1. Сопоставление данных

Клиент использовал свою UTM-разметку, поэтому в первую очередь была настроена декомпозиция и сопоставлены данные из всех 14 аккаунтов рекламных систем и Google Analytics.

2. Настройка метрик

Далее были добавлены Настраиваемые метрики для удобной работы со Статистикой и Правилами.

Т.к. у клиента есть несколько целевых действий, которые считаются конверсией, добавили метрику для составной цели. Чтобы каждый раз не перечислять цели по отдельности, их суммировали.

Также добавили метрики с расчётом СРО и коэффициента конверсии (CR) для Яндекс.Директ и Google Ads, которые используются при определении эффективности кампаний и ключевых запросов.

Трудности

Ввиду большого количества событий для разных аккаунтов и периодически меняющихся целевых KPI, клиенту приходилось бы каждый раз редактировать события вручную. Было решено подставлять целевой KPI в события через Настраиваемые метрики. Целевой KPI задаётся один раз в одном месте. И далее эти значения подставляются в нужные события.

3. Настройка оптимизации рекламных кампаний

• Снижение ставок по неэффективным ключам

За счет оптимизации в короткое время сократили расходы на неэффективные фразы и снизили СРО. Например, снизили ставки на всех ключах с затратами и без конверсий до минимальной для показа на первой странице (объём трафика 5%). Причем это касается только тех ключей, по которым уже был расход больше, чем цена конверсии x2. Таким образом эта часть ключей продолжила показываться, с минимальными затратами, но по-прежнему с вероятностью конверсии.

• Расчет и установка «искреннего» CPC

У каждой категории услуг, рекламной системы и брендовых и не брендовых кампаний свой KPI, который задал клиент. Для каждой группы мы настроили отдельные Стратегии управления ставками с учётом этих KPI. Также включили в настройки коэффициент конверсии, соотношение сеансов к кликам, особенности UTM-меток и другие параметры. В результате работы стратегий, мы получаем «расчётную ставку», которую используем при выставлении ставок.

Каскад правил

«Расчётная ставка», полученная от стратегии, сравнивается с актуальной действующей ставкой, средней ценой за клик по фразе за последние 7 дней и текущими ставками в аукционах рекламных систем. После этого выставляется максимально справедливое для конкретного случая значение аукционной ставки.

Для этого расчётный CPC из стратегии сверяется со списываемой ценой на площадке для объёма трафика 5%. Если CPC выше, но при этом ниже списываемого значения для объёма трафика 10%, ставим ставку для объёма 5% с небольшим запасом. Если же расчётный СРС выше списываемой цены для объёма трафика 10%, то повторяем алгоритм, и либо идём выше по объёму трафика, либо выставляем ставку для объёма трафика 10%.

Также в событиях учитываются пограничные значения. Например, есть ключи, у которых расчётный CPC (ставка) ниже списываемой цены для показа на первой странице. В этом случае если расчётный CPC выше текущего CPC, то ставка будет подниматься, если ниже, опускаться. И если в их статистике что-то изменится, они могут попасть под действия правила из каскада.

Для Google была реализована похожая логика, только с учётом расчётной ставки из стратегии для этой рекламной системы и специфики порогов – там их всего 3 (ставка для первой позиции, ставка для показа над результатами поиска и ставка для показа на первой странице).

В Google нет связки «ставка для определённого места – списываемая цена за это место», поэтому вместо списываемой цены в логике правил специалисты агентства использовали средний CPC за 7 дней.