По ключам нч будете банкротиться)) В основном вч, среднечастнотные.
Околотематику при такой стоимости товара, брать не советую, либо только RLSA.
Но опять же, нужно понимание как часто и зачем берут товар.
Плюс важно ещё считать реальный roi, не учитывая день, а брать за определенной срок.
Неделя или месяц. Иначе будет казаться, что в определенные дни нет смысла вкладывать в рекламу, хотя она отработала всего в -10%
Да, на протяжении 3-х лет вел магазин аккаунтов, были и аккаунты по 39 рублей, цену покупки получалось делать в районе 15 рублей, но конкурентов было мало
Да был опыт, запускал на магазин брендовый одеждый, воспринимайте это динамический ремаркетинг, только на площадках, с которыми они дружат.
В целом отдача по конверсиям была такая же, как с гугла по дин рему.
В начале просили 100к вроде бюджета, потом договорились о 50к, но у них есть требования по минимальному трафику, чтобы их алгоритм норм работал
Автор, когда небольшие бюджеты, очень помогает исключить аудиторию на сегменты с аудиторией, которая была менее 2 секунд на странице, и как доп параметр можно мобильные ещё добавить
Начал собирать отзывы клиентов, вот один из клиентов, на серче писать увы не может.
Работаем с клиентом по Google Ads и Facebook Ads.
Тематика, услуги фотографа и риэлторская деятельность за рубежом.
Всё верно, только ещё добавлю, тут скорее из опыта, что у K50, ну и возможно алитикс, оптимизаторы хотя бы работают, в чём убеждался ни раз на собственном примере, CPA снижается на 20-25%, кол-во заявок обычно вырастает на 10-15%, после выполнения их минимальных требований по конверсиям и подключения оптимизатора.
С оригами тоже был опыт, причём по довольно крупному клиенту (30 млн в месяц), софт тупил и не очень хорошо себя показывал, нельзя было задать для каждой кампании свою цель, проблемы с выставлением бюджета и тд
Кейс: Как бороться со скликиванием бюджета в КМС и РСЯ с помощью Power BI?
Когда я ещё работал в агентстве, я вёл крупного клиента по недвижимости с бюджетом только в Google Ads (NDA).
У застройщика было 8 объектов недвижимости и трафик из КМС на 4 самых крупных объекта составлял примерно 10% от общего рекламного бюджета (Примерно 2,5-3 млн в месяц).
Так как мы все знаем примерное качество площадок в КМС, где по сути любой школьник может пройти модерацию со своим сайтом на коленке и накликивать себе на завтраки, то нужно было как-то массово вычищать эти площадки, не заходя на них.
Внимание!!! (Этот метод вычистки площадок применим и к РСЯ площадкам, важно лишь немного по-другому соединять статистику в Power BI).
Задача:
Отфильтровать максимальное кол-во неэффективных площадок в КМС, расходующие наш бюджет, не просматривая при этом каждый сайт в ручном режиме.
Реализация:
1.Выгрузил отчёт с наиболее крупных аккаунтов Google Ads с местами размещения рекламы в КМС (т.е на каких сайтах показывались).
Это сделано для того, чтобы получить CTR объявлений на конкретной площадке, количество кликов по объявлению и их стоимость.
2. Выгрузил из 4 представлений Google Analytics отчёт с содержанием объявлений. Именно в этом параметре подставлялся динамический параметр {placement}, который и показывал адрес площадки в КМС.
Для чего я это сделал? Для того, чтобы получить информацию по средней продолжительности сеанса и показателю отказов на площадке.
3. Загрузил отчёты в PowerBi и занялся обработкой данных.
3.1. Из основного хочется отметить, что при выгрузке из Google Analytics, встречаются площадки с мобильными доменами, например м.ютуб, и с поддоменами. В таком случае в Power Bi просто использовал функцию замены и менял эти символы на пустоту, потому что данные из Google Ads не показывали мобильные поддомены и в дальнейшем данные объединялись некорректно;
3.2. Также в PowerBi не забываем привести формат цифровых и текстовых значений к одному образцу;
3.3. Исключил ненужные столбцы, которые подтягивались из скаченных отчётов в Power Bi;
3.4. Переименовал названия столбцов в отчёте Google Analytics и Google Ads, чтобы они совпадали в похожих по значению столбцах;
3.5. И наконец, используя Power Bi, объединил все эти данные в одну таблицу;
3.6. Важно отметить, что после объединения данных нужно пересчитать CTR, показатель отказов пересчитать через формулу показателя отказов, а в средней продолжительности сеанса указать средний параметр.
4. По итогу получилась таблица, в которой мы можем фильтровать площадки по нужным нам критериям.
5. Было принято решение на начальном этапе использовать два фильтра для отсева плохих площадок:
5.1. CTR > 5% ; Кликов > 10
Если площадка получила больше 10 кликов, а CTR объявления на ней больше 5%, то площадку исключали. Из чего взял этот фильтр? Исходил из среднего значения по КМС площадкам и плюс учитывал, что этот CTR выше, чем у некоторых поисковых кампаний, что бывает крайне редко и 10 кликов в данном случае достаточно для анализа;
5.2. Сеанс < 20 сек. ; Кликов > 20
Если площадка получала больше 20 кликов, а продолжительность сеанса менее 20 секунд, то данная площадка также исключалась. Логика была в том, что в среднем по объектам, средняя продолжительность сеанса составляла от 60 до 360 секунд, а за 20 секунд среднестатистический пользователь не успевает посмотреть всё предложение;
6. По итогу отсева:
Было проверено 4652 площадки и обнаружено 370 площадок в Google Ads, которые потратили 21% от рекламного бюджета, выделенного на КМС.
Исследование проводилось с мая по июнь 2018 года.
Результат:
Задача была решена и 370 площадок были добавлены в исключаемые места размещения.
Я немного слукавил и всё-таки просмотрел сайты, которые я исключил и выявил некоторые закономерности:
1.Чаще всего, сайт содержит два рекламных блока на странице, один в шапке, другой над контентом.
2. Фон блока Adsense обычно подгоняется под фон сайта и не выделен рамкой, видимо, чтобы были случайные клики, что вообще-то запрещено правилами Google.
3. Чаще всего такие сайты используют движок Wordpress и, как я понимаю, одну стандартную тему с расположением блоков.
4. Контент на страницах генерированный или не обновляется вообще.
5. На некоторых сайтах, где был уникальный дизайн, был замечен просто всплывающий блок с рекламой Google Adsense, естественно, несложно догадаться, сколько людей по нему кликают случайно.
Внимание! Данный сайт привёл все лишь как пример, но именно здесь иногда мелькают блоки Adsense.
Итог: Список из 370 площадок я не выложу, ибо считаю, что под каждую тематику нужно собирать свой список площадок.
Но если кому-то он всё-таки будет нужен, пишите в личные сообщения.
Ответ Google по этому вопросу:
Т.к исследование завершилось в июле и у меня уже были результаты анализа, в августе, когда я был на встрече с командой Google по продукту КМС, я привёл статистические данные, показал типовые сайты нарушителей и задал вопрос: "Почему Google не отключает такие площадки-нарушители от сети КМС?", на что был дан странный ответ:
"Google в курсе проблем с площадками в КМС и стараются их проверять, но не успевают. Сейчас для Google кампании КМС c ручным управлением не являются приоритетным продуктом на ближайшее время и лучше использовать умные кампании, они будут автоматически исключать неэффективные площадки".
Спасибо, что дочитали до конца.
Можно ли улучшить результат? Да, в начале были планы автоматизировать выгрузку мест размещения с помощью коннекторов Google Ads и Analytics в Power Bi, для отсева некачественных площадок со всех аккаунтов агенства, но не срослось)).
Обращайтесь ко мне за аудитами и профессиональной настройкой контекстной и таргетированной рекламы.
Подписывайтесь на мою группу в VK: https://vk.com/adv_machine (тут публикую свои кейсы) и отчеты о проделанной работе.
Т.К очень много вопросов было про фильтр 5% и прочее, то отвечаю:
Я выбрал этот фильтр, потому что:
1.1. Потому что видел средний CTR, по другим клиентам, у которых сквозная аналитика настроена получше, где видно на площадках с таким значениями CTR, заявка в дальнейшем просто сливается (фрод) недозвон или сбрасывают.
1.2. Трафика проходит достаточно много и нужно хоть как-то его обрабатывать.
1.3. Исходил просто из собственного опыта и плюс аккаунтов других клиента в похожих и близких тематиках, пусть если нужно закидывают тряпками, что площадки в КМС, где такой CTR, чаще всего являются некачественными.
Ответ насчёт мобильного и декстоп трафика:
Суть в том, что когда получил данные из Google Ads, они не передавали информацию по поддоменам, а их хотелось тоже учитывать, на первое время было принято решения, просто соединить площадки.
Да и кстати раньше специально делал разбивку, у пользователей которые оставлял заявку на сайте с моб, среднее время на странице 80 секунд, с десктопа 240 сек.
А тут отсекаются меньше 20 секунд, что вычищает самый ужас.
И да, статья не призыв к действию использовать данный фильтр, а методика которая заставляет задуматься и видеть куда можно расти маркетологу и как работать с трафиком, используя Power BI, всегда нужно думать о задачах клиента на текущий этап
P.S. Делаю аудиты Ваших рекламных кампаний бесплатно!
Связаться со мной можно по данным ниже:
Skype: addnews.op@gmail.com
E-mail: addnews.op@gmail.com
VK: - https://vk.com/id418072830
Telegram: – @Sherchan
ЛС на форуме
ИМХО
Если нужен хороший продукт и цель со временем оптимизировать/снизить цену заявки советую K50, тут сразу и трекер от них подрубить можно
Работал с оригами, причем в агенстве, где его разрабатывали, не могу посоветовать этот продукт, софт сырой, часто падает и глючит.
За алитикс ничего не скажу, ибо не работал, но у них почти всегда те же интеграции, что и к50, а бывает и раньше даже сервисы к себе интегрируют, неплохой фактор.
Елама больше для ставок и стратегий подойдет, но не оптимизации рекламных кампаний.
Для начал я бы посоветовал Вам определиться с целями.
Поработали с ТС для моего одного проекта. Хочу выразить ему благодарность за высокий профессионализм и отличные советы, которые он давал на время ведения проекта.
Спасибо
Увы в этот раз без скринов, заказчик категорически против этого.
Кейс: Как получить 24 заявки на выездной ремонт ноутбуков в Москве по 1250 руб. c Яндекс.Директа?
Ко мне обратился бывший клиент с целью помочь его другу протестировать тематику «выездной ремонт ноутбуков». До меня клиент обращался в агенства, но заявки в Москве получались по 2,5 тыс рублей
На 30 тыс. руб. получить максимальное количество заявок или звонков, не дороже 2000 тыс. руб. за заявку
Проведя аудит старых кампаний на аккаунте клиента, выяснил, что рекламироваться по горячим запросам получается очень дорого, потому цена клика по ним получается 250 руб.
Было принято решение крутиться в поиске по околотематическим и гео запросам с проблемой. РСЯ решил отбросить сразу, потому что денег на тест было не так много + услуга больше моментального спроса.
В итоге получились такие кампании.
Поиск:
1.Кампания с запросами по ремонту ноутбука и привязкой к гео:
Собрал все районы и станции метро и перемножил с горячими запросами, получились запросы по типу:
ремонт ноутбука коптево
ремонт ноутбука войковская
2.Кампания с запросами по общим проблемам у ноутбука:
черный экран у ноутбука тошиба
не включается ноутбук эйчпи
Результат: C 04.09.18 по 18.09.18 получили 1 заявку и 23 звонка.
Цифры:
Клики: 441
Цена за клик: 68,53 руб.
CTR: 3,19%
CPA: 1250 руб.
Кол-во заявок: 24
Можно ли улучшить результат? Вполне, будь на этого больше времени!
Вот в общем-то и все! Спасибо, что дочитали до конца!
