Как оптимизировать контекстную рекламу при малом числе конверсий?

На рынке земельных участков провал спроса приходится на декабрь. И именно в этот период к нам пришёл клиент «Своя земля» с задачей повысить число звонков и заявок с контекстной рекламы без увеличения бюджета.

  scale_1200 

Изначальная ситуация и наша задача 

В ноябре 2018 заказчик потратил на рекламу 320 000? и привлёк 17 целевых обращений (звонков и заявок). Средняя стоимость одного обращения составила 19 000?, но ни одно из них не привело к продаже.

Перед нами на декабрь стояли задачи:

  • Привлечь на 50% больше обращений.
  • Снизить среднюю стоимость обращения на 50%.

Нужно было улучшить показатели рекламы вдвое при том, что спрос в декабре на земельные участки падает, достигая по году самого низа.

Как повышается отдача по контекстной рекламе?

Цель контекстной рекламы — максимум звонков и заявок потенциальных клиентов по выгодной стоимости. Поэтому вся оптимизация строится вокруг этой цели. Ставки по ключам, которые дают недорогие звонки, увеличиваются, что даёт прирост трафика и звонков. А ставки по ключам, привлекающим дорогие звонки, уменьшаются до тех пор, пока они не начнут приносить звонки по приемлемой стоимости.

Заказчик до нас размещал контекстную рекламу около полугода, поэтому логично было воспользоваться накопленными данными.

Однако обнаружилась проблема — плохо настроенный коллтрекинг показывал только источник звонка — Яндекс Директ или Google Ads. А статистики по обращениям в привязке к рекламным кампаниям и ключевым словам — не было. Ситуация усложнялась…

Для повышения отдачи нужна статистика, но что делать, если её нет?

Мы не знали, какие конкретные объявления привлекли звонки, и поэтому не могли провести стандартную оптимизацию по конверсиям, чтобы решить поставленную задачу.

Вносить правки вслепую, не понимая, как отрабатывают конкретные объявления, или создавать новую рекламу с нуля в надежде, что она отработает лучше — абсолютно не вариант. Поэтому решили пойти другим путем — использовать для оптимизации микроконверсии.

Решение — оптимизируем по микроконверсиям

Микроконверсия — это определённое поведение пользователя на сайте, которое характеризует его большую заинтересованность в покупке, но которое ещё не является обращением. Например, пользователь скачал прайс-лист, посетил страницу контактов, положил товар в корзину, провёл на сайте более 10 минут — всё это микроконверсии.

Ключевая ценность микроконверсий — их намного больше, чем реальных обращений (макроконверсий), и поэтому на основе них статистически достовернее в небольших проектах оптимизировать рекламу по ключам.

Остаётся вопрос, на какую микроконверсию ориентироваться, чтобы получить максимальную отдачу в реальные обращения?

Гипотеза: 10 минут на сайте — хорошая микроконверсия

Проанализировав в Google Analytics аудиторию, которая совершила звонок или заявку, мы выяснили, что в среднем пользователь из этой аудитории проводил на сайте более 10 минут. Этот параметр мы решили взять за основу.

Мы выдвинули гипотезу, что посетители, которые проводят на сайте одинаковое время с теми, кто совершает звонок, с большей вероятностью позвонят в сравнении с теми, кто провёл нас сайте меньшее время, недостаточно глубоко ознакомившись с его содержанием.

Теперь наша цель — привлекать как можно больше таких посетителей в рамках бюджета.

Собираем данные для проверки гипотезы

Нам очень хотелось воспользоваться накопленными данными по рекламе заказчика. Для этого построили в Google Analytics сегмент «Все пользователи, которые провели на сайте более 10 минут» и посмотрели, по каким ключевым фразам из контекстной рекламы они приходили.

Мы взяли топ-20 ключевых фраз, которые привлекли 85% всех микроконверсий и объединили их в смысловые группы. Теперь мы стали лучше понимать, как ведёт себя заинтересованная аудитория, и можем расширять семантику, не ограничиваясь данным набором ключей.

В результате получили 4 семантических группы с разной микроконверсией:

  • Наивысшей микроконверсией обладала группа семантики «участки недорого» и все их производные — конверсия в »10 минут на сайте» более 40%.
  • Средняя конверсионная группа — «участки + шоссе» — конверсия от 30% до 40%.
  • Группа низкой конверсии — «участки + район» — конверсия от 25% до 30%.
  • Неконверсионная группа состояла из ключевых фраз, содержащих слова «земля», «дача» и «участок» без привязки к географии — конверсия менее 20%

  scale_1200 

Новая стратегия — увеличили микроконверсии на 70% 

В итоге у нас появилась стратегия как перестроить рекламу, чтобы она привлекала на сайт наиболее заинтересованную аудиторию, которая с высокой вероятностью совершит звонок.

Отдали приоритет семантическим группам с большей микроконверсией, расширили их, вели еженедельную оптимизацию и получили результат — увеличение микроконверсий на 70% по итогам первого месяца работ.

Отдали приоритет семантическим группам с большей микроконверсией, расширили их, вели еженедельную оптимизацию и получили результат — увеличение микроконверсий на 70% по итогам первого месяца работ.

  scale_1200 

  scale_1200 

А что стало с реальными обращениями?  

Звонки и заявки также выросли: на 33% снизилась стоимость обращений и на 47% выросло их количество. И это в условиях спада сезона!

Гипотеза подтвердилась!

В результате, наша гипотеза подтвердилась, и мы значительно улучшили показатели рекламы заказчика, используя оптимизацию по микроконверсии »10 минут на сайте».

Если вернуться к задаче на декабрь, то мы не повысили оба показателя на 50%, но всё же вплотную к этому приблизились.

Оптимизируем дальше: обращений всё ещё недостаточно

Перед началом работы мы корректно настроили коллтрекинг, чтобы видеть источник звонка до ключевого слова и объявления. Теперь по итогам первого месяца работы мы увидели ключи, которые привлекли все 25 обращений, но всё равно не могли проводить оптимизацию на их основе. Почему?

25 обращений в пересчёте на десятки ключей, которые их привели, — это очень мало, чтобы сделать верные выводы из этой статистики. К примеру, у нас есть данные:

  scale_1200 

Можем ли мы сказать, что первый ключ в 6 раз эффективнее двух других, а эффективность второго и третьего одинакова?

Вроде бы да… Но если мы возьмём данные за больший период по тем же самым ключам, картина изменится кардинально:

  scale_1200 

Эффективность первого ключа стала вдвое меньше, а эффективность второго — в три раза меньше, чем третьего. Именно поэтому оптимизировать рекламу на малом числе конверсий категорически нельзя. Нам нужно получить десятки звонков по каждому ключу, чтобы быть уверенными в достоверности собранных данных.

Получается, нам остаётся ждать месяцы для набора статистики и только потом проводить оптимизацию? В идеальном мире — да. Но заказчик месяцы ждать не будет, и продажи нужны сейчас.

Поэтому мы продолжили оптимизацию по микроконверсиям. А данные по звонкам использовали, чтобы по их динамике проверять результативность нашей стратегии. Плюс ждали момента, когда статистика по звонкам накопится, и мы сможем сделать корректировки на основе реальных обращений.

Результаты по микроконверсиям за 4 месяца работы

  scale_1200 

С декабря месяца мы планомерно наращивали число микроконверсий — в итоге оно в марте в 3,5 раза превысило начальные показатели без существенного увеличения рекламного бюджета.

Результаты по реальным обращениям

  scale_1200 

Все месяцы кроме января мы наблюдали рост звонков, и по итогам марта в 3,6 раз превысили изначальные показатели, оставаясь в рамках бюджета.

В апреле клиент увеличил бюджет на рекламу, и рост звонков продолжился, но уже без существенного снижения стоимости их привлечения. В дальнейшем в ходе проекта средняя стоимость микро и макроконверсий оставалась на том же уровне.

Итог: 400% роста

5 месяцев оптимизировали рекламу только по микроконверсиям из-за малого количества макроконверсий, что помогло в 3,7 раза снизить среднюю стоимость реальных обращений (звонка и заявки) и увеличить их число в 5 раз — с 17 в ноябре до 84 в апреле.

По информации от клиента, с февраля месяца пошли первые продажи с контекстной рекламы, и к марту их объём в 5 раз перекрыл все затраты с декабря месяца.

В каких случаях актуально использовать микроконверсии?

  • У вас небольшой рекламный бюджет в конкурентной тематике с высоким средним чеком (продажа недвижимости, строительство или подобная).
  • Вы охватываете весь спрос, но работаете на узком рынке с высоким средним чеком: дорогая медицина (ЭКО, увеличение груди и подобное); дизайн-бюро; дорогой B2B (спецтехника, промышленное оборудование и другое)
  • Вам достаточно 1–3 клиентов, чтобы окупить все вложения в рекламу, исчисляемые сотнями тысяч рублей.

Технология работы с микроконверсиями по шагам

  • Постройте в Google Analytics сегмент «Все пользователи, совершившие конверсию». Конверсия — это самое важное целевое действие, к примеру, первичный звонок, зафиксированный коллтрекингом.
  • Проанализируйте поведение этой аудитории: сколько раз посещали сайт, сколько суммарно провели на нём времени, сколько страниц просмотрели.
  • Выберите из этих параметров самые важные и настройте на них в Google Analytics сегмент и цель. Это станет вашей микроконверсией.
  • Проверьте % пользователей в построенном сегменте — их должно получиться не менее 10% и не более 30%. Если меньше, критерий вы выбрали очень узкий и данных для оптимизации не хватит. Больше — наоборот, взяли слишком широкий неспецифичный критерий, плохо отличающий конверсионных пользователей от всех остальных.
  • Еженедельно замеряйте показатели по микроконверсиям по каждой рекламной кампании и оптимизируйте ставки, чтобы получать как можно больше их в рамках бюджета.
  • Ежемесячно проверяйте динамику по обращениям (звонкам и заявкам) — если есть рост, вы выбрали правильную микроконверсию, продолжайте по ней оптимизировать. Если роста нет, начинайте сначала с анализа и выбора другой микроконверсии.

Перейти на сайт

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine прочитано 30663 раза