Кейсы
Ingate Group
05.09.2024
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Медиа 108
Протестировали аудиторный таргетинг в РСЯ и снизили CPL в 2,2 раза — кейс Media 108 и Fizika Development
После успешного года продвижения проекта застройщика рекламная кампания в Директе резко перестала приносить целевые обращения. Мы в Media 108 решили протестировать новый способ продвижения, вернуть поток целевых обращений и сделать кампании еще более эффективными. Рассказываем, как мы протестировали аудиторные РК, увеличили количество целевых обращений в 2 раза, снизили стоимость лида в 2,2 раза и уменьшили поток фродовых обращений.
Клиент
VIDI — инвест-отель от компании Fizika Development, доходные апартаменты в историческом центре Санкт-Петербурга, полная готовность уже в 2024-м.
Исходная ситуация
C 2022 года команда Media 108 успешно выполняла плановые показатели по продвижению проекта. Основную часть лидов приносили сетевые рекламные кампании. Одна из особенностей кампаний в РСЯ в том, что они всегда нестабильны и могут внезапно перестать приносить лиды.
В октябре 2023 года обе кампании резко перестали приносить целевые обращения, и нам предстояло тестировать различные гипотезы по запуску новых кампаний. Мы предположили, что на Поиске мало возможностей для оптимизации, и только сетевые кампании способны дать лиды по низкой стоимости.
Цель
Стабилизировать динамику целевых обращений, снизить CPL и получить успешные РК в сетях с возможностью масштабирования.
Задачи
-
Подобрать подходящие условия для создания конверсионных аудиторий.
-
Снизить стоимость целевого обращения.
Как делали
По опыту работы с недвижимостью мы видим, что идеи с запуском кампаний по интересам, аудиториям и использования РСЯ чаще всего малоэффективны. Мы решили дать им еще один шанс и не ошиблись.
Разделили аудиторию на сегменты
В январе 2024 мы решили протестировать создание нескольких аудиторий в рамках одной рекламной кампании.
Основной идеей было создать аудитории на основе сегментов Метрики — определить поведенческие паттерны наиболее конверсионных пользователей. Мы создали два сегмента вовлеченных посетителей сайта.
Первый сегмент учитывал макроконверсии и исходил из гипотезы, что для целевого обращения людям часто нужен повторный визит. Поэтому условия настройки были следующие:
-
Достижение одной из трех целей: посещение акций после планировок, отправка формы и целевой звонок;
-
Суммарное время на сайте более 20 секунд.
Второй сегмент учитывал также интересы, приписанные посетителям. Условия здесь были такими:
Просмотр одной из пяти посадочных сайта для людей с суммарным временем на сайте более 1 минуты и одним из трех интересов:
-
Ипотека;
-
Коммерческая аренда;
-
Посуточная и почасовая аренда квартир.
Также была идея не учитывать ранее звонивших или установить ограничение по времени на сайте и отсечь тех, кто сидит на сайте более 7–10 минут и явно просто забыл уйти с сайта. Однако охват сегмента сужался до таких размеров, что не позволял создавать на его основе аудитории.
Настроили look-a-like
При создании сегментов по вовлеченным учитывалось, что look-a-like ориентируется на интересы. То есть, нам нужен максимально точный портрет целевых пользователей по аффинити-индексу, так как на его основе и создается LAL-аудитория. При этом объема трафика на VIDI было недостаточно, чтобы делать слишком много ограничительных и сужающих критериев.
Помимо этих сегментов мы создали аудитории по целевым обращениям. На их основе сделали LAL-аудитории. Также сделавшие ЦО были добавлены в минусацию — во всех новых аудиториях стояло условие «не выполнено ни одного» на тех, кто уже купил квартиру.
Первые РК и первые результаты
Первая РК была запущена в январе. В ней были настроены корректировки
-
По возрасту (-100% на всех младше 18);
-
По устройствам (-30% на планшеты);
-
По платежеспособности (+40% на топ 1%, +30% на топ 2–5%, +25% на топ 6–10%).
Кампания оптимизировалась по целям «звонок» и «отправка формы», а также по двум микро-целям — составной (последовательный переход с планировок на акции) и целям системы предиктивной аналитики OneGA, разработанной Media 108 на основе накопленных в нише недвижимости данных.
Группы были настроены следующим образом:
-
Нацеливание на LAL-аудиторию по целевым обращениям (250 тысяч пользователей, похожих на тех, кто ранее принес ЦО). Из аудитории исключались уже совершившие ЦО. Регион показа — СПб и Ленобласть.
-
Нацеливание на сегмент Метрики «Вовлеченные_2». Регион показа — РФ.
-
Нацеливание на сегмент Метрики «Вовлеченные_1». Регион показа — РФ.
-
Только похожие на сегмент Метрики «Вовлеченные_1» (настройка через Директ). Регион показа — СПб и Ленобласть.
-
Только похожие на сегмент Метрики «Вовлеченные_2» (настройка через Директ). Регион показа — СПб и Ленобласть.
Также на разные регионы были настроены группы по интересам «Жилая недвижимость премиум-класса» и «Посуточная и почасовая аренда квартир». Они не дали обращений.
Вторая РК была запущена в последних числах января. Кампания оптимизировалась по целям «Звонок» и «Отправка формы», а также по составной цели «последовательный переход с планировок на акции».
У кампании было две задачи — масштабировать направления без изменений первой РК и снизить спам-активность. В итоге фродового трафика с этой РК стало меньше, конверсия вала в ЦО выросла, но и существенно выросла CPL. Только в мае эта РК обошла по эффективности первую.
Инновации
Мы решили не трогать успешно работающую первую РК и сначала протестировать все идеи на новой кампании, добавив минусующие корректировки по аудиториям. Параллельный запуск РК — нестандартное решение для подобного варианта продвижения.
Второе новшество связано с тестом комбинированных аудиторий. Так как сегменты вовлеченных пользователей хорошо работали в первой РК, мы решили сделать look-a-like по сегментам Метрики.
Группы были настроены так:
Тест2 — комбинированная LAL-аудитория. Здесь мы взяли две крупные look-a-like аудитории по ранее созданным сегментам вовлеченных пользователей, после чего применили условие «Выполнены все» на пересечение двух аудиторий. Регион показа — РФ.
Одна LAL-аудитория по сегменту Метрики «Вовлеченные_1» была создана на 1 млн человек с отключением распределения по городам.
Вторая LAL-аудитория по сегменту Метрики «Вовлеченные_2» была создана на 4 млн человек. Директ спрогнозировал, что в пересечении двух аудиторий 891 200 посетителей.
Пример настройки комбинированной аудитории в группе Тест2
Тест 3 — комбинированная LAL-аудитория. Здесь мы взяли две небольшие look-a-like аудитории по ранее созданным сегментам вовлеченных пользователей, после чего применили условие «Выполнено хотя бы одно» на пересечение двух аудиторий. Регион показа — РФ.
В этой группе LAL-аудитории создавались на 250 тысяч человек по двум сегментам вовлеченных. Директ прогнозировал 346 860 пользователей. Было важно, чтобы прогноз в данной группе не отставал в разы от предыдущей, ведь в такой ситуации гарантированно одна группа заберет на себя все показы.
В конце февраля и начале апреля мы пробовали расширить направление новыми рекламными кампаниями по аудиториям, но эти тесты в первые недели не дали никаких обращений. Поэтому запуск третьей РК мы отложили и решили плавно увеличивать бюджет на уже сработавших кампаниях. Ранее мы старались не трогать даже бюджет, чтобы ничего не сломать в работе алгоритмов.
Трудности, с которыми столкнулись
Внесение изменений в РК
Вносить изменения в работающие кампании слишком рискованно — вместо улучшения показателей будет полное исчезновение целевых обращений. Ранее по похожему сценарию сломались сетевые кампании осенью 2023-го.
Поэтому мы создали дополнительные кампаний с тестами без изменений в предыдущих РК с плавным увеличением бюджета.
Борьба со спамом
В период работы новых РК с одних и тех же площадок по одинаковым объявлениям параллельно шли спам и квалифицированные лиды. Резкие изменения против спама с высокой вероятностью устраняли бы любые целевые обращения.
Стандартная минусация площадок здесь бы не помогла. Поэтому на второй РК при запуске протестировали ограничение через Метрику и Аудитории.
-
Проанализировали трафик с первой аудиторной РК и нашли срез, по которому потенциально можно было снизить спам — местоположение. Ботовый трафик фиксировался из 6-ти стран, на которые не шли показы. На сегменты с визитами из этих стран была сделана минусующая корректировка. Однако это не могло сработать на ни разу не посетивших сайт, поэтому нужно было дополнительно ограничение.
-
На основе сегментов были созданы две Яндекс.Аудитории. У обеих созданных аудиторий была указана высокая схожесть, местоположение за пределами РФ и повышенный интерес к недвижимости (как и у обычных LAL-аудиторий по конверсионным). Поэтому возникла идея сделать look-a-like, но уже для минусации — высокое сходство в базовых аудиториях предполагало, что получится охватить в большом количестве явных ботов, которые не посещали сайт. Основной проблемой могло быть, что в этот список попадут потенциально целевые пользователи.
-
Созданные две LAL-аудитории для минусации были добавлены во все новые тесты под условием «Не выполнено ни одного». У полученных аудиторий с охватом 250 000 сохранялось высокое сходство пользователей. Таким образом, теперь можно было добавлять эту минусацию во все аудитории, ранее созданные в интерфейсе Яндекс.Директ.
Фродовый трафик снизился, а конверсия валовых обращений в целевые резко выросла благодаря отсутствию ложных заявок. Для сравнения: в первой РК конверсия составляла 14%, во второй — 34%.
Так как новые сетевые кампании показывались почти на всех площадках, на них удалось добиться аномально высокого числа показов и низкой CPC. Фактически мы получили дешевое охватно-медийное размещение в РСЯ.
Плюсом такого подхода был рост дополнительной узнаваемости бренда и пополнение сегментов вовлеченных пользователей, благодаря чему аудиторные РК могли сохранять эффективность.
Дальнейшие тесты подтвердили, что попытки улучшить защиту от спама ведут к снижению эффективности РК. Более крупные минусующие аудитории и расширение списка запрещенных площадок приводили к тому, что новые РК не обучались.
Результаты
В ходе тестов было настроено 14 групп, 8 из которых принесли целевые обращения по итогам запуска. Новые кампании по аудиториям решили основную задачу — заменить ранее работавшие кампании и давать стабильные ЦО.
За 5 месяцев аудиторные РК принесли 57 целевых обращений. Для сравнения все брендовые РК на поиске дали только 36.
Лучшие результаты РК по аудиториям показали за первые три месяца. В этот период доля ЦО от аудиторий составила 58% от всех лидов (а в марте даже 71%), а CPL всех аудиторных РК была в разы ниже остальных. Более того, аудиторные РК в эти месяцы работали эффективнее брендового направления.
Итоговая доля ЦО с аудиторий за 5 месяцев — 48,74%. Ближайшее направление по эффективности — бренд (30,25%).
Таким образом, лучше всего отработали LAL-аудитории по целевым обращениям, сегмент по вовлеченным пользователям и комбинированные аудитории из тех, кто похож на вовлеченных.
Вывод
Тест по аудиториям подтвердил, что можно обучить рекламные кампании даже по мусорным площадкам, а look-a-like может быть очень эффективен. При этом решение очистить кампании от спама почти гарантирует ухудшение конверсии.
При наличии достаточного объема трафика сегменты Метрики могут стать хорошей базой для создания LAL-аудиторий. То же касается и минусации, поскольку при фродовых заявках боты будут оставлять ложные телефонные номера и по ним минусующую аудиторию создать не получится. В случае спама главное не паниковать и не торопиться запрещать показы по всем площадкам. Лучше определить срез трафика, где спамовый и конверсионный трафик разделяются.
Аудитории ботов и вовлеченных пользователей могут иметь одинаковый повышенный аффинити-индекс. Это косвенно объясняет, почему у многих не могут обучиться LAL-аудитории или РСЯ по интересам — в них оба варианта смешиваются, а благодаря дешевизне клика и более высокой конверсии кампания обязательно оптимизируется на ботов.
Минусующие LAL-аудитории могут стать хорошей альтернативой минусации площадок и вставке капчи на сайт, которая часто вредит конверсии сайта.
После успеха с VIDI аудиторные РК были протестированы на других проектах, но не везде показали такой же качественный результат. Поэтому любой подобный тест лучше начинать с работы над сайтом и целями, чтобы подобные кампании гарантированно обучились на нужные поведенческие паттерны.
Лучшее в блогах
Вам понравится
Rocket10
04.09.2024
Маркетологи в мобайле. Всеволод Самсонов, Flowwow
![]()
В новом интервью для спецпроекта «Маркетологи в мобайле» Всеволод Самсонов, Head of Mobile Marketing в Flowwow, рассказал о тонкостях продвижения нишевого маркетплейса и работе в эпоху privacy и непрозрачности данных. Мы поговорили о борьбе с фродом, влиянии сезонности и праздников на рекламную стратегию, а также о самобытных PR-проектах.
Реаспект
23.08.2024
Как запустить SEО-продвижение строительства домов и удержать показатели, когда падает спрос
![]()
Привет, на связи Рустем Низамутинов, руководитель отдела поисковой оптимизации в «Реаспект». В этом кейсе для SEO-специалистов и маркетологов расскажем, как у нас получилось перезапустить продвижение строительного бизнеса и удержать показатели, когда случился спад рынка.
Digital Strategy
16.08.2024
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 