Кризисный план в контекстной рекламе для e-commerce
На конференции eTarget 2015, прошедшей 12-13 марта в Москве, представители СubeLine Agency Максим Лепихов и Александр Павлов рассказали, как следует себя вести e-commerce во время кризиса, чтобы не разориться на контекстной рекламе. Основной посыл ораторов был простым - решения должны быть эффективными, а для этого необходимо собирать и анализировать информацию.
Четыре ключевых пункта работы над любым проектом:
- первичная настройка веб-аналитики;
- запуск контекстной рекламы и работа с семантикой;
- анализ собранных данных;
- оптимизация контекстной рекламой на основании KPI конкретного бизнеса.
Веб-аналитика
Для демонстрации эффективной настройки аналитики Лепихов выбрал интернет-магазин модной одежды. Клиент впервые обращался за продвижением - сайт не был подготовлен к сбору данных статистики.
Первым же делом специалисты CubeLine установили Google Tag Manager и все остальные необходимые в работе счетчики популярных систем аналитики - "Метрику", PIWIK и KISS Metrics.
Затем установили цели и события, соответствующие бизнес-целям магазина, т.е. просмотр страниц и переход к процессу покупки. Аналитики сконструировали воронку пути пользователя и наладили сбор идентификаторов User_ID и Client_ID для более детального анализа данных.
Наконец, пометили источники и каналы трафика UTM-метками, создав достоверную статистику наиболее эффективных сайтов для размещения.
Теперь каждый пользователь сайта отслеживался с момента входа до завершения сеанса работы с магазином, предоставляя массу информации о своих интересах и эффективности посещаемых страниц.
Контекстная реклама и семантика
СubeLine отметили избыточность листинг-страниц на сайтах e-commerce. Разбиение товаров по категориям, разнообразые фильтры и т.п. создавали огромное пространство для контекстной рекламы, охватить которое целиком казалось невозможным. Большинство интернет-магазинов сильно страдает от сезонности, смены мод и интересов публики - необходимо оперативно корректировать размещения, чтобы не остаться позади более прозорливых конкурентов. Наконец, объем семантики не склонен уменьшаться, а постоянно растет, что усложняет работу с объявлениями.
Клиент поставил перед CubeLine задачу разместить контекстную рекламу по 1000 листингов категорий. Для реализации задания аналитики выгрузили все поисковые запросы из Google Analytics и "Метрики", а также обратились к "АдВСЁ.ru" и MegaIndex для проверки видимости сайта в поисковых системах. Заинтересовалась компания и конкурентами - получить подробную информацию о них помогли SEMRush и SimilarWeb.
Над ключевыми словами специалисты работали при помощи Google AdWords и встроенного в сервис планировщика ключевых слов. Не забыли и про синонимы - в этом помог сервис Just Magic, подобравший похожие запросы. Затем настала очередь минус-слов, трафик с которых являлся мусорным или не приносил нужной прибыли.
В результате были собраны 129.801 ключевая фраза и подано 39.615 объявлений через сервисы автоматизации размещения контекстной рекламы. По итогам оптимизации трафик на сайт клиента вырос в 5 раз.
Анализ каналов трафика
Повышение выручки магазина при неизменном бюджете всегда хорошо, но особо актуальна оптимизация во время кризиса. К аналитике нужно подходить еще серьезнее, чем обычно - нельзя пропустить ни одного эффективного канала трафика и клиентов. При этом желательно понять, чем руководствуются пользователи сайта во время знакомства с ним, и использовать их поведение во благо бизнеса.
CubeLine обратили внимание на многоканальные последовательности и провели когортный анализ аудитории:
На основании полученных данных была проведена оптимизация воронки:
В результате бюджет был брошен на самые эффективные каналы - деньги больше не улетали "в трубу". Конверсия при этом выросла с 0.59% до 1.05%, и это при том же бюджете. Оптимизация каналов трафика прошла успешно, заключили эксперты.
Оптимизация контекстной рекламы по KPI бизнеса
Однажды перед CubeLine встала задача по оптимизации ставок в условиях крайне ограниченной информации о проекте. Необходимо нарастить рентабельность контекста, однако данных для того было недостаточно.
Клиент работал на площадке K50 с автоматическим размещением и настройкой ставок. Семантика была огромна, но количество транзакций оставалось мало. Проблема была видна сразу - по 10 транзакциям на 1000 ключей поставить стоимость показа невозможно.
Войдя в систему K50, аналитики настроили её под себя и начали искать пути выхода из сложившейся ситуации:
Вскоре были достигнуты первые результаты:
Была настроена сложная (комбинированная) цель: пользователь должен поработать с сайтом, добавить товар в корзину и оплатить его. Создав такую цель, агентство принялось анализировать отчеты:
Через некоторое время ROI достиг 250%, а доход интернет-магазина перевалил за 25 млн рублей. При этом CubeLine не прибегали к рекламе бренда магазина или сторонним площадкам для размещения рекламы, оптимизируя уже существующий бюджет.
Екатерина Горшкова, корреспондент SEOpro.ru