Автоматизация vs ручной сбор: тестируем обновленный автотаргетинг Яндекс.Директа
Автоматизированные механизмы всегда были и будут у маркетологов темой для споров. С одной стороны, это стремление доверить часть работы машине, ускорить запуск рекламной кампании и получить дополнительный целевой трафик. С другой — риск привлечь нерелевантную аудиторию.
Одним из таких механизмов является автотаргетинг Яндекс Директа, позволяющий размещать рекламу без указания ключевых запросов. Для поиска аудитории автотаргетинг опирается не на заданный список фраз, а на объявление и посадочную страницу. Последние обновления обещают сделать инструмент продвинутее и проще в настройке и снизить долю показов по нерелевантным запросам.
Мы протестировали инструмент Яндекса на коммерческих сайтах, выбрав три проекта из совершенно разных тематик: недвижимость, фармацевтика и производство ленты ПВХ.
Для нас было важно понять, как сработает автотаргетинг в данных тематиках и сможет ли его механизм заменить ручной сбор семантического ядра. По ходу тестирования разберем прогноз Яндекса по каждому критерию и оценим итоговую долю целевых запросов, подобранных системой.
Недвижимость
Проект: сайт жилого комплекса комфорт-класса в Пензе.
ЦА: преимущественно молодые семьи в возрасте от 25 до 35 лет, со средним уровнем дохода.
Основа семантического ядра: запросы, связанные с покупкой квартир комфорт-класса в Пензе.
Прогноз Яндекса:
Система анализирует добавленные объявления и автоматически подбирает запросы для каждой категории.
Целевые запросы
Целевой критерий соответствует общим ключевым словам в тематике недвижимости, но система подобрала запросы по Москве и СПб.
Альтернативные запросы
Альтернативные запросы в примерах включают в себя вторичное жильё и конкурентов, не подходящих по ценовой категории и геоположению объекта.
Сопутствующие запросы
Сопутствующие запросы полностью состоят из ипотеки. Такие запросы можно использовать в охватной кампании для тестирования с соответствующими текстами (например, о выгодных условиях ипотеки):
Конкуренты
Запросы с упоминанием конкурентов не соответствуют геоположению (Пенза) и в целом конкурентной категории, т.к. для определения ЖК как конкурента обычно руководствуются параметрами — тип и класс жилья, геоположение, ср. стоимость кв. метра, остатки лотов в экспозиции:
Широкие запросы
Аналогично конкурентам, широкие запросы включали другие города и агентства недвижимости, что не соответствует проекту:
Итого:
Для недвижимости потенциально-конверсионной семантикой будут запросы из категории «конкуренты» и «целевые», однако в первичных примерах от Директа видим запросы, привязанные к Москве и московским жилым комплексам.
Но делаем поправку на то, что это пример прогнозируемой семантики и даем инструменту шанс, выбирая для тестирования целевые запросы и конкурентов.
Результат теста за 1 неделю
За период размещения автотаргетинг подобрал 115 ключевых запросов.
Пример подобранных ключевых запросов
В первые дни тестирования в критерии «целевые» было видно, что система подбирает запросы с геоположением Пензы. По итогу тестирования получаем целевой пул семантики для проекта. Из чего делаем вывод, что примеры Директа не всегда соответствуют конечному результату и требуют тестирования.
С конкурентами картина был иной — система не смогла подобрать конкурентов для тестируемого объекта недвижимости, и показывала объявление по московским жилым комплексам.
Пример подобранных конкурентов
Вывод
Из всех представленных ЖК только «Второе дыхание» находится в Пензе, но не соответствует классу тестируемого ЖК.
Остальные запросы связаны с Москвой и не учитывают класс жилья проекта, как это сделал бы специалист.
Процент целевых запросов — 53,14%.
Фармацевтика
Проект: сайт препарата для повышения мужской фертильности.
Потребители продукта — мужчины.
Принимают решение о покупке или ориентируют на нее преимущественно женщины, планирующее беременность естественным путем и с помощью ЭКО.
Основа семантического ядра: запросы, связанные с брендом и темой подготовки к зачатию и улучшению спермограммы.
Прогноз Яндекса:
Целевые запросы
Подобранные системой запросы широко охватили тематику и остались в рамках репродуктивной системы человека, что хорошо для деликатной тематики, но не все предложенные ключевые запросы соответствуют препарату:
Альтернативные и сопутствующие запросы
Аналог рекламируемого товара или запросов продуктов, вместе с которым может быть интересно предложение объявления, система найти и подобрать не смогла:
Конкуренты
В данной нише есть группа конкурентов, по которой идёт размещение. В сетях мы показываемся по запросу 4 альтернативных препаратов, но система подобрать конкурентов не смогла:
Широкие запросы
Широкие запросы оказались слишком далеки от рекламируемой тематики, поскольку слова «лекарства» и «витамины» имеют высокий спрос и большое кол-во нецелевых подотраслей (множество видов болезней к слову «лекарства» и применений слова «витамины»). Вероятность поиска нашего продукта при таких поисковых запросах без уточнений стремится к нулю:
Итого:
Система смогла подобрать примеры только по двум критериям и лучше всего подходит для размещения целевой, его и решили использовать.
Результат теста за 1 неделю
За период размещения автотаргетинг подобрал 384 ключевых запросов.
Пример подобранных ключевых запросов
Вывод
В данном проекте целевые запросы были наиболее далеки от тематики размещения, больше всего присутствовали запросы про повышение потенции, на что рекламируемый препарат не оказывал никакого воздействия.
Процент целевых запросов — 25%.
Производство ленты ПВХ
Проект: сайт производителя брендированного скотча.
ЦА: представители малого и крупного бизнеса, преимущественно из сферы ритейла.
Основа семантического ядра: разные вариации привязок к липкой ленте/скотчу с логотипом, брендовые запросы.
Прогноз Яндекса:
Целевые запросы
По данному параметру запросы соответствуют посадочной странице и объявлению:
Альтернативные запросы
Поскольку реальных альтернатив брендированному скотчу нет, система не смогла подобрать запросы к этой категории:
Сопутствующие запросы
Согласно описанию Яндекса, сопутствующие запросы — это запросы, в которых присутствует интерес к продукту, вместе с которым может быть интересно предложение объявления. В тематике клейкой ленты с логотипом подобрать такое проблематично, поэтому система не предложила вариантов:
Конкуренты
Конечно, у нашего производителя есть множество конкурентов на рынке, но поскольку пользователи не ищут скотч у конкретного производителя, то и Яндекс не находит подходящих запросов:
Широкие запросы
Здесь Яндекс был близок к теме, но такие запросы нам не подходят, поскольку клейкая лента с логотипом — достаточно узкое направление, не попадающее в категории типографии и канцтоваров из прогноза системы. К тому же клиент ориентирован не на штучные, а оптовые покупки, что ещё сильнее сужает ядро нашей аудитории. Вероятность приведения потенциального покупателя по этим запросам крайне мала:
Итого:
Из всех предложенных вариантов, категория целевых запросов оказалась наиболее релевантной — выбираем ее для запуска тестовой кампании с автотаргетингом.
Результат теста за 1 неделю
За период размещения автотаргетинг подобрал 645 ключевых запросов.
Создайте конкурс на workspace.ru — получите предложения от участников CMS Magazine по цене и срокам. Это бесплатно и займет 5 минут. В каталоге 15 617 диджитал-агентств, готовых вам помочь — выберите и сэкономьте до 30%.
Создать конкурс →
Вывод
Среди подобранных автотаргетингом ключевых запросов в почти равной степени встречались как целевые («брендированный скотч цена», «где заказать скотч со своим логотипом»), так и нецелевые запросы, которые не подходят конкретному клиенту, но при этом все же в рамках заданной тематики, например: «где можно заказать рекламу самоклейки» или «где можно сделать наклейки на заказ».
Итого процент целевых запросов — 44,77%.
Можно ли использовать автотаргетинг?
Автотаргетинг, конечно же, можно использовать, но обязательно с учетом особенностей своего проекта. В недвижимости, например, не стоит ожидать, что система подберет конкурентов так, как это делает специалист по контекстной рекламе, основываясь на геоположении объекта, стоимости квадратного метра и класса жилья.
В фармакологии, особенно если препарат предназначен только для определенного круга пользователей (не витаминки или йод), даже за целевыми запросами нужно максимально внимательно следить, т.к. автотаргетинг может подобрать запросы, не относящиеся к продукту.
Что рекомендуем:
-
Перед тестом стоит проанализировать посадочную страницу и объявления. Оптимально, если в них будет размещена информация только про конкретный товар или услугу которую вы предоставляете — это сориентирует автотарегтинг в нужном направлении и сократит шанс подбора не нужных вам ключевых запросов. Другими словами, для каждого товара или услуги нужна своя посадочная и своя отдельная группа (или кампания, в зависимости от архитектуры рекламного аккаунта) с автотаргетингом.
-
Создавайте как можно больше вариантов написания объявлений, т.к. система ориентируется на это и пул потенциальных запросов будет выше.
-
Если вы выбираете категорию запросов «широкие», рекомендуем как можно чаще просматривать список поисковых запросов, по которым показывается реклама и проводить регулярные минусовки. Чем шире критерий, тем выше кол-во потенциальных запросов, подобранных системой, а значит, возрастает вероятность найти среди них нецелевой запрос.
-
Стоит учитывать, что пример семантики, которую Яндекс показывает на этапе включения настройки, может сильно отличаться от полученной по факту. Это иллюстрирует тестирование пензенского ЖК, в котором на этапе настройки кампании запросы были привязаны к Мск, хотя при тестировании инструмента запросы были привязаны к локации объекта (Пензе).
Полный текст статьи читайте на CMS Magazine