5 популярных, но неочевидных ошибок в Яндекс Директе — как их найти

Ошибки в настройках кампаний приводят к снижению эффективности рекламы. Но этого можно избежать, если знать, что делать. Что мы и объясним в этом материале. Мы не будем рассказывать про банальности, вроде отсутствия ограничения бюджета, нерелевантности объявлений, показов рекламы в приложениях. Только неочевидные ошибки:

1. Неоптимальный выбор целей оптимизации рекламных кампаний
2. Неработающая по вине человека конверсионная стратегия
3. Неполный список необходимых минус-слов и минус-фраз
4. Слишком мелкая разбивка кампаний
5. Неправильное использование корректировок ставок

Ошибка 1. Неоптимальный выбор целей оптимизации рекламных кампаний

В чем проблема: неправильно выбранная цель для оптимизации кампании снизит ее эффективность. Речь не только о количестве достигаемых конверсий, но и об их качестве.

В Яндекс Директе нет стратегии управления ставками без оптимизации. Даже ручная стратегия в момент аукциона использует ML (машинное обучение) для повышения или понижения ставок. Алгоритм может обучить нейронную сеть находить потенциально конверсионные аукционы в срок от нескольких дней до пары недель, если данных достаточно.

Выбор цели оптимизации напрямую влияет на результат.

Можно, к примеру, оптимизироваться по клику на номер телефона, и Директ научится приводить на сайт посетителей, которые готовы кликнуть, только вот звонков и продаж от них не будет.

Другой подход — оптимизировать кампанию по уникально-целевым лидам, онлайн- или офлайн-покупкам. Это уже сложнее, потому что надо настраивать сквозную аналитику в Метрике с помощью коллтрекинга и передачи офлайн-данных из CRM через CSV, интеграции, коннекторы или API. Представьте, Яндекс Директ может автоматически искать для вас пользователей, которые скорее позвонят или купят, а не кликнут или отправят заявку.

Если же данные о подобных конверсиях не передаются или их меньше десяти в неделю, алгоритм может использовать цели выше по воронке:

• отправка формы,
• просмотр страницы благодарности,
• микроцели: клик по кнопке, прокрутка до формы и т. д.

В данном случае нужно корректно рассчитать целевую цену за конверсию с учетом неквалифицированных лидов. Чтобы вы могли выбрать цели для оптимизации, нужно заранее настроить их в Яндекс Метрике.

Как проверить, что вы не совершаете эту ошибку

1. Яндекс Метрике цели указаны на специальной странице, и по ним собирается статистика.

2. На сайте установлен коллтрекинг, и он передает данные о звонках в Метрику (есть цели по звонкам).

3. Настроена передача данных CRM в Метрику. Подробнее об этом — в справке Яндекса.

Ошибка 2. Неработающая по вине человека конверсионная стратегия

В чем проблема: включенная конверсионная стратегия должна обучиться, и на это ей нужно дать две недели — это аксиома. Нейронка может обучиться и начать давать стабильно хорошие результаты быстрее, но не всегда. А может не обучиться вовсе, и часто причина не в алгоритме, а человеке, который настраивает и оптимизирует кампанию.

На период обучения нужно исключить «проблему подглядывания». Следить за эффективностью нужно, добавлять новые минус-слова и минус-площадки полезно даже при модели оплаты за конверсии, но не стоит вносить значимых изменений — то есть не надо менять:

• стратегию,
• цель оптимизации,
• целевую цену,
• модель атрибуции,
• в разы увеличивать или уменьшать бюджет.

Также следите, чтобы кампания не простаивала без бюджета. Это может отправить стратегию на до- или переобучение, соответственно, стабилизации результатов придется ждать дольше, а можно не дождаться вовсе.

Кроме того, необходимо корректно указывать целевую цену за конверсию и недельный бюджет конверсионной стратегии. Целевая цена должна быть в рынке. К примеру, если изначально вы работали на ручной стратегии, а потом решили переехать на автоматическую, посмотрите среднюю стоимость конверсии за последние пару недель и укажите в настройках кампании ее. Заниженный показатель CPA может быть недостижим для алгоритма, кампания не будет получать показы и трафик.

Недельного бюджета должно хватать на закупку минимум 10 конверсий (лучше 20 — с запасом), чтобы стратегия могла пройти фазу обучения. Кстати, сам переезд лучше делать аккуратно через эксперименты Яндекс Аудиторий. Мы рассказывали о результатах проведенного А/Б-теста ручных и конверсионных стратегий с нашими клиентами.

Как проверить, что вы не совершаете эту ошибку

Посмотрите статус обучения стратегии в настройках кампании. Оцените адекватность выбора цели, установленную целевую цену за конверсию и бюджет.

Ошибка 3. Неполный список необходимых минус-слов и минус-фраз

В чем проблема: реклама показывается нецелевой аудитории.

Помимо стандартных для большинства тематик наборов минус-слов, которые должны отсечь явно неконверсионный трафик, полезно минусовать регионы, в которых компания не ведет коммерческую деятельность. По статистике, реклама с таргетингом на Москву или Питер часто показывается в других городах. Причин может быть две:

• включенная опция расширенного геотаргетинга;
• изменение местоположения в настройках поисковика на устройстве пользователя.

Некоторые клиенты против показа рекламы по брендам конкурентов. Если ваш клиент как раз такой, добавьте названия брендов конкурентов в список минус-слов во всех возможных вариантах написания. Кроме того, полезно добавлять минус-слова, которые сделают кросс-минусовку между группами и кампаниями. Например, из кампании с общими фразами исключить коммерческие, а из коммерческой — свой бренд, конкурентов и т. д.

Как проверить, что вы не совершаете эту ошибку

Проверить наличие минус-слов в кампании можно с помощью бесплатного инструмента «Рекомендатор» в eLama. Он сканирует кампании, группы и объявления по множеству различных параметров и предупреждает о возможных ошибках. Например, о том, что в заголовках и различных дополнениях отсутствуют ключевые слова.

Узнать о корректности минус-слов можно, проанализировав статистику по поисковым запросам. Есть нецелевые или нерелевантные показы? Добавляйте новые минус-слова.

Ошибка 4. Слишком мелкая разбивка кампаний

В чем проблема: алгоритму Яндекс Директа не хватает данных для обучения и стабильной работы.

Умные алгоритмы управления ставками во многих кейсах отлично справляются со своей задачей. Чтобы они работали эффективно, на уровне кампании должно быть собрано много данных, ведь именно на накопленных данных кампании и обучается стратегия. Добиться этого можно с помощью пересмотра структуры аккаунта и разумного укрупнения кампаний.

Вот несколько вопросов, которые помогут определиться с объединением разных продуктов и направлений в одну кампанию:

1. Можно ли выставить одну стратегию управления ставками, один набор целей, одинаковые целевые показатели и единый бюджет?
2. Устроит ли вас, если алгоритм сам будет выбирать, каким объявлениям из кампании отдавать приоритет?
3. Не наблюдается ли критический перекос по расходу бюджета в определенных регионах или направлениях?

Регионы указываются на уровне групп, поэтому можно в одной кампании продвигать продукты на всю Россию, при необходимости разбив разные города в группах. Но бывает, что на определенный регион нужно выделить свой бюджет или управлять ставками по-другому.

Структура рекламного аккаунта и кампаний напрямую влияет на результат и возможность переезда на конверсионные стратегии. Поэтому об этом действительно стоит задуматься.

Как проверить

Посмотрите на структуру своего аккаунта. Какое количество данных по конверсиям получают разные кампании каждые семь дней? Можно ли какие-то кампании объединить? Если да, действуйте.

Ошибка 5. Неправильное использование корректировок ставок

В чем проблема: нередко в рекламных кампаниях можно увидеть корректировки −100% на аудиторию младше 18 лет, −100% — на тех, кто уже конвертировался ранее, и другие. В большинстве кейсов использование этих корректировок действительно разумно. Ошибка заключается в дальнейшей работе с кампанией и группами.

Корректировки на уровне группы полностью игнорируют однотипные корректировки на уровне кампании

Если на уровне кампании задать корректировку типа −100% на аудиторию младше 18 лет, а потом на основе статистики добавить корректировку на уровне группы объявлений +30% на аудиторию мужчин 25–34 лет, то в группе будет полностью проигнорирована корректировка с уровня кампании. Так произойдет, потому что это корректировки одного типа. Следовательно, в данной группе реклама будет показываться тем, кого вы хотели отсечь.

Для корректной работы нужно продублировать в группе корректировку −100% на тех, кто младше 18 лет.

Если на одного пользователя настроены две однотипные корректировки, сработает только наибольшая из них

Если в кампанию добавить корректировку −100% на тех, кто отправил форму, а также добавить корректировку +30% на тех, кто кликнул на кнопку, которая открывает форму, то корректировка −100% будет проигнорирована, так как все пользователи, которые отправили форму, предварительно кликали на кнопку.

Для корректной работы нужно создать условие «Кликнул на кнопку, но не отправил форму» и добавить повышающую корректировку +30% на него. Так вы уберете пересечение пользователей в двух аудиториях, и ошибки не будет.

Как проверить, не совершаете ли вы эту ошибку

Загляните в корректировки на уровне кампании и сравните их с корректировками на уровне групп, нет ли там однотипных или пересекающихся, как в примерах выше?