Борис Богданов, менеджер проекта eLama.ru
В этой статье мы постараемся коротко рассмотреть и просуммировать основные факторы, влияющие на эффективность контекстных рекламных компаний, а затем — рассказать о нашем опыте автоматизации создания объявлений, построения «веера» контекстных объявлений.
Приведем результаты исследования Яндекса по факторам, влияющие на эффективность контекстных объявлений:
-
Объявление
• В среднем на 10% увеличивается CTR, если одно или несколько слов из рекламной фразы присутствуют в тексте объявления.
• И на 15-17%, если слова есть в заголовке объявления.
• А если заголовок начинается с одного из ключевых слов, средний CTR таких объявлений вырастает на 25% (http://company.yandex. ru/blog/message.xml?msg= 100065) -
Указание цены
• незначительно — на 5% — снижает CTR объявления;
• Конверсия заметно увеличивается — на 12 %
-
Слова: доставка, курьер
• Увеличивает CTR более чем в 1,5 раза (на 56%);
• Увеличивает конверсию на 23% (http://company.yandex.ru/blog/ message. xml?msg=l 01948)
Итак, на основании вышеприведенных данных, представим, как могла бы выглядеть идеальная рекламная кампания.
Прежде всего, кампания должна содержать все запросы пользователей, относящиеся к нашей тематике. Например, для Интернет-магазина это все категории и виды товаров, вся номенклатура товаров и услуг, товарные группы, бренды производителей в англоязычной и русскоязычной версиях, включая написания с опечатками и ошибками и т.д.
Во-вторых, желательно, чтобы каждое объявление содержало текст запроса, а еше лучше, чтобы запрос фигурировал как в заголовке объявления так и в тексте.
В третьих, каждое объявление должно вести на конечную страницу товара или услуги. Тем самым мы минимизируем количество кликов, которые пользователь должен совершить для достижения интересующей его информации, и показываем информацию, максимально соответствующую тексту объявления.
Еще одним из дополнительных факторов, которые необходимо учесть при разработке страницы для «п риземления» пользователя с контекстного объявления, является то, что конечная страница товара должна содержать цену и, желательно, информацию об условиях доставки.
Построение подобной кампании в ручном режиме для достаточно большого каталога/Интернет-магазина может быть крайне трудоемким — широкий ассортимент товаров, количество которых может измеряться тысячами и десятками тысяч, означает необходимость создавать индивидуализированные объявления для всех этих товаров. Согласитесь, выполнять такую работу вручную практически всегда нерентабельно как с точки зрения времени, так и трудозатрат, а значит, и стоимости.
Давайте рассмотрим конкретный пример построения идеальной (ну, или почти идеальной) рекламной кампании для Интернет-магазина копировальной техники.
По запросу «копир» мы направляем посетителя на сайт, посвященный копировальной технике с полной линейкой продукции по всем брендам. В случае заинтересованности пользователя каким-то конкретным производителем (т.е. в качестве запроса используется торговая марка), например, копирами Ricoh, объявление ведет на раздел Интернет-магазина, посвященный конкретному производителю.
- Копиры copy.smallprice.ru
- Ricoh ricoh.smallprice.ru
- Ricoh aficio ricoh.smallprice.ru/aficio/
- Ricoh aficio 161 ricoh.smallprice.ru/aficio/161/
- Ricoh aficio 161L ricoh.smallprice.ru/aficio/161L/
- Ricoh aficio 161LN ricoh.smallprice.ru/aficio/161LN/
При запросе названия линейки продукции (в нашем случае, это ricoh aficio), пользователь попадает на страницу с описанием серии и перечнем товаров, входящих в нее. И даже под каждую отдельную модель, название которой отличается лишь 1-2 спец. символами, создается свое объявление, ведущее непосредственно на карточку товара.
Например, по запросу «ricoh aficio 161 In» мы получаем контекстное объявление с упоминанием запроса как в заголовке, так и в тексте объявления. Естественно, по нажатию на данное объявление мы сразу же попадем на страницу товара, где нам останется только нажать на кнопку «заказать» или просто позвонить. Так же можно заметить, что такое объявление имеет более выгодную позицию отображения, чем Яндекс.Маркет . А если цена нашего товара буде лучше чем у всех конкурентов в Яндекс.Маркете, эффект будет еще более разительным. По нашей практике CTR таких объявлений колеблется в диапазоне 10-70%, и ставка за попадание объявле ния в спец. размещение обычно раза в два меньше, чем стоимость аналогичного объявления на первом месте справа. Эта закономерность справедлива даже для очень конкурентных тематик.
После того как мы рассмотрели, что же нам хотелось бы получить от кампании в идеальной ситуации, давайте перейдем к рассмотрению непосредственно построения «веера» контекстных объявлений.
Условно построение веера можно разделить на четыре этапа:
- Построение базы ключевых слов
- Обработка базы ключевых слов
- Построение «веера» объявлений
- Погрузка объявлений в контекстные системы
Построение индекса ключевых слов
На первом этапе перед нами стоит наиболее трудоемкая задача: необходимо собрать базу ключевых слов, которые могут быть задействованы в нашей кампании. В качестве источников для построения индексов, например, могут использоваться:
- Товарные группы, описание, номенклатура
- Вакансии и описания компаний
- Новости и т.п.
- Текст сайта
- После построения автоматического построения базы слов, требуется ручная обработка. Условно слова можно разделить на три группы:
- Неиспользуемые (слова, которые больше не будут учитываться при построении объявлений)
о Предлоги, междометия, местоимения ...
о Пример: Все, кто, зачем .... - Корневые термины (основополагающие слова, служащие базой для составления контекстных объявлений)
о Существительные, определения ...
о Пример: Samsung, инженер, Путин - Уточняющие термины (слова, которые сами по себе не представляют ценности, но в добавке к корневым способны уточнить запрос)
о Прилагательные, сокращения ...
о Пример: Старший, PRO, ...
Подобное деление слов на группы сугубо индивидуально и зависит от тематики сайта и специфики темы.
После подготовки индекса ключевых слов можно переходить непосредственно к построению «веера» объявлений. В качестве примера мы рассмотрим построение «веера» для портала по трудоустройству.
Итак, у нас уже есть предварительно построенный и обработанный индекс слов, основанный на базе вакансий и резюме, находящихся в базе портала. В качестве начала «веера» выступают корневые термины. В нашем случае первым словом может выступить, например, слова «инженер» и «проектировщик». Далее мы будем рассматривать построение объявлений, задействующих именно этот запрос.
Правила (алгоритм) формирования объявлений в каждом случае необходимо продумывать индивидуально, в зависимости от тематики и структуры продвигаемого ресурса, главное учитывать все рекомендации рассмотренные выше.
Мы проделывали эту работу следующ им образом: в самом начале мы находили вакансии, соответствующие целевому запросу, и выбирали из них одну с лучшей зарплатой. Затем под данную вакансию формировалось объявление. Т.е. для запроса «инженер» могло получиться объявление:
Требуется инженер конструктор. ЗП — 300 000 руб.
Далее за корневым словом строятся объявления с учетом уточняющих слов: «Главный инженер», «Старший инженер» и т.д. Под каждый запрос создается свое объявление с учетом единого правила описанного выше.
Аналогично для корневого слова «Проектировщик» строится свое объявление и объявления с учетом уточняющих слов «Проектировщик-электрик», «Генеральный проектировщик» и т.д.
Важно учитывать, что в большинстве случаев корневые слова так же могут быть уточняющими друг для друга. Так в нашем случае вполне возможно создание объявления для запроса «инженер проектировщик»
После построения первого уровня с учетом уточняющих слов строится второй уровень, потом третий и т.д. до тех пор, пока мы больше не сможем уточнять запрос дальше и подбирать под него информацию необходимую для построения объявления.
При построении веера необходимо исключать пересечения. Если посмотреть на предыдущую иллюстрацию, то можно отметить, что под запрос «главный инженер конструктор ГЭС» подойдет любое объявление из левой ветки.
Во избежание пересечений необходимо при построении «веера» автоматически проставлять минус-слова. Так, при построении уточняющих запросов «Главный инженер», «Старший инженер», «Инженер проектировщик», необходимо вычесть слова «главный», «старший» и «проектировщик» из корневого объявления. Аналогично при построении объявлений «главный инженер конструктор» и «главный инженер проектировщик» необходимо вычесть слова «конструктор» и «проектировщик» из всех объявлений на предыдущих уровнях в той же ветке. Аналогично вычитается слово «ГЭС».
В момент построения индекса слов, его можно и нужно расширить за счет слов с опечатками и ошибками, а так же за счет расшифровок для сокращений.
В нашем случае получаться отдельная ветка со словом «Инжинер» и подсветка для запросов «Главный инженер конструктор гидроэлектростанции».
В итоге, на базе из приблизительно 4000 вакансий было сформировано порядка 500 объявлений (количество объявлений меньше количества вакансий за счет большого количества дублирующих заявок: скажем, одних вакансий для инженеров было несколько сотен).
Впрочем, сформировать объявления мало, их надо еще и разместить в системах контекстной рекламы. Если у нас 10-30 товаров несколько производителей, и довольно четко определена тематика, то практически все операции можно сделать вручную, и через неделю «мучений» все наши конкуренты останутся позади.
Если же у нас сотни или тысячи запросов, то процессы, связанные с построением индекса, «веера» и подгрузки объявлений в контекстные системы необходимо автоматизировать. Яндекс.Директ, Бегун и Google имеют собственные форматы, предназначенные для погрузки большого количества объявлений. Но следует учесть, что в части систем такие возможности доступны только для авторизированных рекламных агентств. В любом случае, если вы обратитесь в авторизированное агентство с уже готовыми файлами для подгрузки, вряд ли кто-то откажется загрузить ваши объявления и получить комиссию.
Важно учитывать, что, вне зависимости от количества созданных объявлений, в большинстве случаев они будут проходить ручную модерацию. И если хотя бы часть объявлений будет некорректна, скорее всего, отклонены будут все объявления. Поэтому рекомендуем очень тщательно продумывать правила формирования объявлений и начинать подгрузку на малых количествах объявлений. Когда вы добьетесь того, что ваши тестовые 15-20 объявлений будут проходить модерацию без проблем, можете попробовать подгрузить за один раз сотню-другую.
Итого, по нашему примеру мы получили следующие показатели:
- Источник:
база вакансий и резюме -4000 - Дерево:
-500 объявлений - Размещение:
регион: Петербург, система Директ.Яндекс - Результат:
> 1 000 посетителей в день, -375 руб. за 1000 посетителей
