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.
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.
Система анализирует добавленные объявления и автоматически подбирает запросы для каждой категории.
Целевой критерий соответствует общим ключевым словам в тематике недвижимости, но система подобрала запросы по Москве и СПб.
Альтернативные запросы в примерах включают в себя вторичное жильё и конкурентов, не подходящих по ценовой категории и геоположению объекта.
Сопутствующие запросы полностью состоят из ипотеки. Такие запросы можно использовать в охватной кампании для тестирования с соответствующими текстами (например, о выгодных условиях ипотеки):
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:
Аналогично конкурентам, широкие запросы включали другие города и агентства недвижимости, что не соответствует проекту:
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.
За период размещения автотаргетинг подобрал 115 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.
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%.
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.
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:
Аналог рекламируемого товара или запросов продуктов, вместе с которым может быть интересно предложение объявления, система найти и подобрать не смогла:
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 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:
Система смогла подобрать примеры только по двум критериям и лучше всего подходит для размещения целевой, его и решили использовать.
За период размещения автотаргетинг подобрал 384 ключевых запросов.
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%.
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.
По данному параметру запросы соответствуют посадочной странице и объявлению:
Поскольку реальных альтернатив брендированному скотчу нет, система не смогла подобрать запросы к этой категории:
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:
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:
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:
Из всех предложенных вариантов, категория целевых запросов оказалась наиболее релевантной — выбираем ее для запуска тестовой кампании с автотаргетингом.
За период размещения автотаргетинг подобрал 645 ключевых запросов.
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%.
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.
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).
Проведите конкурс среди участников CMS Magazine
Узнайте цены и сроки уже завтра. Это бесплатно и займет ≈5 минут.