Корректировка ставок в Яндекс Директе: как избежать ошибок и не потерять клиентов
Корректировки ставок в Яндекс Директе позволяют рекламодателям точнее настраивать рекламу на целевую аудиторию. Однако ошибки в сегментации могут привести к неэффективному расходованию бюджета.
В статье подробно рассказали, как работают корректировки в Директе, почему Яндекс не всегда правильно определяет пол и возраст пользователей. Также на примере кейса крупной телекоммуникационной компании узнаете, как избежать ошибок в идентификации аудитории и эффективно оптимизировать кампании в B2B-секторе.
Источник статьи: iConText Group Media.
Авторы статьи:
- Ася Осипова, экс-ведущий специалист по контекстной рекламе icontext.
- Мария Сай, руководитель группы по контекстной рекламе icontext.
- Иван Ермаков, руководитель вертикали контекстной рекламы icontext.
Корректировка ставок в Директе: что это и зачем нужно
В Яндекс Директе уже довольно давно есть возможность вводить корректировки ставок по различным характеристикам пользователя:
- по целевой аудитории;
- полу и возрасту;
- типу устройств;
- региону показа;
- платежеспособности;
- погоде;
- эксклюзивное размещение;
- корректировка цены конверсии, цены клика, доли рекламных расходов (в ЕПК).
Мария Сай, руководитель группы по контекстной рекламе icontextПоследняя доступна только на уровне объявлений и позволяет более гибко управлять стоимостью конверсии при объединении групп с разными таргетингами и типами объявлений. Например, в группе может рекламироваться товар с маржинальностью выше средней, или группа таргетирована на отдельный регион, где конкуренция выше.
Корректировка цены конверсии, цены клика или ДРР (название коррелирует с выбранным ограничением в стратегии) в группе применяется последовательно к другим корректировкам, и их коэффициенты перемножаются.
Пример: в настройках кампании выставлено целевое значение ДРР 10%, добавлена корректировка по региону для Москвы +20%, а на уровне группы «ноутбуки» корректировка целевой ДРР +50%.
Целевой ДРР при показе в Москве для этой группы составит: 10% х 1,2 = 12% (применяется корректировка по региону показа), 12% х 1,5 = 18% (применяется корректировка ДРР).
Корректировки в Яндекс Директе — это инструмент, который позволяет изменять цену за клик на рекламу в зависимости от характеристик пользователей. Например, можно увеличить или уменьшить ставку для конкретных возрастных групп, людей определенного пола, а также людей, заходящих с мобильных или десктопных устройств, из конкретных регионов и пр. Это помогает сделать рекламу более точной и эффективной, показывая ее именно тем людям, которые с большей вероятностью заинтересуются предложением и закажут конкретный товар или услугу.
Рассмотрим классический пример: если трафик с десктопных устройств приносит меньше конверсий, но расход на данный тип устройств такой же, как и на мобильные, то с помощью отрицательной корректировки ставок по устройствам можно значительно снизить долю закупки трафика с десктопа. Тем самым приоритет будет отдан трафику с мобильных устройств.
Именно понимание целевой аудитории помогает владельцу бизнеса выбирать инструменты для более эффективного продвижения продукта и дает возможность успешно управлять бюджетом. Посредством корректировок можно условно персонализировать рекламную кампанию для аудитории, которая с большей вероятностью приобретет товар или услугу.
Однако важно учитывать, что рынок меняется — нужно регулярно его анализировать, чтобы корректировать данные о ЦА. Слепое следование стереотипам, включая гендерные, может привести к потере потенциальных клиентов.
Например, согласно последним исследованиям Тинькофф Инвестиций об инвесторах в регионах России 2023 года, с 2019 года доля инвесторов-женщин выросла с 14% до 42%. Данные собраны на основе огромной базы клиентов банка (более 38 млн). Она содержит их персональные данные, включая пол и дату рождения, поэтому сомнений в достоверности показателей нет. Безусловно, такие исследования важны и при планировании рекламной кампании.
Однако что именно нужно учесть на этапе запуска в Директе при работе с корректировками по социально-демографическим характеристикам? Можно ли с учетом имеющегося портрета ЦА, данных исследований рынка и особенностей продукта точно нацелиться на потенциальных клиентов? Чтобы ответить на эти вопросы, рассмотрим подробнее логику работы корректировок в Яндекс Директе.
Как работают корректировки в Яндекс Директе
Корректировки можно задать для кампании или группы объявлений, регулируя стоимость клика за счет увеличения или понижения ставок для разных таргетингов (ключевые фразы/аудитории). Сама корректировка является коэффициентом.
Например, если мы задаем уменьшающий коэффициент корректировки для мужчин от 18 до 24 лет на 40% при установленной ставке в 15 рублей, то получаем следующий перерасчет: ставка умножается на 0,6 (100%-40%=60%). Таким образом, мы сокращаем долю показов и, как следствие, долю выкупаемого трафика, который содержит в себе аудиторию мужчин от 18 до 24 лет.
Если, наоборот, хотим увеличить показы и трафик для выбранной аудитории, то нужно указать повышающий коэффициент корректировки.
Например, если мы задаем уменьшающий коэффициент корректировки для мужчин от 18 до 24 лет на 40% при установленной ставке в 15 рублей, то получаем следующий перерасчет: ставка умножается на 0,6 (100%-40%=60%). Таким образом, мы сокращаем долю показов и, как следствие, долю выкупаемого трафика, который содержит в себе аудиторию мужчин от 18 до 24 лет.
Если, наоборот, хотим увеличить показы и трафик для выбранной аудитории, то нужно указать повышающий коэффициент корректировки.
Мария Сай, руководитель группы по контекстной рекламе icontextНередко рекламодатели добавляют несколько корректировок по целевой аудитории. Среди некоторых есть условия с исключающими коэффициентами -100%. Корректировки по целевой аудитории работают таким образом: если пользователь попадает под несколько условий, то среди этих условий применяется максимально повышающий коэффициент.
Например: в кампании настроено 2 корректировки: -15% для посетителей сайта и -100% для тех, кто уже совершил конверсию. На пользователя, попавшего под эти корректировки, применится только корректировка -15%.
Этот принцип работы нужно учитывать при настойке сегментов для «наблюдения» — корректировки 0%. Эта опция позволяет оценить, как пользователи взаимодействуют с рекламой, не сужая охват — в статистике Директа доступны срезы по добавленным сегментам. Если у вас настроены отрицательные и/или исключающие корректировки еще на какие-либо аудитории, при пересечении пользователей применится корректировка 0%, т. е. ставка останется неизменной.
Оценить трафик по полу и возрасту мы можем в Мастере отчетов, а также в отчетах по демографии в Яндекс Метрике. Однако в Справке фигурирует интересное примечание:
Предлагаем рассмотреть подробнее, как именно Яндекс определяет принадлежность пользователя к определенному полу или возрасту.
Как Яндекс определяет пол и возраст пользователей и почему делает это не всегда корректно
В сегменте демографии в Яндекс Справке указано, что отчеты по социально-демографическим характеристикам строятся на основе данных, полученных с помощью технологии Крипта.
Что это такое и как она работает?
Крипта позволяет Яндексу и его партнерам показывать каждому пользователю наиболее актуальную рекламу. Проще говоря, помогает рекламодателям точно находить целевую аудиторию на основе поведения людей в интернете.
Система устроена так, что Крипта не получает и не передает рекламодателям личные данные пользователей. Каждый человек представлен набором идентификаторов. Крипта может определить интересы человека с определенным идентификатором, но не знает, кто это, как его зовут и пр.
Крипта использует машинное обучение, чтобы определить, к какой группе относится пользователь. Она анализирует около 300 факторов, например, слова в запросах, количество запросов, посещаемые сайты и время активности в интернете. Затем Крипта вычисляет вероятность принадлежности пользователя к определенной группе.
Данные обновляются ежедневно, что позволяет учитывать изменения в интересах людей. Например, еще вчера человек не интересовался автомобилями, а сегодня решил купить машину и начал посещать автомобильные сайты. Формула анализа также периодически проверяется и корректируется при необходимости.
Таким образом, набор данных о пользователе носит вероятностный характер, основан на его поведении в сети и не содержит точной информации о нем. Более того, он не всегда корректный. Например:
Если клиент продвигает услуги для B2B-сектора (например, телекоммуникации для бизнеса), важно помнить, что в рабочее время пользователи интересуются данными услугами, но после работы их интересы меняются. Днем они могут вводить такие запросы, как «интернет для бизнеса», «мебель для ресторана», а вечером переключаться на «онлайн-игры» или «готовые домашние задания» для ребенка. Любой клиент из сферы B2B вечером превращается в B2C-клиента.
Что это такое и как она работает?
Крипта позволяет Яндексу и его партнерам показывать каждому пользователю наиболее актуальную рекламу. Проще говоря, помогает рекламодателям точно находить целевую аудиторию на основе поведения людей в интернете.
Система устроена так, что Крипта не получает и не передает рекламодателям личные данные пользователей. Каждый человек представлен набором идентификаторов. Крипта может определить интересы человека с определенным идентификатором, но не знает, кто это, как его зовут и пр.
Крипта использует машинное обучение, чтобы определить, к какой группе относится пользователь. Она анализирует около 300 факторов, например, слова в запросах, количество запросов, посещаемые сайты и время активности в интернете. Затем Крипта вычисляет вероятность принадлежности пользователя к определенной группе.
Данные обновляются ежедневно, что позволяет учитывать изменения в интересах людей. Например, еще вчера человек не интересовался автомобилями, а сегодня решил купить машину и начал посещать автомобильные сайты. Формула анализа также периодически проверяется и корректируется при необходимости.
Таким образом, набор данных о пользователе носит вероятностный характер, основан на его поведении в сети и не содержит точной информации о нем. Более того, он не всегда корректный. Например:
- Если взрослый человек в обеденное и вечернее время посещает игровые площадки (например, Яндекс Игры), то, скорее всего, система идентифицирует его как пользователя младшей возрастной категории.
- Если с планшета взрослого человека под его логином сидит ребенок и также использует устройство для онлайн-игр, то Крипта проведет «склейку» идентификаторов устройств и пополнит портрет пользователя новыми данными, определяющими его вероятностное отношение к возрастной категории, не соответствующей реальному возрасту.
Если клиент продвигает услуги для B2B-сектора (например, телекоммуникации для бизнеса), важно помнить, что в рабочее время пользователи интересуются данными услугами, но после работы их интересы меняются. Днем они могут вводить такие запросы, как «интернет для бизнеса», «мебель для ресторана», а вечером переключаться на «онлайн-игры» или «готовые домашние задания» для ребенка. Любой клиент из сферы B2B вечером превращается в B2C-клиента.
Ошибки сегментации в B2B-секторе: кейс телекоммуникационной компании
Рассмотрим реальный пример того, как Крипта Яндекса может отнести целевых пользователей B2B-сектора к аудитории младше 18 лет.
С какой проблемой столкнулись?
Крупный клиент, предоставляющий телекоммуникационные B2B-услуги (интернет, ОАТС, видеонаблюдение и т. д.) для юридических лиц и корпоративных клиентов, обратился к агентству с запросом: собрать отчет по трафику и эффективности в разрезе возрастных категорий.
С какой проблемой столкнулись?
Крупный клиент, предоставляющий телекоммуникационные B2B-услуги (интернет, ОАТС, видеонаблюдение и т. д.) для юридических лиц и корпоративных клиентов, обратился к агентству с запросом: собрать отчет по трафику и эффективности в разрезе возрастных категорий.
Как видим, в статистике фигурирует срез по аудитории, которую Яндекс идентифицировал «младше 18». На первый взгляд, это отражает нехватку контроля и оптимизации размещения.
Однако стоит обратить внимание на следующие показатели:
Чтобы решить эту задачу, был предложен не один вариант тестирования. Например, сегментировать рекламные кампании по возрастам, провести месяц размещения в таком формате, а затем проанализировать полученные конверсии-заявки совместно с клиентом, опираясь на данные CRM-выгрузки.
Однако клиент был сильно обеспокоен самим фактом, что часть средств «уходит» на выкуп трафика «школьного возраста». Это можно понять, особенно, если учитывать, что клиент предоставляет услуги для B2B-сектора. Сложно представить юного предпринимателя школьного возраста, который всерьез намерен подключить за своей партой АТС (автоматическую телефонную станцию) для бизнеса (автор иронизирует). Поэтому поставленный вопрос требовал быстрого решения без дополнительных бюджетных затрат.
Однако стоит обратить внимание на следующие показатели:
- По сегменту «младше 18» выкупается около 24% от общего трафика, по которому еще 23% приходится на звонки и заявки.
- Также важно подчеркнуть, что конверсии закупаются по CPL ниже, чем по сегментам от 18 до 54 лет.
Чтобы решить эту задачу, был предложен не один вариант тестирования. Например, сегментировать рекламные кампании по возрастам, провести месяц размещения в таком формате, а затем проанализировать полученные конверсии-заявки совместно с клиентом, опираясь на данные CRM-выгрузки.
Однако клиент был сильно обеспокоен самим фактом, что часть средств «уходит» на выкуп трафика «школьного возраста». Это можно понять, особенно, если учитывать, что клиент предоставляет услуги для B2B-сектора. Сложно представить юного предпринимателя школьного возраста, который всерьез намерен подключить за своей партой АТС (автоматическую телефонную станцию) для бизнеса (автор иронизирует). Поэтому поставленный вопрос требовал быстрого решения без дополнительных бюджетных затрат.
Как решили проблему?
Рабочая группа обратилась к сервису коллтрекинга Calltouch. На данном проекте он использовался для прослушивания звонков, чтобы оценивать качество работы колл-центра и анализировать эффективность площадок РСЯ.
Было проведено точечное исследование на основе данных из Мастера Отчетов и Calltouch за февраль. Мы взяли данные по возрастной категории «младше 18» из отчета по Директу за февраль 2023 года. Информацию смотрели в разрезах по дате, ID рекламных кампаний, группам объявлений, самим объявлениям, ключевым словам и конверсиям по целевым звонкам больше нуля. Эти данные сравнили с отчетом по звонкам из Calltouch за тот же период.
Например, если 2 февраля была конверсия «звонок» с определенной рекламной кампании или группы объявлений, и в отчете Calltouch был звонок с той же отметкой в тот же день, то мы связывали эти данные. В итоге из более чем 10 прослушанных звонков по сегменту «младше 18» не было ни одного звонка от пользователей младше 18 лет.
Все пользователи были взрослыми сотрудниками предприятий, которые обратились к сайту клиента за бизнес-услугами. Также мы дополнительно проверили и прослушали все февральские звонки на наличие «школьников» — результат был такой же.
Полученная аргументация поставила точку в вопросе минусации сегмента пользователей младше 18 лет на данном проекте.
Но ставит ли данное наблюдение крест на использовании корректировок по социально-демографическим характеристикам в Яндекс Директе в принципе? Вовсе нет. На наш взгляд, анализ выкупаемого трафика требует большей глубины и инструментария.
Что учесть при выставлении корректировок в Директе? Чек-лист
Иван Ермаков, руководитель вертикали контекстной рекламы icontextПонимание целевой аудитории помогает более эффективно выбирать инструменты для продвижения продукта и дает возможность успешно управлять бюджетом. В этом нам помогают корректировки ставок по различным характеристикам пользователя в Яндекс Директе.
Для успешной работы с корректировками нужно учесть следующее:Если есть сомнения в определении характеристик пользователей, мы рекомендуем:
- Корректировки не уменьшают объем аудитории, а снижают ставку за клик. Если ставка составляет 500 руб., а стоимость клика — 300 руб., корректировка в 50% не будет сокращать клики на половину.
- Коэффициенты нескольких корректировок применяются последовательно: пол/возраст * устройство * гео. В результате первоначальная отрицательная или положительная корректировка может не повлиять на показы объявлений.
- Определение пола и возраста не всегда работает корректно: набор данных о пользователе носит вероятностный характер, основан на его поведении в сети и не содержит точной информации о нем.
- В результате из целевой аудитории исключаются пользователи, которых отнесли в когорты «неплатежеспособных» аудиторий младше 18 и старше 54 по поведению в сети.
- обращаться к другим системам аналитики;
- проверять текущие базы клиентов на попадание в эти категории;
- проводить тестирования с сегментациями по возрасту и полу;
- прослушивать звонки.
Необходимо помнить, что рынок не статичен, и его регулярный и глубокий анализ помогает корректировать данные о целевой аудитории вашего продукта.
Источник статьи: iConText Group Media.
