК отставала в 5 раз, принося всего 16 покупок в неделю.

Безусловно, новый программный продукт упрощает жизнь маркетолога, но совсем исключать ручную рутину из практики нельзя. Любой профессионал это понимает интуитивно.

Мы нашли 2 параметра, по которым Стандарт кладёт Мастера на лопатки

1. Ручная оптимизация

Оптимизируя в МК, мы столкнулись с некоторыми ограничениями. Набор настроек больше подходит для первичной (пусковой) настройки, нежели для оптимизации.

Возникают определённые сложности:

1. Параметры аудитории (возраст, половую принадлежность, входное устройство, минус-слова, темофразы) изменить можно, но тем самым мы автоматически отправляем систему на переобучение. При этом конверсии временно падают, и довольно сильно.
2. Семантическое ядро можно пополнить, и минусовые слова прибавить. Но данных для корректности этих манипуляций явно не хватает. В режиме «Поисковые запросы» мы увидим, какие ключи дали показы. Но какая семантика в будущем взбредет в железные мозги системы, определить невозможно. Семантическое ядро меняется в ходе общей динамики на усмотрение бота.

Конечно, применить в МК ручную оптимизацию опытный специалист сможет, но очень многие целевые настройки являются загадкой для маркетолога. Поэтому нет гарантий, что притянутая за уши ручная настройка окажется эффективнее, чем ботовская.

Теперь об офлайн-конверсиях. МК строит оптимизационный процесс, ориентируясь на конверсии, но он не видит их по всей воронке. Например, он не знает, была ли подтверждена заказом оформленная заявка. На данных этапах МК ранее явно отставал от СК. Лишь недавно настройку офлайн-конверсий для CRM-маркетинга стало возможным включать в качестве цели. Механизм далёк от совершенства, и не каждому подходит. Чтобы автоматически подгружать параметры по офлайн-конверсиям необходимо наличие CRM, интегрированного с Директом. Если нет, интегрироваться придётся через Албато или же генерировать интеграционный API-код.

2. Взаимодействие с ЦА и персональные рекламные показы

Оптимизировать узенький охват МК не очень умеет. Маленькие аудитории и персональные показы — это слабое звено программы. Скажем, в МК не предусмотрена пусковая отладка показа отдельного объявления, исходя из предложенных настроек: возрастных, гендерных, географических, ключевых.

Также:

• В МК невозможно корректировать ставки с целью усиления или исключения показов по определённым категориям юзеров, например, по доходам или другим критериям из яндексовской Аудитории.
• МК не запускает рекламный контент в зоне ЛАЛ (look-alike).
• Мастер не даёт возможности ретаргетироваться на пользователей, посещающих рекламный ресурс.

Маркетологи, которые заняты ручной оптимизацией в режиме конвейера, часто запускают автоматику Мастера вместе со Стандартным инструментом. Так они повышают эффективность результата ручной настройки. Но чтобы МК не сжирал показы у СК, необходимо отработать кросс-минусацию.

Что в итоге предпочесть?

Вот 5 случаев, когда Стандартные кампании выиграют.

Случай 1. Я хочу использовать только конкретный набор ключей. Например, я не хочу, чтобы меня перекупали рекламодатели-конкуренты, поэтому мне надо выскакивать первым в ключевых запросах, содержащих название бренда.

Случай 2. Мне необходима настройка на узкую аудиторию, чтобы организовать персональную демонстрацию.

Случай 3. Мне требуется прицеливание LALа или ретаргетинга на Аудитории Яндекса.

Случай 4. Я не могу выйти на стабильный конверсионный поток. Скажем, мой бизнес за неделю даёт всего 2-3 конверсии. Мой Мастер не имеет возможность корректно обучаться и работать.

Случай 5. Бюджет моей кампании слишком мал, он запланирован на первый пробный запуск.

В остальных ситуациях МК максимально эффективно справляется со своими задачами. Универсальная программа обеспечивает стабильные конверсии в любой сфере деятельности и составляет успешную конкуренцию кампаниям, созданным по образцу Стандарта.