Контекстная реклама - игра по правилам |
17.08.2016 01:00 | ||||||
Сегодня отношение к контекстной рекламе довольно неоднозначное. Как у SEO-специалистов, которые, в принципе, должны работать в связке с PPC-специалистами, так и у самих клиентов. SEO-агентства нередко прямым текстом говорят своим клиентам о том, что контекст – это неоправданно дорого, мы вам бизнес гораздо лучше продвинем, а на контекстную рекламу достаточно выделить 10% так уж и быть. Клиенты зачастую совсем не разбираются в том, как функционирует контекстная реклама, что это такое и с чем его едят, потому и получается, что деньги есть – а кадров нет. Реальность же такова, что за период от 6 до 12 месяцев реальная прибыльность от контекстной рекламы для бизнеса вполне способна конкурировать с поисковым продвижением. Трудозатраты на ведение контекстных рекламных кампаний меньше, чем в SEO, но все-таки больше, чем принято считать. Кроме того, заявки по 100 рублей в «сложных» тематиках – это реальность. Можно ли сделать контекст самодостаточным каналом привлечения прибыли для бизнеса?Прежде, чем ответить на этот вопрос, уточним, что: Самодостаточный канал = ощутимая доля в прибыли (15-25%, как минимум) Если цель – прибыль, то возникают еще 4 вспомогательных вопроса: • Кому контекст нужен, а кому не очень? Вопрос: Ответ: Как на предварительном этапе понять, насколько тому или иному бизнесу контекст можем помочь? Есть ряд ключевых признаков, которые на входе могут позволить это оценить (по убыванию важности): • наличие опыта работы с входящими (SEO\любая другая реклама) – 25% Если хотя бы 50-60% набирается – значит, контекстный канал, скорее всего, окупаем. Как делать рекламу?В целом контекст решает 3 ключевых проблемы: • Охват Когда трафик платный, очень важно его жестко зачищать – покупать клики только с явно коммерческим интентом. Проблема заключается в том, что когда приходится работать с большим количеством низкочастотки, то очистить все это можно только вручную. Очистка ключей для каждого бизнеса отдельно может выполняться только вручную, доверить это автомату нельзя. Только человек, знакомый со спецификой бизнеса, может убрать нерелевантные и ненужные сегменты из общего трафика. Здесь возникает проблема трудозатрат, потому что на выполнение этой работы нужны люди. Много людей. Так как очистка 1,5 тыс. ключей, например, занимает 1,5-2 дня. Сборка рекламной кампании из этого количества ключей – еще 4-5 дней. Но если нельзя автоматизировать саму очистку, то можно автоматизировать представление. Например, у вас есть 10 тыс. ключей. Это 10 тыс. строк. Это значит, что нужно 10 тыс. раз принять решение о том, какой ключ оставлять, а какой отминусовать. А если без расистских шуточек, то можно использовать: • Техническое задание на очистку семантики Частотный словарь позволяет преобразовать 10000 строк, условно, в 5000 групп. Секрет успеха заключается в том, что для фильтрации 80% исходных ключевых слов достаточно просмотреть 1000-2000 наиболее «крупных» групп в частотном словаре. Отмечая группу «скачать» как стоп-слово в «Анализе групп» в Key Collector, вы сразу отмечаете как «ненужные» все множество ключей, содержащей слово «скачать». Далее возникает еще одна проблема — охват и неравномерное распределение семантики. Максимизация охвата требует сбора семантики, неравномерно распределенной среди неизвестных базисов. Теория: Как это работаетФормат взаимодействия с любым семантическим сервисом (MOAB, 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. Чем больше базисов, тем больше семантики и тем больше охват. Таким образом, у нас нет проблемы с автоматизацией сбора – у нас есть проблема с поиском базисов. И это действительно проблема! Простой пример: [гироскутеры Leadway] Итак, что собираем? • базис [Leadway] Итог: в рамках 40-50 базисов при достаточном усердии мы получим охват в 70-80%, если считать тех, кто уже явно сформулировал потребность в товаре. Сложный пример: [дизельный автосервис] • Что было исходно? Проблема: — недостаточный охват => недостаточная загруженность сервиса Как искать такие базисы? Такое не придумать из головы, такое не подскажет клиент. Нужна система, позволяющая: ▪ находить это наверняка и самому Как работает система? A. Разбиение запросов на переменные и подбор значений Вводный этап: • Раскладываем запросы на переменные, как это могут формулировать? — через проблему с агрегатом – [форсунки\тнвд\плунжера] То есть, с очень большой вероятностью человек, у которого сломался дизель, употребит хотя бы одно из значений этих переменных в запросе. Б. Сбор семантики и анализ Про автоматизацию сбора все и так известно, сегодня это умеют делать практически все. Например, по запросу [дизель] получается огромная выборка, но она очень грязная. По-настоящему нужных ключей там может быть всего 5-6%. После сбора – загоняем каждый массив в Кей Коллектор в «Анализ Групп» и начинаем отсматривать вручную согласно ТЗ. Смысл заключается в том, чтобы выявить неочевидные запросы, про которые вам не скажет клиент. Так никто не делает – поэтому и конкуренция по такой семантике минимальна. Конкретно в этом кейсе дизельного автосервиса, очень много «сладкого» нам дала проверка частотного словаря по запросам: — «дизель\дизельный»: Илья Исерсон:
Вот они актуальные запросы [троит двигатель], [мигают обороты], [плавают обороты] — по которым никто не делает релевантных объявлений. Мы взяли очевидные запросы, которые были у клиента [ремонт дизеля], [ремонт двигателя] и т.д. И пробили по ним стоимость, бюджет и количество кликов. По 7-8 основным базисам у нас получилось следующее: 47 тыс. рублей месячный бюджет и 24 тыс. показов. То же самое было сделано для вновь найденных запросов и результат оказался ошеломляющим: бюджет составил 750 рублей, при количестве показов 8490. То есть, разница бюджета в 62 раза при разнице в показах в 3 раза! Важно понимать, что 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. Быстрое прогнозирование трафика1. 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: 2. РСЯ – 1 к 1 по отношению к поиску, при ставках в 50% от поисковых 3. Adwords Поиск – 0,5 к Директу Быстрое прогнозирование цены клика «в среднем по массиву» по базису• Берем базис, условно [гироскутеры] Считаем: 1Спец_цена*30*0,65*0,75*0,9 или же, если проще, 6*13, где: Итого получаем: средняя стоимость клика по массиву [гироскутеры] – 78 рублей при гео=РФ Далее умножаем полученную цифру стоимости клика на прогнозный трафик – получаем примерный бюджет на день. Средняя цена клика на «чистом» массивеЕсли есть уже почищенный массив, то можно: 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.
«1 ключ – 1 объявление» — это известное правило, являющееся «золотым тельцом» современного контекста. Однако, думается, что это идет лишь от желания оправдать лень и глупость агентств. Очевидными минусами такого подхода являются кривые сгенерированные тексты, снижающие CTR, и полная бессмысленность с практической точки зрения. Практика показывает, что 1 запрос в аккаунте = группа неизвестных запросов в реальности. То есть, 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. Получается, что физического смысла в этом нет. А как надо? Фактически, речь идет о кластеризации для контекста – распределяем запросы на группы, пишем заголовки\описания на основе базиса группы. При этом ключи, собственно добавленные в аккаунт, не столь важны – реальный трафик вы все равно будете получать по их расширенным версиям. Коэффициент качества: как на самом деле?Коэффициент качества напрямую связан с качеством сайта. В свое время Дмитрий Севальнев утверждал, что коэффициент качества на самом деле не работает, потому что они сделали два лэндинга (на одном было вхождение ключевых слов, на другом не было) и цена была одинаковой. Наш опыт работы показал, что коэффициент качества есть и он безусловно: • Работает на основе неких условных ПФ по каналу «реклама» Как конвертировать рекламу?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) Есть еще одна вещь, которой мало кто пользуется, но которая позволяет увеличить лидогенерацию в два раза – это телефония. Несколько советов при использовании этого канала: • Каждый пользователь сайта должен видеть в шапке название своего города и свой Себестоимость: 20 номеров + кодер = 15000 рублей Это дает рост количества заявок в 1,5-2,5 раза сразу же после внедрения, проверено на 15+ кейсах с трафиком от 300 до 5000 уников в сутки. Чаты: о чем следует помнить• Важна нешаблонность фразы автоматического приветствия Мобильная кнопка: звонки с мобильных даромЭто простое решение позволяет даже на очень плохих сайтах поднимать конверсию мобильного трафика на 10%. Оно очень простое и очень дешевое, но почему-то этого никто не делает. Как правильно контекст продавать?Текущая ситуация • Контекст за процент от оборота кампаний – умирающий формат Как нужно делать• Семантика до оплаты и точный прогноз: конверсия в чек 30% Если рассматривать систему CRM комплексно, то самым большим преимуществом ее использования является получение доступа к большому объему важных данных о клиентах. П [ ... ] Сегодня мы расскажем о том, как изучать иностранный язык самостоятельно. Многих интересует подобный вопрос, поскольку есть масса причин для изучения языков. Однак [ ... ] Виверна — герой дальнего боя из Доты 2, который чаще всего используется на 4 или 5 позиции. Главный аттрибут персонажа — интеллект. В данном гайде по Wyvern вы узнаете б [ ... ]
|