Сантехника №1

Клиент

Наш клиент — интернет-магазин «Сантехника № 1». Это один из ведущих игроков своей сферы в Москве. Склад находится в Московской области, но магазин доставляет и в регионы. Основная специализация — продажа и доставка чугунных ванн.

Проблемы и задачи

На этом рынке сильная конкуренция со стороны крупных и мелких игроков. Из-за этого по популярным товарам аукцион «перегретый» — стоимость клика часто превышает 100 рублей. Каждое обращение получается дорогим даже при хорошей конверсии. Поэтому в первую очередь нужно было снизить стоимость клика.

Еще одна проблема связана с широким ассортиментом. У интернет-магазина множество товаров, их цены и наличие постоянно меняются. Если мы дадим неправильную информацию, в лучшем случае пользователь просто закроет страницу, в худшем — мы вызовем негатив и потеряем потенциального клиента. Поэтому вторая задача — постоянно поддерживать актуальность объявлений. При большом наборе товарных позиций вручную это делать довольно сложно.

Решение

Мы начали сотрудничать с клиентом в сентябре 2017 года. С тех пор пробуем разные форматы и постоянно оптимизируем рекламные кампании. В конце 2018 года решили сделать ставку на динамические объявления.

Они работают на основе фида — специального файла, в котором указана информация о каждом товаре: название, производитель, модель. Нужно время, чтобы его подготовить, но потом данные в рекламе обновляются автоматически. Клиенты видят только актуальную информацию о цене и наличии.

Что мы сделали

1. Запустили динамические кампании в Яндекс.Директ

Мы подготовили фид и запустили рекламу. Объявления в поиске выглядели так же, как обычные. Разница в том, что их генерировала рекламная система под конкретный запрос пользователя.

Теперь мы легко могли поддерживать актуальные предложения: когда товар пропадал из наличия, его показы автоматически прекращались. Так мы снизили нецелевой расход бюджета на товары, которые нельзя заказать.

Динамические объявления позволили показывать объявления по очень низкочастотным фразам, у которых в Яндекс.Вордстате зачастую даже не было статистики. Собирать эти фразы заранее не нужно — показы полностью зависят от активных товаров.

Под каждый запрос система автоматически генерировала заголовок. Он мог содержать даже код нужной модели. Большую часть трафика объявления вели на страницы конкретных моделей, а не на группы товаров.

Так мы привлекали пользователей, которые уже знают, что им нужно. За счет этого удалось снизить среднюю стоимость клика на 71%.

2. Настроили Google Shopping

Создали рекламу в «Google Покупках». Это товарный агрегатор от Google. Здесь кампании тоже работают на основе фида, поэтому было легко ими управлять.

Чтобы выбрать товар, пользователю не обязательно заходить в «Покупки»: варианты показываются сразу на странице поиска в верхнем или правом блоке. Фото, название и цена видны сразу. Клиент видит цену товара и не нажимает на объявление, если она его не устраивает. Особенно это удобно тем, кто гуглит товары с мобильных — не нужно открывать много сайтов.

Но минус формата в том, что трафик ограничен поисковыми запросами. Чтобы увеличить трафик, приходилось повышать ставки — тогда росла средняя стоимость клика.

3. Запустили Smart Shopping

В поисках решения пришли к «умной» версии кампании — Smart Shopping. Она основана на машинном обучении. Google анализирует статистику рекламы и поведение пользователя в сети, а потом по этим данным предугадывает, какой товар из фида максимально подходит под запрос пользователя.

Перед запуском Smart Shopping нужно хорошо проработать базовые кампании и накопить данные: должно быть не меньше 20 конверсий за последние 45 дней. У нас статистики было достаточно.

Smart Shopping объединяет обычную торговую кампанию и ремаркетинг. Благодаря одному фиду мы получили охват в поиске, контекстно-медийных сетях, YouTube и почте Gmail.

Второе преимущество — Google автоматически подбирает и тестирует аудитории. Система учитывает данные о пользователях, которые недоступны специалистам по рекламе.

По сравнению с обычными торговыми кампаниями привлекаемый трафик стал дешевле на 69%.

Результат

Мы тестировали динамические объявления три месяца: с января по март 2019 года. В нашем кейсе они показали хороший результат.

По итогам кампании в каждой рекламной системе мы снизили стоимость клика в среднем в 3,3 раза и получили прямые конверсии по низкочастотным запросам, которые не могли охватить в классических кампаниях на поиске. Дополнительно мы зафиксировали рост ассоциированных конверсий от привлеченных пользователей.

Благодаря искусственному интеллекту мы смогли выжать из контекстной рекламы чуть больше, чем при использовании только обычных рекламных кампаний.

При правильном подходе инструменты на базе искусственного интеллекта дают отличные результаты. Они экономят время на сборе семантики и настройке кампаний, а также привлекают больше трафика за счет запросов, неучтенных в семантике. Но придется дорабатывать фид и мириться с ограничениями.

Даже если вы не доверяете автоматизации, я советую тщательно протестировать инструменты, прежде чем принимать решение об использовании.

Александр Коновалов

Ведущий менеджер по работе с клиентами