Оптимизация 200+ рекламных кампаний с К50, чтобы увеличить доход клиента

Главное о кейсе

Данный подход был применён на крупном мебельном e-commerce клиенте с большим количеством рекламных кампаний (более 200).

Сервис К50 подключили в декабре 2019. Рекламные кампании были оптимизированы по приведённым выше принципам, после чего регулярно отслеживалась работа правил.

Практика показала отличные результаты. В этом же месяце удалось удержать целевой ДРР при росте бюджета на 13%. С января по март правила активно дорабатывались, а требования к кампаниям и ключам повышались.

Это позволило и дальше держать ДРР при увеличении бюджета (слайды 8, 9).

В апреле, в связи с изоляцией, наблюдается резкий переход пользователей из офлайна в онлайн. Рост как по общим кампаниям, так и по бренду.

ENG

Results and achieved KPI

This approach was applied to a big furniture e-commerce client with huge quantity of advertising campaigns (more than 200).

K50 service was connected in December 2019. The advertising campaigns were optimized on the basis of the above-mentioned principles, after that the work of the rules was regularly followed.

The practice showed excellent results. The same month the level of targeted Proportion of Advertising Expenses could be maintained even in case of the budget increase for 13%. Since January till March the rules were finalized actively, and the demands to the campaigns and the keys were not increased.

This allowed to continue keeping the level of Proportion of Advertising Expenses even in case of the budget increase (slides 8, 9).

In April, due to the isolation, there was an abrupt shift of users from offline to online. Growth either by general campaigns or by a brand.

Бизнес-задача и ее решение

Цель

Повысить доход клиента за счет оптимизации большого объема текущего трафика в контексте.

Решение

Заключается в подключении сервиса К50 к текущему контекстному трафику. Настройка сервиса разделяется на этапы:

1. К сервису К50 подключили все необходимые источники данных: аккаунты Яндекс.Директ, системы аналитики и ассоциированные конверсии;
2. В К50 настроили кастомные метрики с учётом ассоциированных транзакций;
3. Составили mindmap с логикой оптимизации;
4. Настроили сами правила оптимизации.

Кастомные метрики, которые используются на большинстве клиентов:

- Ассоциированные конверсии;
- Средний чек;
- Транзакции, Доход и ДРР считаются с учётом ассоциированных конверсий.

Ассоциированным транзакциям приписывается половина эффективности, поэтому при расчёте метрик используется коэффициент 0,5. Такой подход позволяет видеть результат по ключам, которые напрямую не продают, но дают результат по доходу.

Это позволяет повышать доход по клиенту в общем по сайту. Ключи, которые не приводят прямых продаж, но при этом приводят ассоциированные транзакции, оптимизируются — как и ключи с прямыми транзакциями (слайд 1).

Построение mindmap. Логика оптимизации оформляется в mindmap для понимания того, в какой момент какое правило должно сработать и чтобы учесть все нюансы при выставлении ставок.

Для поисковых кампаний — слайд 2.

Для кампаний на РСЯ — слайд 3.

После составления карты правила прорабатываются на следующих уровнях:

1. Оптимизация на уровне кампаний. Разделение на эффективные и неэффективные кампании.
2. Оптимизация на уровне ключей. Также разделение на эффективные и неэффективные.

В логику правил обязательно закладывается учёт ассоциированных транзакций. Пользователи далеко не всегда готовы сразу купить товар. Им требуется время изучить сайт, обсудить покупку, вернуться и сделать заказ.

Ключи, которые первоначально привлекают результативных пользователей нужно поднимать (слайд 4).

В этом случае учитывается недельная динамика по кампании. Если динамика положительная — правило повышает ставки. Если же неделя к неделе по кампании прослеживается отрицательная динамика, то правило не срабатывает (слайды 5, 6, 7).

Такие условия позволяют улучшать эффективность по клиенту не только по контекстной рекламе, но и в целом по всему трафику сайта.

Не считаем, что правила К50 панацея. Необходимо отслеживать, как они работают, корректировать их и закладывать новые условия.

К примеру, после первичной настройки, тестирования правил и масштабирования было выявлено, что правило срабатывает на низкочастотные ключи, которые неделю не показывались из-за отсутствия спроса. Доработка по условиям показа за 7 дней помогла не повышать ставку по таким ключам.

ENG

Global aim, aims, tasks

To increase the client’s income by optimizing of the huge volume of the current traffic in the context.

Solution

The solution is to connect the K50 service to the current contextual traffic. The service set-up is divided into the following stages:

1. All the necessary data sources are switched to K50 service: Yandex.Direct accounts, analytics system and associated conversions;
2. Custom metrics were set up in K50 considering the associated transactions;
3. Mindmap was composed with optimization logics;
4. he optimization rules themselves were set up.

Custom metrics that are mostly used by the majority of the clients are:

- Associated conversions;
- Average bill;
- Transactions, Income and Proportion of Advertising Expenses are calculated considering the associated conversions.

Associated transactions are considered to be only half effective, so the metrics are calculated using the coefficient 0,5. Such an approach allows to see the result by keys that don’t sell directly but provide the result by income.

This allows to increase the client’s income in general by the website. The keys that don’t lead to the direct sales but lead to the direct associated transactions are being optimized – as well as the keys with the direct transactions (slide 1).

Mindmap figuration. The optimization logic is drawn up in mindmap in order to understand at what moment which rule should work out and to consider all the details when placing the rates.

For search campaigns – slide 2.

For campaigns in Search system Yandex – slide 3.

At the moment of composing a map the rules are processed on the following:

1. Optimization on the level of the campaigns. Division into effective and non-effective campaigns.
2. Optimization on the level of the keys. As well division into effective and non-effective ones.

The logic of the rules must take into account the associated transactions. Users are rarely ready to buy the goods at once. They need time to revise the website, to discuss the purchase, to come back and to make an order.

The keys that attract the effective users from the very beginning should be developed (slide 4).

In this case a weekly dynamic should be considered by a company. If the dynamic is positive – the rule increases the rates. If the dynamic by a company is negative from one week to another, the rule doesn’t work out (slides 5, 6, 7).

Such conditions allow to improve the effectiveness for a client not only in relation to the context advertising but in relation to the whole website traffic in general.

We don’t see K50 rules as a cure-all. It’s necessary to follow the way they work, to adjust them and to form the new conditions.

For example, after the primary set-up, rules testing and scaling it was found out that a rule works for low-frequency keys that were not seen for a week due to the lack of the demand. The improvement in relation to the display conditions in 7 days helped not to increase the rate for such keys.

Прочая информация о кейсе

Когда количество кампаний у клиента увеличивается до 200+ и на сайт поступает большой объём трафика, возникают следующие проблемы:

- Google Analytics начинает сэмплировать данные при анализе периода больше месяца;
- Половина рабочего времени сотрудника тратится на сбор отчёта для оптимизации, а вторая половина дня уходит на саму оптимизацию;
- Клиент недополучает трафик по эффективным ключам, так как агентство не успевает повышать по ним ставки;
- Плохое низкочастотное ключевое слово может очень долго набирать необходимый для отключения расход. В результате приходится сводить данные за большой промежуток времени в Google Analytics, что проблематично из-за сэмплинга и зависания интерфейса;
- Ассоциированные конверсии проверяются точечно по ключам только при сильном снижении ставки по ключу.

ENG

When the quantity of campaigns is more than 200 for the client, and the website receives huge volume of traffic, the following problems are detected:

- Google Analytics starts to sample the data while analyzing the period of more than one month;
- Half of employee’s working time is wasted on the report collection for the optimization, and the other half is spent on the optimization itself;
- Client receives less traffic for the effective keys as the agency has no time to raise the rates on them;
- A bad low-frequency keyword can take a very long time to gain the flow required to turn off. As a result, it’s necessary to tabulate the data for a long period of time in Google Analytics that is quite complicated due to the sampling and interface hanging;
- Associated conversions are checked pointwise by keys only in case of a strong rate decrease by key.

Скриншоты