Контекстная реклама:турбо-режим

Илья ИсерсонСоавторы: О.Литвиненко&О.Смишко

MOAB.Pro

С вами Илья Исерсон, moab.pro

Говорят, что контекст – дорогая и неэффективная штука.

▪ О себе▪ О России ▪ О судьбах▪ А также, кто виноват и что

делать.

Итак, про что сегодня буду рассказывать?

• SEO-шники: конские цены, мы вам лучше продвинем. Ну, 10% бюджета – можно и выделить.

• Бизнес: деньги есть, нет знаний и кадров

• Директолухи: нет денег, нет знаний, нет кадров

Реальность• На плече до 6-12 мес.

реальная прибыльность для бизнеса – конкурирует c SEO

• Трудозатраты – меньше, чем SEO, но больше, чем вы думаете

• Заявки по 100 рублей в «тяжелых» тематиках - реальность

Ожидание

Контекст: игра по правилам

Важно:• Самодостаточным =

ощутимая доля в прибыли ( 15-25%, как минимум)• Привлечение прибыли ≠

Привлечение лидовПоехали!

Основной вопросКак сделать контекст самодостаточным каналом привлечения прибыли для бизнеса?

• Кому контекст нужен, а кому не очень?

• Как правильно привлекать?• Как конвертировать траф в

заявки?• Как конвертировать заявки в

деньги?• Бонус для студий;)

Если цель – прибыль, то остаются 4 вопроса:

Вопрос:• Кому контекст может помочь и

что это такое «может помочь»?Ответ:- стабильный достоверный

лидген от 10-15 заявок в сутки- способность бизнеса

конвертирвоать трафик в деньги

- рентабельность трафика

Глава 1: Подайте контекста бывшему депутату государственной думы!

• есть опыт работы с входящими (SEO\любая другая реклама) – 25%

• есть прямой спрос – 15%• регулируемый рынок и МРЦ – 15%• 20% и выше маржинальность - 15%• чаще b2b, чем b2c – 10%• ниша без оффлайн-федералов и сетей – 10% • география – вся Россия\СНГ\мир – 10%

Если хотя бы 50-60% набирается – значит, контекстный канал, скорее всего, окупаем.

Анфас/профиль: какой пациент будет жить?

• Охват• Соответствие трафик-посадочная

страница • Чистота трафика

Глава 2: как делать рекламу?

• Когда трафик платный, очень важно покупать только клики с явно коммерческим интентом.

В чем же проблема?• в том, что очистить трафик, по сути,

можно только вручную• можно автоматизировать представление,

но не принятие решения об очистке

2.1 Чистота трафика

Пример: вилы для погрузчика

Вопрос: и что с этим делать?

Ответ: лопата + китайский метод

А если без расистских шуточек?

Трудозатратность = кол-во просмотренных строк80% мусора можно убрать, просмотрев лишь 20% строк

• Техническое задание на очистку семантики

• Трудоресурс согласно аппетиту

• Key Collector, вкладка «Анализ групп»

• Проблема: максимизация охвата требует сбора семантики, неравномерно распределённой среди неизвестных базисов

2.2 Охват и неравномерное распределение семантики

• Формат взаимодействия с любым семантическим сервисом (мы, Раш, Пастухов, Вордстат) – это формула «базис – выборка»

• У вас есть базис – [окна]. Задаем базис на вход к сервису – получаем расширенную выборку ключевых слов, а дальше кто во что горазд.

• Больше базисов –> больше семантики -> больше охват. Таким образом, у нас нет проблемы с автоматизацией сбора – у нас есть проблема с поиском базисов.

И это действительно проблема!

Теория: как это работает

Итак, что собираем?• базис [Leadway]• базис [гироскутер]• базисы-синонимы: [сигвей], [сегвей], [ховерборд],

[моноколесо]• базисы по топовым ритейлерам\конкурентам• базисы по другим брендам-производителямИтог: в рамках 40-50 базисов при достаточном усердии мы получим охват в 70-80%, если считать тех, кто уже явно сформулировал потребность в товаре

Простой пример: [гироскутеры Leadway]

• Что было исходно?• Подрядчик взял очевидные базисы:[ремонт форсунок][ремонт тнвд]…и иже с ними. Проблема: - недостаточный охват =>

недостаточная загруженность сервиса- высокая стоимость трафика ( до 40

руб.\клик)

Сложный пример: «дизельный» автосервис

• [!не набирает обороты дизель] – 289 показов

• [стук дизель] – 281 показ

• [дым дизель] – 2060 показов

• [!дымит дизель] – 1171 показ

• !не тянет дизель – 253 показа

• [!глохнет дизель] – 918 показа

• [плавают дизель] – 165 показов

• [ошибка дизель] – 324 показа

• [!не работает дизель] – 472 показа

• [форсунка стук] – 168 показов

• [!дымит черным] – 975 показов ( 100% дизельный запрос!)

• [дымит !сизым] – 210 запросов

• [!не заводиться старекс] – 96 показов

• [проверка common rail] – 98 показов

• [форсунка 2.2 cdi] – 55 показов

• [большой расход камаз] – 28 показов

Что можно было добавить?▪ Итого: - суммарно нашли подобных

базисов с прогнозным трафиком около 400-500 пользователей в сутки, суммарно для всех систем

- средняя цена по таким базисам – сильно ниже, чем по очевидным [ремонт форсунок]

▪ -[дергается дизель] – 1 879 показов

▪ - [трясет дизель] – 259 показов

Вывод: нужна система!

• Такое не придумать из головы• Такое не подскажет клиент

Как искать такие базисы?

Нужна система, позволяющая:▪ находить это наверняка и самому ▪ представлять результат для

клиента так, чтобы подтверждение «нужности» семантики было быстрым и простым

Вводный этап: • Раскладываем запросы на переменные, как это могут

формулировать?- через проблему с агрегатом – [форсунки\тнвд\плунжера]- через проблему с машиной [scania\камаз\man]- через топливо - [дизель\дизельный]- через проявление проблемы – [дымит\не едет]- через код ошибки по автосканеру - [ошибка 1235\ошибка 0489 ]

Как работает система?A. Разбиение запросов на переменные и подбор значений

То есть, с очень большой вероятностью, человек у которого сломался дизель употребит хотя бы одно из значений этих переменных в запросе

Сбор семантики и анализ1. Автоматизация сбора – все и так известно2. После сбора – загоняем каждый массив в КК в «Анализ Групп» и начинаем отсматривать вручную согласно ТЗ3. В чем смысл? Выявить неочевидные запросы, про которые вам не скажет клиент. Так никто не делает – поэтому и конкуренция по такой семантике минимальна.4. Конкретно в кейсе выше, очень много «сладкого» нам дала проверка частотного словаря по запросам- «дизель\дизельный»:- по запросам с проблемой типа «не едет\жрет масло»

[троит двигатель, мигает чек]

[плавают обороты]

[вибрация дизеля] [не набирает обороты]

• Цены на неочевидные целевые запросы

• Цены на очевидные целевые запросы

Сравение прогнозных цен (добавить цены)

Что важно понимать:- На этапе сбора семантики наиболее важен не

сам сбор ( все автоматизировано), а именно поиск базисов

- Базисы могут быть простые и чистые (гироскутер) и мусорные и грязные (дизель)

- Анализ частотных словарей, по опыту, нужен в 20-30% случаев, часто можно обойтись и без него

НО!- Всегда нужно очень четко понимать из чего

складываются нужные базисы, из каких переменных

- Какие значения могут эти переменные принимать

И по результатам этого понимания – принимать решение, стоит ли работать с анализом частотного словаря.

Пример 2: осушка газовадсорбционная осушка 178абсорбционная осушка  204адсорбционный осушитель  1189безнагревный осушитель 2мембранный осушитель 156нагревный осушитель 5осушитель +для компрессора  2181осушитель воздуха компрессора  1673осушитель сжатого воздуха  1085осушка водорода 105осушка азота 71осушка воздуха  805осушка газа  1876промышленные осушители  932рефрижераторный осушитель 1227установка осушки  717фреоновая осушка  5

1. Сумма общей частотности Wordstat по «чистым» базисам/900 = примерный суточный трафик с поиска Я.Директа• Sum/ (30 дней в месяце*CTR 10%*3 коэффициент фильтрации)• Таким образом, чтобы получать ~100 пользователей с поискового размещения

Я.Директа в день, нужно насобирать базисов на 90000 показов• Оговорки:- использовать только для «целевых» базисов- коэффициент фильтрации 3 – «средний» по больнице- CTR 10% для спецразмещения и 3% для гарантии- быстро и удобно работает в связке с парсингом общей частотности в KK2. РСЯ – 1 к 1 по отношению к поиску, при ставках в 50% от поисковых3. Adwords Поиск – 0,5 к Директу

Быстрое прогнозирование трафика

• Берем базис, условно [гироскутеры]• Идем в «Прогноз бюджета», смотрим цену для 1спец• Считаем:- 1Спец_цена*30*0,65*0,75*0,9 или же, если проще, 6*13, где:30 – курс рубля к у.е.0,65 - примерно такая разница в среднем между прогнозной ценой клика и реально списываемой ценой0,75 - таким образом учитываем НЧ и СЧ фразы0,9 - примерно такой экономии можно добиться после того, как директ начнет учитывать реальный, а не прогнозный ЦТРИтого получаем: средняя стоимость клика по массиву [гироскутеры] – 78 рублей при гео=РФДалее умножаем полученную цифру стоимости клика на прогнозный траффик – получаем примерный бюджет на день.P.S.: точность прогноза примерно 25-30%, в основном – за счет неопределенности с минусацией и коэффициента качества

Быстрое прогнозирование цены клика «в среднем по массиву» по базису

1. Прогноз трафика2. Прогноз бюджета3. Сравнение побазисно – с какими-то базисами может быть вообще бессмысленно работать, ввиду высокой стоимости

Прогноз бюджета

Как использовать?

• Если есть уже почищенный массив, то можно:- взять все фразы- снять ставку для нужной позиции в КК- рассчитать среднее арифметическое- использовать это значение как максимальную ставку для биддера

• Это даст возможность:- показываться, в среднем, только по тем фразам, которые в данный момент не перегреты- примерный охват при такой ставке – около 70%- удобно управлять ставками как производным от среднего значения

Средняя цена клика на «чистом» массиве

• При бесконечном охвате (=расширении семантики) и постоянном значении необходимых лидов

стоимость лида стремится к 0

Принцип зависимости цены и охвата

• Известное правило, являющееся «золотым тельцом» современного контекста

• Идет от желания оправдать лень и глупость агентств

Минусы:• кривые генерированные тексты

снижают CTR• бессмысленность с практической

точки зрения

«1 ключ – 1 объявление»

Вот что мы видим в аккаунте

А вот реальность (клики) + еще есть показы!

А как надо?• Фактически, речь идет о кластеризации для контекста – распределяем

запросы на группы, пишем заголовки\описания на основе базиса группы• Ключи, собственно добавленные в аккаунт, не столь важны – реальный

трафик вы все равно будете получать по их расширенным версиям

• т.е. даже если вы сделали «1 ключи=1 объявление», то в реальности объявление будет показываться по неизвестной и непредсказуемой группе сверхНЧ

• этих сверхНЧ в десятки раз больше, чем ключевых слов в самом-самом лучшем источнике семантики

• то есть, физического смысла в этом нет.

Вывод: 1 запрос в аккаунте = группа неизвестных запросов в реальности

• CTR - 10,7• Цена клика – 11,12 рубНО!• меньше объявлений –

меньше баллов• меньше объявлений –

меньше текстов• реальное управление

аналитикой на НЧ

1 ключ – 1 объявление• CTR – 9,8• Цена клика – 11,20

ГруппировкаСравнение кампаний

• Работает на основе неких условных ПФ по каналу «реклама»

• Нужен, чтобы сильнее давить на тех, кто предлагает нерелевантные результаты в рекламной выдаче через заливание выдачи деньгами

• Замена «лэндинга», привлекающего поисковый рекламный траффик, даже очень грубо кластеризованным сайтом с релевантным ответом, приводит к падению цены на 15-25%

Коэффициент качества: как на самом деле?

И да, пруфов не будет – достоверный эксперимент де-факто невозможен.

• CTR: 13,41• Кол-во кликов, avg\day:

46,6• Цена клика, avg: 21,1

После удаления• CTR: 12,71 • Кол-во кликов, avg\day:

45,1• Цена клика, avg: 22,3

До удаления

Фразы-нулевки

Реальный недостаток состоит только в том, что большое кол-во нулевок сокращает кол-во доступных баллов, что затрудняет управление аккаунтом.

Имелся аккаунт, около 10 000 фраз, примерно 50% - нулевки, т.е. без кликов и показов

• 1. Минус-слова- анализируем «товарные»

запросы по бренду для прогнозирования наиболее вероятных минусов

• 2. Фейки- очень часто, при рекламе по

[артикул] – ваши артикулы, это не то что вы думаете, а что-то еще.

Пример: форсунка DELPHI 67030, 550 показов по РФ по 67030Вопрос: как бороться на большом кол-ве?

Фиды: минус-слова для фида и фейки

Секрет конверсий – в персонализации контента, т.е. минимальной дистанции между проблемой пользователя и тем, как вы ее решаете.Что можно сделать быстро, просто и самому?• Кластеризация ( да, для контекста тоже)• Телефония• Чаты• Мобильная кнопка

Глава 3: как конвертировать рекламу?

• Как в среднем:10000 ключевых слов -> ~2500 объявлений -> ~700 посадочных• А если денег нет?

То хотя бы «побазисно».

При нормальном контенте при таком варианте вполне реально добиваться 4-5% конверсии в боль-ве тематик.

Кластеризация

Основная мысль:• Каждый пользователь сайта должен видеть в

шапке название своего города и свой локальный номер + 8-800 (работает как средство убеждения)

• Провайдер номеров: zadarma.ru • База IP: Sypex GEO• Себестоимость: 20 номеров + кодер = 15000

рублейЭффективность:• рост кол-ва заявок в 1,5-2,5 раза сразу же

после внедрения, проверено на 15+ кейсах с трафиком от 300 до 5000 уников в сутки

Проблемы:• динамический колл-трекинг - >TrackID• Менеджеры&логистика -> подготовка

Телефония: в 2 раза больше заявок за 15000 рублей

Реализация:

▪ Двухстрочная (при IP=Москва)

Москва: 8 (495) 111-11-11Горячая линия: 8-800-222-22-22

▪ Двухстрочная с областными городами (при IP=Подольск)

Москва\Подольск: 8 (495) 111-11-11

Горячая линия: 8-800-222-22-22

▪ Трехстрочная (при IP=Подольск)

Москва: 8 (495) 111-11-11Подольск: 8 (499) 222-22-22Горячая линия: 8-800-333-33-33

Что использовать для персонализации?• Точка входа• UTM• IP• ОС/клиентРеализация:API JIvosite

Основная мысль:• «голый» чат не очень эффективенА как надо?• автоматические приветствия• нешаблонные фразы• отдельный менеджер для чата• персонализированные пользовательские

приветствия

Чаты: +25% к конверсиям за 5000 рублей

Пример:

▪ Приветствую, заинтересовались котлом Buderus Logano G234 WS-44? Давайте я вам подскажу по актуальной цене и наличию в Краснодаре, не возражаете?

Эффективность:

▪ Было: ~400 звонков и заявок

▪ Стало: ~350 звонков + 150-200 чатов

Плюсы:

▪ Проще контролировать и скриптовать

▪ Сглаживает пики

▪ +25% к лидам

Минусы: нужен отдельный сотрудник на большом объеме

• Важна нешаблонность фразы автоматического приветствия• Провокативное окончание фразы• Можно показывать 70-90% аудитории• Время реакции: рост эффективности вдвое при снижении

времени реакции с 40 до 10 секунд• Скорость ответа по ходу диалога и производительность

менеджера зависит от наличия скриптов и «готовых» ответов на самые популярные вопросы

• KPI в чате – не продажа, но контакты. До 70% пользователей чата оставляет контакты при правильном подходе

Чаты: о чем следует помнить

• простая визуализация + тег <tel>• практически не встречается на сайтах

на данный момент• конверсия мобильного трафика в

нажатие в ~10% на коммерческих сайтах

• с приветом от объявлений на auto.ru;)• можно экспериментировать с текстомP.S.: и телефон в кнопке не забываем тоже по IP подменять;)На заметку: автосервисы, аваркомы, эвакуаторы!

Мобильная кнопка: звонки с мобильных даром

• Как расти дальше, если ниша исчерпана?

• Как продавать по завышенным ценам и увеличивать маржинальность?

• Как управлять рыночной ценой товара?

Ответ:• В кулуарах;)

Исчерпание ниши: как расти дальше?

• Контекст за процент от оборота кампаний – умирающий формат

• Ведение кампаний за 100500 денег – умирающий формат

• Директолух-разбирайтесь-сами-со-своим-сайтом – умирающий формат

• Агентство без компетенций в продажах – пилит сук, на котором сидит

Как нужно делать• Семантика до оплаты и точный

прогноз: конверсия в чек 30%• Отдаем семантику бесплатно• Фиксированная плата за сбор

кампаний• Ведение бесплатно\почти

бесплатно• Контекст как сумма контекста и

работы над сайтом • Компетенции агентства в

построении отделов продаж

Текущая ситуацияКак контекст продавать?

Вопросы?

Всем спасибо!