Как подружиться с Google Smart Shopping (Умной Торговой кампанией) и вывести ее на стабильные показатели

Google Smart Shopping Campaign — находка для PPC-специалиста. Максимально автоматизированная, эта кампания может давать блестящие результаты, требуя минимум вмешательства специалиста. Но не все так просто. Чтобы получить целевой результат, нам потребовалось пройти извилистый путь тестирования гипотез, корректировки стратегий и исследования всевозможных способов оптимизации кампании. Этим опытом мы и поделимся в статье, а также расскажем, какие еще инструменты помогли нам достичь результата.  

Google Smart Shopping Campaign. Что это?

Это умная торговая кампания. Работает она, как и стандартная торговая кампания Google Shopping для интернет-магазина — показывает товары из фида, который вы загружаете в Merchant Center. Умной кампанию делает использование машинного обучения Google. Ставки и места размещения рекламы автоматически подбираются так, чтобы привлекать наиболее ценные конверсии в рамках заданного бюджета.

Объявления умной торговой кампании показываются на Поиске, в КМС, Youtube и Gmail. Это больший охват площадок, чем у обычной торговой кампании.

Пример торгового объявления под строкой поиска Google

Например, так объявление будет выглядеть на площадке Gmail в развернутом виде:

А это один из вариантов отображения на YouTube:

Использование машинного обучения в кампании накладывает ограничения на возможности в управлении. 

Вот список того, что вы не сможете делать в Умной кампании: 

• работать с поисковыми запросами — исключать минус-слова,
• исключать гео на уровне кампании. Но гео можно задавать в настройках самой умной торговой кампании. Предположим, у вас есть фид на США, вы хотите показываться во всех штатах, кроме Калифорнии. В таком случае вы сможете задать все штаты вручную в настройках кампании, кроме Калифорнии. Получается, фактически исключить Калифорнию вы не можете, но можете просто не показываться там,
• корректировать ставки или исключать показы на определенных устройствах,
• настраивать таргетинг на аудитории,
• управлять расписанием показов. 

Чем можно управлять в Умной торговой кампании? Вот список: 

• бюджет (но общий бюджет не поддерживается),
• выбрать цель конверсии New customer acquisition (NCA). Данная возможность находится в разделе Цели конверсий в настройках кампании. С помощью этой цели вы сможете сами устанавливать стоимость привлечения клиентов,
• задавать и изменять значение целевого ROAS в настройках автостратегии (ROAS — это рентабельность затрат на рекламу; отображает сумму дохода на каждый вложенный доллар и помогает оценить эффективность кампании),
• заголовки и описания товаров. Работа с заголовками и описаниями товаров ведется на уровне фида. Это либо в сервисе/приложении, которое вы используете для создания и управления фидом, либо в Merchant Center с помощью правил преобразования фида,
• набором товаров, которые будут рекламироваться в Умной торговой кампании. Вы можете фильтровать товары по названиям, по идентификаторам, по категориям товара или по любой другой характеристике, которую вы можете  задать в ярлыках. В умной торговой кампании нет никаких ограничений по работе с продуктовыми группами. Благодаря управлению продуктовыми группами, вы можете выстраивать структуру аккаунта под ваши задачи. Самый простой пример: выделить альфа кампанию с товарами, которые продаются лучше всего. Выделив эти товары в отдельную кампанию, вы сможете дать им больший бюджет,
• геотаргетинг. Как я уже писала выше: можете задавать конкретные локации в рамках страны, указанной в фиде.

Начало работы с проектом

Наш клиент — интернет-магазин на платформе Shopify. Тематика товаров: все для рыбалки, охоты, кемпинга, отдыха на природе. Клиент не продает специализированные товары, такие как удочки, спиннинги и ружья, например. Но есть многое, что может понадобиться на отдыхе и рыбалке — от ледобура для зимней рыбалки до мультифункциональной лопаты и шапки со встроенным фонариком.

Геотаргетинг: США. 

Клиент получал хорошие результаты по продажам на Amazon и eBay. Продажи с Торговых кампаний Google тоже были, но объемы не устраивали.

Целевым KPI мы определили рентабельности инвестиций на уровне 500%. Разбили достижение этой цели на несколько этапов. Первый этап этой глобальной цели — стабильно получать значение ROAS 200%. Мы приступили к работе. 

Первый этап работы — сегментация по категориям

Уже накопленная на аккаунте статистика показывала, что разные категории товаров продавались с разной эффективностью. Мы решили выделить эффективные категории товаров в отдельные кампании, чтобы иметь возможность «усилить» их с помощью бюджета. Сперва мы выделили в отдельные кампании самые эффективные группы. Далее средние по эффективности. От клиента периодически поступали пожелания по наиболее актуальным для него направлениям товаров. Такие товары мы тоже стали выделять в отдельные умную торговую кампанию. 

В зависимости от эффективности категории, установили разные бюджеты кампаниям — от $5 до $20.

Что получили:

Не было стабильной динамики, кампании накапливали разное количество конверсий и имели разный ROAS, в некоторых кампаниях он был менее 100%. 

Второй этап работы — сегментация по результатам

В течение работы с кампаниями мы обнаружили, что пляжные зонты продаются больше всего. Чтобы усилить этот эффект, мы вынесли все эти товары в отдельную кампанию. Задали дневной бюджет кампании $50. Target ROAS в настройках кампании не задавали. 

Что получили: 

В отдельной кампании зонты продавались хорошо, но до тех пор, пока не закончился сезон. 

Мы пошли дальше и переделали кампанию под зонты в Альфа кампанию. Добавили в нее другие товары, пользующиеся высоким спросом. Задали бюджет $60, установили target ROAS — 300%. 

Что получили: кампания не расходовала своего лимита. Продаж мало и они нерегулярны.

Третий этап — возвращение к единой кампании

Не получив положительных результатов с сегментацией товаров, мы выдвинули несколько гипотез: 

• Проблема в фиде. Для Shopify магазинов товарный фид формируется одним из множества приложений. У нас использовалось стандартное бесплатное приложение с минимальными возможностями управления. Мы предположили, что проблема может быть в самом приложении,
• Проблема в сегментации. Единая умная кампания клиента давала конверсий больше, чем наши отдельные кампании по категориям или по эффективности товаров. 

Поменяли приложение для создания фида

Перешли на приложение Feed For Google Shopping. Это недорогое, но достаточно функциональное приложение. В новом приложении стало проще: 

• задавать категорию товара в Google,
• редактировать Заголовки и Описания товаров прямо в приложении (никаких больше правил преобразования фида!). Заголовки и описания теперь можно править прямо в приложении в карточке товара. Всегда можно откатить до исходного значения из Shopify одним кликом. 

Настроили новую Умную торговую кампанию

По новому фиду настроили кампанию со всеми товарами в ней. Все остальные кампании отключили. Задали новой кампании бюджет $80 и target ROAS 200%. 

Одновременно с этим, сменили модель атрибуции в конверсии с Last Click на Position based. Теперь, если в цепочке взаимодействий задействовались несколько наших рекламных кампаний, конверсии распределялись между этими кампаниями (помимо умной торговой кампании мы использовали и другие типы кампаний. О них чуть позже). 

Что получили: 

3 конверсии за 1,5 недели. ROAS 258%.

С одной стороны, мы добились целевого значения показателя ROAS, но с другой стороны, количество конверсий нас сильно не устраивало. При таком объеме данных по конверсиям дальнейший рост и масштабирование результатов были невозможны. 

Поэтому, получив такой результат, мы решили убрать target ROAS в настройках стратегии. На графике вертикальной чертой отмечен день внесения изменения. После этого резко увеличился трафик и расход. Конверсии стали регулярней. Количество конверсий в день увеличилось. ROAS снизился до 127%. 

Работа с бюджетом

Кампания стала давать стабильные конверсии, но результат все равно был недостаточным. Появилось ощущение, что мы упускаем что-то фундаментально важное. 

Мы предположили, что кампании на машинном обучении может просто не хватает данных для успешного обучения. Так мы пришли к идее протестировать увеличенный бюджет. По рекомендации нашего персонального менеджера Google, мы рассчитали оптимальный бюджет: СРО*10. В нашем случае получилось $330. 

В ходе принятия и утверждения решения столкнулись с сильным внутренним сопротивлением. В сфере нашей работы принято увеличивать бюджет на основании положительных результатов, когда увеличение бюджета — это масштабирование уже полученных успешных результатов. В нашем случае нам еще нечего было масштабировать. 

Второй момент сопротивления: мы опасались, что кампания примется исправно выкручивать весь доступный ей бюджет. В этой ситуации мы сильно рискуем совсем провалиться по рентабельности. 

Чтобы минимизировать сопротивление, мы решили: 

• «не решать за клиента» — решили не думать о том, что клиент не согласится на многократное увеличение бюджета сейчас, без результата. Вышли на встречу с аргументированным предложением по увеличению бюджета и описанием нашего решения, с обоснованием почему нам нужна именно такая дневная сумма,
• установить target ROAS в кампании 140%. Указание target ROAS на нашем опыте всегда ограничивало кампанию в расходах,
• договорились тестировать указанные настройки 2 недели. При этом было важно не вносить никаких изменений в кампанию, дать ей возможность получить данные и начать на них обучаться.

Временной период в две недели выбрали по рекомендации персонального менеджера Google. Она подсказала, что на основании их данных этого периода достаточно. В этом случае, в первую неделю кампания набирает данные для обучения, со второй недели она начинает оптимизироваться на основании этих данных. Положительным результатом можно считать результат, при котором на вторую неделю появляется динамика на повышение количества продаж в день. 

По истечении 2 недель теста подвели итоги: получили 28,26 конверсий с ROAS 135%. При дневном бюджете $330, кампания за 2 недели израсходовала $934.

Поскольку первая неделя работы кампании была неделей сбора данных и обучения, то для формирования конечного вывода по эксперименту мы ее не брали в расчет. 

Так, за вторую неделю теста мы получили: 

11,85 конверсий, ROAS 192%. Расход $376,71, доход $721,94. Появилась положительная динамика по ROAS и количеству продаж.

По результатам теста мы приняли решение не менять настройки и дать кампании время увеличить количество получаемых конверсий в день.

Перенастройка передачи параметров для динамического ремаркетинга

На ранних этапах работы с проектом мы настроили передачу динамических параметров Page Type (тип страницы), Product ID (идентификатор продукта) и Total Value (цена товара). Все шло хорошо, пока однажды в рекламном кабинете Google Ads не появилось предупреждение об ошибке в источнике аудитории Google Ads tag. Одновременно мы получили это предупреждение сразу в нескольких наших e-commerce проектах. Решили проблему, обновив версию скрипта динамического ремаркетинга на более свежую (скрипт позаимствовали у digitaldarts.com.au). 

Исправление ошибки с динамическими параметрами пришлось на последний день теста. На графике этот день соответствует крайней правой красной вертикальной черте. После исправления среднее дневное количество конверсий в день увеличилось, кампания начала больше расходовать и больше получать конверсий. В последовательности взаимодействий появилось гораздо больше конверсий, совершенных после нескольких визитов с умной торговой кампании. Это привело нас к мысли, что в Умной торговой кампании, которая берет на себя и функции динамического ремаркетинга, наконец-то он заработал.

Послетестовый период

К моменту окончания теста кампания в день тратила 18% от своего дневного лимита и получала 2-3 конверсии в день. Мы решили не менять настройки кампании, чтобы дать ей шанс увеличить среднее дневное количество продаж. 

Следующий этап внесения изменений произошел через 3 недели от момента окончания теста. 

За эти 3 недели мы получили: 

106 конверсий, ROAS составил 198%. Кампания в день расходовала уже $100. Здесь немаловажную роль сыграла BFCM распродажа. На эти дни пришелся существенный прирост дневного объема продаж и расходов в кампании. 

Получив такие результаты по ROAS, мы решили увеличить и целевое значение в настройках кампании и подняли со 140% до 150%. Дали кампании неделю поработать на этой настройке. За эту неделю кампания получила ROAS 153%, мы уже стабильно получали не менее 10 продаж в день, а дневной расход почти достиг своего лимита. 

Решили снова увеличить target ROAS, но уже более радикальным шагом — со 150% до 215%. Наш KPI — стабильно получать ROAS не менее 200%. 

Результат: 

ROAS 210%. Мы достигли целевого значения ROAS. Но в течение двух недель с последнего повышения ROAS, изменилась динамика, ROAS стал постепенно снижаться, конверсии тоже пошли на спад. Здесь на результат повлияло сезонное снижение спроса — период покупок подарков к рождеству закончился. 

После новогодних праздников ситуация выровнялась — мы вышли на ROAS 324% в январе. На сегодняшний день, мы продолжаем работу с корректировками значения target ROAS в Умной кампании и проводим регулярную оптимизацию. 

Работа в других направлениях

Со стороны кампаний

На протяжении всего периода работы с проектом мы тестировали и другие типы рекламных кампаний — Smart КМС, Поиск по ключам, Брендовая, Динамический ремаркетинг КМС, DSA, Видео кампании YouTube, центовая торговая кампания, Умная кампания. Давали конверсии и участвовали в цепочке взаимодействий кампании Брендовая (4,60 конверсий, роас 3441%) и Центовая торговая кампания (4,55 конверсий, роас 488%). Кратко о центовой кампании — это обычная торговая кампания Google, в ней показываются все те же продукты, что и в Умной. Сама кампания работает на минимальных ставках — несколько центов. Ее задача: получать остаточный дешевый трафик. 

По остальным кампаниям либо не было результата, либо они еще на стадии тестирования и вывод по ним делать рано.

Со стороны фида

Взяли в регулярную работу оптимизацию заголовков и описаний товаров в фиде. Основные принципы формулировки заголовка, которые тестируем: 

• вся ключевая информация о том что это за продукт должна содержаться в первых пяти словах,
• наличие или отсутствие бренда в заголовке,
• выносим в заголовок важные характеристики, в нашем случае это обычно размеры, диаметры, важные качества продукта. 

Взяли на постоянный мониторинг статусы товаров и ошибки в Merchant Center: 

— ошибочно отклоняемые товары,

— изображения с оверлеями (надписями), которые автоматически подтягиваются из магазина Shopify. Решается включением функции автоматического изменения картинок в Merchant Center. Но нужно периодически проверять, что там гугл нарезал,

— товары для динамического ремаркетинга. Периодически ошибочно попадали в бан, например по ошибке им присваивается пометка только для взрослых. А товары 18+ нельзя рекламировать в ремаркетинге по соображениям этики. Фиксится тоже с помощью отправки отклоненных товаров на повторную модерацию.

Итог

В ходе работы с Умной Торговой кампанией мы прошли путь от одной общей кампании обратно к ней, через сегментирование товаров по категориям и результативности. Ключевым, в нашем случае, стало решение дать умной кампании время и возможность накопить данные на большом бюджете. До теста кампании часто не расходовали и небольших лимитов, поэтому казалось что увеличенный бюджет не поможет. Также у нас были опасения, что это слишком большой бюджет, а значит слишком большой риск. И психологически сложный момент — ничего не трогать 2 недели. В условиях ограниченного временного ресурса молчаливое наблюдение за кампанией с большим бюджетом — большая роскошь.

Теперь мы знаем, что Умная торговая кампания, работающая на машинном обучении,  может успешно обучиться и начать показывать хорошие результаты на большом бюджете, когда у нее есть возможность получать не менее 10 конверсий в день (бюджет = CPO*10). Важно не забывать указывать target ROAS в настройках автостратегии. И не завышайте его: не указывайте значение сильно отличающееся от вашего фактического, особенно на начальных этапах работы.

Надеемся, эта статья поможет вам добиться нужных результатов от работы с Умными торговыми кампаниями. Вы можете сделать это самостоятельно или заказать контекстную рекламу E-commerce проекта в бюро.

Если у Вас появились вопросы, напишите их ниже в комментарии к статье или используйте специальную форму для отправки вопроса на нашем сайте, если вопрос содержит конфиденциальную информацию.