Как настроить контекстную рекламу: ошибки, из-за которых сливают бюджет

Меня зовут Дмитрий, руководитель отдела рекламы и продвижения в Аспро. Мы запускаем интернет-магазины и развиваем систему управления бизнесом Аспро.Cloud.

Вопрос как настроить Яндекс Директ так, чтобы не слить бюджет в первый же месяц, — один из самых частых, с которым к нам приходят клиенты уже после неудачного опыта с другим подрядчиком или самостоятельного запуска по гайдам из интернета. Обычно к этому моменту настройки формально правильные: цели стоят, ключевые слова собраны, а бюджет все равно расходится непонятно на что.

Расскажу на примере одного из проектов. Сервис продает себя сразу нескольким аудиториям: дизайн-студиям, строительным компаниям, командам с проектным управлением. Реклама у него уже крутилась. Трафик был, заявки были, а стоимость регистрации скакала от месяца к месяцу без всякой логики: то 800 рублей, то 3000, хотя настройки никто не трогал.

Причина — кампании были оптимизированы под регистрацию как таковую. Алгоритм честно приводил людей, которые регистрировались, просто не разбирался, кто из них потом платит. Когда мы развели аудиторию по сегментам и связали рекламу с данными о реальных оплатах, стоимость регистрации упала на 70%, а количество регистраций выросло в 3,7 раза — при этом состав аудитории сместился в сторону платежеспособных сегментов, которые раньше просто терялись в общем потоке.

Сначала разберу базу — то, что нельзя пропустить при запуске и стоит свериться, даже если кампания уже крутится какое-то время. Дальше пойду по конкретным ошибкам, часть которых встречал сам, и по тому, что реально на них влияет.

Яндекс Директ для начинающих: с чего начать настройку

Первая настройка, которая определяет все остальное, — цель кампании.

В истории с сервисом сработало именно это: оптимизация под регистрацию исправно приводила регистрации, но не отличала платящего пользователя от случайного. Решением стало подключение данных о реальных оплатах к кампании. Алгоритм начал оптимизироваться под деньги вместо количества заявок.

Как настроить цели в Метрике перед запуском

Частая ошибка — запустить рекламу, а через неделю вспомнить про цели в Метрике. К этому моменту система уже набрала статистику вслепую, и переучивать ее дольше, чем настроить все с нуля.

Минимальный набор целей для запуска:

• добавление в корзину — промежуточный сигнал, не передавать в стратегию как основной;

• оформление заказа;

• подтвержденная оплата, если фиксируете ее отдельно от заказа.

Для продуктов со сложным циклом сделки одной Метрики мало. В кейсе с сервисом CRM мы связали три системы — CRM, Метрику и Директ, чтобы учитывать оплату по каналу, который привел клиента впервые. Без этой связки реклама оптимизировалась бы под количество лидов в CRM, а не под выручку.

Как разделить кампании по сегментам аудитории

Одна кампания на весь каталог или все услуги удобна для настройки и плоха для алгоритма: запросы с разной ценностью конкурируют за один бюджет, и система видит их как единый поток вместо приоритетных направлений.

Правило разделения — выносить в отдельную кампанию нишу или категорию, если по ней набирается от 10 конверсий в неделю и она заметно отличается по марже или циклу сделки от остального каталога. Мелкие категории с редкими продажами лучше объединять — иначе алгоритм не наберет статистику ни по одной из них.

Мы вынесли в отдельные кампании три ниши: дизайн-студии, строительные организации, команды с проектным управлением — своя семантика и объявления под каждую. Затем посмотрели, кто из зарегистрировавшихся платит:

• возраст 25–45 лет;

• преимущественно десктоп;

• минимум три страницы за визит;

• посещение раздела с ценами и базы знаний.

Аудиторию 18–24 года, которая активно регистрировалась, но почти не доходила до оплаты, перестали масштабировать, хотя по цене клика она выглядела привлекательно. Итог: CPL снизился на 70%, регистрации выросли в 3,7 раза, а их качество заметно выросло.

Отдельно стоит развести кампании между собой, если включены и поиск, и РСЯ, и ретаргетинг по одной аудитории. Без этого часть бюджета уходит на аукцион между вашими же объявлениями.

Минус-слова и гео-таргетинг в Яндекс Директ

Список минус-слов, собранный один раз перед запуском, — обязательный шаг, но недостаточный. Источники для пополнения списка на постоянной основе:

1. Отчет по поисковым запросам в Директе — раз в 1–2 недели на старте кампании, дальше раз в месяц;

2. Вордстат — при добавлении новых категорий или услуг;

3. Автотаргетинг, если включен, — система сама предлагает нерелевантные запросы, которые стоит занести в минус-слова.

Настройка гео и времени показа по умолчанию — вся страна, круглосуточно. Она подходит для федерального охвата и аудитории, которая покупает в любое время. В остальных случаях это переплата за показы, которые не конвертируются.

Для производителя алюминиевых профилей АлюмСтрой мы поставили такие настройки:

Итоговая конверсия в продажу по кампании составила 22% при стоимости заявки 2129 рублей — для B2B с длинным циклом сделки высокий показатель.

Тот же принцип работает для розницы: магазин с самовывозом из одного города, который показывает рекламу на всю страну с одинаковым посылом, размывает бюджет вместо того, чтобы усиливать локальное преимущество.

Более полный список типичных промахов при запуске мы собрали в чеклисте — можно свериться, если хочется проверить себя по всем пунктам сразу.

Ошибки в автостратегиях Яндекс Директ

Автостратегии — машинное обучение, и ему нужны данные, чтобы понять, какие показы стоит покупать.

Третья причина встречается чаще, чем кажется: система обучается на всех конверсиях подряд, включая случайные клики ботов и конкурентов, если их заранее не исключить из целей для стратегии. Чем чище обучающая выборка, тем быстрее алгоритм находит нужную аудиторию и тем ниже итоговая стоимость привлечения.

По минимальному тестовому бюджету ориентир — объем, достаточный для набора статистики, а не сумма, которую не жалко потратить.

Товарная галерея и фид в Яндекс Директ для интернет-магазина

Здесь поговорим про специфику интернет-магазина. Фид — файл с данными о каждом товаре: название, цена, наличие, изображение, ссылка на карточку. Он используется в смарт-баннерах, динамических объявлениях и товарной галерее — блоке с карточками товаров прямо в поисковой выдаче.

Что чаще всего ломает фид:

• битые ссылки на карточки товаров после смены структуры каталога;

• остатки, которые не синхронизируются с сайтом в реальном времени;

• цены, обновленные на сайте, но не в выгрузке;

• отсутствие изображений или изображения не по требованиям площадки.

Автовыгрузку фида стоит обновлять минимум раз в сутки, а для категорий с быстро меняющимися остатками — чаще, иначе реклама приводит на товар, которого уже нет.

Приведу в пример еще один наш кейс. 

У компании была базовая SEO-оптимизация, но не было отдельного канала под карточки товаров в поиске. Настройка Google Merchant Center и загрузка фида заняли неделю. За следующие два с половиной месяца показы выросли с 2000 до 4000 в день, CTR — с 2,5% до 3,5%, общий трафик на сайт увеличился на 30%. 

Дополнительную рекламу для этого не запускали — сработал сам факт, что товары стали видны в блоке с карточками.

Посадочная страница и реальная стоимость лида

Все настройки теряют смысл, если объявление ведет не туда. Частая ситуация — реклама обещает конкретный товар или условие, а страница показывает общий каталог, просит зарегистрироваться перед просмотром цены или грузится на мобильном дольше нескольких секунд. Человек просто уходит, а клик уже оплачен.

Минимальный набор проверок для страницы, на которую ведет объявление:

• заголовок страницы и оффер совпадают с текстом объявления;

• цена и наличие видны сразу, без дополнительных кликов или регистрации;

• форма заявки — не больше 2–3 полей;

• страница нормально открывается на мобильном за пару секунд.

Несоответствие объявления и страницы бьет по цене клика: Директ учитывает релевантность и поведение пользователей на сайте при расчете ставки в аукционе, и невнятная посадочная страница делает трафик дороже сама по себе, до всякой оптимизации кампаний.

Дальше — вопрос, какую метрику считать успехом. Стоимость лида сама по себе ничего не говорит: в кейсе с сервисом снижение CPL на 70% имело смысл только вместе с ростом качества регистраций, а в кейсе АлюмСтроя заявка за 2129 рублей окупается именно потому, что 22% из них доходят до продажи. Прежде чем оптимизировать ставки, стоит посчитать стоимость реальной продажи с учетом маржи — лид сам по себе ничего не окупает.

Директ редко сливает бюджет сам по себе. Бюджет сливают решения, принятые без данных о том, кто на самом деле платит: оптимизация под клик вместо оплаты, семантика, собранная один раз и забытая, автостратегия, которую переучивают каждую неделю новыми правками.

Какие из этих ошибок встречались у вас — и что в итоге помогло их найти?