Подключил, оптимизировал, победил: как университету удалось увеличить поток заявок с контекста в 2,5 раза

Настройка и оптимизация контекстной рекламы — это непростая задача. Особенно, когда кампаний много, они разной направленности. Даже грамотный специалист по контекстной рекламе не может уделить время анализу каждой конкретной ключевой фразы. Но это и не нужно, ведь существуют алгоритмы, которые справятся лучше. Делегируя алгоритму рутинную работу по оптимизации, специалист освобождает рабочее время для более сложных задач.

Меня зовут Наталия Щепина, я директор по работе с клиентами платформы Origami. В этой статье я расскажу, как при помощи платформы Origami специалист по контекстной рекламе НТУ Богдан Чех смог оптимизировать рекламные кампании и увеличить продажи. На примере Национального Технологического Университета вы увидите, как увеличить количество конверсий в 2,5 раза за 2 месяца — при этом практически не увеличивая стоимость заявки.

Пришел нестандартный клиент

Национальный Технологический Университет обратился к нам осенью прошлого года. Он предлагает своим клиентам пройти профессиональную переподготовку и повышение квалификации. Приоритетные направления — обучение специалистов по медицине, строительству и инженерно-техническим специальностям.

Настройкой контекстной рекламы занимался специалист на стороне клиента. Перед ним стояла задача: увеличить количество заявок, при этом не увеличивая бюджет. Для этого интернет-маркетолог НТУ решил использовать Origami.

Какие инструменты платформы были задействованы

• Биддер — инструмент, который удерживает позицию объявления или объем трафика в заданных значениях
• Оптимизатор конверсий — алгоритм, который анализирует статистику конверсий и управляет ставками так, чтобы достичь максимального количества конверсий по заданной стоимости
• Сквозная аналитика Origami — система, которая помогает объединить данные из Яндекс.Директа и систем аналитики, чтобы корректно оптимизировать рекламу на их основе

Настраиваем сквозную аналитику

Рекламу невозможно оптимизировать, если нет данных сквозной аналитики — информации о том, сколько заявок и по какой цене приносит каждое ключевое слово и объявление.

Чтобы аналитика заработала, мы подключили к платформе личные кабинеты:

• Яндекс.Директ — оттуда поступают данные о ставках, кликах, расходе.
• Google Analytics — подтягиваем данные о переходах на сайт, конверсии в заявку и т.д.

На основе данных этих систем биддер и оптимизатор будут делать свою работу.

Чтобы настроить сквозную аналитику, специалист на стороне клиента сделал две вещи:

1. Разметил все объявления в Директе utm-метками в формате Origami — специальными маркерами, которые попадают в систему и позволяют отслеживать источник трафика вплоть до ключевого слова
2. Подключил к аккаунту Origami счётчик Google Analytics

Для отслеживания клиент настроил цели — действия-конверсии, по итогам которых контактные данные клиента попадают в CRM:

1. Обратный звонок.
2. JivoSite (Клиент может заполнить форму в окне чата, оставить оффлайн сообщение или нажать «Перезвоните мне»).
3. Рассчитать стоимость.
4. Выбрать программу.
5. Заполнить заявку.
6. Пройти обучение.
7. Получить учебный план.
8. Заказать звонок.
9. Ассоциированные конверсии.

Особенно стоит отметить ассоциированные конверсии. Это целевые действия клиентов, которые пришли с контекстной рекламы, но заполнили заявку с других каналов: органического поиска, прямых заходов или ретаргетинга в социальных сетях. Платформа Origami подтягивает такие конверсии из GA и учитывает их при оптимизации.

После того как аналитика была настроена, система приступила к управлению рекламными кампаниями.

Собираем первичную статистику по кампаниям

Для того чтобы алгоритм оптимизатора заработал, ему нужно накопить статистику рекламных кампаний до оптимизации по конверсиям. Оптимизатор находит закономерности, объединяет статистику в кластеры и определяет эффективность каждого ключевого слова. На основании этих данных алгоритм изменяет ставки таким образом, чтобы итоговая стоимость лида приблизилась к целевой, которую определяет клиент.

Первые 30 дней с кампаниями работает только биддер. Клиент настроил его на удержание позиций. В наиболее конверсионных РК — удержание 1-го спецразмещения, в менее выгодных — 2-го спецразмещения или входа в спецразмещение.

Первые промежуточные результаты

Вот как выглядит график первого месяца работы для РК медицинского направления (клиент решил выделить это направления отдельно). Зеленая кривая — это расход рекламных кампаний, а красная — количество конверсий.

А вот график с результатами кампаний по всем остальным направлениям:

В этот момент клиенту уже нравился результат работы с платформой, мы даже сохранили историю настроек биддера — на всякий случай. Однако на второй месяц, после включения оптимизатора конверсий результаты стали еще лучше, и идеи вернуться к первоначальным настройкам биддера ни у кого уже не возникло.

Постойте! А почему это на графике целую неделю не было конверсий?

Вы верно заметили :) С 15 по 20 октября на стороне клиента были проблемы со счетчиком по независящим от нас причинам. Конверсии не передавались, а расход на кампаниях был... И это серьезная ситуация, ведь в первый месяц мы собираем данные для оптимизатора! А тут получается он не получит информацию о всех конверсиях на протяжении почти пятой части тестового периода.

К сожалению, сбои в сервисах аналитики иногда происходят, и не всегда их возможно предотвратить. Но мы заложили в сервис возможность отключить от анализа часть данных, как раз на случай подобных «форс-мажоров». В настройках оптимизатора клиент указал не использовать для анализа данные с 15 по 20 октября. Поэтому они никак не отразились на дальнейших результатах.

На скриншотах выше видно, что СРО по медицинским кампаниям 1131 руб., но строго говоря, это неверно. Без учёта периода, когда через сквозную аналитику не поступали сигналы о конверсиях, то реальный СРО будет всего 905 руб.

Включаем оптимизатор

На основе собранной статистики и KPI клиента, мы настроили оптимизатор. В нем можно выбрать одну из двух стратегий:

• Максимум конверсий — алгоритм старается получить как можно больше конверсий по заданной цене.
• Максимум дохода — оптимизатор старается получать конверсии с наибольшей доходностью. Эта стратегия подходит тем клиентам, кто ориентируется в результатах на доходы и расходы и настроил соответствующим образом сквозную аналитику.

Клиент выбрал стратегию «Максимум конверсий» и гибридный тип алгоритма. Оптимизатор раз в сутки анализирует статистику, рассчитывает ставку и эффективную позицию для каждого ключевого слова. Далее гибридный алгоритм каждый час проверяет, соответствуют ли позиции ключевых фраз параметрам оптимизатора, удерживает или возвращает фразу на место.

Гибрид ориентируется на:

• Целевую цену конверсии для группы кампаний
• Текущие данные об аукционе ставок. В кабинете Директа этой информации нет, ее можно получить по API Яндекса после интеграции кабинета с платформой
• Максимальное значение ставки, заданное в настройках

Следим за ежедневным бюджетом

Кампании НТУ имеют ограничение в виде дневного бюджета. Это нужно, чтобы эффективно и плавно управлять расходами на рекламу, не позволяя алгоритмам за один день открутить месячный бюджет. Однако, в зависимости от промежуточных результатов работы оптимизатора мы давали рекомендации по увеличению дневных бюджетов — в какой кампании нужно расширить бюджет и почему.

После подключения оптимизатора в первые 2 недели клиент почти ежедневно повышал бюджеты на кампаниях, которые начинали разгоняться и приносить конверсии по нужной стоимости.

Оптимизатор работает со всеми ключевыми фразам. Невозможно предугадать, какая из них начнёт приносить конверсии после оптимизации. Поэтому важно постоянно следить за ограничением дневного бюджета, чтобы кампании не «упирались в потолок».

Какие настройки были у оптимизатора

Клиент ориентировался на показатели первых 30 дней работы биддера и желаемый размер СРО. Для папки с медицинскими кампаниями специалист по контекстной рекламе выставил целевое СРО в 1166 руб. Это на 28% больше реального среднего значения на тот момент (учитывая выпавшие из статистики 5 дней). Клиент хотел сделать упор именно на эти кампании и был готов существенно повысить бюджет.

Это дало возможность оптимизатору в первую очередь работать на рост количества конверсий — поднять ставки, параллельно снижая расход на неэффективные фразы. Освободившийся бюджет алгоритм перераспределял на более эффективные.

По немедицинским кампаниям у клиента были другие намерения. В первую очередь он хотел снизить СРО, а потом уже пытаться получить больше конверсий. Сначала он выставил целевой СРО в 916 руб., а через неделю понизил уже до 850 руб. Резко понижать цели нельзя, иначе алгоритмы могут «передушить» кампанию и недополучить конверсии.

По мере работы оптимизатора клиент ещё немного увеличил целевой СРО. По сравнению с тем, что было до Origami, он вырос на 10%. Но это позволило получить на 46% больше заявок, что вполне укладывалось в unit-экономику НТУ.

После того как медицинские компании начали показывать результат лучше, чем ожидал клиент, он решил, что может увеличить СРО и на немедицинских компаниях. В итоге подняли целевой СРО до 1167 руб., чтобы выкупать больше конверсий.

По итогам работы оптимизатора, средний СРО превысил цель папки на 7%. Однако, рост конверсий в целых 2,5 раза порадовал клиента, и итоговые показатели unit-экономики оказались допустимыми.

Резюме

Благодаря биддеру и оптимизатору ставок платформы Origami клиенту удалось кратно масштабировать результат контекста — количество заявок выросло в 2,5 раза! При этом стоимость заявок выросла всего на 7-10% в зависимости от направления.

Такого результата непросто добиться вручную. Чтобы настолько качественно проработать и просчитать ставки по каждой фразе, специалисту потребуется уделять оптимизации огромный объём рабочего времени. Благодаря платформе Оригами Богдан Чех не только увеличил количество заявок, но и получил возможность запустить несколько новых направлений.

Попробуйте платформу Origami бесплатно — оформите 14-дневный демо-доступ с полным функционалом по этой ссылке.