7 логичных действий в Яндекс.Директе, из-за которых реклама работает хуже

Особенно часто так делают специалисты, которые привыкли к таргетированной рекламе: создают 10-20 вариантов заголовков, картинок и сочетаний, а затем ждут, что система аккуратно протестирует каждый из них.

Но Яндекс не обязан равномерно распределять бюджет между объявлениями. Одно из них может практически сразу получить большую часть показов, а другие не соберут даже минимальной статистики.

Причём больше бюджета не обязательно получает объявление с самой дешёвой заявкой. Система учитывает прогнозируемую реакцию аудитории и потенциальный объём, который можно получить через этот креатив.

Поэтому большое количество объявлений не равно качественному тестированию. Намного полезнее тестировать крупные различия: разные боли, мотивации и офферы, а не двадцать почти одинаковых картинок.

Кажется, что чем больше информации о бизнесе мы дадим системе, тем лучше она поймёт, кому нужно показывать рекламу.

На практике алгоритм видит не три равнозначных источника трафика. Он видит несколько возможностей с разным прогнозируемым объёмом.

Ключевые слова ограничивают пространство поиска. Автотаргетинг обычно позволяет системе работать шире. Поэтому именно он может забрать практически весь бюджет, даже если отдельные ключевые слова дают более качественные обращения.

Поэтому разные способы таргетинга полезно разделять, когда вам важно увидеть их реальную эффективность и не позволить более широкому источнику полностью поглотить статистику.

Если курс предназначен для женщин, хочется сразу отключить мужчин. Если строительные материалы чаще покупают мужчины, кажется логичным ограничить показы женщинам.

Но данные Яндекса о поле и возрасте не всегда совпадают с реальными данными покупателей. В одном из проектов продажи фиксировались в сегменте 45-54 по статистике рекламного кабинета, хотя отдел продаж не видел покупателей этого возраста.

Если человек ввёл точный запрос, увидел соответствующее объявление и перешёл на сайт, его реальное намерение часто важнее того, к какой демографической группе его отнёс алгоритм.

Корректировки - не зло. Проблема начинается, когда мы используем их автоматически и считаем данные рекламного кабинета абсолютной истиной.

В настройках можно указать среднюю цену конверсии. Звучит идеально: вы сразу сообщаете системе, сколько готовы платить, а она ищет заявки примерно по этой стоимости.

Но ограничение не создаёт дешёвую аудиторию из воздуха. Когда заданная стоимость слишком жёсткая относительно реального аукциона и объёма, алгоритму приходится перестраховываться.

Он может сократить открутку, уходить на более дешёвые площадки, давать нестабильный трафик или находить конверсии, которые формально укладываются в цель, но оказываются слабее по качеству.

Это не означает, что целевую стоимость нельзя использовать. Важно понимать, к чему приводит ограничение, и сопоставлять его с реальной статистикой кампании, а не с желаемой цифрой.

В кампании есть несколько объявлений. Одно даёт заявки по 120 рублей, остальные - по 500. Но почему-то именно дешёвое объявление получает мало бюджета.

После такой оптимизации заявки нередко становятся в два раза дороже. Потому что дешёвые конверсии могли прийти из небольшого сегмента аудитории, который уже почти исчерпан.

Алгоритм мог перестать давать объявлению бюджет не потому, что «не заметил» его эффективность, а потому что не видел внутри этой гипотезы достаточного дальнейшего объёма.

Дешёвая заявка в маленьком сегменте и масштабируемая гипотеза - не одно и то же. Смотреть нужно не только на текущую цену, но и на объём, динамику и то, какой аудитории соответствует объявление.

Кампания уже собрала статистику, поэтому кажется, что нужно ещё немного почистить площадки, отключить дорогие сегменты, уменьшить ставки и найти идеальное сочетание настроек.

Но каждая новая правка сужает пространство, внутри которого алгоритм может работать. При этом потребность в новых конверсиях и объёме никуда не исчезает.

В какой-то момент специалист уже не развивает рекламу, а пытается удержать маленький сегмент, который раньше давал дешёвые заявки. Проблема маскируется ограничениями, но не решается.

Объявление не просто показывает предложение аудитории. Оно участвует в создании аудитории: система наблюдает, кто на него реагирует, и постепенно ищет похожих пользователей.

Кампания оптимизируется на конверсии. Кажется очевидным, что система должна найти место с самой низкой стоимостью заявки и направить туда максимум денег.

Но алгоритм ищет не только низкую текущую цену. Он оценивает, где есть достаточный объём аудитории, хорошая прогнозируемая реакция на объявление и возможность продолжать получать результат при увеличении бюджета.

Поэтому группа для широкой аудитории может получить больше денег, чем узкая группа с несколькими очень дешёвыми заявками. Прогнозируемая кликабельность и объём могут перевесить текущую стоимость единичных конверсий.

Если реклама обучилась на мусорную аудиторию, очень часто мы сами помогли ей это сделать: создали слишком широкий креатив, смешали гипотезы, дали неверную цель или стали ограничивать кампанию на основе маленькой выборки.