Для ЛЛ: Когда реальных лидов слишком мало для обучения алгоритмов, на помощь приходят синтетические конверсии. Для дилера спецтехники это стало решением: ИИ начал прогнозировать вероятность заявки по поведению пользователей, создавая виртуальные сигналы. В результате количество заявок выросло в 2,5 раза, а реклама стала точнее и выгоднее даже вне сезона.

Для некоторых ниш контекстная реклама по умолчанию работает с ограничениями. Особенно в B2B-сегментах, где продукт сложный, цикл сделки длинный, а лидов немного. Алгоритмам Яндекс.Директа в таких условиях сложно обучаться — они попросту не получают нужного объёма данных.

Клиент — дилер спецтехники для аграрного сектора. Вне сезона спрос резко падал, и рекламные кампании буквально "висели": количество заявок в большинстве РК составляло 1–3 в неделю, а в некоторых — и того меньше. Для полноценного обучения автостратегий требуется минимум 10 конверсий в неделю на каждую кампанию. Эти условия не выполнялись, и в результате — система не могла эффективно оптимизироваться.

Первый шаг — объединение в Единую Перформанс Кампанию (ЕПК)

Чтобы усилить кампанию и объединить сигналы, мы объединили разные рекламные активности в одну ЕПК. Предполагалось, что конверсии с разных источников сложатся в единую массу, и алгоритм начнёт обучаться быстрее. На практике прирост был, но недостаточный. Конверсий всё равно не хватало.

Что такое синтетические конверсии и как они работают

Мы предложили нестандартное решение — внедрение синтетических (или моделируемых) конверсий, основанных на прогнозах поведения пользователей. Этот подход реализуется с помощью ИИ, который анализирует поведение всех посетителей сайта — не только тех, кто оставил заявку, но и тех, кто этого не сделал.

Модель обучается на реальных заявках и затем начинает предсказывать вероятность конверсии у каждого нового пользователя. Если вероятность превышает заданный порог, такой визит засчитывается как синтетическая конверсия, и она отправляется в Метрику. Далее автостратегии Яндекса обучаются на этих событиях, как если бы это были настоящие лиды.

Какие данные анализирует ИИ для построения модели

Система использует более 600 факторов, в числе которых:

• Технические параметры устройства: модель, экран, мощность, тип подключения;

• Поведение пользователя на сайте: глубина просмотра, скорость прокрутки, клики, время на странице;

• Социально-экономические данные региона: средний доход, плотность населения, активность в ecommerce;

• Контекст сессии: день недели, время суток, погода в регионе;

• Характеристики товара на странице: стоимость, наличие, отзывы, категория.

Такая глубина анализа позволяет создать точный прогноз, даже при небольшом количестве настоящих конверсий.

Как это помогло бизнесу

Мы установили интеграцию между ИИ-моделью и Метрикой, чтобы синтетические конверсии поступали в рекламный кабинет. При этом реальные заявки (звонки и формы) по-прежнему фиксировались отдельно — только они учитывались в отчётах как итоговые лиды.

В результате:

• Количество обучающих сигналов увеличилось в 20 раз — именно столько синтетических конверсий ИИ зафиксировал за месяц;

• Алгоритмы Яндекс.Директа стали быстрее и точнее находить релевантную аудиторию;

• Появилась возможность оптимизировать даже «холодный» трафик, который раньше просто сливался без конверсий;

• Мы смогли назначать разную условную ценность пользователям в зависимости от их вероятности покупки — это дало больше гибкости в управлении ставками и корректировками.

Результаты

После внедрения синтетических конверсий:

• Количество реальных заявок выросло с 12 до 29 в месяц — рост более чем в 2,5 раза;

• Увеличилось покрытие релевантной аудитории, особенно в регионах со сложной сезонностью;

• Стоимость лида снизилась, а обучение автостратегий ускорилось в 3 раза.

Вывод

Синтетические конверсии — мощный инструмент для ниш с ограниченным трафиком, дорогими товарами и длительным циклом сделки. В отличие от традиционных подходов, где система ждёт реальных заявок, ИИ позволяет прогнозировать поведение пользователей и учиться на виртуальных сигналах, не дожидаясь массовой статистики.

Это особенно ценно в B2B и на старте рекламных кампаний, когда каждый лид буквально на вес золота. Правильно настроенная синтетическая модель позволяет выйти из «тупика ожидания» и начать масштабирование уже с первых недель.

Если вы хотите успешно запускать продвижение в еком и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

В серии постов с кейсами рассказываем о том, как работать с микроконверсиями в Яндекс Директ и повышать доход от рекламы. Сегодня кейс крупного кухонного проекта.

Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и маркетплейсов с оплатой за результат. Что такое микроконверсии и зачем они нужны бизнесу?

Микроконверсии — это действия пользователей на сайте, которые они совершают по пути к макроконверсии, то есть покупке или заявке. Они помогают лучше понять поведение потребителей и прямо указывают на их вовлеченность. Например, пользователь:

• зашел в карточку товара; 

• добавил товар в корзину; 

• перешел в корзину;

• кликнул на кнопку «Сравнить товары»;

• просмотрел раздел «Контакты».

Какому бизнесу нужны микроконверсии? Если у вас:

• менее 20 заявок в неделю, данных для обучения РК не хватает, и нужно работать с микроконверсиями;

• более 20 заявок в неделю, то лучше извлекать пользу из макроконверсий, а микроконверсии использовать для тестирования гипотез;

• цель привести новую ЦА, и собранная статистика с ней не коррелируется, то без помощи микроконверсий не обойтись. Например, В2С компания решила привлечь В2В клиентов или демократичное производство выходит в новую более дорогую нишу.

Микроконверсия — это рекламный инструмент, при помощи которого мы обучаем кампании приводить целевых потребителей и наращиваем макроконверсии (заявки и покупки).

Микроконверсия «взаимодействие с формой заявки». Кейс продавца кухонь, который увеличил заказы на 20% без роста бюджета

Эта микроконверсия, подойдет как для B2B, так и для B2C сегментов — взаимодействие с формой заявки. Эту гипотезу мы проверили на крупном кухонном проекте.

Наш клиент вкладывал деньги в развитие производства и не мог увеличивать рекламный бюджет. Хотя количество заказов нужно было срочно нарастить, чтобы окупить инвестиции. В сентябре 2023 г. реклама приносила 99 обращений по 12 760 рублей каждое.

Чтобы масштабироваться, нужно было решить главную проблему — нехватка данных для обучения алгоритмов Яндекс Директ. Например, в Мастере Кампаний с оплатой за конверсии (заявки) получали всего по 5 лидов в неделю, а для оптимизации нужно минимум 7, а лучше 10. Повысили целевую стоимость конверсии и начали получать более 10 лидов, но цена их выросла и оказалась неподъемной для экономики проекта.

Тогда стали размышлять: какие микроконверсии могут нам подойти. Начали с открытия формы заявки. Если пользователь совершил это действие, значит заинтересовался предложением. Между ним и покупателем корреляция была максимально высокой. Перевели оплату на «Открытие формы».

Лидов приходило больше, но стоить они стали еще дороже. Тогда попробовали «Начало заполнения формы»: клик курсором на любое поле, ввод имени или телефона. Оптимизация с оплатой за эту цель сработала. Реклама стала приводить 15 лидов в неделю по хорошей цене. Итого, за месяц получили 123 обращения по 10 137 рублей каждое. То есть за тот же бюджет на 20% увеличили заказы на кухни.

Если вы хотите успешно запускать продвижение в еком и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.

Для ЛЛ: Как не упустить прибыль и найти новые точки роста в контекстной рекламе? Возможно, вы теряете 20% обращений, если еще не пробовали или неэффективно используете Динамические рекламные кампании с фидом. В 7-ми кейсах из разных ниш рассказываем, как добывать продажи из этих инструментов Яндекс Директ. Чек-лист — в подарок.

Привет! Мы МАКО — агентство контекстной рекламы и маркетплейсов с оплатой за результат. Сегодня хотим поговорить с вами о том, что такое товарный фид, для чего он нужен бизнесу и чего лишают себя компании, которые его не используют.

Товарный фид — это файл с информацией о товарах/услугах сайта, при помощи которого алгоритмы кампаний генерируют рекламные объявления.

Совсем недавно мы встречались с одной довольно крупной компанией, у которой «упал» сайт из-за кибер-атаки на майских праздниках. Это интернет-магазин, который использовал рекламные кампании, работающие на товарном фиде. Сайт им «подняли», а вот фиды даже не проверяли.

Во время аудита мы увидели, что несколько дней крутилась реклама по «пустым» фидам. То есть в Товарных кампаниях, которые были основным источником покупок, показывались только обычные, а не динамические форматы объявлений, что мгновенно сказалось на их эффективности. И на это никто не обращал внимания. Рекламный бюджет был около 3 000 000 р., и немалые суммы из него сливались впустую.

Как ни странно, это довольно распространенная ситуация. Из десятков аудитов для компаний и собеседований со специалистами по контекстной рекламе мы видим, что в 90% случаев присутствует ошибочный алгоритм работы с фидом:

1. Директолог получает фид и не смотрит в этот файл.

2. Загружает фид в Яндекс Директ, чтобы проверить на стандартные ошибки, которые не пропустит система.

3. Если Яндекс «съел» этот фид, то реклама запускается.

Что не так в этой парадигме? Во-первых, фид нужно изучить. Во-вторых — оптимизировать. То есть не хватает еще одного важнейшего пункта:

• Директолог оптимизирует товарный фид. Ведь этот файл собирает данные с сайта автоматически, то есть все подряд. А для рекламы подходит далеко не вся информация.

Доработка фида повышает кликабельность объявлений, увеличивает продажи и снижает ДРР (Долю рекламных расходов). Оптимизацию фида мало кто делает, за исключением крупных проектов. Так бизнес упускает прибыль от рекламных кампаний. В среднем теряет от 20% обращений (в зависимости от ниши) и переплачивает 30% за те, что уже приходят.

Чтобы помочь компаниям расти, мы решили поделиться своими методами работы с товарным фидом.

Краткое содержание для ЛЛ:

• Какому бизнесу грозит упущенная прибыль, если не использовать товарный фид. Методика роста на фидах

• 1.Оптимизация по названию и иллюстрациям. Интернет-магазин электроники загружал  товарный фид в Яндекс, не глядя, и продажи не росли

• 2. Доработка по ценам и возражениям. Продавец котлов не помогал покупателям понять свой товар и получал мало лидов

• 3. Разработка одноуровневой структуры. Интернет-магазин БАД использовал древовидный фид и недополучал 10% продаж ежемесячно

• 4. Настройки комбинированного типа фида. Продавец подарочных сертификатов не выполнял план продаж — 10 покупок в день

• 5. Перенаправление рекламы на страницу каталога. Магазин мебели из ротанга вел рекламу на карточки товаров и не масштабировал продажи

• 6. Сегментация товаров по маржинальности и категориям. Магазин стройматериалов рекламировал все подряд — продажи не росли, а показатель ДРР был 45%

• 7. Разработка ручного фида. Фабрика мебели получала мало заказов на сайте из-за стандартного прайс-листа

• Итого:  всем по фиду — чек-лист по оптимизации товарного фида

Какому бизнесу грозит упущенная прибыль, если не использовать товарный фид. Методика роста на фидах

Итак, каким нишам подходят рекламные кампании, работающие с товарным фидом. Это:

• Интернет-магазины. Обычно в «екомных» проектах основные продажи приходят с кампаний по фидам. У крупных бизнесов с известным брендом:  60% продаж — по фидам, 30% — по брендовым запросам и 10% — по всем остальным. Если бренд не раскручен, то с фида приходит 80% покупок.

• Недвижимость. В этой нише обычно уже есть готовый фид, который делают для размещения на агрегаторах. Его можно доработать и использовать для товарных объявлений.

• Крупные отели. На их сайтах есть крупный каталог, как в интернет-магазине — это номерной фонд. Также на сайте может производится покупка и оплата. Поэтому легко можно сделать фид. Тогда рекламные объявления будут с конкретными номерами и актуальными ценами. Это презентабельно выглядит и эффективно работает.

• Сервисы авиабилетов. Потому что они тоже продают на сайте, это «полуеком», есть готовые цены, что и интересует людей в первую очередь. Фактор ошибки  уменьшается, через фид передаются динамические значения. Все крупные игроки рынка используют.

• Другие виды бизнеса могут задействовать кампании с фидом, чтобы масштабироваться. Это дает возможность показывать объявления в необычных, интересных форматах и демонстировать цены. А они больше всего привлекают пользователей и часто определяют выбор. CTR (кликабельность) у таких объявлений выше. Например, средний CTR в нетоварных кампаниях 0,6%, а в товарных - 1,05%.

Мы рекомендуем рекламные кампании с фидом практически всем. И такую стратегию реализуем на проектах наших клиентов. Это хорошая точка роста, которая может принести на 20%+ больше обращений и снизить их стоимость на 30%+.

Какие задачи решает фид:

• Максимальная релевантность объявлений — возможность передать информацию о товаре или услуге максимально точно и персонализировано.

• Быстрый запуск — не надо собирать семантику. Например, 10 лет назад для крупных мебельных магазинов подбирали десятки тысяч ключей 1-2 недели, а с наличием фида эту рутину упразднили.

• Представление всего каталога товаров — вручную объявления для 1000 товаров не сделаешь или это будет очень долго и чревато ошибками, но с фидом можно охватить все и показывать актуальную информацию в динамическом формате.

• Исключение фактора человеческой ошибки — например, релевантность текстов по диванам или айфонам директологу проверить легко, а вот разобраться в нюансах серьезной техники довольно сложно.

Возможность отстроиться от конкурентов — например Смарт-баннеры (тип товарных объявлений в Единой перфоманс кампании, ЕПК), которые выгодно выделяются по формату среди других объявлений.

Вот что представляет из себя наша методика роста продаж с контекстной рекламы при помощи товарного фида:

1. оптимизация по названию и иллюстрациям;

2. доработка по ценам и возражениям; 

3. разработка одноуровневой структуры; 

4. настройки комбинированного типа фида;

5. перенаправление рекламы на страницу каталога; 

6. сегментация товаров по маржинальности и категориям; 

7. разработка ручного фида – в нишах, где автоматизированный фид невозможен или не подходит для выполнения поставленных задач.

Расскажем о том, как все это можно реализовать на примере кейсов.

1.Оптимизация по названию и иллюстрациям. Интернет-магазин электроники загружал  товарный фид в Яндекс, не глядя, и продажи не росли

Проблема

Интернет-магазин электроники получал всего 150 покупок в месяц. Нужно было наращивать заказы, но увеличение бюджета приводило к снижению рентабельности рекламы.

Аудит показал, что CTR (кликабельность)  товарных объявлений очень низкая — 0,2% (при норме в 1,1%). Люди мало приходили на сайт, а значит, было мало покупок. Копнули поглубже и узнали, что магазин передавал Яндексу товарный фид без какой-бы то ни было проверки и доработки.

Рекламные объявления выходили в свет с двумя крупными ошибками:

1.Неэффективные названия. Например, в фиде было 20 варочных панелей одного бренда с незначительными отличиями, и все они прописывались как «варочная панель SMEG». Как алгоритмам Яндекс Директ выбрать из них ту, которую надо показать пользователю? Ведь чем точнее запрос, тем более релевантное объявление получит потенциальный покупатель.

2.Непривлекательные иллюстрации. Например, в карточке стиральной машины на сайте было 3 фото, и одно из них — схема встройки. Алгоритмы подбирали для объявления рандомную картинку и демонстрировали пользователю не красивую фотографию новой техники, а скучную схему.

Решение

Проверили фид и оптимизировали его по параметрам name (название) и picture (иллюстрация).

1.Название — это основное место, где Яндекс оценивает соответствие товара поисковому запросу и формирует заголовки объявлений. Вот что сделали по этому параметру:

• Четко рассказали, что мы продаем с помощью такого алгоритма: название категории, бренд и модель. Например «Смартфон Самсунг Х15».

• Максимально охарактеризовали товары и получили длинное название: «встраиваемая электрическая варочная панель Smeg»  + артикул. Такой алгоритм позволил максимально релевантно отвечать даже на супер-узкие запросы.

• Использовали дополнительные символы параметра для мотивации пользователя: «новинка», «в наличии».

• Подумали, что еще может заинтересовать ЦА при покупке товара? Например, про телефон еще рассказали: какой цвет, сколько памяти, возможности видео.

2. Иллюстрация — тоже важный параметр. Чтобы алгоритмы добавляли в рекламные объявления только подходящие картинки, мы:

• Проверили вручную 30 позиций в фиде и обнаружили непрезентабельные картинки

Попросили клиента удалить из фида их и все им подобные. Для чего в базе данных сайта был прописан скрипт — фильтр, исключающий добавление ненужных нам картинок.

Результат

Эти небольшие изменения в работе с товарным фидом привели к хорошему росту продаж интернет-магазина электроники, причем, без увеличения бюджета:

• CTR увеличили с 0,2% до 1,1%

• покупки с рекламы выросли на 25%.

2. Доработка по ценам и возражениям. Продавец котлов не помогал покупателям понять свой товар и получал мало лидов

Проблема

Компания продавала электрические системы отопления и получала порядка 42 лидов в месяц. Товар сложный и пользователи, которые хотели купить себе отопительный котел, не понимали, какая именно система лучше для их дома. Более того, у многих покупателей было предубеждение, что отопительный котел — это очень дорого, и лучше всего поискать выгодное предложение на Авито.

Нужно было помогать им сделать первоначальный выбор на уровне рекламы, но подрядчик клиента не погружался в продукт и не занимался доработкой товарного фида. Рекламные офферы получались мало информативными, и пользователи на них слабо реагировали — CTR объявлений был 0,96%. Вот какими были основные ошибки:

• Название. В заголовки объявлений подтягивались тексты, которые мог понять разве что профессионал, а для обычного человека они были как китайская грамота, например: «ОГОНЬ 2-6 кВт / Эконом».

• Параметры — многие были не заполнены. На месте описания в рекламном объявлении дублировался заголовок, что вызывало только больше вопросов и отторжения.

Цены — в офферах цены указывались только на часть позиций. Клиент не хотел отпугивать пользователей дорогостоящими моделями, ведь покупали они все равно не на сайте, а после консультации по телефону. На деле, из-за такого решения товары без цен в фиде не могли показываться во всех динамических форматах и выглядели непрезентабельно и неконкурентно.

Решение

Доработали фид так, чтобы он помогал ЦА хоть немного понять продукт и сделать первоначальный выбор в сторону нашей продукции:

1.Название. В заголовке простым и понятным языком рассказали пользователям о товаре: эргономичные и недорогие электрокотлы.

2. Параметры. В описании  раскрыли преимущества: быстрый нагрев, легкий монтаж, электробезопасность служат до 20 лет, доставка 2 дня.

3. Цены добавили в фид везде. Рекламные объявления с ценой более заметны и привлекательны для пользователей, могут иметь конверсию на 30% выше, так как потенциальный покупатель до клика понимает, подходит ли товар под его финансовые ожидания и возможности.

Результат

Так удалось обойти возражения покупателей на уровне рекламного объявления и повысить CTR объявлений до 1,93%. Конечно, для покупки котла ЦА все равно требовалась консультация специалиста. Но, по-крайней мере, мы начали давать больше полезной информации о товаре и приводить пользователей на сайт.

3. Разработка одноуровневой структуры. Интернет-магазин БАД использовал древовидный фид и недополучал 10% продаж ежемесячно

Проблема

Интернет-магазин БАД пришел к нам с посылом: «У нас все хорошо. Хотим посмотреть, что еще можно улучшить». Когда мы проводили аудит, обнаружили, что у рекламных объявлений по фиду клиента невысокий показатель CTR  — всего 0,63%. (при норме выше 1%).  Стали проверять сам фид и увидели, что он не доработан по структуре. Алгоритмы передают нерелевантные данные для некоторых объявлений, из-за чего магазин недополучает трафик на сайт.

Ошибка была в древовидной структуре товарного фида, что встречается у 90%+ компаний.

В целом структура фида бывает:

• одноуровневой — категории равноуровневые, без вложенностей, и алгоритмы Директа выбирают товары для показа в соответствии с их особенностями;

• древовидной — категории связаны, есть материнская категория, к которой прикрепляются дочерние подкатегории.
  

  Что происходит? Яндекс при подборе релевантности учитывает только категорию товара, и под один и тот же запрос может загрести товары из материнской и дочерней веток. Например, материнская категория «БАД от стресса», дочерние — «магниевый комплекс», «растительный мелатонин» и еще к ним подтягивается «комплекс для снижения веса», потому что в его составе есть ингредиенты, влияющие на нервную систему тоже.

Чем это плохо? Пользователь вводит в поиск запрос «купить бады от стресса» и видит объявление с БАД для снижения веса. Вместо клика на свое объявление, рекламодатель получает заряд раздражения от пользователя, который нашел совсем не то, что искал.

Решение

Изменили структуру товарного фида. Сделали одноуровневую. В целом, это процесс сложный и требует большой разработки на уровне выгрузки информации с сайта в фид. Удовольствие недешевое (до 500 000 р для больших проектов), но у нашего клиента крупный интернет-магазин и были ресурсы на такую задачу.

Результат

Избавление от древовидной структуры фида увеличила кликабельность объявлений с 0,63% до 1,3%, а количество покупок выросло на 10,5%.

P.S. Если ваш фид хорошо оптимизирован и вы уже все перепробовали, рекомендуем перейти на одноуровневую структуру. Это может вам добавить 10% новых продаж. Единственный момент: в небольших проектах такая доработка, скорее всего, не окупится, надо тщательно просчитать экономику.

4. Настройки комбинированного типа фида. Продавец подарочных сертификатов не выполнял план продаж — 10 покупок в день

Проблема

Интернет-магазин продавал подарочные сертификаты и зарабатывал на комиссии от компаний, предоставляющих услуги-подарки. Чтобы экономика сходилась, нужно было получать не менее 10 покупок в день.

В самом начале работы мы тщательно проработали фид по всем параметрам. По сути, в этом направлении улучшать было уже, практически, нечего. Но достигнуть ежедневного плана никак не удавалось. Максимум, что получали — это 9 заказов.

Решение

Тут в одном из профессиональных чатов вышла информация о выпуске нового вида товарного фида. Яндекс Директ тогда еще не давал официального анонса, но мы начали тестирование этого инструмента.

Итак, теперь у Яндекса было 3 вида фида:

• упрощенный — название товара передается с помощью одного элемента;

• произвольный — есть 3 элемента в названии;

• комбинированный — соединяет в себе возможности обоих своих предшественников.

Мы ухватились за эту новинку, чтобы дать системе больше данных и увеличить охваты товарных объявлений. А еще была гипотеза, что такая вариативность элементов повысит релевантность показов рекламных объявлений.

Вот какие элементы названия товара использовали в комбинированном типе фида по категории «сафари на снегоходе»:

Результат

Новый комбинированный фид, действительно, повысил релевантность рекламы и стал точкой роста продаж. Наконец-то мы преодолели барьер — 10 покупок в день.

P.S. Рекомендуем новый тип фида всем, кто ищет любые возможности масштабирования. До сих пор еще мало кто перешел на него, в основном только крупные компании. Возможно, не все ещё знают, что комбинированный фид дает прирост от 5% до 10% продаж. При этом не требует больших затрат, потому что доработка нужна минимальная.

5. Перенаправление рекламы на страницу каталога. Магазин мебели из ротанга вел рекламу на карточки товаров и не масштабировал продажи

Проблема

На сайте интернет-магазина товаров для сада были представлены качественные и доступные товары: мебель из ротанга, текстиль, освещение и т.п. Собственник бизнеса поставил задачу ROM — масштабировать продажи с контекстной рекламы. Увеличили рекламный бюджет, но ничего не получилось.

Когда мы стали искать новые точки роста на проекте увидели такие пробелы:

После перехода на сайт пользователи попадали на карточку товара и в 99,8% случаев покидали ее, ничего не купив. В В2С товарах массового спроса покупателю нужен большой ассортимент. Например, пользователь искал в интернете комплект мебели из ротанга. Он еще не определился, какую именно модель хочет купить, какого цвета и фактуры должна быть обивка, какой вид плетения будет лучше смотреться. Попадание на карточку одного товара ограничивало возможности его выбора.

Копаться на сайте и самому искать другие варианты пользователю не хотелось, легче было вернуться в торговую галерею и посмотреть там другие комплекты.

• В рекламе было мало подборок со специальными предложениями, которые сейчас являются драйвером продаж. Как выяснилось, этот процесс в компании был медленным и негибким. Потому что для распродажи готовили отдельную страницу на сайте, а это требовало времени и немалых затрат.

Решение

Использовали новый тогда (весной 2024 г.) формат работы с фидом —  <collection>, позволяющий нестандартно рекламировать товары. Добавили этот элемент в фид магазина с товарами для сада и стали продвигать:

• Не отдельные модели, а всю категорию товаров — вели пользователя на страницу каталога с разными комплектами мебели из ротанга, чтобы дать покупателю широкий выбор.

• Сезонные предложения и акции, но без долгих и дорогих изменений на сайте, а на уровне разработки фида. Создали новый тип рекламных объявлений «страницы каталога» и с них вели пользователя на автоматически сформированные посадочные распродаж.

Результат

Такие изменения в работе с фидом помогли на 10% масштабировать продажи магазина садовых товаров и уменьшить ДРР до 26%.

6. Сегментация товаров по маржинальности и категориям. Магазин стройматериалов рекламировал все подряд — продажи не росли, а показатель ДРР был 45%

Проблема

У магазина стройматериалов не получалось добиться от рекламы рентабельности. По количеству покупок планы выполнялись минимально, и значительного роста получить не удавалось. Доля рекламных расходов превышала критический уровень и достигала 45%.

Мы обнаружили важные ошибки в рекламе:

• Не было углубления в товарную аналитику магазина.

• В товарном фиде не прорабатывались элементы <custom_label> и <custom_score>, с помощью которых можно настраивать кастомные фильтры и разделять предложения по маржинальности.

• Все товары закидывались в одну рекламную кампанию, алгоритмы крутили их на свое усмотрение, и, в результате получались усредненные показатели.

Например, в рекламу загружалась информация про обои одного бренда из разных ценовых сегментов. Яндекс Директ видел дешевый товар и тратил 40% бюджета именно на него, потому что такой продать легче. Интернет-маркетолог магазина смотрел отчет и делал позитивный вывод: пользователи приходят, продажи есть, значит, все нормально. А ДРР в это время росла и росла.

Решение

Начали управлять ассортиментом на уровне рекламы:

• Провели  АВС-анализ товаров, разбили их по маржинальности:  самые популярные и маржинальные - А, менее популярные, но маржинальные - Б, менее популярнее и менее маржинальные - С.

• Добавили в фид элементы <custom_label> и <custom_score>, чтобы задать маржу и фильтрами сегментировать высокомаржинальные и низкомаржинальные товары. Например, для товаров группы А, в рамках единой ЕПК с товарными объявлениями, выставили процент +%50 от стоимости конверсии, а для категории С - 40%. Это давало нам наиболее выгодную СРО (стоимость заказа).

• Оптимизировали рекламные кампании по проценту ДРР:  Для категорий В 20%,  для А — ДРР 30%, для С - ДРР 12%

• Рекламные кампании сильно не дробили. Создавали не больше 3х одного типа и сегментировали их по маржинальности, по категориям, например: плитка, напольные покрытия, двери.

Результат

Эта стратегия увеличила количество покупок на 38% и ДРР снизила с 45% до 32%.

7. Разработка ручного фида. Фабрика мебели получала мало заказов на сайте из-за стандартного прайс-листа

Проблема

Фабрика мебели создавала качественную мебель в современном минималистичном стиле по доступной цене. Руководитель фабрики продавал на маркетплейсах, но средний чек там был низкий, заказывали в основном дешевые столы и тумбочки. Поэтому хотел развивать продажи на собственном сайте, но это никак не удавалось.

Причиной тому был стандартный динамический фид, который автоматически собирал все предложения сайта и передал их алгоритмам Я. Директа. Его использование повлекло за собой 2 проблемы:

• Неэффективный ассортимент для рекламы. На сайте было 7 коллекций, а хорошо продавались только 4. Но автоматике было все равно, она “лила” трафик на все коллекции. В то время как нужно было привлекать пользователей на популярные.

• Нерелевантные офферы. В объявления загружались дизайнерские описания, которые больше подходили для буклета, чем для контекстной рекламы. Например: «В небольшой гостиной или уютной спальне с легкостью отыщется место для компактного комплекта. Таким комплектом является модульная гостиная Мексика…». Подобная лирика в рекламе неуместна.

Решение

Сделали простой ручной фид в интерфейсе Директа. Вручную собрали карточки, прописали тексты, загрузили картинки, прописали категорию. Плюс этого формата в том, что его можно собрать легко и быстро. Такое костыльное решение хорошо подходило фабрике, вот почему:

• Повысили эффективность ассортимента товаров для рекламы. Позиций у фабрики не так много, и мы смогли запускать рекламу на самые популярные товары.

• Сделали правильные рекламные офферы. Написали в карточках лаконичные, емкие и целевые описания. Например: «Стенка под телевизор в гостиную. Современный стиль. ЛДСП. Доставка по Москве 0Р».

С ручным фидом пришлось повозиться: цены в нем нужно обновлять тоже руками, и трафик немного меньше, чем у динамического. Но! Мы не тратили рекламный бюджет на менее популярные позиции, привлекали более качественных пользователей на сайт и в итоге получали больше фактических заказов.

Результат

Сравните показатели декабря 2022 г., когда реклама велась по динамическому фиду, и статистику января-февраля 2023 г, когда мы начали работу и запустили в работу ручной фид. В феврале количество лидов повысили в 2 раза, а стоимость лида (CPA) снизили с 7 240 р. до 3 391 р.

P.S. Сложный ручной фид – это  Google таблица со всей информацией о товарах, которую при помощи скрипта мы преобразовываем в формат XML, а полученную ссылку загружаем в Яндекс Директ. В таком фиде точно присутствует все необходимое: категории, товары, цены, заголовки и описания, отвечающие на запросы пользователей, красивые картинки.

Плюс: Яндекс директ рассчитан на работу с автоматизированными файлами и лучше воспринимает такой тип фида.

Минус: сложная разработка. Но у нас уже есть собственный стандарт,  запущенный в работу в 2025 г. и показавший хорошие результаты в недвижимости, услугах, В2В-товарах и других нишах.

Итого:  всем по фиду — чек-лист по оптимизации товарного фида

Забирайте чек-лист по оптимизации товарного фида. Желаем вам роста обращений с контекстной рекламы и снижения их стоимости.

Если вы хотите успешно запускать продвижение в еком и не только, мы можем  сделать аудит и проверить стратегию вашей контекстной рекламы.

Оставить заявку на аудит и стратегию можно на нашем сайте: makodigital

Скачайте 5 чек-листов агентства МАКО, которые закрывают реальные потребности digital-маркетинга. Это не поверхностные советы, а практические инструменты, которые мы используем в работе с десятками проектов.