Это перевод статьи, опубликованной здесь. По традиции мы не просто перевели англоязычный материал, а дополнили его.
За последние несколько лет Google вложил огромные инвестиции в машинное обучение. Потребители же всегда ожидают от брендов большего, когда ищут товары в интернете, и с учетом огромного количества поведенческих факторов маркетологи используют автоматизацию для персонализации, назначения ставок и тестирования креативов, что в итоге призвано стимулировать рост бизнеса.
Но иногда автоматизация демонстрирует обратный эффект – приводит к сливу рекламных бюджетов. Как же понять, подходит ли она вам? Когда стоит ее использовать? В этой статье мы рассмотрим плюсы и минусы автоматизации, а также подумаем, в каких случаях от нее лучше отказаться.
Автоматизированные продукты, доступные через Google, в основном сосредоточены на ставках, на переходах к более динамичным и гибким рекламным сообщениям, на местах показа рекламы.
Когда дело касается ставок и автоматизации, принимайте решение в зависимости от целей. Если вы хотите привлечь трафик, возможно, стоит максимизировать количество кликов, если же нужно увеличить конверсии, сосредоточьтесь на ROAS (возврат расходов на рекламу), повышении СРА (цены за конверсию), используйте умные торговые кампании.
Когда автоматизация – не лучшее решение?
Хоть автоматизация и предполагает много возможностей, не всегда она выступает идеальным инструментом управления кампаниями. У вас может сложиться впечатление, что вы отстаете от новых тенденций, но помните: Google не знает ваш бизнес так хорошо, как вы, а потому учитывайте индивидуальные особенности ниши, прежде чем использовать автоматизацию.
Итак, когда от нее лучше отказаться?
Омниканальные продажи
Омниканальность предполагает соприкосновение с клиентом различными способами – онлайн и офлайн, использование комплексной стратегии для достижения конверсии – продажи.
Предположим, у вас (или вашего клиента, если вы – маркетолог) есть несколько офлайн-магазинов розничной торговли. Продажи по телефону по-прежнему выступают значительной частью доходов. В этом случае глупо анализировать каналы по отдельности, стоит понять, какое влияние оказывает онлайн на телефонные заказы.
Например, в каждом магазине могут быть свои бестселлеры, которые уступают в показателях рентабельности инвестиций. Но обеспечение высокого уровня онлайн-охвата важно для продвижения и опережения конкурентов, и автоматизация в контексте здесь не поможет. Если продукты хорошо продаются через другие онлайн-каналы и телефон, но имеют ограниченный охват в Google, можно воспользоваться этими знаниями и соответствующим образом скорректировать ставки.
Сток и продажа со склада
Анализ остатков товара в онлайн-магазинах – ключевой фактор при оптимизации аккаунтов, особенно в индустрии моды. У каждого клиента – свои нюансы, и их понимание обеспечит лучшие результаты, чем при использовании автоматизации.
Пример: есть бренд спортивной одежды класса люкс, большая часть продаж приходится на небольшие и очень маленькие размеры. Когда этих размеров мало или нет на складе, становится невыгодно делать ставки только на оставшиеся размеры, так как коэффициент конверсии будет низким. Можно отслеживать и помечать, когда и каких вещей остается мало или нет вообще, чтобы потом войти в учетную запись и либо отозвать, либо исключить товары, пока запас не будет пополнен.
В противном случае, если товаров нет на складе, но реклама на них по-прежнему идет, вы просто сольете бюджет.
Бестселлеры в электронной коммерции
При тестировании автоматизации обнаружился интересный факт: Google часто не продвигает самые популярные продукты. Система находит несколько товаров, где поставленные цели по кампаниям достигнуты, а потом просто перераспределяет расходы. В это же время у вас может быть большой запас товаров, которые продаются хорошо, но доля показов в Google окажется сравнительно низкой. Поэтому надо убедиться, что автоматизация не ограничивает охват для бестселлеров.
Плюсы и минусы автоматизированных ставок
Плюсы:
- Простота в настройке и экономия времени, чтобы сосредоточить ваше внимание на других задачах.
- Машинное обучение Google использует множество сигналов для оптимизации ваших кампаний, что невозможно при ручном назначении ставок.
- Автоматизация предполагает гибкость в настройках и изменениях ставок, постоянно отслеживает массу параметров для выбора оптимального значения.
- Вы можете устанавливать цели на разных уровнях, например, для групп объявлений или кампаний.
Минусы:
- Хотя автоматические ставки действительно учитывают такие сигналы, как устройство, место и время суток, они не могут принимать во внимание горящие распродажи, освещение в СМИ, погоду, изменения у конкурентов и пр., то есть факторы, которые могут влиять на объемы поиска.
- Нынешняя ситуация с Covid-19 является ярким примером того, где внешние факторы будут влиять на производительность, где вам понадобится участие человека для принятия решений. Например, вы хотите оценить некоторые категории продуктов, предположить, как они будут продаваться. Автоматическая оценка, скорее всего, будет проходить дольше, и нет гарантий, что она окажется точной.
- Google не знает, какие ключевые слова или продукты для вас важнее, не учитывает акции, распродажи и пр.
- Ваши объявления могут показываться на тех ресурсах Google, которые не соответствуют вашему бренду. У вас также нет информации об эффективности размещения.
Как решить, какие ставки использовать?
Если вы хотите повысить степень автоматизации в своей учетной записи, важно внедрять ее постепенно, чтобы вы могли отслеживать результат и получать четкое представление об эффективности по сравнению с кампаниями, проводимыми вручную. A/B-тестирование – отличный способ проверки.
Экспериментируя, вы поймете, какую долю трафика приносят автоматические и ручные ставки, сможете устанавливать разные сроки тестирования и делать сравнительный анализ. Установить оптимальную цель можно с помощью имитатора ставок Google.
Тест должен быть простым, обязателен мониторинг и измерение результата. Примерно в течение недели Google будет «обучаться», тестировать подходы, а уже после – работать на полную мощность. На протяжении следующих нескольких недель следите за производительностью, чтобы принять окончательное решение об использовании автоматизации.
О кампаниях Smart Shopping
Они призваны максимально освободить вас от рутинных задач и позволить сосредоточиться на стратегии, но здесь есть как плюсы, так и минусы.
Важный положительный момент – минимальное обслуживание после настройки. Это возможно благодаря:
- Расширенному охвату – рекламные объявления показываются в поисковых, торговых сетях, КМС, Gmail и YouTube. Решение о месте демонстрации принимает сама система на основе анализа вероятности конверсии.
- Интеллектуальному назначению ставок – реализуется за счет машинного обучения и направлено на максимально эффективный расход бюджета, то есть повышение конверсии при минимально возможных затратах.
Однако здесь есть и минусы:
- отсутствуют минус-слова, что может привести к нецелевым показам;
- не формируются отчеты по запросам – вы не можете детально анализировать клики;
- нет точного таргетинга – можно выставить только страну, что не подходит региональным рекламодателям;
- нельзя самостоятельно указать таргетинговую аудиторию – система сама решает, кто ваша ЦА;
- нет возможности полноценно управлять кампаниями – составлять расписание показов, корректировать ставки, определять устройства для таргета;
- нельзя анализировать эффективность рекламы в разных сетях – только общий результат.
Вывод
Рекламные платформы предлагают много инструментов автоматизации. Однако важно смотреть на картину в целом – не всегда стоит анализировать каналы изолированно. Наибольшее значение имеет ниша и ваш бизнес в частности – именно от этого зависит, в каком режиме лучше заниматься контекстной рекламой (ручном или автоматическом). Полная автоматизация и Smart Shopping подходит для крупных брендов с широкой аудиторией. Если у вас местная торговая марка и ограниченный бюджет на продвижение, лучше управлять рекламой вручную, чтобы корректировать все параметры непосредственно «под себя».
