Google Шоппинг помогает покупателю и продавцу легко найти друг друга, а потенциальный покупатель прямо в выдаче может просмотреть варианты товаров с ценой и остановиться на лучшем. Кампании Google Шоппинг — одни из самых выгодных для ecommerce-бизнеса. Порой для рекламодателя это даже дешевле, чем поисковая контекстная реклама.
В этой статье мы разберем топ-3 стратегий для Google Shopping, которые способствуют повышению эффективности рекламных кампаний.
В первую очередь стоит упомянуть именно о преимуществах Google Shopping для рекламодателей. Вот основные и них:
Но, конечно, чтобы получить хорошую отдачу от рекламы, мало ее запустить — нужно приложить определенную долю усилий. Про общую оптимизацию торговых кампаний читайте в нашей статье «Как создать прибыльные торговые кампании в Google Shopping: пошаговая инструкция». А здесь мы затронем только один из аспектов, о которых упоминали в другой статье, — и это структурирование рекламных кампаний.
Кажется, ну чем может быть важной структура рекламных кампаний. Ну максимум удобством навигации по аккаунту!
Навигация — это, конечно, немаловажно. Но в первую очередь структура помогает в менеджменте рекламы. Чем крупнее кампания и неоднороднее товары, тем сложнее ею управлять и анализировать ее. И тем ниже, как следствие, ее эффективность.
Этот принцип действует на все типы рекламы, но конкретно в Google Покупки это называют рэкет-эффектом (The Mob Effect в оригинале от американских коллег из KlientBoost). При чем здесь рэкет? Сейчас посмотрим.
Неправильная структура провоцирует появление рэкет-эффекта по двум причинам:
Если вы создаете 1 кампанию с 1 группой товаров (не путать с группой объявлений!), вы устанавливаете общую ставку для всей группы. Выбрать индивидуальный биддинг для каждого продукта невозможно.
Но ведь зачастую у разных позиций разная цена и разная маржа. Так как мы можем для товара за 2$ с маржой 50% и товара за 20$ с маржой 70% назначить одинаковую ставку, не теряя эффективности?
По принципу Парето, 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата. То же работает и с Google Shopping:
20% товаров приносят 80% прибыли, а остальные 80% — это рэкетиры: они «сбивают» прибыль с более эффективных позиций, потому что перетягивают на себя рекламный бюджет и при этом приносят меньше (или не приносят вообще) прибыли.
*Продукты с высоким % расходов на продвижение и низкой прибыльностью и есть в ответе за большую часть шоппинговых расходов, которая не окупает себя для бизнеса. Здесь мы упираемся в другую важную тему: как правильно выбрать метрики для оценки кампании, ведь это яркий пример, как большое количество кликов — скорее плохо, чем хорошо. Но это совсем-совсем другая тема.
Итак, рэкет-эффект. Он заключается в неравномерном распределении бюджета между товарами: востребованные низкомаржинальные позиции работают на одинаковых ставках с высокомаржинальными. При этом прибыль, которую приносят «хорошие» товары, перекрывает расходы от «плохих» товаров.
В худших случаях плохие товары могут работать даже не в ноль, а в существенный минус, незаметно утягивая бизнес на дно!
На первый взгляд может показаться, что все вроде бы неплохо. Товар 4 генерирует отличную прибыль. Остальные тоже работают. Простаивает только товар 1, но у него и расходы не критично большие! В итоге визуально все выглядит нормально, но на деле реклама уводит бизнес в убыток.
На практике встречалось, когда при «хорошем» ROAS (147%) клиент за три месяца потерял -6 782$. Это больно, согласитесь.
Это не было заметно визуально, потому что общий баланс прибыли/убытка по продуктам был положительным. Убыточными были только некоторые из них: продать их стоило бизнесу дороже, чем он получал дохода. В общем, чем более сегментированная, гранулярная структура в аккаунте — тем проще контролировать все эти нюансы.
Для Google Shopping существует масса разных структур, но сегодня мы разберем 3 самые эффективные, на мой взгляд:
Поговорим о них поподробнее.
Продуктовая группа «Все товары» сегментируется по ID товаров → кампания собирает статистику при одинаковых ставках → по итогам анализа выставляем индивидуальные ставки для каждого товара. Такое структурирование способно улучшить коэффициент конверсии и заметно снизить ее стоимость. Больше дешевых конверсий = выше прибыль!
Кому подойдет?
Магазинам с рекламируемым ассортиментом до 20 товаров, с товарами из одной категории и одинаковым прайсом, к примеру, как одинаковые футболки разных цветов. Это могут быть как монобрендовые магазины, планирующие рекламировать весь/большую часть товара; так и крупные торговые площадки, собирающиеся продавать на Shopping'е только часть своего ассортимента.
Важно понимать, что чем больше товаров — тем больше времени понадобится на управление и оптимизацию. Если вы ведете клиентский проект (и кроме него есть другие), лучше выбирать такую стратегию только для пула самых высокомаржинальных продуктов. Если рекламируете свой бизнес, при небольшой выборке можно работать с >50 позиций.
Как правильно настроить?
Совет!
- Не меняйте ставки чаще 1 раза/3 дня и больше чем на 30% за раз. Так система не накапливает достаточный для анализа массив однородных данных и сложно делать достоверные выводы по производительности.
- Обязательно ставьте статус «Исключено» для группы «Все остальное», иначе система не сегментирует все товары отдельно, как нам нужно.
- Минус-фразы все также не получится применять для товаров индивидуально (что даже хорошо, учитывая времязатраты на менеджмент!). А потому собирайте в группы плюс-минус похожие друг на друга товары, для которых можно применить один список минус-фраз без создания конфликта.
SPAG — это single-product ad group, то есть группа объявлений с одним продуктом. Это нечто подобное SKAG — стратегии «одна группа под один ключ», активно используемой для поисковых кампаний Google Рекламы. Ее суть напоминает предыдущий пункт, только сегментация идет не в рамках одной группы, а в рамках кампании. То есть каждый товар получает свою отдельную группу объявлений.
Это выгодно тем, что позволяет улучшать ROAS: с одним продуктом в группе объявлений проще увеличить долю показов у бестселлеров и собрать минус-слова на продуктовом уровне, чтобы обеспечить максимально качественный трафик (с максимальной конверсионностью, как следствие).
Кому подойдет?
Стратегия SPAG эффективна тогда же, когда и предыдущий подход. Ею проще управлять, но на создание групп все равно уходит заметное количество времени. Поэтому по моему опыту такой подход целесообразен для рабочего ассортимента порядка 50-100 позиций, не больше.
Если у вашего бизнеса или бизнеса вашего клиента гораздо больше товаров, подумайте над тем, чтобы выбрать только бестселлеры, приносящие те самые 80% продаж — со SPAG они принесут даже больше.
SPAG хорош тем, что его можно создать буквально в любой момент. Если у вас уже есть работающие кампании, вы можете хоть прямо сейчас сегментировать любой товар в отдельную группу и начать работать по принципу SPAG в тот же момент.
Как правильно настроить?
Рекомендуем создавать такую структуру не через непосредственно Google Рекламу, а при помощи загрузки Excel-документа в Редакторе AdWords — это проще.
Что делать, если у вас уже есть созданные кампании со всеми продуктами, и их довольно много для легкого перехода на новую структуру? Рекомендую выделить самые эффективные (продаваемые и прибыльные) товары и для начала вынести в отдельные группы именно их. Так вы сразу скорректируете биддинг для тех продуктов, которые больше всего сказываются на результатах рекламной кампании. А остальные позиции можно оценивать и переносить в SPAG (или отключать, если они неэффективные) постепенно по ходу работы.
Совет!
- SPAG позволяет добавлять минус-слова и фразы на уровне группы объявлений, за счет чего дальше можно делать кросс-минусовку — это повышает релевантность объявлений для юзеров (а чем выше релевантность, тем больше шансы на конверсию и последующую продажу).
- Чем больше прибыли генерирует рекламируемый товар, тем он эффективнее. Чем выше эффективность продукта, тем выше можно ставить ставку. Главное, следите за пороговыми значениями: profit/loss от продажи через рекламные каналы должен оставаться на допустимом уровне.
- Не забудьте снова исключить из продуктовой группы пункт «Все остальное». Это распространенная ошибка, очень часто встречающаяся.
- Если в кампании у вас разнообразные товары, добавляйте минус-слова именно на уровне групп, а не компаний. Иначе возможна ситуация, когда минус-фраза «Кожаные кроссовки», добавленная ради группы текстильных кедов, урежет трафик для группы, собственно, кроссовок. Это очевидный пример, но такие ошибки действительно часто допускаются с цветами, материалами, деталями внешнего вида, полом (мужские/женские товары).
А еще SPAG позволяет избежать вот такого ...
По нашему опыту, это одна из самых эффективных стратегий, похожая на SPAG (товары сегментируются, но не 1 на группу, а похожие по эффективности в одну группу), но при этом учитывает индивидуальный показатель ROI для каждого товара.
Это позволяет управлять биддингом более эффективно, чтобы вывести рекламируемый товар на максимальную продуктивность.
Управление биддингом по такой схеме снимает вечную проблему, с которой я сталкиваюсь на клиентских проектах: когда доход от рекламы положительный, но реальная прибыль бизнеса отрицательная (то есть реклама товара с учетом ее маржи оказывается дороже получаемой от продажи прибыли). Для бизнеса это смерти подобно.
Любым бизнесам с любым ассортиментом. И однородный товарный ряд (футболки разных цветов), и разнообразный (футболки, шорты, верхняя одежда, белье и еще цать категорий) можно продвигать, используя такую структуру организации аккаунта.
Кому подойдет?
Любым бизнесам с любым ассортиментом. И однородный товарный ряд (футболки разных цветов), и разнообразный (футболки, шорты, верхняя одежда, белье и еще цать категорий) можно продвигать, используя такую структуру организации аккаунта.
Как правильно настроить?
Все это можно делать вручную, если вы работаете с >10 товаров. Если товаров больше, количество необходимых расчетов перейдет все границы разумного.
Чтобы решить эту проблему, имеет смысл автоматизировать расчеты при помощи Panda ppc micro management tool. Это сервис, который автоматически генерирует файл с такой статистикой и сразу показывает конечный результатов расчетов: положительный или отрицательный ROI по каждому товару.
Совет!
- Если до этого вы не считали прибыльность товаров с учетом рекламы, первые расчеты будут достаточно условными. Поэтому после того, как кампания с такой структурой поработала несколько недель и собрала репрезентативную статистику, пересчитайте метрики (или обновите отчет в Panda), чтобы увидеть реальную картинку, как работает каждый товар. 2 недель на сбор статистики достаточно.
- Если товар работает хорошо, то есть выходит на целевой уровень CPC и, как следствие, ROI, его можно вынести в отдельную кампанию с отдельным бюджетом.
- Если стратегия выявила товары с низким или отрицательным показателем ROI, которые не получается вывести на целевой уровень СРС, рекламу по ним стоит приостановить. Если вы подозреваете сезонный спад спроса (или спад спроса на рынке по другим причинам), через время можно попробовать запустить их снова и оценить, изменились результаты или нет.
- Лучше всего такая стратегия работает для управления самой эффективной частью ассортимента, которая лучше всего генерирует прибыль. В этом случае время от времени нужно обновлять статистику и проверять, чтобы все показатели оставались в целевом диапазоне. По моему опыту перепроверки раз в 2 недели (или даже 1 раз в месяц) более чем достаточно, чтобы держать ситуацию под контролем.