Как автоматизация помогает улучшить поисковый маркетинг

Jeremy Hull / Октябрь 2020 г.

Джереми Халл, вице-президент по инновациям в компании iProspect, объясняет, как автоматизация стала основой успешного поискового маркетинга.

Стилизованная иллюстрация изображает человека, который взаимодействует с разными цифровыми интерфейсами – от поиска и пользовательских настроек до видео и чата.

Поиск сильно отличается от других каналов. Поисковый маркетинг — это точка соприкосновения продавца и покупателя, возможность взаимодействовать с потребителем индивидуально, но в большом масштабе, а также сложная экосистема взаимосвязанных функций.

Хорошая стратегия поискового маркетинга — это настроенная машина, которая точно подбирает ответ на намерение пользователя. Отличная стратегия поискового маркетинга предполагает автоматизацию, которая помогает улучшить эту стратегию и сделать ее более эффективной.

Однако темп автоматизации поисковых кампаний достаточно медленный. Маркетологи были разочарованы переоцененными алгоритмами назначения ставок, нескладными текстами, которые генерировала система, и задержками в обработке данных. Многие до сих пор считают, что инструменты автоматизации отбирают возможности ручного управления.

Когда рекламодатели отказываются использовать инструменты автоматизации для поискового маркетинга, они придерживаются подхода, устаревшего более чем на 20 лет.

Автоматизация в реальном времени теперь — основа всей поисковой экосистемы. Автоматизация превратила поиск из аналогового понятия, схожего с поиском документа в бумажной папке, в динамический цифровой канал. Он вышел за пределы каталога рекомендованных сайтов до постоянно активного взаимодействия на разных устройствах и способен предложить практически любой тип контента.

Поисковый маркетинг — это комплексная, но не излишне сложная система

Поисковый маркетинг представляет собой комплексную систему. Это свойство становится более заметным с добавлением новых функций, потому что система должна учитывать каждый сигнал о намерении в связи с другими сигналами. Поисковые системы агрегируют десятки и сотни точек ввода данных для каждого взаимодействия, чтобы показывать максимально релевантные результаты поиска и рекламу. Автоматизация — ключ к эффективному использованию таких сигналов.

Во время рекламной кампании для Levi Strauss & Co. в праздничный сезон 2019 года компания iProspect использовала функцию назначения ставок во время аукциона и сезонные корректировки в Поисковой рекламе 360, чтобы повысить доход и привлечь больше веб-трафика.

Интеллектуальное назначение ставок и атрибуция на основе данных позволили нам настраивать ставки на уровне ключевых слов для каждого поискового запроса с учетом уникальной комбинации контекстных сигналов. Это помогло увеличить трафик на 25%, а доход по последней точке взаимодействия — на 21% в сравнении с предыдущим годом. Хотя такими результатами может гордиться любая команда, меня впечатлило повышение эффективности, которое стало возможным благодаря автоматизации. Цена за клик для не брендовых ключевых слов снизилась на 19%, а для брендовых — на 21%.

Проблема инструмента или неправильного использования?

Современные средства автоматизации работают не во всех случаях, но опытные веб-маркетологи не откажутся от инструмента из-за одной неудачи. Они проанализируют ситуацию, чтобы понять: она произошла из-за недостатков инструмента или из-за неправильного использования? В IT-терминологии это называют Problem Exists Between Chair and Keyboard — ошибкой пользователя.

Иногда маркетологи путают названия инструментов из-за большого количества аббревиатур и не пользуются мощными функциями. Смена терминологии также может вызвать затруднения. Я провел много встреч с маркетологами, на которых объяснял, что кампания поискового маркетинга — это непрерывный структурированный процесс, а не просто покупки, как в традиционной рекламе.

Современные инструменты автоматизации работают не во всех случаях, но опытные веб-маркетологи не откажутся от инструмента из-за одной неудачи.

Иногда плохие результаты объясняются неправильным использованием. Многие инструменты для назначения ставок и управления бюджетом работают неправильно, когда маркетологи пытаются объединить автоматическое и ручное управление. В этом году мы тестировали один инструмент и обнаружили, что при изменении дневного бюджета кампании автоматическое назначение ставок приостанавливалось на семь дней, пока система не рассчитывала новое контрольное значение. Узнав об этом, мы изменили ежедневные процессы, чтобы использовать преимущества инструмента по максимуму.

Лучший подход — понять сильные и слабые места инструмента, использовать его в соответствии с потребностями или отложить на будущее.

Проводя рекламные кампании Google Discovery для Urban Outfitters, компания iProspect попробовала новый подход на основе опыта из предыдущих тестов. Мы разбили объявления Discovery для Urban Outfitters по аудиториям и создали отдельные кампании для собственных, внешних и особых аудиторий по намерениям. Этот подход позволил быстро находить различия в эффективности для каждого сегмента.

В то время как собственные аудитории давали 100% дохода для объявлений Discovery, показатель CTR для внешних аудиторий на 35% превышал этот показатель для двух других сегментов. Цена за клик для особых аудиторий по намерениям была на 42% ниже, чем у предыдущей структуры. Постоянно проверяя и испытывая сложившееся представление об объявлениях Discovery, команда iProspect смогла выстроить оптимальную стратегию. Она учитывала и повышение дохода, и привлечение трафика, и увеличение эффективности, и комбинацию этих целей.

Экспериментируйте и используйте лучшие решения

Легко поддаться искушению и решить, что можно вручную управлять всеми процессами. Десять лет назад я создал таблицу для оптимизации бюджета с вложенной формулой IF. Она была такой сложной, что я узнал, каково ограничение на количество символов в одной ячейке Excel — 32 767. Это решение работало, но когда я нашел удобный инструмент, который выполнял 90% функций, я без колебаний перешел на него.

В поисковом маркетинге автоматизация позволяет применять стратегии и передавать рекламные сообщения в широких масштабах, получая персонализированные результаты и оптимальную эффективность. Если в прошлом у вас был неудачный опыт с инструментами автоматизации, сейчас самое время познакомиться с современными решениями. Так вы можете найти нужную комбинацию, которая позволит вывести ваши кампании на новый уровень.

covers_2000x312_7-копия-10.png

Основное преимущество автостратегий — экономия времени и отсутствие человеческого фактора. Не нужно устанавливать ставки вручную для групп объявлений или отдельных ключевых слов. Система сделает это за вас — без ошибок, четко и быстро.

Для примера поделимся опытом использования автоматических стратегий для рекламных кампаний Газпромбанка для ключевого продукта «Потребительское кредитование».

Цель продукта — выдача потребительского кредита заинтересованному пользователю. Цель состоит из поэтапной воронки (первичная заявка, предварительное одобрение в онлайне, финальное одобрение, выдача). При оптимизации рекламной кампании нужно учитывать все эти шаги, так как они влияют на конечную стоимость привлечения.

Для оптимизации поисковых кампаний мы обратились к автоматическим стратегиям Яндекс.Директ и Google Рекламы. Автоматизация позволяет не только достигнуть поставленных целей, но и упрощает управление рекламными кампаниями.

Командам цифрового привлечения Газпромбанка и рекламного агентства AMDG с июля по сентябрь 2020 г. нужно было решить ряд задач, которые учитывали KPI на разных уровнях воронки.

Рассмотрим их подробнее:

  • Кампании Google Рекламы по небрендовым поисковым запросам перевели на автоматическую стратегию «Целевая цена за конверсию» (tCPA). Основной целью было получить первичные заявки не выше заданной CPA за конверсию. К концу трехнедельного теста CPA снизилась на 32% и составляла 98% от заданной стоимости за конверсию.
  • Для оптимизации второго шага воронки поисковые небрендовые кампании перевели на автоматическую стратегию с оптимизацией стоимости выдачи по предварительно одобренной заявке, не выше заданной CPA за конверсию. Одним из важных условий было не допустить снижения числа первичных заявок более чем на 10%. Эта автостратегия была нужна, чтобы улучшить конечную стоимость выдачи кредита. По результатам двухмесячного теста CPA достигла 97% от заданной стоимости конверсии, а потеря первичных заявок составила 12%, что было компенсировано ростом одобрения из канала.

Начиная с сентября в банковской отрасли происходило удорожание аукциона, которое исторически длится до конца декабря.

Для хорошей работы автостратегии мы рекомендуем накопить историю данных, чтобы оптимизировать алгоритмы для поставленной цели. Если вы только начинаете использовать, например, автоматизацию Google Рекламы, автоматическое назначение ставок может быть не лучшей стратегией.

Автоматическое назначение ставок использует машинное обучение для оценки эффективности и оптимизации для конкретной цели. Иногда это позволяет получать больше конверсий или кликов в зависимости от поставленной цели.

image (6).png

Решение задач автоматизации — это не только написание кода, но и выбор правильного инструмента. Не всегда для создания программного обеспечения нужны месяцы разработки, умение интегрироваться с API и штат программистов. При грамотном подходе можно использовать встроенные возможности.

Один из таких кейсов — использование собственных Google Ads Scripts.

У нас есть крупный клиент из автоиндустрии с большими объемами отчетности по всем аккаунтам Google Рекламы и множеством кампаний. До внедрения автоматизированных скриптов сбор данных и их сведение в отчет занимало около трех часов. После разработки без привлечения отдельных специалистов на отчеты стало уходить до 15 минут. Кроме того, разработанные скрипты позже внедрили на более чем 20 рынках присутствия клиента по всему миру.

covers_2000x312_7-копия-11.png

Контекстная реклама таргетируется на максимально целевую аудиторию и выдает релевантное предложение в самый подходящий момент. Но автоматизация поискового маркетинга распознает еще больше дополнительных сигналов.

Учет сезонных колебаний, времени, дня недели или даже местоположения пользователя помогает интеллектуальному назначению ставок экономить бюджеты рекламодателей и повышать эффективность кампаний. Если пользователь вводит на своем устройстве со включенной геолокацией запрос «пиццерия», а у рекламодателя пиццерия расположена в нескольких сотнях метров, то с наибольшей вероятностью пользователь увидит именно это объявление, так как система спрогнозирует большую вероятность конверсии.

При этом есть несколько моментов, на которые нужно обращать внимание при использовании встроенных технологий:

  1. Предоставьте системе достаточное количество корректных данных. Должна быть настроена полноценная передача данных из Google Аналитики в Google Рекламу, увеличивающая возможности оптимизации ставок. Без них алгоритмы не будут корректно работать.
  2. Учитывайте путь к покупке и используйте возможный максимум данных по нескольким взаимодействиям. Сейчас это позволяет атрибуция на основе данных, а атрибуция по последнему клику устаревает.
  3. Дайте системе свободу для адаптации — стратегиям требуется время на обучение, не нужно сразу вносить изменения. При этом рекомендуется отложить анализ эффективности до завершения обучения и тестового периода.

Любопытство, доверие, накопленная статистика и основанные на ней дальнейшие решения — вот надежные спутники автоматизированных инструментов.

Как аналитика данных может помочь компании выстоять в пандемию