ToDo List: как перейти на автостратегии в Яндекс.Директе и получить хороший результат

Виды стратегий в Яндекс.Директе

Сейчас в Директе можно выбрать одну из стратегий:

1. Оптимизация конверсий. Система будет стараться при заданных вами условиях привести максимум конверсий.
   Новинка в Яндекс.Директе: плата за конверсии
   В августе в стратегии «Оптимизация конверсий» появилась новая модель оплаты, которая позволяет платить только за полученные конверсии по выбранной цели.
2. Оптимизация рентабельности. Стратегия стремится привлечь конверсии таким образом, чтобы выдержать целевую рентабельность рекламы. Подходит для интернет-магазинов с настроенным отчетом по электронной коммерции, для любых бизнесов, у которых в Директе заданы ключевые цели, а также для тех, кто настроил передачу ценностей для целей Метрики через API.
3. Оптимизация кликов. Позволяет получать как можно больше кликов в рамках заданных вами ограничений.
4. Ручное управление ставками с оптимизацией. В этой стратегии вы самостоятельно назначаете ставки для разных условий показа. Если в Директе указан счётчик Метрики, алгоритм поможет корректировать ставки: снижать для кликов с низкой вероятностью конверсии или повышать для кликов с высокой.

Зачем переходить на автостратегии

Я насчитал четыре основные причины перейти на автоматические стратегии.

Причина № 1: лучше оптимизация. У системы размещения рекламы всегда больше данных, чем у вас. Часть информации о пользователях вроде изменений в спросе и интересах аудитории попросту недоступна. А ту, что есть, нужно систематизировать и анализировать. Отсюда вытекает следующий пункт.

Причина № 2: меньше трудозатрат. Автостратегии позволяют экономить ресурсы на ведении и оптимизации кампаний. При ручном управлении приходится тратить много времени и сил на анализ трафика: в какое время чаще приходят пользователи, откуда они, какого возраста и пола, с каких устройств совершают конверсии. Нужно собрать эти данные, сделать верные выводы и внести изменения в рекламную кампанию: задать корректировки ставок или разделить кампанию на несколько с разными бюджетами и настройками. При автоматическом управлении всё это за вас сделает система.

Причина № 3: за автостратегиями будущее. Автоматизация внедряется не только в Яндексе, все рекламные системы активно работают в этом направлении, поскольку факторов, от которых зависит эффективность размещения, становится всё больше.

Причина № 4: бонусы. В Яндекс.Директе, например, можно получить бонус за работу автостратегий или других рекламных инструментов.

Как перейти на автостратегию

Когда вы выбрали подходящую автостратегию и определились с настройками, существует два способа перехода: быстрый (он же неправильный) и корректный.

Варианты быстрого неправильного перехода:

• заменить стратегию в текущей кампании,
• заменить стратегию в копии кампании.

В первом случае вы потеряете результаты, которых уже достигли. Во втором случае кампании начинают конкурировать друг с другом в аукционе. Но сравнивать их результаты некорректно, ведь у старой кампании есть накопленная статистика, а у новой — нет.

Правильный переход: создать две копии кампании и сравнить их между собой с помощью А/Б-теста. Разберём этот метод по шагам.

Шаг 1. Создаём две копии кампании.

Шаг 2. Заходим в Яндекс.Аудитории, переходим на вкладку Эксперименты, нажимаем кнопку «Новый эксперимент».

Шаг 3. Выбираем счётчик Яндекс.Метрики.

Шаг 4. Задаём сегменты. Доля — это процент аудитории для каждого сегмента. Сумма долей по всем сегментам должна равняться 100%.

Распределение аудитории остаётся на ваше усмотрение, но могу поделиться своим опытом. Мы верим в автостратегии, поэтому обычно оставляем на исходной кампании 34% трафика, а на обе новые копии задаём по 33%.

Шаг 5. Переходим в настройки кампании, спускаемся до раздела дополнительных настроек. Нам нужна вкладка «Эксперименты». Нажимаем «Таргетинг по сегментам» и выбираем тот сегмент, на который должна работать данная кампания.

Повторяем этот шаг для всех кампаний.

Шаг 6. Ждём, пока накопится достаточно статистики для оценки результатов эксперимента. В кампании должно быть не меньше 10 конверсий каждую неделю. Для обучения стратегии нужно закладывать не менее 2 недель, в идеале начинать сравнивать нужно с третьей недели.

Шаг 7. Переходим в «Мастер отчётов», выбираем цель, по которой хотим анализировать результат. В фильтрации появился пункт «Эксперимент». В выпадающем списке выбираем эксперимент, который нужно проанализировать.

Шаг 8. Получаем сравнение трёх кампаний и чтобы понять, какая кампания отработала лучше, вносим данные в калькулятор достоверности А/Б тестирования.

Для получения результатов вносим основные данные по кампаниям: расходы, конверсии, клики. Если статистики недостаточно, то вы увидите прочерки — они означают, что объективно выбрать лучший сегмент пока невозможно. Значит, нужно продолжить эксперимент и ещё некоторое время набирать статистику.

Слева сверху отображается целевое p-value — показатель достоверности. По умолчанию значение равно 80%. Этого достаточно в случаях, когда нужно провести быстрый эксперимент, но для максимальной уверенности в оценке результатов желательно добрать статистику до показателя 90% и выше.

Как это было на практике

Такие эксперименты мы регулярно проводим с нашими клиентами. Например, наш клиент — сеть пиццерий и доставки пиццы на дом «Додо Пицца». Изначально мы запустили кампании с ручным управлением. Спрос колебался в течение суток, и мы регулировали показы корректировками ставок.

Затем решили проверить гипотезу, будет ли автостратегия более эффективной. Для этого запустили А/Б-тест по описанному выше алгоритму: создали две одинаковые кампании, одну с ручной, вторую — с автоматической стратегией. Для корректного эксперимента задали одинаковый недельный бюджет во всех трёх кампаниях (включая исходную). По итогу эксперимента кампания с автостратегией показала рост заказов вдвое. Следующим шагом был эксперимент с подключением оплаты за конверсии. По такому же алгоритму мы запустили новую кампанию с оплатой только за заказ. Эксперимент продлился месяц и в результате мы получили ещё 21% к росту заказов.