Сергей Щербаков - Таргетированная реклама. Точно в яблочко

• принимайте решения относительно работоспособности целевого сегмента аудитории с поправкой на то, что сравнительно «чистые» данные — только в первом круге охватов; начиная со второго эффективность начинает падать (хотя бывают исключения, а абсолютная «чистота» недостижима в принципе);

• любые выводы, которые базируются на цифрах, должны подчиняться требованиям статистической достоверности — чтобы не считать вручную, используйте калькуляторы статистической значимости, например http://tools.driveback.ru/ significance.html или https://www.perrymarshall.com/marketing/tools/ (в «Яндекс. Метрике» и Google Analytics они встроены по умолчанию);

• анализируя эффективность объявлений, добивайтесь по каждому из них такого количества трафика, которое необходимо для совершения как минимум одной конверсии на посадочной странице (а лучше — в 2–3 раза больше).

Ну что, появилась ясность? Давайте в нее теперь добавим еще и нашего любимого реализма.

Если в нашем несовершенном мире при средней конверсии в Рунете 1 % каждое объявление дотягивать до статистической достоверности, у вас на тестирование будет уходить от $1000–1500 для одного канала и более. Поэтому давайте руководствоваться научным подходом, но не заигрываться.

Выключайте объявления:

• когда они вообще не дают кликов — у вас отмоталось уже 1, 3, 17 долларов, а по кликам все еще ноль;

• когда клики есть, но у них аховое поведение на посадочной (предположим, коэффициент отказа в «Яндекс. Метрике» — 83 %); очевидно, что в такой ситуации вы теряете 83 % трафика, а значит, его нужно в пять раз больше;

• когда цена за клик превышает порог рентабельности (вы ведь знаете, сколько должна стоить конверсия, чтобы таргетированная реклама оставалась для вас рентабельной? Если нет — посчитайте).

С другой стороны, если до статистической значимости количество конверсий вы еще недотянули, но динамика очевидно выигрышная (допустим, при средней конверсии лендинга 0,7 % на 20 кликах вы получили пять заявок) — перевкладывать деньги стоит именно сюда.

Из предыдущего раздела вы уже знаете, что чем больше денег вкладывается в кампанию вообще и в каждое конкретное объявление в частности, тем точнее будут результаты тестов (а значит, тем выше вероятность, что вы сможете повторить результаты после их окончания).

Двести долларов рекламного бюджета из расчета на один рекламный канал (одну социальную сеть) — это минимум. Один из моих любимых клиентов просил тратить $100 в день, чтобы максимально быстро набрать достоверные данные. В итоге кампания окупилась более чем в десять раз. Самый крупный тестовый бюджет, который проходил через лично мои руки, — $500 в день. Но там был тихий ужас с аналитикой на стороне заказчика, в итоге долго это не продлилось.

Прикиньте сами: возьмите за основу план тестовой рекламной кампании для техпаспортов БТИ и сделайте по ней расчет. Получится ли у вас менее чем за $200 собрать какие-нибудь данные? Очень сомневаюсь. То же самое с «ВКонтакте», «Одноклассниками», Instagram и т. д.

А если волею судеб вас еще и в LinkedIn занесет, то там минимальный рекламный бюджет должен начинаться с $1500 просто потому, что клик стоит в районе $2 за штуку.

Вывод: чем больше денег вы тратите, тем лучше для вас (при условии, что тесты проводятся специалистом, потому что у каждой ниши есть свой потолок).

В профессиональной среде термин «выгорание» означает, что аудитории надоели рекламные объявления, которые вы ей показываете, а значит, пора что-то менять — либо аудиторию, либо объявления.

Как я уже говорил, CTR начинает падать примерно со второго круга показов, и это нормально. Падающий CTR можно и нужно поддерживать постепенным увеличением ставок (которые, в свою очередь, увеличивают охват), если, конечно, во время настройки вы лазили в стоимость ставок руками. Но, как правило, после нескольких кругов на максимальных охватах сегмент аудитории «выгорает» как таковой.

Для тестов это нормально. А вот для ведения рекламной кампании нужно что-то придумывать. Что?

• Собирать новую аудиторию. Пробовать новые парсинговые схемы. Увеличивать lookalike-аудиторию с 1 до 2–5 %. Использовать другой сегмент целевой аудитории (но максимально похожий, как, например, «посетители городских мероприятий» и просто «активные люди города»).

• Модифицировать тизеры. Помните, мы говорили о тенденциях? Если вы уловили, что конкретно дает вам конверсии, вам не составит труда поменять одно эмоциональное лицо на другое или одну картинку с водопадом на другую.

• Использовать работоспособные элементы объявлений из других гипотез. Вы ведь не по одному объявлению тестируете, верно? Так почему бы не попробовать то, что сработало в других сегментах, в сегменте, только что «выгоревшем»?

• Просто подождать. Дайте аудитории остыть от ваших рекламных атак. Срок даже пара-тройка недель — очень неплохая перезагрузка для рабочего сегмента целевой аудитории. Социальные сети ведь среда динамичная. Пользователь видит десятки тизеров в день, поэтому за 2–3 недели ваш оффер в его памяти хочешь не хочешь, а затирается. Правда, фокус с «просто подождать» тоже рано или поздно «выгорает».

Мысль, к которой мне хотелось бы вас привести, крайне проста: тестирование таргетированной рекламы и ее ведение — это не более чем вдумчивое перебирание наиболее вероятных вариантов плюс здравый смысл. Любые результаты объяснимы, если вы понимаете механизм и учитываете максимум возможных факторов. А если вы понимаете, откуда взялся тот фактический результат, который у вас есть, вы неизбежно начинаете понимать, как дотянуть его до желаемого.

Напоследок сыграем в игру. Я буду показывать вам по два объявления, которые запускались в одной и той же рекламной кампании. Не всегда это были синхронные тесты, которые работали в одно время (иногда просто из одного проекта). Ваша задача — угадать, какой тизер в итоге принес конверсии, а какой — нет. Отмечайте свои ответы на бумажке или в смартфоне, а в конце главы я покажу правильные ответы с цифрами (цифры я знаю достоверно — все эти кампании велись либо мной, либо моей командой).

Готовы? Поехали!

1. Оффер — семинар Мишеля Одена в Киеве (Мишель Оден — всемирно известный акушер-гинеколог из Франции, который создал и популяризировал водные роды). Разница между эффективностью тизеров: один принес 30 % всех оплаченных заявок, а второй — ничего (рис. 4.5).

2. Оффер — семинар Дмитрия Потапенко в Минске (Дмитрий Потапенко — известный российский бизнесмен, экономист, общественный деятель). Разница между эффективностью тизеров: шесть к одному (рис. 4.6).