Кейс «Родной Речи»: как использование ЕПК позволило снизить стоимость конверсии более чем в 7 раз
О том, как объединение кампаний и использование машинного обучения позволило значительно увеличить объем конверсий, — в кейсе
Контекст
Клиент (крупный онлайн-кинотеатр) использовал динамические поисковые объявления (DSA) для привлечения трафика на сайт. Однако результаты кампании не оправдывали ожидания — стоимость конверсии значительно превышала допустимые показатели. Задачей формата было наращивание объема конверсий по тайтлам, пользующимся небольшой популярностью, которые нецелесообразно было бы выводить в отдельные РК, но которые могли давать определенный объем дополнительных конверсий.
Задача
Высокая стоимость за конверсию в динамических поисковых объявлениях (DSA) не укладывалась в KPI (Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности) клиента, и специалистам «Родной Речи» было необходимо найти способ снизить затраты, при этом сохранив или увеличив количество конверсий.
Механика
С внедрением Единой перформанс-кампании (ЕПК) появилась возможность объединить DSA с ручными поисковыми объявлениями и сетевыми ручными объявлениями. Это позволило использовать преимущества машинного обучения и оптимизации на больших объемах данных, возможности которых расширились после появления ЕПК.
Определение от «Яндекса»: Единая перформанс-кампания (ЕПК) — это инструмент для специалистов по контекстной рекламе, который позволяет комплексно решать перформанс-задачи в рамках одной кампании. Новый тип кампаний объединяет и расширяет возможности графических, текстово-графических и товарных объявлений.
Объявления показываются в результатах поиска и в «Рекламной сети Яндекса», на десктопах, планшетах и мобильных телефонах. Это возможность, с одной стороны, упростить процесс ведения кампаний, с другой — объединить в одной кампании разные типы объявлений (товарные, страницы каталога, ТГО, графические) для получения бОльшего объема данных с кампании, необходимых для обучения стратегий.
Реализация
На первом этапе были собраны данные о текущих рекламных кампаниях (тестировались DSA по фиду и DSA по сайту). Анализ показал, что динамические поисковые объявления имеют высокую среднюю стоимость конверсии, более чем в семь раз превышающую целевые показатели клиента. Была выдвинута гипотеза, что это связано с недостаточными объемами для обучения РК. Основной целью последующих тестов было снижение стоимости за конверсию и увеличение объема конверсий.
После проведения анализа было решено объединить DSA с ручными поисковыми объявлениями и сетевыми ручными объявлениями в одну кампанию с общим бюджетом (ЕПК). В процессе объединения был определен тестовый еженедельный бюджет, достаточный для обучения новой кампании (прогнозная стоимость конверсии * 20).
Благодаря объединению кампаний в ЕПК система получила доступ к большему объему данных, что позволило алгоритмам машинного обучения более точно прогнозировать поведение пользователей и оптимизировать ставки. В ходе кампании использовались автоматические стратегии назначения ставок для достижения целей по снижению стоимости за конверсию и увеличению объема конверсий.
После обучения стратегии, когда в кампании накопилось достаточное количество данных, был проведен анализ статистики группы, исключены неэффективные аудиторные сегменты, внесены корректировки по устройствам, в группу были добавлены релевантные интересы, объявления дополнены актуальной промоакцией, которая повышает интерес пользователя к совершению целевого действия. Регулярный мониторинг результатов кампании и внесение необходимых корректировок позволили достичь максимальной эффективности.
Результаты
После объединения DSA с ручными объявлениями в рамках ЕПК стоимость за конверсию по DSA снизилась более чем в семь раз и вышла на средние показатели по размещению, при этом кратно нарастив объем конверсий. Объединение кампаний и использование машинного обучения позволило значительно увеличить объем конверсий, что привело к улучшению рентабельности и эффективности рекламных кампаний, при этом рост преимущественно происходил по тайтлам, которые ранее практически не давали конверсий, то есть основная цель теста была достигнута.
Алена Комарова, старший специалист по контекстной рекламе и автоматизированной закупке рекламы в цифровых СМИ:
«Наша задача была: снизить стоимость конверсии, при этом нарастив объем. Мы начали с глубокого аудита, выявили узкое место — недостаток данных для обучения DSA — и решили объединить их с ручными объявлениями в ЕПК. После настройки стратегий и регулярной оптимизации мы не только вышли на целевые показатели, но и кратно нарастили конверсии по “длинному хвосту” контента. Это доказывает, что даже в сложных условиях можно найти эффективное решение через переосмысление структуры кампаний».
Заключение
Данный кейс демонстрирует, как использование единой кампании с общим бюджетом (ЕПК) и объединение различных типов объявлений в «Яндекс.Директ» может значительно повысить эффективность рекламных кампаний. Оптимизация за счет машинного обучения и больших объемов данных позволяет снижать затраты и увеличивать количество конверсий, что является ключевым фактором успеха в цифровом маркетинге.
Команда:
Комарова Алена Михайловна, Senior Perfomance Manager
Крылова Арина Дмитриевна, Junior Perfomance Manager
Реклама. Рекламодатель ООО «ЛАЙОН КОММЬЮНИКЕЙШНЗ» ИНН 7743068844
